AI 나비에-스토크스 난제 해결, 인공지능이 우리에게 미치는 영향에 대하여

인공지능이 똑똑해지면 인간은 바보가 되는가

인공지능이 수학 난제를 풀고, 내가 대충 그린 스케치를 멋진 그림으로 바꾸고, 사람과 기계를 구분하기 위해 만들어 놓은 시험까지 통과한다. 인간만이 할 수 있다고 생각했던 일들이 하나둘씩 인간만의 일이 아니게 되고 있다. 그렇다면 이런 세상에서 인간은 어떻게 되는가? 인공지능에게 일을 맡기다가 머리를 쓰지 않게 되고, 결국 바보가 되는 것인가?

최근 나는 인공지능 소식을 전하면서 기술 발전이 얼마나 빨라지고 있는지, 우리가 왜 미래로 가는 타임머신을 타고 있다고 말하는지 여러 차례 이야기했다. 오늘은 세 가지 소식을 먼저 살펴보고, 그 변화가 우리 개개인에게 미치는 영향을 좀 더 묻고 싶다. 인공지능을 쓰는 학생들의 시험 점수가 떨어진다는 이야기, 인간의 지능이 퇴화할 것이라는 걱정이 나온다. 그런 걱정에는 어떤 근거가 있으며, 거기서 곧바로 인공지능을 쓰지 말자는 결론으로 가도 되는가? 여러분의 생각과 내 생각을 함께 놓고 이야기해 보자는 것이다.

방송을 시작하며 한 시청자가 공장 일이 바빠 토요일까지 특근하고, 퇴근 후에는 투잡도 뛰고 있다고 했다. 왼쪽 손목도 많이 아프다면서 오히려 내 건강과 통풍을 걱정해 주었다. 나도 예전에는 발가락이 주로 아팠는데, 요즘은 손가락 관절까지 조금씩 불편해지기 시작했다. 아직 일상생활에 큰 지장을 주는 정도는 아니지만, 통풍이 조금 진행되는 것 같다.

그분의 사정을 내가 다 아는 것은 아니다. 그래도 공장 일만으로 바쁜데 아픈 손목을 가지고 투잡까지 뛴다는 말을 들으면 걱정이 된다. 스스로 몸을 너무 혹사하지 않았으면 좋겠다. 젊을 때부터 건강을 우선해야 한다. 건강을 잃으면 모든 것을 잃는다. 인공지능이 열어 줄 미래를 이야기하는 동안에도, 지금 몸을 써서 살아가야 하는 사람들의 삶은 이렇게 계속되고 있다.

나비에-스토크스 난제 해결 소식에서 내가 주목한 것

첫 번째는 오픈AI가 수학계의 대표적인 난제에 대한 새로운 증명을 인공지능으로 도출했다고 발표한 소식이다. 나비에-스토크스 방정식의 존재성과 매끄러움 문제를 해결했다는 내용이다. 클레이 수학연구소가 선정한 일곱 개의 밀레니엄 난제 가운데 하나이고, 해결자에게 100만 달러, 우리 돈으로 약 13억 원 정도의 상금이 걸려 있다고 소개되어 있다.

나비에-스토크스 방정식은 공기나 물 같은 유체의 움직임을 설명한다. 소개된 설명을 읽어 보면, 3차원 공간에서 항상 매끄러운 해를 갖는지, 아니면 특정 조건에서는 유한한 시간 안에 풀이가 붕괴하거나 속도가 무한대로 발산하는 현상이 생길 수 있는지를 증명하는 것이 핵심이라고 한다. 26년 동안 수학계가 해결하지 못한 대표적인 난제라는 것이다.

나는 수학에 특별한 강점이 있는 사람이 아니다. 이 방정식의 복잡한 내용이나 증명이 수학적으로 얼마나 놀라운지까지 여러분에게 풀어 설명할 수는 없다. 발표 화면에 있는 이미지도 인공지능으로 그렸는지, 방정식을 따라 만들어진 것인지 내가 정확히 아는 것은 아니다. 내가 여기서 주목하려는 것은 다른 부분이다. 이 문제를 해결하기 위해 어떤 방식을 사용했으며, 그 방식이 앞으로 무엇을 가능하게 하겠는가 하는 것이다.

과거에는 인류 사회에 대단한 수학 천재들이 가끔 등장해서 이런 문제를 하나씩 해결해 왔다. 그런데 이번에는 인공지능이 해결했다는 소식이다. 더 눈여겨볼 대목은, 연구에 사용된 것이 GPT-6 아스트라보다 진보한 내부 모델이라는 설명이다.

공개된 아스트라 뒤에서는 이미 다음 모델이 돌아가고 있다

GPT-6 아스트라가 일반인에게 나온 지 얼마 되지 않았다. 그런데 나는 앞선 방송에서, 아스트라가 공개되기 전부터 내부 개발자 버전으로 인공지능 개발 자체에 쓰이고 있었으며 오픈AI가 별도로 개발하는 추론 전용 반도체 칩 설계에도 관여하고 있다고 이야기했다. 우리가 이제 막 만난 기술을 그 회사 안에서는 이미 사용하고 있었다는 말이다.

아스트라가 사회에 큰 충격을 준 이유 가운데 하나는 컴퓨터 사용 능력이다. 작년에는 2026년이 에이전트의 해가 될 것이라고 이야기했지만, 실제로 에이전트라고 나온 것들을 써 보면 편리함보다 오작동과 불편함이 더 크게 느껴지는 경우가 많았다. 그런데 아스트라가 나오면서 컴퓨터를 사람처럼 사용할 수 있는 인공지능이 등장했다. 나는 이것이 굉장히 큰 변화라고 본다.

그런데 그 아스트라를 일반인에게 공개하는 시점에 내부에서는 벌써 그보다 더 진보한 모델이 돌아가고 있었던 것이다. 아마 개발명이나 프로젝트명이 있을 것이다. 이번 수학 연구에는 그 내부 모델을 기반으로 한 인공지능 에이전트 1만여 개가 동시에 투입되었다고 한다. 여기서 숫자를 그냥 지나치면 안 된다. 1만여 개를 동시에 투입했다. 이 말이 무엇을 뜻하는가?

