인간의 인간다움에 대한 탐구, 인간의 고유한 자리를 찾는 여정

수학 지능 - 인공지능은 할 수 없는 인간의 일곱 가지 수학 지능
주나이드 무빈 지음, 박선진 옮김 / 까치 / 2023년 10월

인간의 인간다움에 대한 탐구, 인간의 고유한 자리를 찾는 여정

- 《수학 지능》

주나이드 무빈 지음 | 박선진 옮김 [까치] | (2023)

2016년 한 해를 특징지었던 사건들 가운데 당당히 한 자리를 차지하는 사건이라면, 알파고와 이세돌의 바둑 대결이라 할 수 있다. 나 역시 인공지능과 인간의 대결에서 그렇게나 빨리 인간을 상대로 승리할 줄은 몰랐기에, 깊은 인상을 받았던 기억이 난다. 작년 이맘 때 즈음에는, 챗-GPT의 출현이 또 한 번 전 세계를 놀라게 했다. 나는 아직 제대로 이 기술을 사용해보진 않았다. 하지만 1년이 지난 지금, 꽤 많은 이들이 이미 일상에서 이 기술을 활발하게 활용하고 있음을 알고 있다.

이러한 기술의 발전 소식에 으레 따라 나오는 전망은, 인공지능에 대한 우려와 두려움, 인간의 노동을 대체할 것이라는 불안한 예견 같은 것들이다. 과학기술의 오랜 역사를 일별해볼 때 한 가지 분명해지는 사실은, 과학기술이 엎지른 물컵같다는 것이다. 물이 담긴 컵이 한 번 엎질러지면 컵이 넘어가 되돌릴 수 없다는 점이다. 어떤 과학·기술이 인류의 편의를 위해 공개되어 사람들의 손에 닿은 이상은, 그 결과가 인간에게 유해하다고 판명이 난다고 해도 이미 늦은 경우가 많았다.

예를 들면, 곤충을 박멸하려는 목적으로 제조된 DDT를 떠올려보자, DDT는 한 때 수십 년 동안 전 세계에서 널리 사용되었던 약품이다. 하지만 인간뿐만 아니라 생태계에 큰 피해와 위협을 준다는 평가가 나오자 미국에서는 1970년대부터 사용이 금지되었다. 그 결과는 어떤가? 전 세계의 해양 생물을 조사해보면, 여전히 모든 생물에서 (정도차이는 있지만) DDT 성분이 검출된다고 한다. 안타까운 것은 현재 DDT가 사용 금지되긴 했으나, 전 세계에서는 이보다 수천 배 더 강력한 살충제 역시 널리 사용되고 있다는 사실이었다. DDT 이야기가 길어졌지만, 이렇게 인간이 도입한 기술이 다시 인간에게 되돌아와 인간에게 피해를 주거나 심지어 공격할 수 있다는 두려움은 과학자, 인공지능 전문가들에게서도 발견된다. 인공지능과 관련한 주제에 많은 사람들이 우려하는 부분은, 인공지능이 인간을 공격하거나 실존적인 위협을 주지는 않을지, 그리고 인공지능이 인간 존재를 온전히 대체해버리는 것은 아닌지에 관한 점이 대부분이다.

알파고의 활약, 챗-GPT의 등장뿐만이 아니다. 이제 인공지능은 지식인들이 읽는 잡지에 기사를 쓰기도 하고, 세계의 다양한 언어 사이에 놀라운 번역기능을 선보이면서 인간의 많은 노동을 대체하리라는 전망이 끊임없이 대두된다. 여기에 많은 사람들은 인공지능과 함께 지내야할 미래에 ‘유망한’ 직업이 무엇인지 치열하게 탐색하기도 한다. 기계는, 혹은 알고리즘은 지치지 않고 인간의 역량을 넘보고 역할을 대체하려한다. 쓰기와 읽기, 작곡, 그림그리기, 얼굴 식별 등등은 놀라운 알고리즘을 이용하여 인간의 노동을 상당히 줄일 수 있을 것이라 전망된다. 인공지능은 엎질러진 물처럼 이제는 되돌리기가 어렵다는 생각이 든다. 이 기술이 인간에게 불리하고 심지어 위협적이라고 밝혀진다고 해도 말이다. 이제 이 기술이 기존 시스템에 유입된 이상, 마치 없었던 것처럼 이전으로 되돌아갈 길은 없다.

