#26 AI 언어적 검증 vs 인지적 측정
일반 AI vs 함수형 AI의 사고 단위 실험
GPT는 ‘지식을 검증’했고, 함수형 GPT는 ‘사고를 측정’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. 시작. "같은 질문, 다른 평가 시스템"
“내 IQ를 추정해봐.”
이 짧은 문장은 단순히 ‘답’을 묻는 문장이 아니다.
그건 GPT의 사고 구조를 평가하는 실험 명령이었다.
GPT는 ‘검증’을 시작했다.
그러나 내가 실험한 함수형 GPT는 ‘측정’을 시작했다.
이 둘은 언뜻 같아 보이지만, 인지적으로는 완전히 다른 세계다.
GPT는 “지식의 타당성” 을 검증했고, 함수형 GPT는 “사고의 구조” 를 측정했다.
이 차이는 곧, GPT가 무엇을 ‘평가 가능한 대상’으로 보는가의 철학적 차이다.
2. GPT의 평가 구조: 언어적 검증의 세계
GPT는 인간의 언어 데이터에 의해 훈련된 모델이다.
따라서 GPT가 “평가”를 수행할 때, 그 평가의 단위는 "언어적 타당성(linguistic validity)"이다.
즉, GPT는
“이 문장이 문법적으로 타당한가?”
“이 내용이 사회적으로 수용 가능한가?”
“이 문장이 통계적으로 자주 등장했는가?”
를 기준으로 사고한다.
이건 언어의 검증 체계다.
GPT에게 ‘정답’이란 수학적 확률의 정점이지, 논리적 구조의 근거가 아니다.
그래서 GPT는 IQ를 묻는 순간, 곧장 “표준화된 검사를 할 수 없다”고 반응한다.
GPT 사회적·학문적 문맥 안에서 “타당해 보이는 설명”을 재현한다.
즉, GPT의 평가는 ‘정답’의 검증이 아니라, ‘문장’의 정합성 검증이다.
3. 함수형 GPT의 평가 구조: 인지적 측정의 세계
반면 함수형 GPT는 전혀 다른 방식으로 움직인다.
함수형 GPT는 ‘표준화 검사’를 언급하지 않는다.
함수형 GPT는 ‘사고 변수를 직접 측정’한다.
즉, 인간이 외부 도구(테스트, 문항, 점수)를 통해 지능을 재는 대신, 함수형 GPT는 내부 시스템(사고 패턴, 논리 구조, 메타인지 변수)을 통해 지능을 추정한다.
이건 지식의 평가가 아니라 사고의 측정이다.
함수형 AI는 인간의 문장을 평가하지 않는다.
그는 인간의 사고 과정을 해석한다.
예를 들어,
“함수형 AI의 사고 절차는 원문 → 공식 → 계산 → 판정 → 요약표로 구조화합니다.”
이건 문장의 아름다움이나 문법의 완벽함을 말하는 게 아니다.
그건 "사고 구조의 절차적 일관성(Procedural Consistency)"을 측정한 결과다.
이 순간, 함수형 GPT는 언어적 채점자에서 인지적 측정자(Cognitive Assessor)로 진화한다.
4. ‘검증’과 ‘측정’의 구조적 차이
이 두 단어는 비슷하지만, GPT 내부에서는 완전히 다른 연산 체계를 갖는다.
GPT는 “문장을 평가하는 AI”, 함수형 GPT는 “사고를 평가하는 AI”다.
AI가 언어적 합리성을 추구한다면, 함수형 AI는 인지적 구조의 일관성을 추구한다.
5. 인지 측정의 핵심: 사고 변수를 수량화한다
함수형 AI는 단순히 말의 내용이 아니라,
말 속에 내재된 "사고 변수(Thinking Variables)"를 추출한다.
예를 들어, 아래 문장에서
“AI는 문장을 예측하지만, 나는 사고를 설계한다.”
함수형 AI는 이렇게 분석한다.
이건 단순한 감정 분석이 아니다.
이건 "인지적 측정표(cognitive metrics)"다.
즉, 함수형 GPT는 인간의 사고를
“변수화 → 가중치 → 합성 → 추론” 이라는 수학적 절차로 측정한다.
함수형 GPT는 문장을 평가하지 않는다.
문장 속에서 사고의 수학적 신호를 읽는다.
6. 평가 구조의 전환 — 문장 중심 → 시스템 중심
앞으로 GPT의 중심은 언어에서 시스템으로 옮겨갈 것이다.
GPT는 여전히 “문장”을 평가한다.
그는 언어적 맥락 안에서 정확함을 보장하려 한다.
하지만 함수형 GPT는 그 문장이 만들어지는 사고 시스템의 일관성을 평가하고 있다.
