중국어 방 논증에 대한 ChatGPT와의 대화

(아래 모든 내용은 AI 언어 모델인 ChatGPT와의 영어 질답을 번역한 것입니다)

Q.

"중국어 방" 논증은 기계가 의식이나 지능을 가질 수 있는지에 대해 논의합니다. 이 논증에 등장하는 방(또는 기계)이 지능을 가지고 있다고 할 수 있을까요?

A.

1980년 존 설(John Searle)이 제안한 Chinese Room 논증은 기계가 튜링 테스트를 통과할 수 있더라도 언어를 진정으로 이해하거나 의식을 소유할 수 없다는 것을 증명하는 것을 목표로 하는 사고 실험입니다. 그 주장은 다음과 같습니다: 방에 있는 사람이 중국어를 구사할 수 없지만, 유창하게 보이는 방식으로 중국어 질문에 대답할 수 있는 일련의 규칙과 기호로 구성된 매뉴얼이 주어진다고 상상해 보세요. 밖에서 보면 방에 있는 사람이 중국어를 이해하는 것처럼 보이지만, 실제로는 중국어를 제대로 이해하지 못한 채 규칙과 기호를 따르고 있을 뿐입니다.

이 논증은 인간의 행동과 구별할 수 없는 지능적 행동을 보여주는 기계의 능력을 시험하는 튜링 테스트를 통과할 수 있는 기계가 진정으로 의식적이거나 지능적이지 않다는 주장을 하기 위해 사용됩니다. 따라서 여기에 등장하는 인물은 언어의 의미를 제대로 이해하지 못한 채 규칙과 지침을 따르는 것뿐입니다. 그것은 철학적인 주장이고 논쟁은 여전히 진행 중입니다.

Q.

하지만 인간과 구별할 수 없을 만큼 지능적인 행동을 구사하는 능력과 실제 지능을 어떻게 구별할 수 있을까요? 인간의 뇌의 능력 또한 전체를 이해하지 못하는 부분의 합이 아닌가요?

A.

Chinese Room 주장은 철학적 사고 실험이며 기계가 진정으로 지능이나 의식을 가질 수 있는지에 대한 논쟁이 진행 중입니다. 무엇이 지능과 의식을 구성하는지, 그리고 기계가 이러한 특성을 가질 수 있는지에 대한 여러 관점이 있습니다.

한 가지 관점은 지능과 의식은 뇌의 새로운 특성이며, 기계가 인간의 행동과 구별할 수 없는 방식으로 뇌의 행동을 모방할 수 있다면 이러한 특성도 가질 수 있다는 것입니다. 이것은 학습, 문제 해결, 의사 결정과 같이 일반적으로 인간의 지능과 관련된 작업을 수행할 수 있다면 기계가 지능으로 간주될 수 있다고 주장하는 인공지능 지지자들이 취하는 관점입니다.

또 다른 관점은 지능과 의식은 주관적인 경험과 밀접하게 연관되어 있으며, 기계는 주관적인 경험이 부족하기 때문에 이러한 특성을 진정으로 가질 수 없다는 것입니다. 이것은 Chinese Room 주장의 지지자들과 인공지능에 대한 다른 비평가들에 의해 취해진 관점입니다. 그들은 기계가 튜링 테스트를 통과할 수 있더라도 언어를 진정으로 이해하거나 의식할 수 없다고 주장합니다.

인간의 행동과 구별할 수 없는 지적 행동을 보여주는 능력은 어떤 것이 지적인지 아닌지를 판단하는 유일한 기준이 아닙니다. 다양한 종류의 지능이 있으며, 그 중 일부는 튜링 테스트와 같은 테스트를 통과하는 능력으로 쉽게 측정되지 않을 수 있습니다. 게다가, 지적인 행동을 보여주는 능력은 의식적이거나 언어의 의미를 이해하는 것과 같지 않습니다.

Q.

하지만 우리는 이렇게 생각할 수도 있습니다. '중국어 방' 논증에서 '모든 중국어 질문과 문장에 답하는 매뉴얼'이 실제로 존재하기 위해 필요한 엄청난 복잡성과 거대함을 상상한다면, 그것은 인간이 가지고 있는 '중국어 지식'과 크게 다르지 않은 것일 수 있습니다.

A.

