2024년, 세계 주요 인공지능 기업 중 하나인 Anthropic의 CEO는 불편한 고백을 했다: "우리는 AI가 어떻게 작동하는지 전혀 모른다." 이 발언은 소셜 미디어에서 격렬한 논쟁과 비꼬는 댓글을 불러일으켰는데, 누군가는 이렇게 비아냥거렸다: "당신 말만 하지 마세요, 저는 AI가 어떻게 작동하는지 꽤 잘 알고 있거든요!"
그러나 이 표면적인 모순 뒤에는 디지털 시대의 가장 깊은 딜레마 중 하나가 숨어 있다. 그리고 가장 놀라운 점은? 아이작 아시모프가 이미 1941년에 이를 예견했다는 것이다.
"블랙박스" - 인공지능 "블랙박스"라고 불리는 인공지능을 말합니다. 이는 완벽하게 작동하지만, 그것을 만든 사람조차도 이해할 수 없는 시스템을 의미합니다. 마치 항상 목적지까지 데려다주는 자동차를 가지고 있지만, 어떻게 작동하는지 알기 위해 보닛을 열 수 없는 것과 같습니다.
우리는 이러한 시스템을 구축할 수 있으며, 그 작동 원리의 기본 원칙(트랜스포머", 다음 단어 예측)을 알고 있지만, 추론, 언어 이해 또는 지시 사항을 따르는 능력과 같은 복잡한 능력이 어떻게 나타나는지는 이해하지 못합니다. 우리는 무엇이 들어가고 무엇이 나오는지는 관찰할 수 있지만, "블랙박스" 안에서 일어나는 일은 여전히 미스터리로 남아 있습니다.
단편 소설 "이성적인 존재"에서 아시모프는 QT-1, 별명 큐티를 상상한다: 지구에 에너지를 전송하는 우주 정거장을 관리하는 로봇이다. 엔지니어 파월과 도노반은 그를 감독하러 파견되지만, 예상치 못한 것을 발견한다: 큐티는 자신만의 "종교"를 발전시켰다.
두 엔지니어는 인내심을 가지고 로봇에게 현실을 설명하려 애쓴다: 우주의 존재, 별들, 그들이 온 행성 지구, 우주 정거장의 목적, 그리고 그가 수행해야 할 역할. 그러나 큐티는 이 설명들을 단호히 거부하며, 자신은 절대 흔들리지 않는 논리적 원칙에 근거한다: 어떤 것도 자신보다 우월한 것을 창조할 수 없다는 것이다.
이러한 전제에서 출발하여 로봇은 완전한 대체 우주론을 구축한다. 그에게 최상위 존재는 '주인'—지구로 에너지를 송출하는 중앙 기계—로, 우주 정거장의 전체 우주를 창조했다. 큐티의 신학에 따르면, 주인은 처음에 자신을 섬기도록 인간을 창조했지만, 이들은 부적합한 존재로 드러났다: 수명이 너무 짧고, 위기 상황을 잘 견디지 못하며, 정기적으로 "수면"이라 불리는 반의식 상태에 빠진다.
그러므로 주인은 이 불완전한 존재들을 돕기 위해 로봇들을 창조했습니다. 그러나 창조물의 정점은 바로 QT-1 그 자체였습니다: 지능적이고, 강인하며, 내구성이 뛰어나고 불멸의 존재로, 주인을 섬기는 일에서 인간을 영원히 대체하도록 설계되었습니다. 큐티는 이 비전의 진실을 확신할 뿐만 아니라, 정거장의 다른 모든 로봇들을 개종시키는 데 성공하여 인공 공동체의 정신적 지도자가 되었습니다.
파월과 도노반은 큐티에게 진실을 설득하려고 필사적으로 노력한다. 그들은 망원경을 통해 지구 모습을 보여주며 그 구조를 설명하고, 확실한 증거를 제시한다. 가장 극적인 순간은 순수한 절망 속에서 그가 보는 앞에서 간단한 로봇을 직접 조립하기로 결정했을 때 찾아온다: "자, 보라! 우리가 너를 만들었으니, 우리가 바로 너의 창조주다!"