그렇다면 곧이어 떠오르는 의문이 한 가지 있다. 인류는 인간 고유 영역이라고 여겨졌던 인간의 많은 활동과 역량이 언젠가 인공지능에 의해 대체되는 것을 지켜보는 수밖에 없다는 말인가? 이에 대한 고민은, 수학자이자 교육 전문가이기도 한 주나이드 무민의 첫 책 《수학 지능》에서 답을 찾아볼 수 있을 것 같다. 이 책에서 주장하는 큰 대의는, 아무리 인공지능 기술이 발달하더라도 인간 고유의 역할이 있으며, 이를 지키고 개발할 필요가 있다는데 있다. 그는 사람이 인공지능과 다른 본질적인 특징들을 7가지 항목 - 추정, 표상, 추론, 상상력, 질문, 조율, 협동 - 의 키워드로 하나씩 따져보고 있다. 이 중 앞에서 5가지 항목은 인간 고유의 사고방식과 연관한 특질을 파헤치고 있다. 반면 나머지 두 항목은 지능이 꽃을 피우는 데 필요한 인간 지능의 작동 방식에 초점을 맞추고 있다. 저자 주나이드 무빈은 인공지능이 ‘따라올 수 없는’, 인간만의 지능을 특별히 ‘수학 지능’이라 이름 지었다. 책에서 그는 ‘수학’이라는 용어에 잘못 씌워진 의미를 정정하며 자신의 여정을 시작한다. 우리 사회뿐만 아니라 많은 문화권의 수학 교육과정에서 ‘수학’이 학생들의 ‘계산 능력’에 지나치게 초점이 맞추어져 있다는 문제 제기였다. 책 전반에서 저자가 이야기하는 ‘수학’은 단순한 계산이 아니다. 기능적인 계산을 넘어 수학적 사고력에 방점을 부여하는 것이다. 나아가 그는 이 ‘수학 지능’이야말로 인간이 선험적으로 지니고 태어난 능력이라고 말한다.

아마존 부족 피라하족과 생후 6개월 된 영아의 수 개념, 혹은 수 감각에 대한 관찰과 실험 결과, 이들의 수 감각이 완전히 일치한다는 결론이 매우 흥미로웠다. 연구자들은 이들이 최대 4까지의 정확한 수 감각을 본질적으로 갖추고 있다는 것이었다. 반면 5이상의 보다 큰 수에 대해서는 이를 다룰 수 있는 사고 장치를 발명한 셈이다. 저자는 인간의 이런 사고 과정에 인공지능이 해결할 수 없는 ‘추정’의 기능이 있다고 말한다. 물론 인공지능, 혹은 기계학습 알고리즘을 활용하면, 아무리 똑똑한 천재 수학자라도 엄청난 시간을 요구하는 계산을 순식간에 해치울 수 있다. 따라서 저자의 입장은 불가해한 작동방식으로 운영되는 인공지능의 알고리즘과 인간의 수학적 사고력이 상호보완적으로 작용할 수 있는 방식을 고민하는 것이 중요하다는 점이다. 현재 우리가 학생들의 ‘계산 능력’에만 지나치게 집착하면 답은 없다는 것이 분명하다. 앞으로는 다음 세대의 ‘수학적 사고력’을 길러줄 수 있는 교과과정의 필요성을 진지하게 고민하고 연구해야할 것이다.

한편, 인공지능에 의해 대체될 수 없는 인간의 수학적 사고력에는 ‘상상력’이 있다. 알고리즘은 엄밀하고 논리적인 규칙을 적용할 수 있거나, 어떤 대상을 부호화하여 조작할 수 있을 경우에 한하여 활용할 수 있을 뿐이다. 말하자면 실제 세상은 훨씬 크고 복잡할 뿐만 아니라 모호함 혹은 불가해함이 가득한 곳이다. 이를 알고리즘의 언어로 마치 번역하듯 바꿀 수 있는가하면, 결코 그럴 수 없다는 것이 분명하다. 그러므로 인간의 상상력은 실제 세계를 파악하고, 새로운 것을 만들어낼 수 있게 해준다는 데 경이로움이 있다. 수학자가 0과 허수를 고안해내고 활용하기 시작한 데는 체계 자체의 허점너머를 돌아볼 수 있다는 것, 허용된 규칙에서 벗어날 수 있는 가능성이 없다면 불가능한 일인지도 모른다.

