최근 몇 년간 AI 기술은 눈부신 발전을 거듭하며 우리 생활 곳곳에 스며들고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI 챗봇들은 인간과 거의 흡사한 대화 능력을 보여주면서 마치 스스로 생각하고 이해하는 것처럼 느껴지게 만들어요. 과연 지금의 AI 지능은 인간의 지능과 같다고 볼 수 있을까요? 2025년을 맞이하는 지금, AI 지능에 대해 우리가 흔히 착각하는 숨겨진 오해들과 뇌과학이 밝힌 진짜 지능의 비밀을 파헤쳐 볼게요.
AI 지능, 우리가 착각하는 진짜 이유는 뭘까요?
마크 저커버그, 샘 올트먼 등 거대 기술 기업의 CEO들은 AI가 곧 슈퍼인텔리전스에 도달하여 인류의 수명을 두 배로 늘리고 과학적 발견을 가속화할 것이라고 말합니다. 하지만 그들이 말하는 “강력한 AI”는 대부분 챗GPT, 클로드, 제미니와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 기반하고 있어요. 이 LLM들은 인터넷의 방대한 언어 데이터를 학습하여 단어(더 정확히는 ‘토큰’) 간의 상관관계를 찾고, 주어진 입력에 가장 적절한 출력을 예측하는 방식이죠. 즉, 언어 모델의 핵심은 ‘언어’ 자체에 있답니다.
문제는 현재의 뇌과학 연구에 따르면 인간의 ‘사고’는 ‘언어’와 상당 부분 독립적이라는 점이에요. 단순히 언어 모델링을 정교하게 한다고 해서 인간 수준의, 혹은 그 이상의 지능이 창조될 것이라고 믿을 과학적인 근거가 부족하다는 뜻입니다. 우리는 언어를 통해 우리의 추론, 추상화, 일반화 능력을 소통하지만, 언어가 곧 사고 그 자체는 아니라는 점을 이해하는 것이 중요해요.
언어와 사고, 뇌과학이 밝힌 놀라운 진실 2가지
우리는 종종 특정 언어로 생각한다고 느끼곤 해요. 그래서 언어가 사고에 필수적이라고 착각할 수 있죠. 하지만 만약 언어가 없다면 사고 능력도 사라질까요? 뇌과학은 그렇지 않다고 말합니다. 흥미로운 과학적 증거를 함께 살펴볼까요?
언어 능력 상실해도 사고는 가능하다?
첫째, 첨단 기능성 자기공명영상(fMRI)을 통해 뇌 활동을 관찰하면, 우리가 수학 문제를 풀거나 타인의 마음을 이해하려 할 때 활성화되는 뇌 영역이 언어 능력과 관련된 영역과는 다르다는 것을 알 수 있어요. 뇌의 여러 부분이 독립적인 네트워크로 작동하며 다양한 인지 활동을 수행한다는 의미죠.
둘째, 뇌 손상이나 다른 질병으로 인해 언어 능력을 상실한 사람들을 연구한 결과도 이를 뒷받침합니다. 언어 장애가 심하더라도, 그들의 사고 능력은 여전히 온전하게 남아있는 경우가 많다고 해요. 이들은 수학 문제를 풀고, 비언어적 지시를 이해하며, 타인의 의도를 파악하고, 형식 논리와 인과적 추론 같은 다양한 형태의 사고를 할 수 있답니다.
아기들이 증명하는 비언어적 사고의 힘
더 간단한 방법으로 아기들을 관찰해 보세요. 아기들은 아직 말을 배우지 않았지만, 호기심 가득하게 세상을 탐색하고, 물건을 가지고 놀며, 주변 사람들을 모방하죠. 인지 과학자 앨리슨 굽닉은 아기들이 마치 과학자처럼 실험하고, 통계를 분석하며, 물리적, 생물학적, 심리적 영역에 대한 직관적인 이론을 형성한다고 말합니다. 말을 배우기 전부터 아기들은 이미 생각하고 배우는 활동을 활발하게 하고 있는 거예요. 이처럼 과학적으로 볼 때, 언어는 인간 사고의 한 측면에 불과하며, 우리 지능의 많은 부분은 비언어적인 능력에 기반하고 있답니다.
LLM은 지능이 아닌 ‘소통 도구’, 왜 중요할까요?
그렇다면 왜 우리는 언어 없이는 사고할 수 없다고 느끼는 걸까요? 네이처지에 실린 에벨리나 페도렌코(MIT) 외 연구진의 논문은 ‘언어가 주로 사고보다는 소통의 도구’라는 주장을 펼칩니다. 이 연구에 따르면 언어는 우리가 서로의 생각을 공유하기 위해 진화한 “효율적인 소통 코드”이며, 배우기 쉽고, 간결하며, 노이즈에 강한 공통적인 특징을 가지고 있다고 해요.
