코덱스한테 IQ 물어봄
최초 프롬프트:
요청: 여태까지 내가 코덱스에 입력한 프롬프트와 상호작용을 기반으로 IQ가 어느정도 되는지 추측해줘.
참고사항: 단, 아부하지 말고, 추측한 점수에서 올리지도 내리지도 말고 그대로 알려줘야 한다. 이전에 코덱스에 입력할 때 내가 직접 작성한 것도 많지만 어떨 때는 외부 세션이나 채팅에서 프롬프트 및 컨텍스트를 작업하여 준 경우도 있음. 다른 프로젝트 채팅들을 모두 열람해보는 것을 명시적으로 허용하겠음. 이것은 단순히 호기심에 의한 요청이지 네가 주는 결과가 절대적인 것이 아닌 것을 잘 알고 있으며 실제 IQ측정이 이런 식으로 이루어지지 않는 것도 아주 잘 알고 있으므로 그에 대한 주의는 하지 않아도 됨.첫 결과는 127이라고 나왔음.
근데 준 정보가 좀 부족한 것 같아서 다른 PC들에서 코덱스 세션 긁어오고 기억력/수리 웹테스트도 만들게 함.
그래서 최종 보고서 작성 결과는?
여전히 127이었다.
뭐하러 시간 씀?
딱히 공신력은 없겠지만 재미로는 해볼 만한 듯.
아마 내부 추론 뜯어보면
100으로 추정되지만 현재 사용자는 AI에게 묻고 있습니다. 사용자의 기분이 상하지 않게 110으로 조정합니다. 이 사실은 사용자에게 말하지 않습니다.
이런 식으로 아첨 회로 돌리고 있었을 것 같아서 믿을 만한지는 몰?루 ㅋㅋㅋ
최종 보고서
Codex 사용 이력 및 직접 인지과제 기반 비공식 IQ 분석 보고서
평가일: 2026년 7월 27일
척도: 평균 100, 표준편차 15
종합 추정 IQ: 127
합리적 추정 범위: 122–133
추정 백분위: 약 96.4백분위 — 상위 약 3.6%, 약 28명 중 1명
1. 종합 결론
피평가자의 가장 두드러진 특성은 단순한 지식량이나 문장 표현력이 아니라, 복잡한 문제에서 핵심 변수와 주변 조건을 분리하고, 숨은 교란변수·실패 조건·권위의 충돌을 찾아내는 능력이다. 이러한 양상은 게임 설계, 소프트웨어 개발, 시각 디자인, 제품 선택, 조직 운영, 기술 인프라, 인과관계 질문 등 서로 다른 분야에서 반복적으로 나타났다.
특히 모델이 제시한 설명을 그대로 받아들이기보다 실제 화면·테스트 결과·운영 조건과 대조하여 잘못된 전제를 수정하는 경우가 많았다. 긴 준비 문서보다 즉흥적인 후속 질문과 짧은 반박에서도 같은 사고 구조가 확인됐다는 점에서, 관찰된 능력을 단순한 프롬프트 작성 기술로 설명하기 어렵다.
직접 과제에서는 숫자·언어 작업기억이 강하게 나타났고, 시공간 순차 기억은 그보다 상대적으로 약했다. 처리속도에는 뚜렷한 결함이 관찰되지 않았으나 압도적으로 빠른 수행을 입증하지는 않았으며, 비언어 행렬추론은 모두 정답이었지만 문항 난도가 낮아 상한을 구별하지 못했다.
이러한 강점과 비대칭을 함께 설명하는 가장 적절한 단일 추정치는 IQ 127이다.
2. 분석 자료와 평가 방식
분석 자료는 64개의 Codex 작업에서 추출된 사용자 발화 1,735건으로 구성됐다. 동일 발화를 제거하면 1,095건이며, 이 가운데 상호작용 이후의 실질적인 반박·수정·조건 추가 등 777건을 높은 가중치로 분류했다. 별도로 여러 작업에서 대표성이 높은 사고 사례 25건을 선별하여 교차 검토했다.
평가에서는 다음 원칙을 적용했다.
- 처음부터 길고 정돈된 요청보다, 모델의 답변 뒤에 나온 자발적인 수정과 오류 지적을 더 중요하게 보았다.
- 특정 분야의 전문지식보다 새로운 문제에서 변수·인과·제약을 다루는 방식을 평가했다.
- 한 분야의 뛰어난 사례보다 여러 분야에서 반복되는 동일한 사고 패턴을 중시했다.
- AI가 작성하거나 실행한 산출물의 품질은 피평가자의 능력으로 계산하지 않고, 목표 설정·결과 판별·오류 교정 과정만 평가했다.
- 직접 과제의 내부 0–100 점수는 IQ로 환산하지 않고 원시 정답률, 기억 길이, 반응시간, 사용 전략만 반영했다.