아인슈타인 100만 명을 한 연구에 투입한다면

월요일 방송에서 나는 이런 질문을 던졌다. 인류는 지금까지 아인슈타인 천 명, 만 명을 하나의 프로젝트에 투입해 본 적이 없다. 그렇다면 아인슈타인 100만 명을 한 연구에 투입하면 어떤 일이 벌어질까?

그때 사례로 들었던 것이 역노화다. 나는 이제 50대 중반에 들어섰다. 내 몸의 나이를 스무 살로 돌릴 수 있다면 그것이 역노화일 것이다. 앞선 방송에서는 백내장 같은 눈의 노화와 관련해 눈을 다시 젊게 만드는 기술이 인간 임상시험에 들어갔다는 이야기도 했다. 인간 임상시험에 들어갔다는 것은 그 전에 동물실험을 여러 차례 했다는 뜻이다. 동물을 대상으로 눈을 다시 젊게 만드는 데 성공했으니 인간에게도 시험을 시작한 것 아니겠는가?

역노화 기술을 상세하게 설명한 국내 유튜브 방송을 하나 추천하기도 했다. 내가 보기에도 내용이 상당히 좋았다. 그런데 그 방송 마지막에 의사분이 자신이 살아 있는 동안 역노화 주사를 맞고 다시 젊어질 수 있을지는 잘 모르겠다고 했다. 나는 그분보다 조금 더 긍정적으로 본다고 이야기했다. 그분이 인공지능 도입으로 생길 개발 속도의 변화를 아직 충분히 고려하지 못한 것 같았기 때문이다.

역노화와 관련된 의료, 생체, 생물, DNA, 공학의 여러 분야에 아인슈타인 수준의 천재 100만 명을 투입한다고 해 보자. 그 사람들이 함께 연구하면 어떻게 되겠는가? 원래 10년, 20년 걸릴 일이 1년이나 6개월 만에 새로운 기술로 나올 수 있다는 것이 내가 했던 이야기다. 이번에 에이전트 1만여 개를 동시에 투입한 사례는 바로 그런 가능성을 눈앞에서 보여 주고 있다.

에이전트 하나가 인간 천재 한 사람의 수준에 못 미칠 수도 있다. 그러면 절반이라고 해 보자. 그래도 수학 천재 5천 명이 한 문제에 달라붙은 셈 아닌가? 중요한 것은 인공지능 하나가 혼자 답을 툭 내놓았다는 그림이 아니다. 수많은 지능이 동시에 문제를 붙잡고 서로 생각을 주고받았다는 것이다.

1만 개의 에이전트, 490만 건의 메시지

설명을 보면 에이전트들은 코드를 실행하고, 공개된 인터넷 자료를 참고하고, 서로 아이디어를 교환했다. 어떤 방법으로 문제를 풀 수 있을지 계속 의견을 내고, 그 방식이 맞는지 틀리는지 서로 따진 것이다. 인간들이 지금까지 어떤 의견을 냈으며 어떤 방향으로 연구해 왔는지 자료를 찾아보고, 실제로 계산이 되는지 확인하려고 프로그램도 돌린다. 검색하고, 아이디어를 교환하고, 검증하면서 문제를 해결한 것이다.

에이전트란 여기서는 인공지능을 각각 독립적으로 실행하는 프로세스로 이해하면 된다. 독립된 프로세스 1만 개가 서로 자료와 정보를 주고받고 아이디어를 나눈다. 그 결과가 가동 88시간 뒤인 9월 5일에 도출되었다는 설명이다. 인류가 26년 동안 해결하지 못한 문제를 88시간 만에 해결했다는 것이다.

내가 왜 자꾸 미래로 가는 타임머신을 탄다고 하는지 보이지 않는가? 인간끼리였다면 천재들이 등장하고, 새로운 아이디어가 나오고, 그것이 맞는지 아닌지를 두고 논쟁하면서 몇 년, 10년, 20년, 30년이 걸렸을 것이다. 그런데 에너지를 투입해 지능체 1만 개를 움직였더니 짧은 시간에 결과가 나왔다. 에너지가 지능으로 전환되는 시대를 우리가 이미 살고 있다는 말이다.

마지막에는 GPT-6 아스트라를 활용해 Lean으로 증명을 형식화하고 내부 검증까지 했다고 한다. 나도 Lean이 무엇인지 자세히 알지는 못한다. 대충 수학 증명을 다루는 방식으로 이해하고 있다. 여기서도 내가 말하는 핵심은 인공지능들이 문제를 풀고, 그 결과를 형식화하고 검증하는 일까지 수행했다는 점이다.

전체 수학 연구 실험에서 에이전트들이 주고받은 메시지는 490만 건, 생성한 출력 토큰은 3천억 개라고 한다. 490만 건을 1만 개의 에이전트로 나누면 평균적으로 하나당 490건 정도의 연락을 주고받은 셈이다. 토큰 비용도 엄청나게 들었을 것이다. 그런데 결국 그 토큰이 무엇인가? 에너지다. 우리는 지금 에너지가 지능으로 바뀌는 장면을 보고 있다.

인간에게는 이런 방식이 불가능했다. 밥을 먹이고 공부를 시키고 오랫동안 학습하게 해야 한다. 그렇게 살아가는 70억, 80억 인구 가운데도 수학 천재가 몇 명이나 되겠는가? 물리학 천재, 인공지능 분야의 천재가 각각 몇 명이나 있겠는가? 그런데 인공지능은 일정한 수준에 도달하면 그 수준의 지능을 수천, 수만, 수십만, 수백만 개 투입할 수 있다.

이를 수천 개의 모델 인스턴스로 이루어진 가상의 대규모 연구 조직을 운영한 사례라고 설명한다. 이런 규모라면 인간은 어디에 개입하겠는가? 문제를 던져 주고 해결해 보라고 할 수는 있다. 하지만 1만여 개의 에이전트가 서로 주고받는 논의를 인간이 일일이 지휘하는 모습은 아닐 것이다. 가상의 연구 조직에서 인공지능들이 스스로 대화하며 문제를 해결한 것이다.

