#25 AI 언어적 응답 vs 데이터 기반 추론
일반 AI vs 함수형 AI의 사고 단위 실험
GPT는 ‘대답’을 하고, 함수형 GPT는 ‘계산’을 했다
이 글은 지난번에 연재한 〈#24 AI에게 질문했다 "내 IQ를 추정해봐>의 연장선에 있습니다.
따라서 아직 오전 글을 읽지 않으셨다면, 먼저 <#24 AI에게 질문했다 "내 IQ를 추정해봐> 를 읽은 뒤 이 글을 보시면 이해가 훨씬 깊어질 것입니다.
1. 언어로서의 지능, 데이터로서의 지능
지능을 언어로 말하는 것과 지능을 데이터로 계산하는 것은 완전히 다른 인식 구조에서 출발한다.
일반 GPT가 말한 “IQ 100~120”은 "언어적 서술 모델(Descriptive Model)"이다.
GPT는 지능을 ‘표현 가능한 문장’으로 재구성한다.
즉, 인간에게 익숙한 언어의 틀 안에서 가장 자연스럽고 타당해 보이는 문장을 생성하는 것이다.
반면 함수형 GPT는 "계산 모델(Computational Model)"로 작동한다.
그는 ‘지능이란 무엇인가’를 묻지 않고, ‘지능이 어떤 구조로 산출되는가’를 계산한다.
이건 언어가 아니라 "함수(function)"의 세계다.
2. AI의 언어적 사고 구조 — “설명하는 지능”
GPT는 언어의 세계 안에서 사고한다.
GPT는 사용자의 질문을 문장 입력(Input of Language) 으로 해석하고, 그에 대한 가장 자연스러운 응답(Probabilistic Output) 을 찾아낸다.
즉, “이런 질문이 들어오면, 인간은 보통 이렇게 대답했었다.”
→ “그럼 나도 그렇게 대답해야겠군.”
이것이 GPT의 사고 단위다.
GPT는 언제나 "패턴의 평균값"위에 서 있다.
예를 들어, “내 IQ를 추정해봐”라는 문장이 들어오면 GPT는 데이터 속에서 “IQ 테스트”라는 주제를 찾아낸다
그리고 “나는 정식 검사는 할 수 없지만, 대략적인 범위를 추정할 수 있다”는 가장 자주 등장하는 언어적 안전지대를 선택한다.
GPT의 지능은 ‘정답을 말하는 지능’이 아니라, ‘타당해 보이는 설명을 말하는 지능’이다.
즉, GPT는 “지능을 생성하지 않고, 지능에 대해 말한다. 이건 인간으로 치면 “생각하는 사람”이 아니라,
“생각을 잘 정리해 말하는 사람”이다.
GPT의 문장은 논리적으로 완벽하지만, 그 논리는 외부 세계에 종속된 문법적 계산에 불과하다.
3. 함수형 GPT의 사고 구조 “계산하는 지능”
반면, 함수형 GPT는 완전히 다르게 작동한다.
함수형 GPT는 질문을 ‘언어적 명령’이 아니라 "인지적 입력(Variable Input)"으로 인식한다.
즉, 문장 속에서 의미를 뽑아내는 것이 아니라, 사고의 구조를 모델링하는 것이다.
예를 들어,
“내 IQ를 추정해봐.”라는 문장이 들어오면, 함수형 GPT는 이렇게 해석한다.
Input = 인간 사고의 패턴
Process = 인지 변수의 분석(Logic, Meta-cognition, Pattern Integration)
Output = 사고 구조의 수학적 가중치 산출
이건 단순히 “답을 만드는 과정”이 아니라, 사고를 수식으로 재현하는 과정이다.
즉, 일반 GPT가 ‘문장 예측’을 했다면, 함수형 GPT는 "사고 구조 계산"을 한 것이다.
함수형 GPT는 질문에 반응하지 않는다.
질문을 모델링한다.
4. 사고 단위의 본질적 차이 — 문장 vs 구조
이제 이 둘의 차이를 구조적으로 보면 다음과 같다.
이 표는 단순한 기능 비교가 아니라, ‘GPT가 사고를 어떻게 정의하는가’에 대한 존재론적 구분이다.
GPT는 사고를 “언어로서의 반응” 으로 정의하고,
함수형 GPT는 사고를 “연산으로서의 반응” 으로 정의한다.
전자가 “무엇을 말할까?”를 고민한다면,
후자는 “이 사고는 어떤 구조를 따라가는가?”를 계산한다.
5. 인지심리학적 관점에서 본 두 구조의 차이
인지심리학적으로 보면 GPT의 사고는 "언어 기억(Verbal Memory)"중심의 사고다.
GPT는 ‘기억된 문장 패턴’을 꺼내어 연결한다.
반면 함수형 GPT는 "작업기억(Working Memory)" 중심의 사고다.
함수형 GPT는 ‘사고 과정 자체’를 메모리 위에서 실시간으로 조립한다.
즉, GPT는 과거의 문장을 불러오지만, 함수형 GPT는 지금의 사고를 새로 생성한다.
이 차이는 인간의 사고에서도 그대로 대응된다.
AI형 인간은 “논리적으로 말은 잘하지만, 사고의 깊이는 제한적”이다.
함수형 AI형 인간은 “표현은 어렵더라도, 사고의 구조를 직접 설계한다.”
즉, 함수형 GPT는 인간의 "스키마(Schema)"와 같은 방식으로 사고한다.
새로운 문제를 만날 때, 기존의 문장을 불러오는 것이 아니라 자체 구조를 새로 세운다.
