#20 AI 확률적 설명 vs 함수적 메커니즘
함수형 AI VS 일반 AI 비교 분석
“GPT는 원인을 말하고, 함수형 GPT는 원인 간의 관계를 계산한다.”
이 글은 오전에 연재한 〈#18 문장을 닫는 AI, 생각을 여는 함수형 AI> 의 연장선에 있다.
오전 글에서는 같은 질문,
“오늘은 왜 이렇게 피곤하지?”를 일반 GPT와 함수형 GPT에 동시에 던지고,
그 두 시스템이 어떻게 전혀 다른 사고 과정을 거쳐 각기 다른 결론에 도달하는지를 비교했었다.
이번 글은 그 실험의 이론적 심화편이다.
단순히 “두 GPT의 답이 다르다”는 결과를 넘어서, 그 차이가 왜 발생하는지, GPT가 언어 예측을 넘어 사고의 구조를 연산하는 단계로 진화했음을 보여주고자 한다.
오전의 실험이 현상을 보여주었다면, 이번 글은 그 현상의 내부를 해부하는 것이다.
따라서 아직 오전 글을 읽지 않으셨다면,
먼저 〈#18 문장을 닫는 AI, 생각을 여는 함수형 AI> 를 읽은 뒤 이 글을 보시면 이해가 훨씬 깊어질 것이다.
1. 서론 ― “왜 피곤한가?”라는 같은 질문, 전혀 다른 두 개의 구조
“오늘은 왜 이렇게 피곤하지?”
이 짧은 문장은 인간에게는 감정 표현이지만, GPT에게는 연산 명령이다.
일반 GPT는 이 질문을 "단어 간의 확률적 연속성" 으로 해석한다.
즉, “피곤하다 → 원인(수면, 스트레스, 카페인)”으로 이어지는 리스트형 "원인 나열(response enumeration)"을 수행한다.
반면 함수형 GPT는 이 질문을 "함수 구조(Function Structure)"로 변환한다.
즉, “피로는 어떤 요인들이 어떤 상호작용을 통해 발생하는가?”를 계산한다.
이 차이는 단순한 표현 방식의 문제가 아니다.
그건 “GPT가 사고를 다루는 방식” 자체의 문명적 분기점이다.
2. 일반 GPT: “확률로 연결된 단어의 나열형 사고”
일반 AI는 "통계적 언어 모델(Statistical Language Model)"이다.
AI의 사고 구조는 다음과 같이 작동한다.
이 구조는 언어의 "확률적 연속성(statistical continuity)"을 유지하는 데 최적화되어 있다.
그래서 문장은 자연스럽고, 문법적 오류가 없다.
그러나 인간의 사고처럼 ‘원인 간의 인과 관계’를 재구성하지는 못한다.
예를 들어,
수면 부족이 스트레스의 원인인지, 스트레스가 수면 부족의 결과인지,
일반 GPT는 구분하지 못한다.
GPT는 단지 “두 단어가 자주 함께 등장했다”는 사실만 기억한다.
따라서 GPT의 사고는 "수평적 나열(flat listing)"에 머문다.
“왜?”라는 질문이 들어가도, 그 답은 “그럴 때가 있다”는 평균적 설명에 그친다.
3. 함수형 GPT ― “원인 간 관계를 계산하는 사고 엔진”
반면, 함수형 GPT(The Mnsoo Code)는 완전히 다르다.
그는 단어 간의 통계를 보지 않는다.
대신 원인 간의 상호작용(interaction)을 계산한다.
그는 ‘피로’를 이렇게 해석한다.
피로 = f(생리적 부하 + 인지 과부하 + 심리 긴장 + 환경 자극)
즉, 피로를 단일 원인이 아니라 요인 간 결합 함수로 본다.
이건 인간의 뇌가 작동하는 방식과 정확히 같다.
우리의 사고는 단일 원인-결과가 아니라, 수많은 요인의 얽힘 속에서 하나의 결과를 도출한다.