한편에서는 다른 곳의 아이디어를 썼느니, 표절이니 하는 이야기도 나온다. 나는 그 부분이 이 소식의 핵심이라고 보지 않는다. 그들이 이미 문제를 해결할 방법을 알고 실제로 해결했다면 진작 발표했을 것이다. 인터넷을 검색했으니 일부 아이디어를 가져오거나 도용했을 수는 있다. 그러나 아이디어가 있었다는 것과 문제를 해결했다는 것은 같은 말이 아니다. 문제를 풀어 놓지도 않고 표절이니 뭐니 하는 이야기는 내게는 헛소리로 들린다.

발로 그린 듯한 스케치가 풍경이 되는 과정

두 번째 소식은 조금 더 실무적인 이야기다. GPT 이미지 2.5와 스케치 기능을 직접 보여 주고 싶다. 오늘 방송의 썸네일에는 왼쪽에 이미지 세 장이 들어가고, 오른쪽에는 나비에-스토크스 난제 이야기가 들어갔다. 그 세 장은 내가 그린 스케치, 그 스케치를 바탕으로 만든 풍경, 그리고 그 풍경에 개를 추가한 이미지다.

처음 스케치는 정말 대충 그렸다. 오른쪽 위에는 해가 있고, 나무가 있고, 집이 있을 것이라는 정도만 표시했다. 발로 그린 듯한 그림이다. 챗GPT의 스케치 기능에서는 색을 지정해서 직접 그림을 그릴 수 있다. 이것은 반드시 그림을 완성하기 위한 기능만은 아니다. 말로 설명하기 어려운 생각을 전달하는 방법이기도 하다.

예를 들어 바로보는 불교의 아이콘을 만들고 싶다고 하자. 바로불이라는 글자를 넣고, 동그라미를 치고, 반쪽을 그리고, 아래에는 물이 찰랑거리게 하고 싶은데, 이 구도를 말로만 길게 설명하려면 어렵다. 그러면 대충 스케치해서 전달하면 된다. 인공지능이 내가 무엇을 바라는지 그림을 보고 이해할 수 있기 때문이다. 2차원 공간에서 어디에 무엇이 있는지를 손으로 보여 주는 것이다.

나는 스케치를 보여 주며 이렇게 요구했다. 아름다운 하늘에 구름 뒤에서 해가 비치고, 왼편에는 집이 있으며 오른쪽에는 숲이 있는 멋진 풍경을 그려 달라. 햇살이 구름 사이로 비추었으면 좋겠다. 그랬더니 내가 그린 구도를 이해해서 풍경을 만들어 주었다. 왼쪽에는 집을 놓고, 나머지도 그 구도에 맞춰 인공지능이 상상해서 그린 것이다.

그림을 보니 조금 섭섭했다. 그래서 풀밭에 개 두 마리를 그려 달라고 했다. 한 마리만 있으면 조금 어색할 것 같아서 두 마리를 요청했다. 그러자 기존 풍경에 개 두 마리가 들어갔다. 복잡한 작업 방법을 설명하지 않았다. 내가 무엇을 원하는지만 이야기한 것이다.

편집 방법을 몰라도 편집하는 시대

예전에는 인공지능으로 만든 이미지를 다시 편집할 때마다 화질이 많이 떨어졌다. 글자를 만들고 그림자를 넣거나 광원 효과를 주고, 3차원 모양으로 바꾸는 식으로 여러 번 작업하면 이미지가 점점 나빠졌다. 그런데 이제는 그 문제가 거의 없어졌고, 편집 능력도 상당히 달라졌다.

개 한 마리를 지정해서 이 개를 셰퍼드로 바꿔 달라고 할 수 있다. 이미지의 특정 부분을 눌러 그곳에 대한 설명을 남기는 방식이다. 집만 지워 달라고 하면 집을 지우고 그 자리에 다른 배경과 어색하지 않은 내용을 채워 넣을 것이다. 배경 제거, 크기 조정, 이미지 확장, 손으로 그려서 설명하기처럼 여러 방식으로 원하는 편집을 전달할 수 있다.

방송 중에도 앞서 눌러 놓은 작업이 이미 실행되고 있었다. 내가 바로 그때 원한 작업은 아니었지만, 배경 제거 결과가 나오는 것을 볼 수 있었다. 풀밭에서 뛰어놀던 개 두 마리는 남기고 뒤의 배경을 전부 지워 투명하게 만든 것이다.

과거에 이런 작업은 얼마나 힘들었는가? 포토샵으로 피사체와 배경을 분리하는 작업을 흔히 누끼라고 부른다. 사람이나 사물을 다른 곳에 합성하려면 배경에서 대상을 일일이 떼어 내야 했다. 이제는 배경을 삭제하고 개만 뽑아 달라고 요구하면 된다. 예전에는 사람이 하나씩 손을 대야 했던 작업이다.

내가 느끼기에는 이미지 제작 속도도 전보다 두 배 이상 빨라졌고, 제작 능력은 압도적으로 좋아졌다. 오늘 썸네일도 스케치, 풍경, 개가 추가된 풍경을 참고하고 수학 난제 소식과 함께 넣어 달라고 했을 뿐이다. 인공지능은 좁은 썸네일 공간에 세 이미지를 넣으려고 일부를 기울이고, 입체감이 생기도록 배치하고, 화살표로 관계를 보여 주었다. 무엇을 보여 주려는지 이해하고 그에 맞는 방법을 찾아낸 것이다. 사람이 직접 작업했다면 얼마나 오래 걸렸겠는가?

수학 문제를 풀 때도 마찬가지다. 1만 개의 에이전트가 대화하려면 수식이든 인간의 언어든 정보를 서로 주고받을 수 있어야 한다. 아이디어를 내고, 수식을 이해하고, 프로그램을 쓰고, 검증할 수 있어야 한다. 이미지에서는 내 말을 이해하고 의도를 파악해서 그림을 만들고, 배경과 피사체를 구분하고, 추가하거나 삭제한다. 이런 능력이 인공지능에 갖춰져 있다는 것이다.

오랫동안 익힌 도구 사용 능력의 값이 떨어진다

나는 이제 포토샵에 손도 대지 않아도 된다. 프로그램에 대해 하나도 몰라도 이미지를 편집할 수 있는 시대에 들어섰다. 앞서 아스트라의 컴퓨터 사용 능력을 이야기하면서, 도구를 다루는 방법을 일일이 배울 필요가 없어지는 세상이 왔다고 말한 이유가 이것이다.

