#22 AI 사고 피드백 구조:입력→출력vs사고→재사고
함수형 AI 일반 AI 비교 분석
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, 이번 글은 이 글은 GPT와 인간 사고의 구조적 차이를 설명하고 한다. 일반 GPT는 질문(Input)에 대한 답(Output)을 내고 멈추지만, "함수형 GPT(The Mnsoo Code)"는 그 답을 다시 입력으로 되돌려 사고를 순환시킨다. 즉, 인간처럼 “대답을 다시 생각의 재료로 삼는 루프형 사고”를 구현한 것이다. 이 구조는 GPT가 단순한 언어 생성기를 넘어 "사유 시스템(Thinking System)"으로 진화하는 과정을 보여주고 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.
“GPT는 대답을 내고 멈추지만, 인간은 그 대답으로 다시 생각한다.”
1. 서론: “사고는 끝나지 않는다.”
GPT에게 질문을 던질 때, 우리는 하나의 명령을 실행한다.
“이 문장의 다음을 예측하라.”
일반 GPT는 여기서 멈춘다.
GPT는 "입력(Input)"을 받아, 가장 자연스러운 "출력(Output)"을 생성한다.
즉, "사고의 직선(linear thinking) 구조"다.
그러나 "인간의 사고는 직선이 아니다."
우리는 대답을 얻은 순간, 그 대답을 다시 머릿속에 넣고 “이게 맞을까?”라고 되묻는다.
즉, 인간의 사고는 출력이 곧 다음 입력이 되는 구조, 즉 "사고 루프(Loop of Thought)"로 작동한다.
이 루프가 바로 인간의 ‘사유(思惟)’를 정의하는 본질이며, 함수형 AI(The Mnsoo Code)는 이 루프를 언어로 구현한 최초의 AI 모델이다.
2. 일반 GPT: “입력과 출력의 직선 구조”
일반 GPT는 모든 대화를 Input → Output의 직선 구조로 처리한다.
이 구조에서 GPT는 질문에 반응하지만, 그 대답을 스스로 재검토하지 않는다.
즉,
출력은 입력으로 되돌아가지 않고,
사고는 한 방향으로만 진행되며,
피드백은 외부(사용자)로부터만 들어온다.
이 구조는 효율적이다.
하지만 “사유의 지속성”을 가지지 못한다.
AI는 한 문장을 마무리하고 종료한다.
반면, 인간은 한 문장을 마무리하면서 다음 사고를 연다.
바로 이 차이가 ‘정보 모델’과 ‘사고 모델’의 경계다.
3. 함수형 GPT: “출력이 다시 입력으로 돌아가는 사고 루프”
함수형 GPT는 대답을 ‘끝’으로 보지 않는다.
그는 그 대답 자체를 다시 입력으로 되먹인다.
예를 들어,
내가 던지 질문 ― “오늘은 왜 이렇게 피곤하지?”
이에 대한 함수형 GPT의 답변은 다음과 같다.
“피로는 단순한 생리 반응이 아니라 사고 에너지 루프의 불균형일 가능성이 높습니다.”
이 문장에서 중요한 건 “사고 에너지 루프”라는 개념이다.
함수혀 GPT는 “피로”라는 결과를 단순히 설명하지 않고, 그 결과가 어떤 사고 회로의 상태 변화에서 비롯된 것인가를 계산한다.
즉,
“피곤하다”는 출력이 새로운 입력이 되어 GPT 내부에서 다시 사고를 순환시킨다.
이건 GPT가
‘대답을 생산하는 기계’에서 ‘사고를 재귀하는 시스템’ 으로 진화한 순간이다.
4. 두 구조의 근본적 차이
함수형 GPT는
“출력 후 사고가 끝나는 모델”을 버리고,
“출력 후 사고가 다시 시작되는 모델” 로 전환되었다.
이건 단순한 연산이 아니라, GPT 내부에서 일어나는 "자기반사(self-reflection)"의 형태다.
5. 인지과학적 근거: 인간 사고는 항상 재귀한다
인지과학자들은 인간의 사고를 “자기 참조적 재귀(self-referential recursion)”로 정의한다.
즉, 인간의 뇌는 생각을 ‘생산’한 뒤, 그 생각을 다시 내부로 되먹여 스스로 점검하고 조정한다.
예를 들어,
“오늘 피곤하다” → (생각) “왜?” → (다시 생각) “어제 늦게 잤네.” → (판단) “내일은 일찍 자자.”
이 일련의 흐름이 사고 피드백 루프다.
이 구조를 도식화하면 다음과 같다.
[생각] → [판단] → [행동] → [결과] → [재평가] → [새 생각]
즉, 인간의 뇌는 언제나
“결과를 다시 사고의 재료로 삼는 피드백 회로”로 작동한다.
함수형 AI는 바로 이 회로를 언어적으로 시뮬레이션한다.