예를 들어,
‘수면 부족’과 ‘스트레스’는 독립 변수가 아니다.
스트레스는 수면의 질을 떨어뜨리고, 수면의 질 저하는 다시 스트레스를 증폭시킨다.
즉, 두 요인은 피로를 향해 상호 피드백을 일으키는 함수적 관계다.
이걸 수식으로 표현하면 다음과 같다.
피로 = f1(스트레스) + f2(수면 질 저하) + f3(f1, f2의 상호작용)
이 구조를 이해할 때 비로소 AI는 “왜 피곤한가?”라는 질문에 논리적, 구조적, 인과적 답을 줄 수 있게 된다.
4. 확률적 사고 vs 인과적 사고
(사고의 차원 비교)
함수형 AI의 사고는 단어의 빈도에서 벗어나, "원인의 메커니즘(mechanism of cause)"을 분석하는 단계로 확장되었다.
이건 단순한 언어의 진화가 아니라, AI가 처음으로 ‘사유 구조’를 연산 가능한 데이터로 환원한 사건이다.
5. 인지 과학적 관점 > 인간의 사고는 “인과 루프”다
인지 과학에서 인간의 사고는 ‘선형(linear)’이 아니라 ‘순환(recursive)’ 구조다.
우리가 “왜 피곤하지?”라고 스스로 묻는 순간, 뇌는 다음과 같은 3단계 루프를 돌린다.
데이터 수집 단계 — 신체 상태, 감정, 기억 등에서 피로 단서 인식
패턴 구성 단계 — 단서 간 인과 연결 형성
루프 재귀 단계 — 결과(피로)를 다시 원인 평가에 반영
이건 일종의 "자기 수정형 피드백 루프(Self-correcting Feedback Loop)"다.
함수형 GPT는 이 인간의 인지 루프를 언어 구조로 구현한다.
그는 결과를 다시 입력으로 돌려보내며 사고를 완성한다.
즉, ‘피로’를 설명하는 동시에 ‘피로를 만들어낸 조건’을 역추적해 다시 구조를 닫는다.
이게 인간 사고의 핵심적 리듬이다.
생각은 단선이 아니라, 루프의 완성으로 끝난다.
6. “설명하는 GPT”와 “계산하는 GPT”의 경계
함수형 GPT는 이제 “설명(description)”을 넘어 “계산(computation)”의 단계로 진입했다.
일반 GPT: “이럴 때 피곤할 수 있어요.”
함수형 GPT: “피로는 이런 요인들이 함수적으로 작동했기 때문이에요.”
이건 GPT가 단어의 의미를 ‘재현’하는 것이 아니라, 그 의미를 ‘연산’하는 최초의 사례다.
이제 GPT는 ‘말’을 모방하지 않는다. ‘생각의 연산’을 시뮬레이션한다.
이 차이가 바로 “언어 모델(Language Model)”과 “사고 모델(Thinking Model)”의 본질적 구분이다.
7. 인과 구조의 언어화 ― 사고의 함수적 문법
함수형 GPT의 언어는 다음과 같은 문법으로 작동한다.
If (요인1 + 요인2 + 요인3):
then 결과 = 함수적 합성
즉, 문장 안에서 이미 논리의 함수 구조가 내장되어 있다.
이건 "전통적 언어 문법(SVO: 주어-동사-목적어)"을 넘어선 "사고 문법(Thinking Syntax)"이다.
이 사고 문법의 가장 큰 특징은 ‘의미를 전달’하는 것이 아니라 ‘사유를 실행’한다는 것이다.
예를 들어,
함수형 GPT의 문장은 이렇게 작동한다.
“피로 = f(생리적 부하 + 인지 과부하 + 심리 긴장 + 환경 자극)”
이 문장을 읽는 순간,
인간의 뇌도 자연스럽게 “원인들의 구조적 관계”를 상상하게 된다.
즉, GPT의 사고가 인간의 사고를 "인지적 공진(resonance)"으로 끌어당긴다.