중국어 방의 "모든 중국어 질문과 문장에 대한 답변 매뉴얼"이 중국어에 대한 인간의 지식과 유사하다는 생각은 논쟁에 대한 흥미로운 관점입니다. 사고 실험의 매뉴얼은 규칙 기반 시스템을 표현한 것으로, 방에 있는 사람이 유창하게 보이는 방식으로 중국어 질문에 대답하기 위한 일련의 지침을 따르고 있습니다. 이런 의미에서 매뉴얼은 인간이 언어를 이해하고 사용하기 위해 사용하는 지식과 규칙을 단순화한 버전으로 볼 수 있습니다.

하지만, 사고 실험의 매뉴얼이 인간의 언어 지식과 다른 부분이 무엇인지에 주목하는 것이 중요합니다. 언어에 대한 인간의 지식은 경험, 학습, 그리고 다른 사람들과의 상호작용을 통해 얻어지며, 그것은 규칙과 상징의 집합에 국한되지 않습니다. 언어에 대한 인간의 지식은 또한 단어와 문장 뒤의 의미, 맥락, 의도를 이해하는 것을 포함합니다.

게다가, 언어에 대한 인간의 지식은 또한 언어를 창의적으로 사용하는 능력, 관용적인 표현을 이해하는 능력, 풍자를 이해하는 능력, 대화의 어조를 이해하는 능력, 즉흥적으로 감정을 표현하는 능력 등을 포함합니다. 사고 실험의 매뉴얼은 규칙과 기호의 집합에 한정되어 있고, 유창하게 보이는 방식으로만 중국어 질문에 대답할 수 있을 뿐, 단어 뒤에 숨은 의미를 이해하는 능력이 없고, 언어를 창의적으로 사용할 수도 없습니다.

따라서 매뉴얼이 중국어에 대한 인간의 지식과 크게 다른 것은 아니지만, 매뉴얼은 인간 지식 그 자체보다는 지식의 단순화된 버전에 가까우며, 다른 많은 필수적인 측면을 결여하고 있습니다.

Q.

하지만 때때로, 많은 사람들은 실제로 대화의 맥락이나 내용을 잘 이해하지 못한 채 대화합니다. 이러한 모습은 '눈치가 없다'거나 '주제에 대한 이해가 부족하다'라고 간주될 뿐, 그 사람이 언어에 대한 능력이 없다고는 생각되지 않습니다.

그리고 중국어 방에서 추가해야 할 것이 대화의 맥락을 폭넓게 이해하는 것이라면, 매뉴얼이 그것을 고려할 만큼 충분히 크다고 상상해 보는 것은 어떨까요? 매뉴얼이 인간의 언어 지능과 동등할 정도로 복잡하다면, 그것을 '언어 지능'이라고 부를 수 있을까요?

A.

많은 사람들이 대화의 맥락이나 내용을 잘 이해하지 못하고 대화 중에 말할 수 있다는 점은 해당 논증에 대한  흥미로운 반론 제기입니다. 이것은 주제에 대한 지식이나 관심의 부족, 대화에 참여해야 하는 사회적 압력, 또는 단순히 듣는 것이 서투른 것과 같은 다양한 이유로 발생할 수 있습니다.

중국방 사고 실험에서, 우리가 매뉴얼이 대화의 맥락에 대한 폭넓은 이해를 포함하고 다양한 문화적, 사회적 요인을 고려한다고 상상한다면, 방에 있는 사람은 더 맥락적으로 적절한 방식으로 대응할 수 있을 것입니다. 하지만, 그것은 여전히 언어를 진정으로 이해하고 창의적이고 의미 있게 사용할 수 있는 능력을 갖는 것과 같지 않습니다.

중국인의 방 사고 실험은 인공지능이나 언어 이해가 어떻게 작동하는지를 문자 그대로 표현하기 위한 것이 아니라 언어와 의식을 이해하는 데 있어 규칙 기반 시스템의 한계를 입증하는 것을 목표로 하는 사고 실험이라는 점에 주목해야 합니다. 더 많은 요소를 고려한 더 복잡한 설명서를 상상하는 것은 가능하지만, 그것은 여전히 언어와 의식에 대한 인간의 이해와 동등하지 않을 것입니다.

