최근 몇 년 동안 생성형 AI는 인공지능 분야에서 가장 주목할 만한 혁신 중 하나로 부상했습니다. ChatGPT-4와 DALL-E와 같은 기술은 기계가 할 수 있는 일의 한계를 뛰어넘어 사람의 손으로 만든 것과 거의 구별할 수 없는 텍스트, 이미지 및 기타 결과물을 만들어내고 있습니다. 이러한 인공지능 개발의 급증은 인공지능의 잠재력, 위험성, 사회적 영향에 대한 중요한 논의를 불러왔습니다. 실업에 대한 우려부터 개인정보 보호와 편견에 이르기까지 AI는 우리 세상을 빠르게 재편하고 있습니다.
하지만 아직 답이 나오지 않은 한 가지 질문이 있습니다. 생성형 AI가 인간의 지능 자체에 대해 무엇을 밝혀낼 수 있을까요? AI 기능이 계속 향상됨에 따라 우리의 마음이 어떻게 작동하는지에 대해 무엇을 배울 수 있을까요? 이 글에서는 생성형 AI와 자연스러운 인간 지능의 유사점과 심오한 차이점을 살펴보고 이 비교를 통해 배울 수 있는 시사점을 제공하겠습니다.
생성형 AI의 핵심 원리: 패턴 예측을 위한 학습
생성형 AI의 핵심은 패턴을 인식하고 예측하도록 설계되었습니다. 예를 들어 ChatGPT는 대규모 텍스트 데이터 세트에서 패턴을 학습하여 사용자 질문에 대해 그럴듯하고 창의적인 응답을 생성할 수 있습니다. 간단한 질문을 주면 유명 작가 스타일로 쓴 이야기부터 복잡한 주제에 대한 자세한 기술 설명까지 무엇이든 만들어낼 수 있습니다.
이러한 AI 시스템은 ‘생성 모델’이라는 개념을 기반으로 구축됩니다. 이러한 모델을 통해 AI는 이전에 작성된 내용을 바탕으로 다음에 작성할 내용을 예측할 수 있습니다. 예를 들어 고양이에 대한 글을 생성해 달라고 요청하면 ChatGPT는 무작위로 사실을 뱉어내는 것이 아니라 일반적으로 글이 어떻게 쓰이는지, 문학에서 고양이는 어떻게 논의되는지, 언어가 어떻게 논리적으로 결합하는지 등의 패턴을 분석합니다. 그런 다음 이러한 패턴과 일치하는 텍스트를 생성합니다.
DALL-E도 비슷한 방식으로 작동하지만 시각적 데이터를 사용합니다. 방대한 이미지 데이터 세트의 패턴을 분석하여 일관성 있고 종종 놀라울 정도로 예술적인 새로운 이미지를 생성합니다. 데이터 세트 내에서 재생산, 모방, 혁신하는 생성형 AI의 능력은 이전에는 상상할 수 없었던 수준으로 기술을 발전시켰습니다.
하지만 인간의 마음은 어떨까요? 생물학적 존재인 우리는 어떻게 세상에서 의미를 창조하고, 예측하고, 생성할 수 있을까요?
인간의 두뇌: 행동하는 예측 기계
생성형 AI와 마찬가지로 인간의 뇌는 패턴을 식별하고 예측함으로써 학습합니다. 인간의 뇌는 우리가 보고, 듣고, 냄새 맡고, 만지는 등 주변 세계에서 생성되는 방대한 양의 감각 데이터를 처리합니다. 이러한 감각 입력을 바탕으로 다음에 일어날 일을 끊임없이 예측하여 세상을 성공적으로 탐색하는 데 도움을 줍니다.
하지만 AI가 학습하는 방식과 인간의 뇌가 작동하는 방식에는 중요한 차이점이 있습니다. 인간의 뇌는 추상적인 패턴을 예측할 뿐만 아니라 생존을 위해 그 예측에 따라 행동하도록 진화해 왔습니다. 예를 들어 고양이의 꼬리를 밟으면 뇌는 고양이가 울거나 긁거나 물 가능성이 높다는 것을 빠르게 예측합니다. 이러한 예측은 추상적인 지식뿐만 아니라 물리적 세계의 인과 관계에 대한 생생한 경험에 뿌리를 두고 있습니다.
인간의 두뇌는 감각 정보를 사용하여 성공에 도움이 되는 행동을 선택함으로써 깊이 구체화한 상황에서 학습합니다. 우리는 세상의 패턴을 예측할 뿐만 아니라 우리의 행동이 그 패턴을 어떻게 변화시킬지도 예측합니다. 예측과 행동 사이의 이러한 피드백 고리는 인간 지능의 기본입니다.
