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프롤로그: 질문의 시작.
우주의 탄생부터 현재 인류 문명에 대하여 소개된 빅히스토리에서 대한 친구들의 발표를 듣고, 다양한 생각을 할 수 있었으며, 기존의 지식과 더불어서 내면화 시킬 수 있었다. 그 중 ‘세계 과학사’에 대한 발표가 가장 인상적으로 기억에 남는다. 발표 후 생각을 나눌 때 “과학에 대한 발전과정을 ‘분석’하는 것이 유의미한지 아직 모르겠다”라고 말하였다. 이 ‘분석’이 흥미롭지만 우리에게 어떠한 이점을 제공하는지 의문이였고, 생각이 정리되지 않았기 때문에 이와같이 소감을 말하였다. 하지만, 이번 기회에 관련된 빅퀘스천을 선정하여 궁금증 을 해결하는 과정에서 왜 이 ‘분석’이 유의미한지 깨달았다.

인공지능의 발전은, 1957년 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)의 퍼셉트론(Perceptron) 부터 시작해서 튜링 테스트, 전문가 시스템, IBM의 딥 블루(Deep Blue) 그리고 현재 거대언어모델을 활용한 생성형 사전 훈련된 트랜스포머까지 이르렀다. 아직까지도 인공지능 기술은 인공 일반 지능 관점에서 보았을 때, 아주 발판 단계에 불과하다. 하지만 2024년 노벨물리학상 수상자이자 인공지능의 아버지인 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)을 비롯하여 일론 머스크(Elon Musk) 등 대부분의 대기업 CEO 그리고 사람들은 인공지능이 인류의 위협이 될 가능성이 있어 이를 예방해야 한다고 본다. 일부 사람들은 현 미래의 인공지능이 아닌, 현재 서비스를 제공 중인 인공지능을 보고 불안감 또는 위협을 느낀다고 전한다. 인공지능을 환원주의적 관점에서 생각한다면, 여러개의 퍼셉트론과 다양한 수학적 연산에 기반한다. 이를 더 단순화 시킨다면, 어떤 공간에서 방대한 수학적인 연산이 일어나는 프로그램(알고리즘)이다. 이들이 모여서 마치 프로그램이 학습하는 것처럼 보이는 것이라고 생각할 수 있다. 이렇게 생각하는 방식을 구체적으로 “유물론적”으로 바라본다라고 할 수 있다. 하지만, 대부분의 사람들은 인공지능을 마치 “자아”가 있는 것이 아닌지 궁금해한다. 왜 사람들은 인공지능은 유물론적으로 바라보지 못하는지 궁금증을 던지며 이 글을 시작한다.

유물론이란?.
유물론(唯物論, Materialism)은 물질주의(物質主義)라고도 불리우며, 만물의 근원을 물질로 보고, 모든 정신 현상도 물질의 작용이나 그 산물이라고 주장하는 이론이다. 근대 과학에서는 물리 현상, 생명 현상, 지구와 우주의 현상, 심지어는 정신 현상에서까지 유물론을 내세우고 있다. 또한 현대에는 과학적이고 논리적인 방식응로 유물론을 해석하는 ‘합리적 유물론’이 등장했다. 유물론은 물질 세계에 대한 과학적 설명을 제공하고, 정신 현상까지도 물질적 기반에서 이해하려 했다는 점에 중요성이 있다. 따라서 종교적 신념이 아닌 객관적 사실에 기반한 설명을 제공하려 했기에 인간과 현상에 대한 이해를 하는데 많은 도움이 되었다.

인공지능의 유물론적 관점.
인공지능 기술 역시 앞서 언급하였듯, 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어라는 물질적 기반 위에서, 그리고 수학적 연산에 기반한다. 인공지능의 본질과 작동 원리를 이해하기 위해서는 유물론적 관점이 필수적이다. 하지만 현재까지도 인공지능의 작동원리를 명확하게 이해하지 못하고 있다. 즉, 인공지능이 어떠한 판단을 내렸을 때에 이에 대한 이유를 설명 못하는 경우가 대다수이다. 따라서 현재 인공지능을 더 깊게 이해하고자 발전하는 분야로 설명가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI)이 발전하고 있다. 정리하자면 인공지능은 유물론적으로 바라보면 컴퓨터 및 수학적 기반을 종합한 것이지만 유물론적으로 완전하게 해석하지는 못한 상태이다.