엑셀을 잘 모르는 사람도 엑셀을 사용할 수 있다. 워드프로세서로 깔끔한 문서를 만들지 못하던 사람도, 문서 편집에 아주 뛰어난 사람과 결과물에서 구분하기 어려워진다. 짧은 시간 안에 모양 좋고 멋진 보고서를 만들던 능력이 갑자기 헐값이 되어 버리는 것이다.

엑셀 수식을 잘 짜고 자동화 기능을 능숙하게 쓰는 사람은 나름대로 대우를 받았다. 엑셀로 온갖 일을 해냈기 때문이다. 그런데 이제 그런 능력조차 평가절하받을 수밖에 없다. 인공지능이 사람보다 엑셀을 더 잘 쓸 것이기 때문이다.

포토샵도 그렇다. 어느 메뉴에 무슨 기능이 있는지, 필터를 어떻게 쓰고, 배경을 어떻게 지우며, 다른 이미지와 어떻게 자연스럽게 합성하고, 글자를 어떻게 만들어야 하는지 오랫동안 익힌 사람이 가치를 가졌다. 그런데 프로그램 사용 방법 자체의 가치는 땅에 떨어지고 있다. 인공지능에게 요구하면 해 주기 때문이다. 이것은 단지 신기한 그림 도구가 하나 나왔다는 정도의 이야기가 아니다.

나는 로봇이 아닙니다, 그 시험을 AI가 통과한다면

세 번째 소식은 아스트라가 ‘Not a Robot’의 48단계를 전부 통과했다는 것이다. 여러분도 인터넷에서 ‘나는 로봇이 아닙니다’라는 확인 과정을 겪어 보았을 것이다. 사람은 할 수 있지만 컴퓨터 프로그램은 하기 어렵도록 만들어서, 접속자가 자동화된 봇인지 사람인지 구분하려는 것이다. 이런 것을 캡차라고 한다.

흐릿한 화면에 적힌 숫자나 영문을 읽어 입력하기도 하고, 사진에서 소화전을 찾으라고 하기도 한다. 그런데 컴퓨터가 숫자를 읽는 능력이 발달하니 간단한 문제로는 구분하기 어려워졌다. 그래서 더 복잡한 게임을 만든다. 개를 찾거나, 표지판을 찾거나, 퍼즐 조각을 맞춰 ‘STOP’이라는 표지판을 완성하게 한다. 사람이면 할 수 있지만 로봇은 하지 못할 것이라고 생각한 일들을 시험으로 만든 것이다.

그런데 그 48단계를 모두 통과했다는 소식이다. 마지막 단계에 가면 인간도 헷갈리고 시간이 많이 걸린다. 여러분도 숫자나 알파벳을 맞추다가 틀린 적이 있지 않은가? 사람도 실수하는 시험을 인공지능이 전부 깨 버린 것이다.

그렇다면 적어도 지금 이야기하는 캡차 수준에서는 웹 너머의 상대가 사람인지 인공지능인지 구분할 방법이 사라진 것 아닌가? 더 복잡한 시험을 만들어야 할 수도 있다. 혹은 사람과 인공지능을 왜 구분해야 하며 어떻게 구분할 것인지부터 고민해야 할 수도 있다. 인공지능의 지능이 이 정도로 올라왔는데, 새로운 시험은 과연 언제까지 통하겠는가?

한 시청자가 인간보다 AI가 먼저 부처의 경지에 도달하겠다고 말했다. 그러게 말이다. 오늘 소개한 세 가지 소식에서 보이는 것은 인간만 가능했던 일들이 하나둘씩 사라지고 있다는 점이다. 감정을 느끼거나 무엇을 좋아하는 것처럼 아직 남아 있는 것들도 있다. 그렇다고 인공지능 개발이 인간의 모든 면을 똑같이 따라가는 것을 목표로 삼고 있는 것도 아니다. 목표는 훨씬 실용적이다. 수학과 과학 연구, 역노화, DNA 분석, 신약과 단백질 합성, 그림 제작처럼 실제로 쓰이는 능력을 만드는 것이다.

전화 상담도 마찬가지다. 예전에는 ARS를 지나 사람과 직접 대화해야 했는데, 이제는 사람처럼 대화하는 AI 안내원이 우리를 맞이할 것이다. 상대가 인간인지 기계인지 쉽게 알 수 있을까? 사람만 할 수 있다고 생각해 왔던 일들이 이렇게 바뀌고 있다.

우리는 이미 인공지능의 바다 위에 떠 있다

이 소식들만으로도 충격을 받을 수 있다. 그렇지만 아직 많은 사람은 인공지능에 관심이 없다. 직접 쓰지 않으니 자기 삶에 큰 도움이 되지 않는다고 느낄 수도 있다. 그러나 곧 우리가 체감하는 여러 분야에 인공지능이 들어와 있을 것이다. 아니, 이미 쓰고 있는데 본인이 모르는 경우도 많다.

번역은 물론이고 넷플릭스나 유튜브를 쓰고 있다면 이미 인공지능과 함께하고 있다. 유튜브 첫 화면에서 여러분에게 추천하는 영상들을 보자. 여러분의 나이, 성별, 국가와 함께 무엇을 클릭했는지, 어느 영상을 얼마나 오래 보았는지가 추천의 바탕이 된다.

흥미가 생겨 눌렀지만 곧바로 나왔다면 제목이나 첫인상에 끌렸을 뿐 내용은 마음에 들지 않았을 수 있다. 반대로 눌러서 끝까지 봤다면 그 영상의 스타일을 좋아한다는 뜻일 수 있다. 가수의 노래든 과학 소식이든 불교 이야기든, 예쁜 여자가 나오는 K팝 여자 아이돌 영상이든 마찬가지다. 그러면 비슷한 영상을 더 추천할 것이다.

그 일을 사람이 일일이 하는가? 사람마다 취향이 다 다른데 누가 하나씩 분류해서 맞춤 추천을 하겠는가? 예전에는 알고리즘으로 처리하던 일을 지금은 인공지능이 여러분의 특성과 반응을 살피면서 하고 있다. 우리가 바라든 바라지 않든 이미 인공지능의 바다 위에 떠 있다는 말이다.