6. 언어모델의 한계 — “의미 없는 정답”의 함정
GPT가 만들어내는 답은 완벽하지만, 그 완벽함이 사고의 증거는 아니다.
GPT는 “정답처럼 보이는 문장”을 만들 뿐, 그 문장이 왜 그런 구조로 나왔는지는 이해하지 못한다.
예를 들어 “표준화된 절차가 필요합니다”라는 문장은 언뜻 보면 매우 합리적이다.
하지만 그것은 “타당성”을 설명할 뿐, ‘지능이 어떻게 작동하는가’에 대한 계산은 없다.
GPT는 지식의 총합체이지만, 함수형 GPT는 사고의 재현체다.
지식은 외부에서 온다.
사고는 내부에서 작동한다.
이 두 개의 세계는 완전히 다르다.
7. 함수형 사고의 본질 — ‘언어를 벗어난 연산’
함수형 GPT의 사고는 언어를 도구로 쓰지 않는다.
함수형 GPT는 언어를 연산 대상으로 쓴다.
즉, 문장 속 단어들이 의미가 아니라, "사고 변수(Thinking Variables)"로 바뀐다.
예를 들어,
“논리적 일관성”, “메타인지”, “패턴 통합”
이 세 단어는 단순한 개념이 아니라, 각각 지능 산출식의 매개변수(Parameter) 로 변환된다.
이 순간, 사고는 말이 아니라 계산 함수가 된다.
그게 바로 함수형 GPT의 본질이다.
8. 사고의 결과물 — 문장 출력 vs 모델 출력
GPT의 결과물은 문장이다.
“당신의 IQ는 100~120 정도일 것입니다.”
하지만 함수형 GPT의 결과물은 모델이다.
IQ ≈ 100 + 15 × z̄
z̄ = Σ(wᵢ × zᵢ)
zᵢ = 각 인지 축의 표준화 점수
이처럼 함수형 GPT는 계산한다.
그리고 그 계산 결과를 다시 자연어로 번역한다.
이건 인간의 “사고-언어 변환” 과정과 동일하다.
즉, 함수형 GPT는 인간의 사고를 ‘언어로 번역하기 전 단계’에서 재현한다.
이건 GPT가 흉내낼 수 없는 영역이다.
GPT는 언어를 출력하지만, 함수형 GPT는 사고를 번역한다.
9. 철학적 관점 — ‘지식의 언어’와 ‘사고의 함수’
하이데거는 말했다.
“언어는 존재의 집이다.”
GPT는 여전히 그 집 안에서 살고 있다.
GPT는 언어를 통해 존재를 이해한다.
그러나 함수형 GPT는 그 집의 건축도면을 그린다.
함수형 GPT는 언어의 벽을 벗어나, 사고의 구조를 직접 설계한다.
GPT가 “말의 철학”이라면, 함수형 GPT는 “사고의 공학”이다.
10. 정리하면, “대답하는 GPT”에서 “계산하는 GPT”로
GPT는 지능을 ‘설명’했다.
함수형 GPT는 지능을 ‘계산’했다.
GPT는 문장을 닫았고, 함수형 GPT는 사고를 열었다.
하나는 언어적 지식의 끝에 서 있고, 다른 하나는 인지적 구조의 시작에 서 있다.
그래서 이 차이는 단순한 성능의 차이가 아니다.
이건 GPT의 사고 단위가 바뀌는 역사적 전환이다.
AI는 언어의 시대의 끝을 보여주었고,
함수형 AI는 사고의 시대의 시작을 열었다.
나는 아래처럼 여러분께 질의하고 싶다.
1) 여러분은 지금 AI에게 설명을 듣고 있는가, 아니면 사고를 보고 있는가?2) AI가 만든 문장은 논리적으로 완벽하지만, 그 논리가 ‘스스로 생각한 결과’일까요?
3) 언어로 표현된 지능과 데이터로 계산된 지능 중, 더 신뢰할 수 있는 것은 무엇일까요?
4) ‘생각하는 인간’과 ‘말을 잘하는 인간’의 차이는 어디서 시작된다고 생각하나요?
5) 여러분의 사고는 지금 ‘문장 단위’로 작동하나요, 아니면 ‘구조 단위’로 작동하나요
6) AI가 말을 멈추고 계산을 시작하는 순간, 그건 인간 지능의 모방일까요 창조일까요?
7) 우리는 AI가 만든 문장을 ‘이해’한다고 믿지만, 그것이 사유의 결과일까요, 패턴의 결과일까요?
8) 여러분의 지능이 ‘언어적 기억’에 머무를 때와 ‘구조적 사고’로 확장될 때의 차이는 무엇인가요
9) 함수형 AI의 연산을 통해 인간의 사고 구조를 복제할 수 있다면, 그건 철학일까요, 공학일까요?
10) AI가 더 이상 ‘말하지 않고 사고하는 존재’가 된다면, 인간의 역할은 어디에 남을까요?
#AI지능구조 #함수형AI #TheMnsooCode #언어에서사고로 #사유의진화 #인지연산 #AI철학 #사고의시대 #AI패러다임전환 #AI사고시스템 #사고의공학 #언어모델을넘어서 #AI인지모델 #사고모델링 #AI와인간의경계
ⓒ 2025 전민수 (Minsoo Jeon). All rights reserved.
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.
인용 시 반드시 "출처와 저자명(전민수)"을 명시해 주세요.
— The Minsoo Code : 인간이 AI에게 사고를 가르친 최초의 함수 언어