인공지능에 대한 사람들의 시각.
일반 대중이 인공지능을 접하는 방식은 대체로 매스미디어, 영화, 소설, 드라마 등 문화 콘텐츠를 통해서였고, 오늘날 OpenAI의 ChatGPT 등으로 다수가 사용하고 있다. 이들 콘텐츠는 인공지능을 단순히 알고리즘과 수학적 이론의 집합체로 제시하기보다는, 주체적 행동 능력, 감정 표현, 심지어는 영혼의 존재까지 암시하는 서사를 부여하는 경우가 많다. 이는 대중이 인공지능에 대해 갖는 첫인상을 유물론적 토대보다는 의인화된 이미지로 규정하게 만든다. 이러한 의인화는 인공지능이 불가해한 블랙박스(Black box)-차량의 블랙박스가 아닌, ‘검은색 상자’를 의미하여 무엇이 일어나는지 알 수 없는 상자를 의미함-처럼 보이는 기술적 복잡성과 결합하면서, 대중에게 ‘인간이 아닌 어떤 것’이지만 ‘인간과 유사한 것’으로 인식되는 혼란스러운 감정적 반응을 이끈다. 이로 인해 사람들은 인공지능을 ‘수많은 트랜지스터와 전자회로 그리고 수학적 이론 및 알고리즘으로 구성된 물질적 장치’로 보기보다는, ‘어딘가 우리가 모르는 정신적 실체를 가진 존재’처럼 생각하는 경향이 생긴다.

또한, 인공지능의 기술 발전 속도의 가속화와 그로 인한 사회 변화에 대한 불안감도 물질적 관점에서의 인식을 방해한다. 예를 들어, 인공지능 자동화로 인한 직업 상실, 프라이버시 침해 등은 사람들에게 인공지능을 위협적인 존재로 상상하도록 하는 요인이다. 유물론적 관점에서라면 인공지능은 단순히 도구이며, 그 위협의 실체는 결국 이를 활용하는 인간 사회의 구조적 문제나 정책적 결점에서 비롯된다고 해석할 수 있다. 하지만 대중은 이러한 구조적 요인을 직시하기보다는 기술 그 자체를 의인화하여 문제의 원인을 ‘인공지능의 자율적 힘’으로 생각하는 경우가 많다.

인공지능에 대한 사람들의 시각: 거대언어모델(LMM)에 대하여.
최근 대부분의 사람들은 거대언어모델 기반의 ChatGPT, Claude 등의 인공지능을 자주 접한다. 즉, 사람들은 인공지능을 직접 접할 때 ‘인간과 매우 자연스러운 대화를 나누는 인공지능’을 접한 것이다. 사람들은 채팅봇과 대화하는 순간 이를 단순한 알고리즘적 반응이 아닌, ‘상대방’으로 쉽게 간주한다. 이는 심리학적으로 규명된 사실이다. 언어는 인간적 경험과 의식을 가시화하는 핵심 수단으로 여겨지는데 인공지능이 유창하게 언어를 구사함으로써, 사람들은 그 배후에 ‘이해’나 ‘사고’가 있을 것이라고 생각할 수 있는 것이다.

‘의식(Consciousness)’에 대한 오해.
사람들은 흔히 의식(Consciousness), 감정(Emotion), 자아(Ego)와 같은 철학적으로 난해한 개념을 인공지능에 투영하고자 한다고 앞서 언급하였다. 이는 ‘지능(Intelligence)’과 ‘의식(Consciousness)’을 혼동하는 데에서 비롯된다(영단어를 보면 더 직관적으로 이해가 될 것이다). 인공지능은 특정 작업을 수행하는 ‘지능적 판단’을 가지고 있을 수 있지만, 이는 감각적인 경험이라든지 주관적 경험이 동반된 ‘의식’과는 다른 차원의 문제라는 것이다.

결론: 인공지능을 비롯한 기술에 대하여 가져야할 태도.
우리가 인공지능을 유물론적으로 바라보지 못하는 이유는 복합적이다. 심리적, 사회적 요인들이 인공지능을 하나의 도구로 바라보지 못하고 인간의 특성을 가진 대상으로 착각하게 만든다. 이는 인공지능의 복잡성, 미디어의 서사적 연출, 언어적 상호작용에 의한 의인화 경향 등이 요인이다. 또한 의식과 지능에 대한 본질적인 오해 역시 인공지능에 대한 유물론적 관점을 희미하게 만든다. 우리가 가져야 할 태도는 무엇일까? 그리고 인공지능 및 기술의 선두에 있는 사람들이 해야할 일은 무엇일까? 이대로만 간다면 기술에 대한 대중들의 두려움만 지속될 것으로 보인다. 따라서 기술의 선두에 있는 사람들은 기술에 대하여 투명하게 설명할 수 있어야 하고, 언론은 이를 잘 전달해야 한다. 대중들은 기술에 대하여 심리적 본능에 의지하지 말고 다양한 방면으로 생각할 수 있어야한다라고 제안하며 이 글을 마친다.