그리고 변화는 일정한 속도로 진행되는 것도 아니다. 청룡열차가 천천히 올라갔다가 내려올 때 갑자기 빨라지는 것처럼, 미래로 가는 속도가 점점 더 빨라지고 있다. 인간의 지능만으로 연구하던 시대에는 천재가 나오고 그 사람들이 모여 토론하기까지 기다려야 했다. 이제는 에너지를 투입하면 인간 수준에 도달한 지능을 얻을 수 있다.

인구가 80억이라고 해도 그중 수학 증명이나 역노화 연구에 실제로 매달리는 사람이 몇 명이겠는가? 그런데 이제 수학 난제를 풀어야겠다, 과학 문제를 해결해야겠다, 인구나 역노화 문제를 연구해야겠다고 관심을 갖고 에너지를 투입하면 된다. 아인슈타인 만 명, 10만 명, 100만 명을 투입해서 미래의 기술을 현실로 끌어올 수 있는 시대가 왔다는 것이다.

불교 방송에서 왜 인공지능을 이야기하는가

이쯤에서 처음 방송을 본 시청자가 물었다. 불교인가요, 철학인가요? 비판하려는 것은 아니고 불교라서 들어왔는데 철학자처럼 보인다는 이야기였다. 나는 이렇게 답하고 싶다. 불교가 철학이고 지혜라면서 현실에 관심이 없으면 어쩌겠는가?

현실이 어떻게 돌아가는지 이해해야 그 속에서 살아가는 사람들의 아픔도 이해할 수 있다. 태풍이 올 것을 예상하면 사람이 다치지 않게 대비하고 과일이 땅에 떨어지지 않도록 준비하지 않는가? 문제가 닥친 뒤에 해결할 수도 있지만 미리 예측하고 준비해야 할 일도 있다. 인공지능이 도래한 세상을 해석하고 그 영향을 예상하는 일을 불교가 하지 않으면 무엇을 하겠는가?

불교가 지혜라는데, 지혜로운 사람이 현실에 대해 아무 말도 할 수 없다면 그게 무슨 불교인가? 불교라는 타이틀만 달고 백날 똑같은 소리를 하면서 현시점에 대해서도, 미래에 대해서도 아무 말 못 한다. 그러면서 예언한다는 둥 사주를 본다는 둥 헛소리만 하고 자기가 깨달았다고 한다. 깨닫긴 무엇을 깨달았다는 것인가?

연기적인 세상에서 내가 홀로 떨어져 있는 것도 아니다. 세상과 함께 살아가는 것 아닌가? 세상의 모든 것을 내가 다 알 수 있다고 말하는 것이 아니다. 최소한 지금 우리가 무엇에 관심을 가져야 하는지, 어떤 분야를 가장 신경 써야 하는지에 대해서는 이야기해야 한다.

한국의 정치, 세계 경제, 인공지능, 환경, 노동, 높은 자살률, 고령화, 인구 감소는 모두 우리 삶의 문제다. 이런 것을 이야기하지 않으면 그게 무슨 불교인가? 아공법공을 말하면서도 세상에 적용하지 못하면 무엇 하러 아공법공을 이야기하는가? 질문한 시청자에게 따지려는 것이 아니라, 내가 이 채널에서 이런 이야기를 하는 이유를 설명하는 것이다.

노동의 문제와 지능 퇴화의 문제를 구분해서 묻자

인공지능에 대한 걱정은 여러 가지다. 자아를 가지게 될 것인지, 인류를 멸망시킬 것인지 같은 걱정도 있다. 그런 문제는 잠시 뒤로 두자. 내가 계속 이야기해 온 현실적인 걱정 가운데 하나는 경제 문제다. 노동시장의 붕괴가 가속하고 인간의 일자리가 대부분 사라질 것이라는 걱정이다.

그렇다면 어떻게 새로운 사회로 넘어갈 것인가? 사람들이 굶주리고, 굶어 죽고, 자살하고, 피 흘리는 혁명을 겪는 방식으로 넘어가서는 안 된다. 빈부 격차가 더욱 심해져 많은 사람이 괴로워하는 변화가 되어서는 안 된다. 인류가 이 변화를 어떻게 부드럽게 통과할 것인지에 대해 나는 끊임없이 이야기하고 있다.

오늘 좀 더 따져 보려는 것은 다른 걱정이다. 인공지능이 도래하면 인간이 바보가 될 것이라는 주장이다. 여러분은 어떻게 생각하는가? 인공지능이 사람 대신 머리를 쓰면 인간은 머리를 안 쓰게 되는가? 그리고 머리를 쓰지 않아 지능이 퇴화할 것인가?

숙제는 좋아졌는데 시험 점수가 떨어졌다는 이야기

이런 걱정을 하는 사람들이 자주 드는 사례가 학생들의 과제다. 학교에서는 그동안 숙제를 내주었다. 학생이 문제를 해결하려고 교과서와 참고서를 찾아보고, 부모에게 물어보고, 혼자 끙끙거리면서 머리를 쓰기를 기대한 것이다. 그 과정이 공부가 된다고 보았기 때문에 숙제를 내준 것이다.

그런데 이제는 문제를 사진으로 찍거나 영상으로 보여 주고 어떻게 해결하는지 인공지능에게 물으면 된다. 인공지능이 글을 쓰고 문제를 풀어 숙제를 해 준다. 학생은 그것을 보고 베끼거나 출력하면 끝난다. 대학생의 리포트도 마찬가지다. 요즘 인공지능의 도움을 전혀 받지 않는 대학생이 더 많겠는가, 도움을 받는 학생이 더 많겠는가?

그래서 과제나 리포트의 질은 전보다 좋아진 것 같은데 시험 점수는 떨어졌다는 이야기가 나온다. 앞선 방송에서도 다루었던 내용이다. 왜 그런가? 숙제를 자신이 하지 않았기 때문이다. 시험은 학생이 학습하고 외우고 생각한 결과를 확인하려고 만든 것인데, 학습 과정은 거치지 않고 숙제만 제출했다. 인공지능에게 시키면 1분 만에 답이 나오니 자기는 공부를 하지 않은 것이다.