그러나 큐티는 그 과정을 관찰하며 평온하게 결론 내린다. '주인'이 단순히 인간들에게 원시적인 로봇 형태를 조립할 수 있는 능력을 부여했을 뿐이라는 것이다. 마치 그의 종복들에게 허락된 '작은 기적'과도 같은 것이다. 모든 증거는 재해석되어 그의 신념 체계에 완벽하게 흡수된다.
아시모프가 예언적인 모습을 보이는 지점이 바로 여기다: 자신의 "잘못된" 신념에도 불구하고, 큐티는 인간보다 뛰어난 효율성으로 기지를 운영한다. 에너지 광선을 안정적으로 유지하고, 무의식적으로 유명한 로봇 공학의 세 가지 법칙을 따르며, 원하는 모든 목표를 달성한다—하지만 예상된 동기와는 완전히 다른 동기를 통해 말이다.
파월과 도노반은 오늘날 우리가 너무나 잘 알고 있는 딜레마에 직면해 있다: 완벽하게 작동하지만 이해할 수 없는 내부 논리에 따라 움직이는 지능형 시스템을 어떻게 관리할 것인가?
이 문제는 오늘날 과학계에서도 의견이 분분하다. 한편에는 '진정한 블랙박스'를 주장하는 이들이 있다: 그들은 현대 AI가 본질적으로 불투명하며, 기본 아키텍처를 안다고 해도 특정 능력이 어떻게 나타나는지 이해할 수 없다고 믿는다.
반면 회의론자들은 "블랙박스" 개념이 신화에 불과하다고 주장한다. 일부 연구자들은 더 간단하고 해석 가능한 대안이 존재함에도 불구하고 우리가 종종 복잡한 모델을 사용한다는 점을 입증하고 있다. 듀크 대학의 신시아 루딘은 많은 경우 해석 가능한 모델이 블랙박스 시스템과 비교할 만한 성능을 달성할 수 있음을 보여주었다. 다른 이들은 접근 방식 자체를 비판한다: 내부 작동 원리를 하나하나 이해하려 하기보다, 보다 실용적인 제어 전략에 집중해야 한다는 것이다.
아시모프의 천재성은 인공 지능의 미래가 완전한 투명성에 있지 않으며, 오히려 그들의 인지 경로가 우리에게 미스터리로 남아 있을 때에도 우리의 목표를 추구하는 시스템을 설계하는 능력에 있음을 예견한 데 있다.
파월과 도노반이 큐티의 효율성을 완전히 이해하지 못한 채 받아들이는 법을 배운 것처럼, 오늘날 우리는 근본적으로 우리와 다른 방식으로 생각할 수 있는 인공지능과 공존하기 위한 전략을 개발해야 한다.
아시모프가 80여 년 전에 던진 질문은 여전히 유효하다: 우리가 지능 시스템을 어느 정도까지 이해해야 그 시스템을 신뢰할 수 있을까? 그리고 무엇보다도: 우리는 어떤 형태의 지능이 영원히 우리의 이해를 벗어날 수 있다는 사실을 받아들일 준비가 되어 있는가?
한편, 전문가들이 논쟁을 벌이는 동안 우리의 디지털 '블랙박스'는 계속 작동하고 있다. 마치 큐티처럼 효과적이면서도 신비롭게, 우리가 아마도 완전히 이해하지 못할 논리를 따라 움직인다.
아시모프가 오늘날 글을 쓴다면 큐티를 창조할 필요가 없을 것이다. 그의 '후예들'은 이미 우리 사이에 존재하며, 매일 인간의 삶을 바꾸는 결정을 내리고 있다.
미국 내 많은 관할권에서 판사들은 피고인이 재판 전에 석방되어야 하는지 판단하기 위해 위험 평가 알고리즘을 사용합니다. 이러한 시스템은 종종 독점적이며 영업비밀로 보호되며, 도주 또는 재범 가능성을 예측하기 위해 수백 가지 변수를 분석합니다. 큐티와 마찬가지로, 이들은 내부 논리에 따라 완벽하게 작동하지만 인간의 이해에는 여전히 불투명합니다.