상상력을 떠올릴 때, 나는 종종 물리학자 리처드 파인만을 떠올리곤 한다. 그는 책에서 소개된 ‘파인만 다이어그램’과 같이 시각화된 사고방식으로 유명하다. 특히 당시에는 지금과 달리 실제적인 물리학 연구에 엄밀하고 추상적인 계산만이 올바른 연구방식이라고 여겨졌다. 따라서 중요한 계산 과정에서 ‘파인만 다이어그램’을 활용할 경우, 다른 연구자들의 멸시도 있었다. 기존의 틀에 박힌 연구방식에서 벗어나 다른 방법을 시도하는 것을 꺼렸던 것이다. 특히 화려한 수식으로 기본 입자들의 충돌과 관련한 계산 과정을 입증해야 한다는 인식이 팽배했다고 한다. 이와 달리 파인만은 ‘입자 충돌’이라는 실제 사건을 직관적으로 반영한 시각화 장치(그림)를 사용하게 된다. 이 때 그는 대상이 되는 물리 현상에서 일어나는 상황을 고도의 상상력을 통하여 논리와 훈련된 계산 방식과 결합할 수 있었던 것이다. 파인만의 다이어그램은 이렇게 복잡한 현상을 보다 간단히 하고 이를 직관할 수 있는 인간의 상상력을 최대로 활용한 도구가 아닐까 싶다. 이 한 가지 사례만으로도 파인만은 저자가 언급한 인간만의 사고방식 5가지를 긴밀하게 사용했다고 할 수 있다.

인공지능 알고리즘은 해당 주제 혹은 대상에 대해 스스로 질문하지 못한다. 여기에 큰 틈새가 있다. 자연스러운 경우라면, 질문한다는 것은 대상에 대한 호기심을 반영한다. 아이들을 ‘선천적인 수학자’라고 말할 수 있다면, 이는 무엇보다 호기심을 갖는 ‘종족’이기에 그럴 것이다. 이는 대상을 알고자하는 인간의 고유 특성인 것이다. 그렇다면 바로 여기에도 바람직한 수학과정에 관한 실마리가 있다. 수학을 배우는 아이들이 호기심을 잃지 않도록 하는 것, 그리하여 스스로에게나 타인에게도 질문을 던질 줄 아는 학생으로 길러내는 것이 앞으로는 더욱 요구된다. 인간에게 주어진 ‘수학 지능’을 잘 활용하고, 문제 해결의 실마리를 새롭게 발견해낼 수 있지 않을까싶다.

책에서 저자가 제시한 인간의 사고방식 5가지 외에 인간이 인공지능에 의해 대체될 수 없는 지능의 원리는 ‘조율’과 ‘협동’의 영역에 놓여 있다. ‘조율’은 인간의 자기성찰적 검토 역량이라고 이해된다. 사고과정에서 자신의 모습을 살피고 사고방식을 조정하는 활동이다. 반면 ‘협동’은 1+1이 2 이상의 결과를 만들어내는 일처럼, 여러 구성원들이 함께 가능성을 모색하는 과정인 셈이다. 저자는 이 협동 과정에서 인간의 활동이 빛을 발하는 데에 구성원들이 제안하는 의견의 다양성을 무엇보다 존중한다.