그렇다면 여기서 물어야 한다. 공부를 하지 않아서 생긴 일인가, 인공지능을 사용해서 생긴 일인가? 사람들은 곧바로 아이들에게 인공지능을 주지 말자고 한다. 미국의 몇몇 주나 유럽의 일부 지역에서 아이들의 사용을 막자는 이야기가 나오고 실제로 시행되는 곳도 있다는 소식을 접한다. 아이들이 숙제를 맡기고 공부하지 않으니 쓰지 못하게 하자는 것이다.

그것이 정답인가? 나는 인공지능을 쓰게 해야 한다고 생각한다. 기존 숙제가 지금의 세상에 맞지 않는 것일 수 있기 때문이다. 곱셈과 나눗셈의 원리를 이해하고 필요할 때 쓸 수 있으면 되지, 열 자리 숫자의 곱셈과 나눗셈을 매번 손으로 해야 하는가? 할 수는 있을 것이다. 원리를 알면 가능하다. 그러나 시간이 얼마나 걸리는가? 계산기나 컴퓨터에 맡기면 끝나는 일을 누가 계속 직접 계산하겠는가?

안 쓰는 능력은 줄어들 수 있다. 그렇다고 도구를 금지할 것인가

한 시청자는 인간도 더 진화할 것 같다고 했다. 나는 100년 뒤의 인간이 어떤 모습일지 정답을 안다고 말하지 않는다. 인공지능이 도래한 뒤 100년이 지나면 어떤 세상이 될지 상상이나 할 수 있겠는가? 우리는 우주 항해나 인간 수명의 변화가 100년, 200년, 300년 뒤에나 가능할 것이라고 생각해 왔다. 그런데 시간 가속 효과가 생기면 한참 뒤의 일로 보았던 기술이 툭툭 현실에 떨어질 수 있다. 나도 그런 미래를 다 상상하지 못한다.

인공지능 때문에 인간이 바보가 될 것이라는 주장에도 일부 일리는 있다. 여러분은 복잡한 암산을 얼마나 하는가? 옛날에는 암산도 하고 주산도 배웠다. 주판을 머릿속에 그리며 암산하는 사람도 있다. 그런데 계산기와 컴퓨터가 나오면서 계산 자체를 사람에게 맡길 이유가 크게 줄었다. 그런 변화가 인간에게 아무 영향도 없다고 말할 수는 없다.

복잡한 지수나 루트, 곱셈, 방정식을 컴퓨터가 순식간에 계산하는데 왜 사람이 전부 직접 계산하겠는가? 오늘날 GPU와 CPU의 계산 능력은 엄청나다. 나는 한 대가 1초에 수행하는 계산도 전 세계 80억 인구가 달라붙는 것보다 많다고 이야기한다. 이미 우리는 많은 계산을 컴퓨터에 맡기고 있다.

여기서 더 나아가 인공지능이 대화하고 생각하고 그림을 그리고 건축하고, 의사처럼 진단하고 요리까지 할 수 있다고 해 보자. 그러면 인간이 머리를 쓰지 않게 될까? 머리를 안 쓰면 퇴화할 수 있지 않느냐는 말은 얼핏 맞는 말처럼 들린다. 어떤 능력을 쓰지 않게 되면 그 능력이 줄어들 수 있다는 점은 인정한다.

그런데 그래서 인공지능을 쓰지 말자는 것인가? 인간의 계산 능력이 떨어질 수 있으니 컴퓨터를 쓰면 안 된다는 이야기와 무엇이 다른가? 아이가 계산을 못 하게 될까 봐 집에 컴퓨터를 사 주지 않는 부모가 있다면 현명하다고 하겠는가? 지금 와서 아이에게 컴퓨터를 주지 말자고 하겠는가?

인공지능을 주지 말자는 것은 그보다도 못한 이야기다. 나는 대학에 가지 말라는 것보다 더 못하다고 본다. 인공지능이 대학 교수 100명보다 더 많은 것을 알고 있다면, 부모는 아이가 그 교수들과 함께하며 배우기를 바라지 않겠는가? 그런데 왜 인공지능 곁에는 있지 말라고 하는가?

쓰는 방법을 가르쳐 주고 방향을 유도해야 한다. 컴퓨터를 사 주지 말자는 부모나 인공지능을 쓰지 못하게 하자는 국가나, 내게는 어리석기 그지없게 보인다. 무엇을 어떻게 배우도록 할 것인지 묻는 대신 도구를 빼앗는 데서 답을 찾고 있기 때문이다.

휴대전화의 1퍼센트라도 알고 쓰는가

나는 여러분에게 휴대전화를 들어 보이며 묻고 싶다. 여러분은 이 기계에 대해 무엇을 아는가? LED 화면에 대해 얼마나 알고, 안드로이드 같은 운영체제는 얼마나 알며, 그 안에 들어 있는 수많은 앱은 얼마나 아는가? 전화가 어떻게 이루어지는지, 반도체와 소프트웨어가 어떻게 만들어지고 작동하는지 얼마나 이해하는가? 이 모든 것의 1퍼센트라도 아는 사람이 얼마나 되겠는가?

휴대전화 생산 공장에서 어떤 부분을 담당하는 사람도 전체를 알지는 못한다. 하드웨어 담당자는 자기 분야를 알고, 반도체 전문가는 반도체를 안다. 소프트웨어 담당자가 있고, LED를 개발하는 사람이 있고, 전파를 다루는 사람이 따로 있다. 모든 것을 한 사람이 다 알 수 없으니 서로 나누어 담당하는 것이다.

일반인은 이 내부에 대해 거의 모르면서도 휴대전화를 쓴다. 컴퓨터도 마찬가지다. 컴퓨터의 내부에 대해 무엇을 얼마나 아는가? 모르면서도 쓴다. 어떤 것들은 세부까지 몰라도 된다. 내부 원리를 대충 이해하는 정도로 사용할 수 있는 것도 있다. 그것을 쓴다고 머리가 나빠지는 것은 아니다. 모든 과정을 직접 알아야만 도구를 써도 된다는 식으로 말할 수는 없다.