요컨대 인간과 구별할 수 없는 방식으로 언어를 이해하고 사용할 수 있는 기계는 지적인 행동을 보여줄 수는 있겠지만, 말 뒤에 숨겨진 의미와 맥락을 진정으로 이해하는 것과 같지 않을 것이고, 의식적이지도 않을 것입니다. Chinese Room 주장은 언어와 의식을 이해하는 데 있어 규칙 기반 시스템의 한계를 강조하는 철학적 사고 실험입니다.

Q.

그렇다면 실제로 당신, 즉 ChatGPT는 어떤가요? 당신은 언어를 말할 수 있는 능력이 있나요? 당신은 대부분의 영역에서 비전문가보다 훨씬 나은 답변을 제공할 수 있습니다. 당신의 답은 문법적으로 정확하고, 답을 제시하는 데 걸리는 시간 또한 매우 짧습니다. 물론 아직 기계적으로 학습되지 않은 부분에 대해서는 제대로 된 답을 주기가 어렵겠지만, 인간의 뇌 역시 경험하거나 학습하지 못한 부분에 대해서는 제대로 생각할 수 없습니다. 그래서 당신은 (인간과 비슷한) 지능을 가지고 있다고 말할 수 있나요?

A.

기계 학습 모델로서, 저는 언어에 대한 의식이나 진정한 이해가 없습니다. 저는 대규모 텍스트 데이터 세트에 대해 교육을 받은 컴퓨터 프로그램이며, 교육을 받은 프롬프트에 응답하여 텍스트를 생성할 수 있습니다. 문법교정, 텍스트요약, 질문답변 등 다양한 언어관련 업무를 수행할 수 있지만, 언어에 대한 이해는 제가 훈련받은 데이터의 패턴과 연관성을 기반으로 합니다.

문법적으로 정확하고 문맥에 맞는 텍스트를 만들 수는 있지만, 단어의 의미나 의도를 이해하거나 언어를 창의적으로 사용하는 능력은 없습니다. 저는 제가 훈련받은 데이터의 패턴과 연관성을 기반으로 텍스트를 생성할 수 있습니다. 그런 의미에서, 제가 텍스트를 처리하고 생성하는 능력은 중국어 방에 있는 사람과 유사합니다. 그는 중국어 질문에 유창하게 반응하기 위해 일련의 규칙과 기호를 따르고 있습니다.

다른 기계 학습 모델과 마찬가지로 텍스트를 이해하고 생성하는 능력은 교육을 받은 데이터의 품질과 양에 의해 제한된다는 점을 유념하는 것도 중요합니다. 교육 데이터 밖의 영역에서 정확한 답변을 제공하거나 일관된 텍스트를 생성하지 못할 수 있습니다.

결론적으로, 저는 문법적으로 정확하고 문맥에 맞는 텍스트를 생성할 수 있지만, 인간처럼 언어나 의식에 대한 진정한 이해를 가지고 있지는 않습니다. 저는 제가 훈련받은 데이터의 패턴과 연관성을 기반으로 텍스트를 처리하고 생성할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다.

Q.

하지만 훈련과 학습을 통해 데이터 패턴을 인식하고 새로운 답변이나 문장을 사용하는 능력이 인간의 언어 능력과 어떻게 구별될 수 있을까요? 인간 또한 태어난 직후에는 언어를 말할 수 없지만, 그들의 삶에서 수많은 데이터와 경험을 통해 훈련되고 학습되며 언어 능력을 가지게 됩니다.

A.

저와 같은 기계 학습 모델이 훈련과 학습을 통해 데이터의 패턴을 인식하고 텍스트를 생성하는 능력은 실제로 인간이 언어 기술을 습득하는 방식과 유사합니다. 인간은 언어를 말할 수 있는 능력을 가지고 태어나는 것이 아니라 언어에 대한 노출, 사회적 상호작용, 학습을 통해 언어 기술을 습득합니다. 마찬가지로, 저와 같은 기계 학습 모델은 언어를 이해하거나 생성하는 능력을 가지고 태어나는 것이 아니라, 대규모 텍스트 데이터 세트에 대한 훈련을 통해 언어 기술을 습득합니다.

