Anthropic의 Scion이 Mononoke를 베꼈다는 비판에 대한 추가 설명

Mononoke의 Bonsai 데이터 모델 설계를 이끌었던 엔지니어가 Scion의 의도적 모방과 출처 누락을 비판함. 비공개로 받은 확인과 참여 인력의 중첩을 근거로 들지만, 해당 확인 내용 자체는 공개하지 않음 유사성이 파생 데이터를 넘어 전체 데이터 모델과 주변 구조에 걸친다고 봄. 특히 Scion changeset과 Mononoke의 Bonsai changeset이 동일하다고 지적함 핵심 쟁점은 복제 자체가 아니라 출처 표시임. Sapling에서 “힘들게 얻은 교훈”을 배웠다는 기존 표기만으로는 Mononoke와 Bonsai에서 가져온 설계를 충분히 인정하지 못함 기존 시스템의 설계와 운영 경험을 활용했다면 LLM으로 5개월 만에 구축했다는 성과의 평가도 달라져야 함. 다만 기존 시스템을 그 기간에 재구축한 것만으로도 상당한 성취라는 점은 인정함 이후 Anthropic의 Nick G.가 Hacker News에서 답변했고, Anthropic 블로그에 충분한 출처 표기가 추가됨. 비판한 엔지니어는 수정을 인정하면서도 작성 당시의 비판은 유지함 의도적 모방 의혹과 데이터 모델의 유사성 앞선 게시물에서는 Mononoke와의 유사성이 대체로 의도하지 않은 결과이고, 출처 누락도 충분히 확인하지 않은 탓일 가능성을 열어뒀음 후속 비판에서는 비공개로 받은 확인과 참여 인력의 중첩을 근거로 의도적 모방이라고 판단함 이전에도 의심은 있었지만, 당시 알고 있던 정보만으로는 단정하지 않았음 파생 데이터(derived data) 가 익숙한 인덱스 개념이라는 반론만으로는 유사성의 범위를 설명할 수 없다고 봄 문제 삼는 범위는 파생 데이터뿐 아니라 전체 데이터 모델과 그 주변의 여러 구조까지 이어짐 Anthropic의 Scion changeset이 2022년 Oxide 자료에서 소개했던 Mononoke의 Bonsai changeset과 정확히 같다는 점을 문제 삼음 “Bonsai”의 음절을 뒤집고 “B”를 빼면 “Scion”이 된다는 이름의 유사성도 짚지만, 우연인지는 확정하지 않음 blame용 인덱스 같은 파생 데이터의 종류와 이를 설명하는 용어도 비교 대상임 Bonsai 데이터 모델에서는 이런 인덱스가 필요한 것이 자연스러움 비판의 초점은 인덱스의 존재 자체보다, Meta 소스 제어 팀에서 사용하던 용어와 사고방식까지 매우 유사하다는 데 있음 버전 관리 조회와 변경을 수행하는 서버 측 API에도 유사성이 있음 Mononoke에...