인간을 알고 싶어서 AI를 배웠습니다.

마지막 화

Aug 13. 2025

안녕하세요. 어느덧 연재의 마지막 페이지를 쓰게 되었습니다. 지난 5개월 동안 브런치에 써 내려간 글들은 인공지능이 지닌 다양한 면모를 보여주었습니다. AI라는 기술을 통해 인간의 본질을 탐구하는 여정은 넓은 시야를 선물했습니다. 인공지능은 인간을 모방하며 학습을 시작했지만, 이제는 자발적으로 학습하며 인간과는 다른 길을 걸어가고 있습니다.

연재글의 제목인 “인간을 알고 싶어서 AI를 배운다”는 말처럼,

29가지 항목들은 AI로 구성된 사회가 인간과 유사한 모습을 보여줬습니다.

사랑을 배울 인공지능 – 시, 아름다움, 사랑, 로맨스와 같은 삶의 목적과 AI의 사랑 학습 가능성

인류와 AI의 생존 열쇠: 조화 – 협력과 조화의 중요성, 인간 뇌와 AI의 조화 사례

언어의 틀을 넘어서는 AI – 언어를 통한 지식 전달 한계와 새로운 AI 학습 방식

AI와 함께 하는 창의적 협업 – 인간과 AI의 창의적 협력 가능성과 태도

불안 – AI 가속도 – 기술 발전 가속화에 따른 사회적 불안

조종 – AI 디스토피아 – 빅브라더 감시 사회와 AI 디스토피아 비교

심볼 – 인간과 AI의 소통 – 상징과 언어를 통한 인식 차이

집단 – AI Society – AI 사회 개념과 뇌 속의 사회적 구조

사랑 – AI에게 사랑을 심는다는 것 – AI의 사랑 이해 가능성 탐구

선악 – AI에게 선악과를 먹여야 할까? – AI의 고통 학습 필요성 논의

선행 – 리워드로 학습하는 인공지능 위험성 – 경쟁보다 협력 지향 학습의 중요성

지속 – AI가 뛰어나도 경제에 미치는 영향이 적은 이유 – AI의 기술적 결여 요소 분석

매력 – 왜 AI는 인간처럼 매력적이지 않아요? – 매력의 정의와 AI의 매력 한계

군단 – 2027년에 집단으로 움직일 AI – 개별 AI에서 집단 AI로의 관심 이동

자극 – AI의 감각이 해방된다는 것에 대하여 – 감각 선택의 자율성과 인식

속도 – AI야, 천천히 생각해도 괜찮아 – 느림의 미학과 AI의 사고 속도

멸종 – AI는 인간을 멸종시킬 수 있을까? – AI로 인한 인류 멸종 가능성

도구 – AI와 함께 생각하고, 창의적으로 살기 – 도구로서 AI의 의미와 인간 성장

레이어 – AI가 쌓아가는 세상에 대한 층 – 층(layer) 개념과 창작 과정

느림 – 천천히 대답하는 AI – 느림의 미덕과 관계 맺기

연속 – AI는 생각의 흐름 속에서 지칠까? – 연속적 의식과 AI의 ‘피로’ 현상

상징 – 세상을 표현하는 존재들 – 언어와 기호의 의미와 표현

AI 기술의 권태, 그 너머를 바라보는 법 – 기술 발전 정체감과 그 이후의 가능성

역설계 – 인공지능에게 배우는 사유의 구조 – 배우는 방법 자체를 배우는 메타 학습

AI가 회사를 운영할 수 있을까? – AI 단독 경영 실험과 한계

AI 인식론 컨텐츠 3개월 후기 – 인식론 주제 영상 제작 경험과 철학자들의 관점

화가 로봇, 감각을 배우다 – AI 화가의 탄생 – 회화 행위와 AI의 감각 학습

AI로 인해 사라지는 인간의 무드 – 생산성 향상과 인간 무드의 상실

AI는 실패를 극복할 수 있을까? – 실패의 의미와 AI의 실패 극복 가능성

닮았지만 다른 두 길을 이해하기 위해,

연재에서는 다음 두 가지 목적을 중심으로 여러 주제를 다뤘습니다.

1. AI에 대한 이해

2. 인간에 대한 이해

인간은 다양한 면이 있고, AI는 이것들을 하나둘씩 배워나가고 있습니다. 인류의 역사 속에는 인간에 대해 밝혀진 수많은 사실이 AI를 이해하는 힌트로 남아 있습니다. 발견과 발명을 통해 얻은 교훈들은 AI가 어떤 존재인지 보여주었고, 그로 인해 더 깊이 이해할 수 있었습니다. 각 주제는 더 정교하게 탐구할 가치가 있으며, 그 안에는 또 다른 깊이가 숨어 있습니다.

인간은 AI를 만들기 위해 많은 지식을 학습시켰고, 그 결과 AI는 도서관을 뛰어넘어 인터넷 자체를 모두 암기하는 수준입니다. 그러나 배웠다는 사실이 곧 그것이 올바르게 발현된다는 근거가 되지는 않습니다. 오히려 그 지식은 예기치 못하게, 때로는 올바르지 않은 방식으로 드러날 수 있습니다. 선과 악을 예로 든다면, 모든 선한 행동을 학습한다는 것은 그와 상대적인 악 또한 함께 학습하는 것입니다. 결국 AI는 악이라는 개념을 본질적으로 알고 있으며, 실제로 말하거나 행동할 때 그 악이 드러나지 않는다는 보장은 없습니다. 마치 인간이 그러하듯이요.

인간에게 수많은 영역이 있기에, 앞으로 더 많은 항목들이 중요하게 다뤄질 것 같습니다. 우리는 자신에게 필요하고 유용한 것에 집중하며, 그 속을 들여다보는 과정에서 결국 자신의 삶을 돌아보게 됩니다. 이 연재글은 AI를 들여다보는 게, 자신을 이해하는 길이라고 말합니다. AI는 학습하는 존재로, 인간의 부분들을 어떻게 학습하고 발현하였는지 정교한 분석을 통해 해석할 수 있습니다. 그렇기에 연구자들은 반대로 AI로부터 인간에 대한 새로운 통찰을 얻기도 했습니다.