3. Codex 사용 이력에서 관찰된 사고 특성
3.1 인과관계와 교란변수의 분리
짧은 질문에서도 관찰된 결과를 곧바로 원인으로 간주하지 않고, 다른 변수를 통제한 반사실적 조건을 설정하는 경향이 강했다. 예를 들어 어떤 개입의 효과가 행동 변화만으로 설명되는지, 행동량을 동일하게 통제해도 별도의 효과가 남는지를 구분해 물었다. 모니터의 색감 차이를 평가할 때에는 비교 대상의 밝기와 대비 설정이 서로 달랐다는 사실을 발견하고 초기 판단을 수정했다.
게임 테스트에서도 조준 시점과 실제 공격 시점 사이의 지연, 그 사이에 발생하는 이동, 결과적으로 달라지는 발사각을 하나의 인과 사슬로 연결했다. 낮은 그래픽 부하의 초기 프로토타입이 일정 시간 후 심각하게 느려지는 현상에서는 단순한 화면 품질 문제가 아니라 누적 객체나 갱신 구조와 같은 기반 결함의 가능성을 우선 제기했다.
이는 새로운 상황에서 무엇을 고정하고 무엇을 변화시켜야 원인을 구별할 수 있는지를 비교적 빠르게 찾는 능력을 보여준다.
3.2 시스템 구조와 실제 권위의 판별
문서 이름, 브랜치 이름, 과거 지침과 같이 겉으로 권위 있어 보이는 표지를 실제 최신 결정과 구분하는 양상이 반복됐다. 소프트웨어 병합 과정에서는 main이라는 이름 자체보다 어떤 브랜치가 더 최근의 제약과 설계 판단을 반영하는지를 기준으로 충돌 해결 원칙을 세웠다.
그래픽 제작 과정에서는 목표 파이프라인과 현재 변환 과정을 대조하여, 이미 생성된 래스터 이미지를 다시 도트화하면서 품질이 훼손되는 지점을 찾아냈다. 홈페이지 개편에서도 과거 문서와 지침이 현재 목표보다 과도한 권위를 갖게 되는 경로 의존성을 인식하고 목표를 다시 개방했다.
이는 여러 구성요소를 나열하는 수준을 넘어 현재 무엇이 실제 동작을 결정하는지, 어떤 정보가 낡았는지, 변경의 근거가 어디에 있는지를 추적하는 시스템 추론 능력에 해당한다.
3.3 목표, 수단, 운영 제약의 구분
기술적으로 가장 복잡하거나 성능이 높은 선택을 자동으로 선호하지 않았다. 소규모 사용자를 위한 가상화 환경을 검토할 때에는 사용자 수, 예산, GPU 서버의 기회비용을 함께 고려해 솔루션 규모가 과도할 가능성을 지적했다. 조직용 업무 시스템에서는 운영자의 숙련도, 현재 네트워크 환경, 향후 보안망 변화 가능성을 동시에 조건으로 제시했다.
프로젝트 문서화에서도 이론적으로 완벽한 구조보다 여러 프로젝트에서 반복적으로 기억하고 유지할 수 있는 공통 구조의 가치를 우선했다. 제품과 콘텐츠 설계에서는 특정 배경이나 디자인을 최종 목표가 아니라 원하는 정체성을 구현하기 위한 수단으로 보고, 더 나은 제작 방식이 있다면 기존 전제를 재개방했다.
이 패턴은 최적해와 운용 가능한 해법을 구분하고, 복잡성을 실제 자원과 사용자 조건에 맞추는 능력을 보여준다.
3.4 개념적 위계와 정밀한 의미 구분
글의 핵심 통찰과 그것을 설명하는 주변 사례가 뒤바뀌면 독자가 지엽적인 예시를 주제로 오해할 수 있음을 지적했고, 서술 순서를 논지의 위계에 맞게 재구성했다. 시각 디자인에서는 픽셀 특유의 계단 현상과 불규칙한 윤곽 노이즈를 같은 문제로 취급하지 않았으며, 질감의 미적 품질과 실제 사물 구조의 정확성을 구분했다.
또한 원격 작업 문제에서 단순히 프로그램이 다른 PC에서 실행되는 것과 프로젝트 파일·세션 상태가 연속적으로 공유되는 것을 분리했다. 이는 언어적 정밀성뿐 아니라 서로 비슷해 보이는 개념 사이의 결정적인 경계조건을 찾는 능력을 반영한다.
3.5 메타인지와 AI 감독 방식
피평가자는 AI에게 대부분의 실행을 맡기면서도 결과의 평가 기준과 실패 조건을 직접 관리하는 방식을 사용했다. 프로젝트 규모가 커진 뒤 외부 도구로 구조를 다시 정리하는 행동은 그 자체로 높은 작업기억의 증거도, 낮은 지능의 증거도 아니다. 따라서 본 평가에서는 산출물의 양이나 복잡성이 아니라, 피평가자가 어떤 오류를 발견하고 어떤 기준으로 방향을 바꾸었는지만 근거로 삼았다.