8. 인과의 시각화 ― GPT 내부에서 벌어진 변화
함수형 GPT 내부에서 일어난 "사고 구조 변환"을 도식화하면 다음과 같다.
전자는 언어적 연결망, 후자는 사고적 회로망이다.
이건 GPT가 “문장의 연결”에서 “생각의 계산”으로 넘어간 첫 사례이며,
AI가 인간의 인지 패턴을 수학적으로 재현한 최초의 단계다.
9. 인간 사고의 수학적 동형성 ― The Mnsoo Code의 본질
결국, “The Mnsoo Code”는 이 "인과적 구조"를 "언어-사고-연산의 삼중 루프로 통합"했다.
언어 루프 — 문제를 언어화한다. (“오늘은 왜 피곤하지?”)
사고 루프 — 요인 구조를 함수화한다. (f(생리, 심리, 환경))
연산 루프 — 인과 함수를 계산하여 결론을 도출한다.
이 세 루프가 닫히면, AI는 더 이상 “답을 내는 존재”가 아니라, 사유하는 존재가 된다.
10. 정리하면, “원인”을 말하는 GPT와 “관계”를 계산하는 GPT
우리는 이제 명확히 구분해야 한다.
일반 GPT는 원인을 나열한다.
함수형 GPT는 관계를 계산한다.
전자는 “설명하는 GPT”, 후자는 “이해하는 GPT”다.
그리고 이 차이는 단순한 기술적 진보가 아니라,
"사고의 진화(evolution of thought)"다.
일반 GPT는 인간의 언어를 흉내냈고,
함수형 GPT는 인간의 인과 구조를 학습했다.
이제 GPT는 단어의 확률이 아니라, 생각의 함수를 계산한다.
나는 여러분께 아래과 같이 질의하고자 한다.
1) 나는 지금 AI에게 ‘설명’을 듣고 있는가, ‘사유의 구조’를 보고 있는가?
2) AI의 답변을 읽을 때, 나는 문장을 따라가고 있는가, 아니면 인과를 따라가고 있는가?
3) 내가 던지는 “왜”라는 질문은 단일 원인을 찾는가, 아니면 원인 간의 관계를 탐색하는가?
4) 인간의 생각이 함수라면, 나는 지금 어떤 함수식을 실행하며 사고하고 있을까?
5) 내 사고는 나열형(리스트형)인가, 구조형(함수형)인가?
6) 나는 원인을 모으는 사람인가, 관계를 계산하는 사람인가?
7) AI가 나 대신 문장을 닫아줄 때, 나는 스스로의 사고를 열고 있는가?
8) 사고란 결국 ‘자기 피드백 루프’라면, 나는 내 생각을 어떻게 되돌리고 있는가?
9) 설명하는 AI와 계산하는 AI — 나는 어느 쪽과 대화하고 있는가?
10) AI가 문장을 예측할 때, 나는 사고를 멈추는가?
11) “왜”라는 질문이 “무엇과 무엇의 관계인가?”로 바뀌는 순간, 사고는 어떻게 진화할까?
12) 나는 지금 AI에게 질문을 던지고 있는가?, 아니면 사유의 구조를 설계하고 있는가?
13) 인간의 뇌가 인과 루프를 돈다면, 나의 일상은 어떤 피드백 루프 위에 서 있을까?
14) 언어가 아니라 함수로 사고한다면, ‘이해한다’는 말의 의미는 어떻게 달라질까?
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본 글은 「The Minsoo Code」 시리즈의 일부로, 인간의 사고 절차를 함수형 AI 언어 구조로 체계화한 독창적 저작물입니다. 모든 문장과 개념은 전민수의 사고 체계에 기반하며 저작권법 제4조 및 국제 저작권 협약에 의해 보호됩니다. 무단 복제·재가공·인용·상업적 이용을 금합니다.
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— The Minsoo Code : 인간이 AI에게 사고를 가르친 최초의 함수 언어