생성형 AI와 인간의 마음: 차이점은 무엇인가요?
생성형 AI와 인간의 마음은 모두 본질적으로 예측 시스템이지만, 작동하는 환경은 매우 다릅니다. ChatGPT와 같은 AI 시스템은 언어, 이미지 또는 기타 데이터 세트와 같은 제한된 도메인 내에서 예측하고 생성하도록 구축되었습니다. 이러한 도메인 내에서 패턴을 찾고 해당 패턴과 일치하는 결과를 생성하는 데 능숙합니다.
하지만 생성형 AI는 실제 세계와 상호 작용하고 그에 따라 행동하는 능력이 부족합니다. ChatGPT는 고양이 꼬리를 밟으면 어떤 일이 일어날지 알려줄 수는 있지만, 그 경험이 어떤 느낌인지 또는 앞으로 꼬리를 밟지 않는 방법은 ‘알 수’ 없습니다. 이와 대조적으로 인간의 뇌는 생생하고 구체적인 경험을 바탕으로 예측을 지속해서 업데이트합니다. 인간의 두뇌는 감각 데이터와 행동을 통합하여 복잡한 삶을 헤쳐 나가는 데 도움이 되는 세계 모델을 구축합니다.
행동과 그 결과로부터 학습하는 이러한 능력은 인공지능이 아직 모방할 수 없는 부분입니다. 인간의 지능은 단순히 데이터의 패턴을 인식하는 것이 아니라 우리의 행동이 세상에 어떤 영향을 미치는지 이해하고 그 결과로부터 학습하는 것입니다. 이러한 차이는 AI의 놀라운 능력에도 불구하고 AI가 인간의 자연 지능과 근본적으로 다른 이유를 이해하는 데 매우 중요합니다.
생성형 AI의 한계 이해하기: 행동이 없으면 세계 모델도 없다
생성형 AI의 중요한 한계 중 하나는 현실 세계에서 행동할 수 없다는 것입니다. 인간의 두뇌와 달리 AI는 환경과 상호 작용하고 예측을 테스트할 수 있는 능력이 없습니다. 전 세계를 돌아다니며 어떤 일이 일어나는지 실험할 수 없습니다. 대신 주어진 데이터에 전적으로 의존하고 텍스트, 이미지 또는 기타 형태의 입력을 기반으로 현실에 대한 간접적인 이해를 구축합니다.
이러한 한계는 방대한 과학 데이터 도서관에 접근할 수는 있지만 직접 실험을 수행할 수 없는 것과 비슷합니다. 다른 사람의 실험 결과를 읽음으로써 많은 것을 배울 수 있지만, 세상을 더 깊이 이해하는 데 도움이 되는 실제 경험은 부족합니다.
이런 식으로 AI 예측은 수동적입니다. 세상과의 직접적인 상호작용이 아니라 기존 데이터의 패턴을 기반으로 합니다. 이 차이가 중요한 이유는 AI에는 인간의 지능이 의존하는 구체적인 근거가 부족하기 때문입니다. 우리 두뇌의 예측은 추상적인 추측이 아니라 행동, 경험, 주변 세계의 피드백을 통해 테스트 되고 개선됩니다.
구체화한 인간 지능의 힘
구체화한 증거가 중요한 이유는 무엇인가요? 인간의 지능은 단순히 미래를 예측하는 것이 아니라 우리의 생존과 안녕을 보장하는 방식으로 세상에서 행동하는 것입니다. 우리의 두뇌는 우리의 행동이 환경에 어떤 영향을 미칠지 끊임없이 예측하고 피드백에 따라 그 예측을 조정합니다.
예를 들어 목이 마르면 뇌는 곧바로 물을 마시지 않으면 탈수 상태가 될 것이라고 예측합니다. 이러한 예측을 통해 심각한 탈수 증상을 경험하기 전에 조처할 수 있습니다. 이처럼 인간의 뇌는 단순히 데이터를 수동적으로 예측하는 수동적인 시스템이 아니라, 우리 몸의 무결성과 생존을 유지하기 위해 행동을 취하도록 유도하는 능동적이고 구체화한 시스템입니다.