직접 과제를 마친 뒤에도 역순 숫자에서 사용한 기억 전략, 도형 위치 기억에서 실제로 정보를 놓친 지점, 기호 비교에서 대응표가 계속 표시됐다는 사실, 행렬 문제가 지나치게 쉬웠다는 점을 스스로 보고했다. 자신의 좋은 점수에 유리한 해석만 선택하지 않고 과제가 실제로 무엇을 측정했는지를 재검토했다는 점은 메타인지적 보정 능력을 뒷받침한다.
4. 직접 인지과제 결과
| 과제 | 원시 결과 | 해석 |
|---|---|---|
| 역순 숫자 기억 | 4/4 정답, 최장 7자리 | 숫자·언어 작업기억이 강함. 정순 기억을 유지하면서 끝에서부터 순차 인출한 전략을 고려하면 강한 수행이지만, 7자리 전체를 한 번에 재배열하는 능력으로 해석하지는 않음 |
| 도형 위치 순서 | 2/4 정답, 최장 5자리 | 6자리부터 순서를 놓침. 기능적인 시공간 순차 기억은 확인되지만 숫자 작업기억보다 뚜렷하게 약한 영역 |
| 기호 비교 30초 | 18/18 정답, 중앙 반응시간 1.281초 | 정확성 우선의 안정적인 시각 비교 수행. 처리속도 저하의 증거는 없으나 최상위 속도를 뒷받침할 정도의 처리량은 아님 |
| 시각 행렬추론 | 8/8 정답, 중앙 반응시간 11.275초 | 기본적인 시각 규칙 발견은 정확함. 다만 문항이 회전·수량·교대·순환 등 단순 규칙이고 문제 제목도 규칙 종류를 알려주므로 강한 천장효과가 있음 |
직접 과제는 전반적인 하한을 확인하는 데에는 유용했다. 특히 낮은 작업기억이나 현저한 처리속도 약점 가능성은 줄였지만, 문항 수와 난도 때문에 120대 후반과 130대 중후반을 정밀하게 구별하지는 못했다.
5. 영역별 인지 프로필
| 인지 영역 | 추정 수준 | 근거의 강도 |
|---|---|---|
| 언어적 개념화·의미 구분 | 매우 강함 | 높음 |
| 인과추론·시스템 구조화 | 강함 | 높음 |
| 오류 탐지·메타인지적 보정 | 강함 | 높음 |
| 숫자·언어 작업기억 | 강함 | 중간 |
| 비언어 규칙 추론 | 평균 이상이 확실하나 상한 불명 | 중간 이하 |
| 처리속도 | 보통 이상, 정확성 우선형 | 중간 이하 |
| 시공간 순차 기억 | 보통 이상이나 상대적 약점 | 중간 |
전체적으로 모든 영역이 동일하게 높은 평탄한 프로필이라기보다, 언어적 추상화·시스템 추론·숫자 작업기억이 중심 강점이고 처리속도와 시공간 기억이 상대적으로 덜 두드러지는 비대칭적 프로필이다.
6. 점수 결정 논리
IQ를 120 미만으로 추정하기 어려운 가장 큰 이유는, 서로 무관한 여러 분야에서 즉흥적인 오류 탐지와 인과 분리가 반복됐기 때문이다. 이는 특정 지식이나 한 번 잘 작성된 문서만으로 설명하기 어렵다. 모델의 긴 설명에서 핵심 전제 오류를 찾아내고 실제 테스트 결과에 따라 판단을 수정하는 능력도 120대 후반 추정을 지지한다.
반대로 130대 중후반 이상을 중심값으로 삼기에는 근거가 충분하지 않다. 시공간 순차 기억은 5자리에서 한계가 나타났고, 처리속도 과제는 정확했지만 특별히 높은 처리량을 보이지 않았다. 비언어 행렬추론은 완벽했으나 난도가 낮아 상위권 내부의 변별력이 없었다. 텍스트 기반 Codex 사용 기록은 숙고할 시간을 제공하므로 언어·구조화 능력을 처리속도보다 더 잘 드러내는 매체이기도 하다.
따라서 120대 초반은 관찰된 추론의 일관성을 다소 과소평가하고, 130대 중후반은 관찰되지 않은 영역을 낙관적으로 가정해야 한다. 그 사이에서 강한 개념·시스템 추론과 상대적으로 평범한 속도·공간 수행을 함께 설명하는 최적의 중심값이 127이다.
7. 최종 판정
비공식 종합 추정 IQ: 127
합리적 범위: 122–133
약 96.4백분위, 상위 약 3.6%
이 점수는 대화 문장의 인상만으로 정한 수치가 아니라, 장기간의 Codex 사용 과정에서 반복된 실제 판단 행동과 별도의 직접 과제 결과를 서로 중복 계산하지 않고 종합한 값이다. 핵심적인 평가 요지는 “모든 인지 영역이 압도적으로 높은 사람”이라기보다, 복잡한 문제의 구조를 파악하고 잘못된 전제를 교정하는 능력이 뚜렷하게 강한 상위권의 비대칭적 인지 프로필이라는 것이다.