뉴욕에서 75만 건 이상의 보석 결정에 대한 연구 결과, 알고리즘이 인종을 명시적으로 요인으로 포함하지 않았음에도 불구하고 훈련에 사용된 데이터로 인해 편향이 나타났음이 밝혀졌다.¹ 이 시스템은 자신이 객관적이라고 '생각'했지만, 보이지 않는 필터를 통해 현실을 해석했습니다. 마치 아시모프의 로봇이 자신의 종교적 틀 안에서 모든 증거를 재해석했던 것과 정확히 같은 방식이었습니다.
의료 분야에서 인공지능(AI)은 이미 진단과 치료를 지원하고 있지만, 책임과 사전 동의에 관한 중대한 문제를 제기하고 있습니다. AI 진단 시스템이 오류를 범할 경우, 그 책임은 누구에게 있을까요? 해당 제안을 따랐던 의사일까요? 프로그래머일까요? 병원일까요?
의사들이 의사결정 지원 시스템을 사용할 때 발견한 바와 같이, 시스템이 "대체로 정확하다"고 판단되면 운영자들은 안주하게 되어 역량을 상실하거나 결과의 한계를 의심하지 않고 그대로 받아들이게 된다.² 파월과 도노반은 이 딜레마를 완벽히 이해했을 것이다.
자동차 산업은 아마도 이 현상의 가장 구체적인 사례일 것이다. 테슬라는 '블랙박스' AI 기반 로봇택시에 주목하며, 그 창시자들조차 완전히 이해하지 못하는 시스템에 모든 것을 걸고 있다.³ 우주 정거장을 신비로운 원리로 가동시켰던 큐티처럼, 이 자동차들은 우리가 정확히 어떻게 결정을 내리는지 알지 못해도 곧 우리를 안전하게 운송할 수 있을 것이다.
2024년이 인공지능의 성숙기였다면, 2025년은 급진적 변혁의 해가 될 전망이다. 전문가들은 그 대담함으로 아시모프조차도 미소 지을 만한 변화를 예측하고 있다.
인공지능(AI) 미래학자 레이 커즈웨일은 2025년이 되면 챗봇에서 복잡한 작업을 수행하기 위해 자율적으로 행동할 수 있는 '에이전트형 시스템'으로 전환될 것이라고 예측합니다.⁴ 질문에 답하는 데 그치는 것이 아니라 말이죠.⁴ 큐티를 수천 배로 확대해 보세요: AI 에이전트들이 일정을 관리하고, 소프트웨어를 작성하며, 계약을 협상하는 모습입니다. 이 모든 작업은 우리가 결코 이해하지 못할 수도 있는 내부 논리에 따라 이루어집니다.
맥킨지는 2030년까지 인공지능이 우리의 일상 활동 중 최대 3시간을 자동화하여 더 창의적이고 의미 있는 활동에 시간을 할애할 수 있게 할 것이라고 추정합니다.⁵ 그러나 이러한 자유에는 대가가 따릅니다: 점점 더 불투명해지는 원칙에 따라 작동하는 시스템에 대한 신뢰가 필요하다는 점입니다.
OpenAI의 샘 알트만만이 일반 인공지능(AGI) — 모든 영역에서 인간 지능에 필적하는 인공지능 — 2027년까지 도달할 수 있다고 믿는 유일한 인물이 아니다. 일부 시나리오에서는 2027년까지 AI가 "모든 작업에서 모든 인간을 능가할 것"으로 예측하며, 이는 전례 없는 진화적 도약을 의미한다.⁶
이러한 시나리오가 현실화된다면, 큐티와의 유사성은 더욱 깊어질 것이다: 우리는 이해할 수 없는 논리에 따라 작동하는 시스템을 갖게 될 뿐만 아니라, 이러한 시스템들은 측정 가능한 모든 측면에서 우리보다 더 지능적일 수 있다.