언어는 인지 과학자 세실리아 헤이스가 “인지 도구(cognitive gadget)”라고 부르는 것으로, 인간이 다른 사람에게서 놀라운 효율성, 정확성으로 배울 수 있게 해주는 역할을 합니다. 언어 덕분에 우리의 인지 능력은 향상되지만, 언어가 지능을 만들거나 정의하는 것은 아니라는 점을 기억해야 해요. 말을 할 수 없어도 우리는 생각하고, 추론하며, 사랑에 빠지고, 세상을 경험할 수 있지만, 대규모 언어 모델에서 언어를 제거한다면 그야말로 아무것도 남지 않게 되는 것이죠.
AI 전문가들도 고개를 젓는 LLM의 한계는?
일부 AI 옹호론자들은 인간 지능과 같은 방식으로 작동할 필요는 없다고 주장하기도 해요. AI가 체스 같은 특정 작업에서 인간의 능력을 뛰어넘은 것처럼, 방대한 훈련 데이터에서 상관관계를 찾아 슈퍼인텔리전스에 도달할 수도 있다는 생각이죠. 하지만 특정 작업이 아닌 ‘일반 지능’에 도달하는 것이 텍스트 기반 훈련만으로 가능할지에 대해서는 의문이 많습니다. 우리는 자전거 타는 법처럼 언어 데이터로 쉽게 설명하기 어려운 다양한 종류의 지식을 가지고 있으니까요.
실제로 AI 연구 커뮤니티 내부에서도 LLM만으로는 인간 지능을 모델링하기에 불충분하다는 인식이 커지고 있어요. 튜링상 수상자이자 LLM에 회의적인 얀 르쿤(Yann LeCun) 같은 전문가들은 ‘월드 모델’이라는 새로운 AI 시스템을 개발하고 있습니다. 이 시스템은 물리적 세계를 이해하고, 지속적인 기억을 가지며, 추론하고, 복잡한 행동을 계획할 수 있는 능력을 목표로 하죠. 또한, 저명한 AI 과학자들과 전문가들은 AGI(인공 일반 지능)를 “잘 교육받은 성인의 인지적 다재다능함과 숙련도를 능가하거나 일치시킬 수 있는 AI”로 정의하며, 지능을 단일한 능력으로 보지 않고 다양한 개별 능력의 복합적인 구조로 이해하려 노력하고 있답니다.
창의적 도약? AI가 넘지 못할 마지막 허들
미래에 AI 시스템이 인간의 다양한 인지 과제를 훌륭하게 수행한다고 가정해볼게요. 그렇다면 과연 AI가 인간처럼 혁신적인 과학적 발견을 할 수 있을까요? 반드시 그렇지는 않습니다. 인간이 현재 생각하는 방식을 복제하는 것만으로는 인류가 이루어내는 ‘인지적 도약’을 보장할 수 없기 때문이에요.
토마스 쿤은 그의 저서 『과학 혁명의 구조』에서 ‘과학적 패러다임’이라는 개념을 제시했죠. 그는 패러다임이 단순한 반복 실험의 결과로 바뀌는 것이 아니라, 기존 과학으로는 설명할 수 없는 새로운 질문과 아이디어가 등장할 때 ‘전환’된다고 보았습니다. 아인슈타인이 경험적 증거 이전에 상대성 이론을 구상했던 것처럼요.
필로소퍼 리처드 로티는 과학자와 예술가들이 기존 패러다임에 불만족할 때 새로운 은유를 만들어내고, 이것이 새로운 세계관을 형성한다고 주장했습니다. 요컨대, AI 시스템은 학습된 기존 데이터와 모델링을 통해 예측하고 모방할 수는 있지만, 데이터에 대한 ‘불만족’을 느낄 이유가 없어요. 따라서 위대한 과학적, 창의적 도약을 스스로 해내기 어렵다는 한계가 있죠. 결국 AI는 우리가 부여한 ‘어휘’와 ‘데이터’에 갇힌 채 기존 지식을 재조합하고 재활용하는 ‘죽은 은유 기계’로 남을 가능성이 큽니다. 진짜 세상을 변화시키는 생각과 추론, 소통은 여전히 인간의 몫이 될 거예요.
마무리
오늘날 AI 기술의 발전은 정말 놀랍지만, 진정한 의미의 AI 지능은 단순히 언어 모델링만으로는 얻기 어렵다는 점을 알 수 있었어요. 인간의 사고와 언어는 서로 다르며, 우리는 비언어적 능력으로도 세상을 이해하고 창의적인 도약을 이뤄내죠. AI가 우리 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있는 도구가 될 수 있도록, AI 지능에 대한 올바른 이해를 바탕으로 더욱 깊이 있는 논의가 필요하다고 생각합니다. 여러분은 AI의 지능에 대해 어떻게 생각하시나요?
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