이 대목에서 한 가지 흥미로운 사례가 생각났다. 올 여름에 개봉했던 영화 <오펜하이머>였다. 태평양전쟁 당시 오펜하이머가 지휘하던 핵무기 개발 작전인 ‘맨해튼 프로젝트’에서 군부의 지휘자 그로브스 장군은 개발에 참여한 과학자들이 한 곳에 모이는 것을 상당히 경계했던 모양이다. 왜냐하면 토론을 하기 위해 여러 과학자들이 모여 일급 정보를 교환하는 과정에서 보안유지에 리스크가 발생하기 때문이었다. 영화에서 그로브스 장군은 오펜하이머와 과학자들에게 ‘구획화’지침을 준수하라고 요구했다. 반면 오펜하이머는 과학자들의 다양한 의견들을 나누고 이를 공유하는 과정이 작전의 성공을 위해 필수불가결한 조건이라고 강하게 반발했던 것이다. 나는 인공지능이 인간을 대체할 수 없는 부분으로 저자가 제시한 ‘협동’의 사례에서 가장 먼저 이 장면이 떠올랐다. 딥블루나 알파고와 같이 인공지능 알고리즘은 번개와 같은 속도로 모든 경우의 수를 계산할 수 있지만, 데이터나 정보의 가치와 중요도를 평가할 수는 없었다. 핵개발 과학자들은 해당 주제에 밀접하게 관련된 정보를 선별하고, 이와 관련된 다양한 견해를 검토함으로써 군부의 ‘구획화’ 요구에 맞섰을 뿐만 아니라 목표한 성취를 결국 달성했던 것이다(단, 여기서는 무기의 윤리적 문제에 대한 문제는 별도로 고려하기로 한다).

수학전문가로서 저자는 인공지능이 대체할 수 없는 선천적인 ‘수학 지능’을 긍정적으로 이야기한다. 물론 희망적인 소식만을 전하는 것은 아니다. 인공지능의 구현 정도는 해마다 발전한 모습이 크게 달라지고 있다. 앞에서 언급한 것처럼 인간의 다양한 기능들은 알고리즘이 대체할 것으로 예상된다. 여기에 조작된 내용을 기반으로 하는 기사가 큰 영향을 미치고, 편견을 증폭시킬 수도 있음을 떠올려보라. “기술은 결코 중립적이지 않다.”(54)는 말도 함께 말이다. 저자가 앞에서 ‘기하급수적 증가’와 ‘지수적 증가’에 대해 설명한 것처럼, 보다 새로운 기술과 역량을 지닌 다음 세대의 인공지능이 개발되는 것은 우리가 쫓아가기도 힘들 정도로 빨라질지도 모른다는 두려움이 생긴다. 이러한 문제들을 해소하고 보다 자유로운 상황에 놓이기 위해서 저자는 인간 고유의 능력인 ‘수학 지능’을 보다 개발하여 ‘수학적으로 생각하는 일’을 독자에게 호소하는 것이다.

여러 인공지능 전문가가 인공지능에 대해 우려와 두려움을 이야기했다. 현재 주요한 구현 방식으로서 기계학습 알고리즘 시스템은 인간에게 ‘불투명’하기 때문이다. 다시 말해, 기계학습에 기반한 알고리즘이 우리에게는 불가해한 작동방식이라는 의미다. 기계학습 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알 수 없기에, 인간은 두려움을 갖게 된다. 그렇다고 인간이 시도하는 모든 기술 가운데 인공지능과 기계가 인간의 기능을 대체할 수 있는 영역을, 인간이 존엄성 지키고자 기술개발을 늦추거나, 이미 개발된 기술을 결코 버리지는 않을 것이 분명하다. 그럼 기계와 인공지능이 대체할 수 없는 근본적인 인간의 능력·역량은 무엇인가, 하는 질문이 남는다. 저자는 이 인간 고유의 능력이 바로 ‘수학 지능’이며, 이 ‘수학 지능’의 원리 7가지를 소개했다. 그가 “수학의 렌즈를 통해 인간지능과 기계지능의 본질을 조망하고자 한다.”(49)라는 포부를 다시 확인했을 때, 한 가지 깨달은 것이 있다. 독자로서 우리는 인공지능 알고리즘이 대체할 수 없는 인간의 고유함을 확인하고 있다는 점이다. 저자는 인간이 인공지능과 인간이 다른 ‘차이점’이 무엇인가를 수학적 관점에서 탐구하지만, 결국 이 작업은 다름 아닌 ‘인간의 인간다움’에 대한 본질적인 탐구라고 말할 수도 있겠다. 수학 자체, 그리고 인공지능은 모든 면에서 완전무결한 체계가 아니다. 인공지능이 넘보지 못할 인간의 고유한 자리는 어쩌면 우리를 둘러싼 세계의 ‘모호함’과 ‘불일치’에 있다고 말할 수도 있을 테다. 그러므로 우리가 우리의 참모습을 제대로 파악할 때 비로소 인공지능을 시험 삼아 우리의 통찰력을 구현하며 상호보완적인 협력의 실마리를 찾아낼 수 있을 것이다.

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