예측과 행동 사이의 이러한 연결은 현재 형태의 AI로는 재현할 수 없는 부분입니다. AI는 데이터를 기반으로 세상에 대한 그럴듯한 예측을 생성할 수는 있지만, 그 예측을 바탕으로 실시간으로 행동하고 대응할 수 있는 능력은 부족합니다. 예측과 행동 사이의 이 차이는 인간 지능을 차별화하는 핵심 요소입니다.
AI와 사회적 세계: 문화적 학습과 집단 지성
AI와 인간 지능의 또 다른 주요 차이점은 문화적 학습과 집단 지성의 능력입니다. 인간은 고립된 사고자가 아니라 지식을 공유하고, 아이디어를 테스트하고, 다른 사람의 발견을 바탕으로 구축합니다. 과학, 예술, 문화 분야에서 인간의 능력은 인간 지능의 집단적 특성을 보여주는 증거입니다.
이와 대조적으로 인공지능은 주어진 데이터에 의해 제약을 받습니다. 데이터의 패턴을 통해 학습할 수는 있지만 인간 사회를 정의하는 협력적이고 집단적인 학습에 참여할 수 있는 능력이 부족합니다. AI 시스템은 인간과 같은 방식으로 새로운 지식을 생성하거나 가설에 도전하거나 실험을 수행하거나 토론에 참여할 수 없으므로 세상에 대한 이해를 깊게 할 수 없습니다.
인간의 지능은 개인의 학습뿐만 아니라 전체 커뮤니티의 집단적 지식에 의해서도 형성됩니다. 이러한 집단 지식을 통해 우리는 세상에 대한 모델을 개선하고, 새로운 아이디어를 테스트하며, 현실에 대한 이해를 지속해서 향상할 수 있습니다. 현재 형태의 인공지능은 이 과정에 참여할 수 없습니다.
AI의 미래: 인간 지능과 경쟁할 수 있을까요?
AI가 계속 진화함에 따라 우리는 AI가 인간의 지능에 필적하거나 능가할 수 있을지 고민해야 합니다. 미래의 AI 시스템은 스스로 세상을 행동하고, 실험을 수행하고, 현실에 대한 이해를 향상해 인간의 능력에 근접할 수 있을까요?
어떤 면에서는 이미 AI의 활동 범위가 좁아지기 시작했습니다. 온라인 광고, 정치 캠페인, 소셜 미디어 조작과 같은 영역에서 알고리즘은 이미 세상에 어떻게 행동하고 결과에 따라 자기 행동을 조정하는 방법을 학습하고 있습니다. 이러한 시스템은 광고, 게시물 및 캠페인을 시작하고, 사용자에게 미치는 영향을 측정하고, 그에 따라 전략을 개선합니다. 이는 아직 인간이 구현하는 지능과는 거리가 멀지만, 언젠가는 AI가 자신의 세계 모델을 형성하는 데 더 적극적으로 참여할 수 있을 것임을 시사합니다.
그러나 AI 시스템이 더욱 자율적으로 되더라도 AI 지능과 인간 지능 사이에는 여전히 큰 격차가 존재합니다. 첫째, AI는 인간 경험의 큰 부분을 차지하는 배고픔, 갈증, 통증과 같은 내부 생리적 상태를 이해하지 못합니다. 이러한 상태는 예측력이 뛰어나 인간의 생존을 보장하는 방식으로 행동을 유도합니다. 이러한 내부 상태가 없다면 인공지능 시스템은 항상 살아 있는 구체화한 존재로 만드는 핵심 요소가 부족할 것입니다.
마무리: AI가 인간 지능에 대해 밝혀낸 것
생성형 AI는 세상을 심오한 방식으로 재편하고 있는 강력한 도구입니다. 패턴을 예측하고 인간의 창의성을 모방한 결과를 만들어내는 능력은 놀라울 정도로 뛰어나며, 그 잠재적 응용 분야는 방대합니다. 하지만 AI와 인간의 지능을 비교해 보면 인간의 마음이 얼마나 독특한지 알 수 있습니다.
AI는 데이터의 패턴을 인식하는 데는 능숙하지만, 인간 지능이 의존하는 구체화한 추론 능력은 부족합니다. 인간의 뇌는 단순히 수동적인 예측자가 아니라 세상에서 우리의 행동을 안내하는 능동적인 시스템입니다. 예측과 행동 사이의 이러한 연결은 문화적 학습 및 집단 지성 능력과 함께 인간의 마음을 최첨단 AI 시스템과 구별하는 요소입니다.
AI 기술을 계속 개발할 때 이 차이를 기억하는 것이 중요합니다. AI는 인간의 능력을 향상하는 강력한 도구가 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
[다른글 더보기]