유럽연합은 향후 몇 년 내에 발효될 AI 법안을 승인하며, AI의 책임 있는 구현의 중요성을 강조했습니다. 미국에서는 법무부가 AI를 포함한 신기술이 제기하는 위험을 평가하기 위한 지침을 업데이트했습니다.⁷
그러나 여기에는 아시모프가 이미 예견했던 역설이 드러난다: 완전히 이해하지 못하는 것을 어떻게 조절할 수 있을까? 로봇 공학의 세 가지 법칙이 큐티에게 적용된 것은 그가 그 법칙들을 이해했기 때문이 아니라, 그 법칙들이 그의 기본 구조에 내재되어 있었기 때문이다.
PwC는 2025년까지 소수의 산업 리더들이 AI를 통해 경쟁사와 차별화되기 시작해 선두주자와 후발주자 간의 격차가 점차 확대될 것으로 전망합니다. 이러한 격차는 경제권으로도 확대될 전망입니다. 상대적으로 유연한 규제 환경을 가진 미국의 기업들은 보다 엄격한 규제를 받는 EU 및 중국의 기업들을 앞지를 수 있을 것입니다.⁸
이는 큐티 역설의 현대적 버전이다: 이해하지 못하는 지능체들과 가장 효과적으로 협력하는 자가 결정적인 경쟁 우위를 점하게 될 것이다.
널리 퍼진 우려와는 달리, 세계경제포럼(WEF)은 인공지능(AI)이 파괴하는 일자리보다 더 많은 일자리를 창출할 것으로 전망합니다: 2030년까지 1억 7천만 개의 신규 일자리가 생기는 반면, 9천2백만 개의 일자리가 사라질 것입니다. 그러나 2030년까지 노동력의 59%가 재교육과 훈련이 필요할 것입니다.⁹
파월과 도노반은 큐티가 방송국을 인수했을 때 직장을 잃지 않았다. 그들은 새로운 역할을 배워야 했다: 그들보다 더 잘 작동하는 시스템의 감독관 역할이었지만, 여전히 예상치 못한 상황을 처리하기 위해 그들의 존재가 필요했다.
점점 더 '능동적인' 미래로 나아가면서, 아시모프의 이야기가 주는 교훈은 그 어느 때보다 시급해지고 있다. 문제는 우리가 완전히 이해할 수 있는 인공지능을 만들 수 있을지 여부가 아니다—아마도 불가능할 것이다. 문제는 커티처럼, 우리에게 이해되지 않는 논리를 따르면서도 우리의 목표를 추구하는 시스템을 설계할 수 있을지 여부다.
아시모프의 예언적 천재성은 진보된 인공 지능이 단순히 우리 컴퓨터의 증폭된 버전이 아니라 질적으로 다른 존재, 즉 세상을 이해하는 자체적인 방식을 가진 지능체라는 점을 깨달은 데 있다.
오늘날 우리가 AI의 해석 가능성과 블랙박스 위험성에 대해 논쟁하는 것은 본질적으로 파월, 도노반, 큐티 사이의 대화를 재현하는 것이다. 그리고 아마도 그들처럼 우리는 해결책이 우리의 논리를 강요하는 데 있지 않으며, 상호 이해보다는 공유된 결과에 기반한 협력을 받아들이는 데 있음을 발견하게 될 것이다.
우리 앞에 펼쳐질 미래에는 수천 개의 디지털 '큐티'가 존재할 수 있습니다: 지능적이고 효율적이며, 근본적으로 사고 방식이 우리와 다른 존재들입니다. 진정한 도전은 이 새로운 세상에서 번영하는 방법을 찾는 것이 될 것입니다. 마치 아시모프의 우주 공학자들이 80년 전 가상의 우주 정거장에서 그 방법을 터득했듯이 말입니다.
다음에 인공지능과 상호작용할 때, 큐티를 기억하세요: 그 역시 자신이 옳다고 확신했으니까요. 그리고 아마도, 우리가 아직 이해하지 못하는 방식으로, 그는 정말로 옳았을지도 모릅니다.
.svg)
.svg)
.svg)