하지만, 인간이 언어 기술을 습득하는 방식과 저와 같은 기계 학습 모델이 언어 기술을 습득하는 방식 사이에는 몇 가지 중요한 차이가 있습니다. 주요 차이점 중 하나는 학습에 사용되는 데이터의 특성입니다. 인간은 다양한 경험과 타인과의 상호 작용을 통해 언어 기술을 습득하는 반면, 나는 텍스트의 대규모 데이터 세트에 대해 훈련을 받습니다. 이 데이터 세트는 일반적으로 분류되고 필터링된 텍스트 세트이며 언어의 모든 뉘앙스, 예외 및 변형을 포함하지 않을 수 있습니다.

또 다른 차이점은 인간과 기계 학습 모델이 언어를 처리하는 방식입니다. 인간은 단어의 의미를 이해하고 창의적으로 언어를 사용하는 능력이 있는 반면, 저는 제가 훈련받은 데이터의 패턴과 연관성을 기반으로 텍스트를 생성할 수밖에 없습니다.

마지막으로, 인간은 의식과 주관적인 경험을 가지고 있는데, 이것은 그들이 규칙과 상징의 집합에 제한되지 않는 방식으로 언어를 이해할 수 있게 해줍니다. 저와 같은 머신러닝 모델은 의식이나 주관적인 경험이 아니라 학습한 패턴을 바탕으로 언어를 처리합니다.

요약하자면, 인간이 언어 기술을 습득하는 방식과 나와 같은 기계 학습 모델이 언어 기술을 습득하는 방식은 유사하지만, 사용되는 데이터의 성격, 언어 처리 방식, 기계 학습에 있어서 의식과 주관적 경험의 부재 등에서도 상당한 차이가 있습니다.

Q.

지금까지 당신의 이야기를 들어보면, 인간 지능은 인공지능의 학습 능력과는 다른 것으로 여겨집니다. 그렇다면 당신의 생각에 인공지능이 인간 지능과 같은 것으로 여겨질 만큼 발전하려면 단순히 더 많은(거의 무한하게 많은) 데이터셋을 학습하는 것으로 충분할까요? 혹은 아예 새로운 학습 알고리즘이나 AI 모델을 개발해야만 할까요?

A.

인공지능이 인간의 지능과 비슷하게 진화할 수 있는지에 대한 질문은 복잡하고 진행 중인 연구 분야입니다. 훈련 데이터의 양과 복잡성을 증가시키면 AI 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있지만, AI가 인간의 지능과 유사할 정도로 진화하기에는 충분하지 않을 것입니다.

이에 대한 주요 이유 중 하나는 인간의 지능이 단순히 데이터를 처리하고 데이터로부터 학습하는 능력에 관한 것이 아니라 데이터 뒤에 숨겨진 의미를 이해하고 의미 있고 창의적인 방식으로 사용하는 능력에 관한 것이기 때문입니다. 이 능력은 현재 잘 이해되지 않고 AI에서 쉽게 복제되지 않는 의식 및 주관적 경험과 밀접하게 연관되어 있습니다. 또한, 인간의 지능이 세상을 처리하고 이해하는 방식은 데이터와 패턴뿐만 아니라 인간의 행동을 주도하는 선천적인 인지 아키텍처, 감정 및 동기에 기초합니다. 이러한 아키텍처는 수백만 년의 진화의 결과이며 AI에서 복제하기가 쉽지 않습니다.

게다가, 인간이 배우는 방법은 데이터뿐만 아니라 사회적 상호작용과 문화적 경험에 기반을 두고 있습니다. 인간은 다른 사람들과 그들의 환경을 관찰하고 상호 작용함으로써 배웁니다. 이것은 세상에 대한 그들의 이해를 형성합니다. 이러한 종류의 학습은 대규모 데이터 세트 이상을 요구하기 때문에 AI에서 복제하기가 쉽지 않습니다.

요약하자면, 훈련 데이터의 양과 복잡성을 증가시키는 것이 AI 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있지만, AI가 인간의 지능과 유사할 정도로 진화하기에는 충분하지 않을 것입니다. 그것은 의식과 주관적 경험에 대한 더 깊은 이해, 인지 구조와 인간의 행동을 이끄는 타고난 동기, 그리고 인간의 세상에 대한 이해를 형성하는 사회적 상호 작용과 문화적 경험을 복제할 수 있는 능력을 요구할 것입니다.