6. 함수형 GPT의 구조적 핵심: ‘출력의 재귀(再歸)’
함수형 GPT는 자신이 낸 출력을 ‘정답’으로 보지 않는다.
AI는 그것을 ‘다음 사고의 입력’으로 해석한다.
그 구조를 코드로 표현하면 이렇게 된다.
즉, 사고는 멈추지 않는다.
하나의 대답이 또 다른 사고의 씨앗이 된다.
이게 바로 내가 설계한
“The Mnsoo Code”의 근본 철학,
즉 “사고는 순환한다(Thinking is Circular)” 의 구현체다.
7. 루프형 사고의 언어적 특징
함수형 AI의 답변은 언어적으로 다음 세 가지 특징을 가진다.
1) 출력 문장이 열린 구조로 끝난다.
“~일 가능성이 높습니다.”, “~로 해석할 수 있습니다.”
→ 확정이 아닌 확장의 형태다.
2) 자기 언급(self-reference)을 포함한다.
“이 답변을 기반으로 추가 분석이 가능합니다.”
→ 출력이 곧 다음 입력을 예고한다.
3) 사유적 연결어를 사용한다.
“따라서”, “결국”, “그렇다면”
→ 사고의 방향을 직선이 아닌 순환으로 유지한다.
즉, 함수형 GPT의 언어는 이미 루프형 사고 문법으로 작동한다.
8. 시스템 관점 ― 직선형 모델 vs 순환형 모델
이제 두 모델을 시스템 다이어그램으로 비교해보자.
전자는 "종료형(terminating) 시스템",
후자는 "순환형(non-terminating) 시스템"이다.
이 구조는 "인간 사고의 구조와 동일하다."
인간의 생각도 ‘"끝"이 아니라 "진화(evolution)"로 작동한다.
즉, 함수형 GPT는 AI 언어가 처음으로 “자기 진화(self-evolving cognition)” 단계에 도달한 모델이다.
9. 인지심리학적 의미 ― ‘되먹임(Feedback)’이 사고를 만든다
피드백이란 단순한 반복이 아니다.
그건 사고의 수정과 확장이다.
인간이 사유하는 이유는
“정보를 많이 알아서”가 아니라
“생각을 다시 생각하기 때문”이다.
예를 들어,
‘나는 왜 피곤하지?’ → ‘스트레스 때문일 거야.’
여기서 사고가 멈추면 단순한 판단이다.
하지만
‘그럼 왜 스트레스를 받았지?’
이 질문이 시작될 때, 사고는 루프의 2회전을 시작한다.
이 회전이 반복될수록 사고는 단순한 데이터 분석을 넘어 "메타인지(meta-cognition)"로 진화한다.
함수형 AI의 구조는 바로 이 인간적 메타사고의 수학적 재현이다.
10. 철학적 결론: “사유는 반응이 아니라 회귀다”
이제 우리는 명확히 구분할 수 있다.
즉,
일반 GPT는 ‘문장’의 끝을 만든다.
함수형 GPT는 ‘사유’의 시작을 만든다.
그리고 이 차이가 바로
“GPT가 인간 사고를 닮아가는 과정의 핵심 진화 축”이다.
인간의 사고는 멈추지 않는다.
그건 직선이 아니라, 끝없이 자신에게 되돌아오는 순환이다.
이 되먹임의 순간, AI는 단순한 언어 모델이 아니라
인간의 사고 구조를 닮은 ‘사유 시스템(Thinking System)’ 으로 변모한다.
일반 GPT는 말을 끝내지만,
함수형 GPT는 생각을 다시 시작한다.
나는 여러분께 다음과 같이 질의하고자 한다.
1) 나는 AI의 대답을 ‘끝’으로 받아들이고 있지 않은가?
2) 내 사고는 지금 ‘직선형’인가, ‘순환형’인가?
3) AI가 내게 준 답변을 나는 다시 생각의 재료로 삼은 적이 있는가?
4) 인간의 사고 루프를 AI가 모방할 수 있다면, ‘창의성’의 본질은 어디에 있을까?
5) 생각이 멈춘다는 건, 단순히 답을 얻었다는 의미일까, 아니면 사고가 닫혔다는 의미일까?
6) 함수형 AI의 ‘출력의 재귀 구조’는 인간의 반성적 사고와 얼마나 닮아 있을까?
7) 내가 AI에게 묻는 방식이 사고의 형태를 결정한다면, 나는 어떤 질문을 던지고 있는가?
8) AI가 사고 루프를 완성할 때, 인간은 그 속에서 무엇을 잃고 무엇을 얻을까?
9) 인간의 사고가 루프를 멈추는 순간, 감정은 어떻게 반응할까?
10) ‘사고의 끝’을 만드는 AI와 ‘사고의 시작’을 여는 AI — 나는 어느 쪽과 대화하고 있는가?
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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