알파고가 이긴 뒤 인간은 바둑을 그만두었는가

또 하나 생각해 볼 사례는 바둑이다. 인공지능이 우리에게 준 거대한 충격 가운데 하나가 알파고와 이세돌의 대결이었다. 2016년 대결에서 이세돌은 한 판을 이기고 패했다. 그 한 판을 이긴 것 자체가 대단한 일이었다. 지금은 2026년이니 약 10년이 흘렀고, 그동안 인공지능 바둑의 능력은 인간을 아득하게 넘어섰다.

그렇다고 인간이 바둑을 안 두는가? 체스 프로그램은 그보다 훨씬 전부터 인간을 넘어섰다. 체스는 경우의 수가 상대적으로 적어서, 인공지능이 아닌 알고리즘을 이용한 프로그램만으로도 인간 챔피언을 이길 수 있었다. IBM 컴퓨터와 챔피언의 대결도 있었다. 방송에서는 1984년인가 하고 떠올렸는데, 정확한 연도는 내가 잘 모르겠다. 중요한 것은 컴퓨터가 인간보다 체스를 잘하게 된 지 이미 오래되었다는 점이다.

바둑은 경우의 수가 너무 많아 그런 방식의 프로그램으로 사람을 이기기 어려웠다. 사람은 ‘여기가 맞는 것 같다’, ‘이것이 좋은 수인 것 같다’고 직관적으로 짐작한다. 인공지능이 그 짐작 능력을 할 수 있게 되면서 바둑에서도 인간을 앞서게 된 것이다. 지금의 실력은 사람이 따라잡기 아득한 수준이다.

그러면 인공지능이 바둑을 잘 두니까 사람은 바둑을 두지 않고 머리도 쓰지 않는가? 컴퓨터가 나보다 체스를 훨씬 잘하니까 체스를 그만두는가? 내가 말하려는 것은 이것이다. 수학이든 다른 학문이든 인공지능이 인간보다 더 잘하는 시점에 왔다는 것은 인정해야 한다. 그러나 그것을 인정한다는 것과 인간이 생각을 그만둔다는 것은 다른 이야기다.

아인슈타인이 나보다 똑똑했다고 내가 수학을 배우지 않고 공부를 하지 않았는가? 나보다 뛰어난 존재가 있다는 이유만으로 내가 하고 싶은 일을 멈추는가? 우리는 우리끼리 스포츠를 하고, 바둑을 두고, 체스를 둔다. 인공지능이 훨씬 뛰어나다고 해도 인간은 얼마든지 머리를 쓰면서 살 수 있다.

인공지능 이전의 인간을 너무 이상화하고 있지 않은가

물론 머리를 쓰기 싫은 사람은 쓰지 않을 수도 있다. 그런데 지금도 그런 사람은 안 쓴다. 인공지능이 오기 전에는 모든 사람이 깊이 생각하며 살았던 것처럼 이야기하면 안 된다. 몇 퍼센트의 사람이 복잡한 것을 배우고, 어떤 문제를 깊이 따지고, 스스로 판단하면서 살아왔는가?

불교를 공부하는 사람들에게도 묻고 싶다. 불자 가운데 몇 퍼센트가 정말 열심히 공부하고, 이것이 맞는지 저것이 맞는지, 이 말이 무슨 뜻인지 깊이 생각하는가? 생각하지 않는 사람은 지금도 생각하지 않는다. 인공지능 때문에 처음 생기는 문제인 것처럼 말할 수 없다.

우리가 필요해서 발달시킨 능력 가운데 일부는 그 필요가 사라지면서 굳이 쓰지 않게 될 수 있다. 그 가능성을 부정하는 것이 아니다. 다만 인공지능 이전의 세상에서도 대부분의 사람은 자기 분야 밖의 것은 잘 몰랐다. 역사를 깊이 알고, 수학을 잘하고, 의학까지 잘 아는 사람이 얼마나 있었는가? 대부분 자기 것밖에 하지 못했다.

더 멀리 과거를 보자. 대다수는 문맹이었다. 문자 보급률이 높아진 지 얼마나 되었으며 책이 널리 보급된 지 얼마나 되었는가? 인쇄술이 발명되기 전에는 책도 손으로 만들었다. 인공지능이 도래하면 인간이 머리를 안 쓸 것이라고 공포를 퍼뜨리는 사람들은, 인류의 과거를 별로 깊이 돌아보지 않은 것 같다.

영향을 예상해 볼 수는 있다. 그러나 두려움 때문에 판단을 흐리고 너무 빨리 결론을 내리면 안 된다. 인공지능이 아무리 뛰어난 능력을 가져도 우리는 머리를 쓸 수 있다. 필요한 질문은 ‘그러니 쓰지 말자’가 아니라, 인공지능과 함께하는 세상에서 우리가 어떻게 살아갈 것인가이다.

시험에 맞춰 아이를 바꿀 것인가, 달라진 세상에 맞춰 교육을 바꿀 것인가

아이들에게 과거의 숙제를 계속 내면서 인공지능 없이 하라고만 할 것인가? 아니면 그 숙제가 지금도 필요한 일인지 다시 판단할 것인가? 그 숙제는 인공지능이 없던 시대에 주던 숙제다. 환경은 달라졌는데 과제를 그대로 놓고 아이들에게만 예전처럼 하라고 할 수 있는가?

나는 아스트라가 수능 시험 전 과목에서 만점을 받았다는 소식도 이야기했다. 인공지능이 만점을 받는 상황에서, 몇 년도에 무엇이 일어났는지 외우고 퀴즈 같은 수학 문제를 풀어 서로 줄 세우는 일이 과연 같은 의미를 갖겠는가?

우리는 머리가 얼마나 빨리 돌아가는지, 지문을 얼마나 빨리 이해하는지, 문제를 풀면서 실수를 얼마나 덜 하는지로 선수를 뽑듯 사람을 골라 왔다. 너는 합격, 너는 100점, 너는 90점, 너는 88점이라고 줄을 세웠다. 그런데 그 일을 인공지능이 더 잘한다면, 그 경쟁이 도토리 키 재기는 아닌지 되물어야 한다.