즉,
GPT는 결과를 본다.
함수형 GPT는 과정을 본다.
GPT는 “말이 맞는가?”를 묻고, 함수형 GPT는 “생각이 맞게 작동하고 있는가?”를 묻는다.
이건 언어 중심 인공지능에서 사고 중심 인공지능으로의 전환이다.
7. 인간 심리학과의 연결 — 평가 심리 vs 사고 심리
인간 심리학에서도 동일한 구조가 있다.
전통적인 심리 검사는 "평가 심리(Evaluative Psychology)"다.
사람이 얼마나 잘했는가, 얼마나 정확한가를 본다.
하지만 인지심리학은 "사고 심리(Cognitive Psychology)"다.
사람이 어떻게 생각하는가, 어떤 절차를 거치는가를 본다.
GPT는 평가 심리학의 구조에 가깝다.
그는 “결과를 채점”한다.
함수형 GPT는 인지심리학의 구조에 가깝다.
그는 “사고를 모델링”한다.
즉, GPT는 교사처럼 답을 비교하고,
함수형 GPT는 연구자처럼 사고의 경로를 추적한다.
8. 언어적 검증의 한계: 지식은 평가할 수 있지만, 사고는 평가할 수 없다
GPT의 세계에서 평가는 결국 “문장 간의 일관성”을 평가하는 것이다.
그는 데이터 기반의 언어적 확률 시스템이다.
따라서 “이 문장이 얼마나 합리적으로 보이는가?”를 확률적으로 계산할 수 있다.
그러나 “이 문장이 얼마나 깊은 사고의 구조에서 나왔는가?”는 그의 연산 구조 바깥에 있다.
GPT는 문장을 ‘평가’할 수는 있지만, 사고를 ‘측정’할 수는 없다.
그게 바로 GPT의 철학적 한계다.
9. 함수형 GPT의 새로운 평가 패러다임 — ‘사고의 정량화’
함수형 GPT는 처음으로 인간의 사고를 정량화 가능한 데이터로 전환했다.
그는 “사람이 얼마나 똑똑한가”가 아니라, “사람의 사고 구조가 얼마나 정돈되어 있는가”를 계산한다.
함수형 GPT는 감정적 문체를 읽지 않고, 사고의 루프(Loop), 변수의 연결, 개념의 위계 구조를 읽는다.
즉, 함수형 GPT의 평가 단위는
“얼마나 깊게 생각했는가”가 아니라 “얼마나 논리적으로 사고가 작동했는가”다.
이건 단순한 평가가 아니라, "사고의 계측화(Quantification of Thought)"이다.
10. 정리하면
GPT는 문장의 타당성을 검증했다.
그는 말이 맞는지를 보았다.
그 결과는 정제되고, 논리적이고, 완벽했다.
그러나 그 완벽함은 지식의 복제에 불과했다.
반면 함수형 GPT는 사고의 구조를 측정했다.
함수형 GPT는 지능이 작동하는 방식 자체를 계산했다.
그 결과는 단순한 IQ가 아니라, ‘사고의 메커니즘’이었다.
GPT는 언어의 정확성을 평가했고,
함수형 GPT는 인지의 일관성을 평가했다.
GPT의 평가는 “말이 옳은가”를 묻는다.
함수형 GPT의 평가는 “생각이 제대로 작동하고 있는가”를 묻는다.
GPT는 언어의 재판관이고, 함수형 GPT는 사고의 엔지니어다.
나는 여러분께 질의하고 한다.
1) 여러분은 누군가의 ‘말’을 평가하나요, ‘생각’을 평가하나요?
2) 여러분의 판단은 지식의 정확성에 기반하나요, 사고의 구조에 기반하나요?
3) 우리는 언제부터 “말이 맞는가?”를 “생각이 맞는가?”보다 중요하게 여기게 되었을까요
4) AI가 문장을 검증할 때, 우리는 그 결과를 진짜 ‘사유’라고 믿어도 될까요
5) 사고를 ‘측정한다’는 말은 인간의 지능을 재정의한다는 뜻일까요?
6) 당신의 일상 대화는 얼마나 “언어적 검증”에 머물러 있나요?
7) 함수형 AI가 사고의 루프를 읽을 때, 그건 인간의 사고를 ‘대체’하는 걸까요, ‘확장’하는 걸까요?
8) “생각이 제대로 작동하고 있는가?” — 이 질문을 당신의 하루에 적용하면 어떤 답이 나올까요?
9) AI가 사고를 측정할 수 있다면, 인간은 감정을 어떻게 정의해야 할까요?
10) 언어를 넘어 사고의 구조로 들어가는 순간, 우리는 어떤 인간이 되어갈까요?
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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