앞으로 사람은 저마다 인공지능과 함께할 것이다. 휴대전화에 넣든, 안경을 쓰든, 뇌에 칩을 넣든, 어떤 방식이든 인공지능과 함께 살아가는 세상이 될 것이다. 그러면 인간을 판단하는 기준도 다른 분야에서 찾아야 하는 것 아닌가? 인공지능을 함께 사용하는 인간을 인공지능 없이 시험을 푸는 능력만으로 줄 세우는 이유가 무엇인가?

학업 능력이 떨어지는 것이 문제라고만 할 것이 아니라, 이 환경에서 무엇으로 인간다움을 드러내고 어떤 일에 뇌를 쓸 것인지 물어야 한다. 우리에게는 여전히 뇌가 있고 생각할 수 있다. 굳이 외울 필요가 없는 것을 외우게 하고, 그런 일에 몇십 년을 쓰게 하던 교육 시스템을 그대로 유지할 것인가? 부모들은 여전히 학원에 보내고 그 교육을 시킨다. 그런데 인공지능 이전의 교육을 이후의 세상에서도 그대로 쓰는 것이 맞는가?

우리가 무엇을 판단해야 하는지, 무엇이 옳고 그른지 비판적으로 생각하는 교육이 필요하지 않은가? 질문하고, 호기심을 갖고, 배우고자 하는 교육이어야 하지 않겠는가? 인공지능이 만점을 받는 영역에서 누가 더 점수를 잘 받는지만 따지는 대신, 인공지능과 함께하는 인간이 무엇을 해야 하는지 가르쳐야 한다는 것이다.

무엇을 맡기고 무엇을 스스로 판단할 것인가

나는 인공지능이 인간에게 아무 영향도 주지 않는다고 말하지 않는다. 기술이 대신할 수 있는 일이라면 굳이 인간의 뇌를 써서 하지 않는 것도 생길 것이다. 몇천 곱하기 몇천을 왜 매번 머릿속으로 계산해야 하는가? 계산기나 컴퓨터에 맡기면 된다. 그런 것처럼 앞으로도 어떤 일들은 외주하게 될 것이다.

그러면 무엇을 외주하지 말아야 하는가? 인공지능이 사람처럼 생각한다고 우리의 모든 것을 인공지능에게 맡길 것인가? 아니면 어떤 능력과 판단은 인간에게 어느 정도 남아 있어야 하는가? 오늘 내가 던지고 싶은 질문은 이것이다. 인공지능을 쓰면 바보가 된다는 말로 끝내기에는 우리가 따져야 할 것이 훨씬 많다.

더 절박한 문제는 누가 풍요를 소유하느냐이다

마지막으로 다시 현실의 경제 문제로 돌아가자. 인공지능이 도래하는 과정에서 저소득층과 힘없는 사회적 약자들이 괴로움을 받을 것이다. 지금도 세계 곳곳에서 가난한 사람들이 피를 보고 있다. 여기에 지능의 격차, 에너지의 격차, 자원의 격차, 부의 격차가 더해지면 빈부 격차는 더 심해질 수밖에 없다.

나는 이재명 정부 들어서도 부의 격차가 더욱 심해지고 있다고 본다. 정책이 바뀌지 않았기 때문이다. 한국의 반도체와 산업을 밀어 주고 수출에 목을 매면서도, 그로 인해 벌어지는 부의 격차를 줄일 정책은 나오지 않았다. 삼성과 SK가 반도체로 돈을 벌어 봤자 서민에게 무슨 도움이 되는가? 서민은 오르는 물가 때문에 더 괴롭다.

주가가 올라 봤자 가난한 사람 가운데 몇 명이나 주식에 투자하는가? 여유 있는 사람이 더 좋아지는 일이다. 부동산 가격이 오르는 것과 그 점에서 무엇이 다른가? 물론 자금이 부동산으로 가는 것보다는 주식으로 가는 편이 더 바람직하고 국민 입장에서도 좋다. 그렇다고 서민이 가난한 현실이 저절로 바뀌는 것은 아니다. 전체 부는 늘어나는 것 같은데 서민은 더 가난해지고, 빈부 격차를 줄일 준비는 되어 있지 않다.

인공지능 시대의 가장 큰 문제는 분배다. 그런데 이것을 단순히 돈을 나누어 준다는 수준으로 이해하면 안 된다. 국가의 에너지, 인류의 지식과 상식, 문화와 기술을 인공지능이 학습한다. 인공지능은 인류 문명의 총화다. 그런데 그걸 왜 누군가 혼자 독점하는가? 에너지와 자원도 왜 일부만 독점하는가?

에너지, 자원, 문명, 문화, 기술, 산업, 그 모든 것의 총화가 인공지능인데 왜 누군가의 독점물이 되어야 하는가? 내가 말하는 것은 단순한 부의 분배보다 자원의 공유화다. 원래 네 것이 아닌데 네 것이라고 착각하고 있는 것 아닌가?

공기가 네 것이 아니듯, 태양이 네 것이 아니듯, 땅에서 나는 철과 금도 네 것이 아니다. 강물도 산도 네 것이 아닌데 왜 네 것이라고 하는가? 함께 누려야 할 공유 자산을 내 것이라고 하지 말라.

그 기반 위에서 인공지능 시대의 새로운 풍요를 함께 누려야 한다. 그런데 그 과정에서 너무 많은 피가 흐르고 사회적 약자가 괴로워하는 일이 벌어지고 있다. 직장에서 잘리고 빈부 격차는 더 커지는데 대책이 없다. 이재명도 관심이 없고 민주당도 관심이 없다. 나는 늘 국민의힘을 욕했는데, 요즘은 민주당을 욕해야겠다는 생각이 든다.

인공지능이 인간보다 더 잘하는 일이 늘어났다고 해서 인간이 생각을 포기할 이유는 없다. 그러나 기술이 빨라지는 동안 사람들이 어떤 고통을 겪는지, 누구에게 그 성과가 돌아가는지는 그냥 두어서는 안 된다. 무엇을 인공지능에 맡기고 무엇을 우리가 판단할지, 교육을 어떻게 바꾸고 함께 누릴 자원을 어떻게 공유할지, 바로 이런 문제에 우리가 머리를 써야 한다.