철학이 AI를 먹는다 : 제조업 현장에서 발견한 진짜 혁신의 비밀-암묵지(Tacit Knowledge)

철학이 AI를 먹는다

(제조업 현장에서 발견한 진짜 혁신의 비밀)

"30년 경력 김철수 용접사가 AI에게 가르쳐준 것들"

프롤로그: 어느 용접사의 직감

??중공업에서 30년을 일해온 김철수씨는 용접부 하나만 봐도 그것이 '제대로' 된 것인지 단숨에 알 수 있습니다. 그에게 물어보면 이렇게 말합니다.

"용접이 잘 되었는지는 소리로 안다. '지지직' 하는 소리가 아니라 '슈우우' 하는 부드러운 소리가 나야 해. 그리고 불꽃의 색깔도 중요하지. 푸른빛이 도는 주황색이 나와야 하는데, 이걸 말로 설명하기는 어려워. 손목의 느낌, 토치를 잡은 감각까지 다 연결되어 있거든."

이것이 바로 암묵지(Tacit Knowledge)입니다. 말로 설명하기 어렵지만 경험을 통해 체득한 깊은 지식 말이죠. 그런데 놀라운 일이 일어났습니다. AI가 김철수씨의 이런 직감을 배우기 시작한 겁니다.

Part 1: AI가 배운 것은 기술이 아니라 철학이었다

"왜 AI는 김철수씨를 이길 수 없을까?"

처음에는 단순했습니다. AI에게 수천 장의 용접 이미지를 보여주고 "이건 양품, 이건 불량"이라고 가르쳤죠. 정확도는 85%까지 올랐습니다. 나쁘지 않은 성과였어요.

하지만 김철수씨의 정확도는 98%였습니다. 더 놀라운 건, 김철수씨는 사진 한 장으로는 판단하지 않는다는 점이었어요.

"이 용접은 사진으로는 괜찮아 보이지만, 작업할 때 바람이 불었을 거야. 보라고, 여기 미세한 흔들림이 있잖아. 이런 날은 보통 습도도 높아서 내부에 기포가 생겼을 가능성이 커."

김철수씨는 용접 결과만 보는 게 아니라, 그 용접이 만들어진 전체적인 맥락을 읽고 있었습니다. 날씨, 작업자의 컨디션, 재료의 상태, 심지어 그날의 작업 분위기까지.

"AI가 진짜 배워야 할 것"

MIT의 연구진이 "Philosophy Eats AI(철학이 AI를 먹는다)"라고 말한 이유가 바로 여기에 있습니다. AI의 성공을 결정하는 것은 알고리즘의 우수성이 아니라 철학적 이해의 깊이라는 거죠.

김철수씨에게는 용접에 대한 철학이 있었습니다:

• 목적: "배가 바다에서 안전해야 한다"
• 가치: "한 번의 실수가 승객의 생명을 위험에 빠뜨릴 수 있다"
• 방법: "모든 감각을 동원해서 용접의 '마음'을 읽는다"

AI가 정말로 김철수씨를 배우려면, 단순히 이미지 패턴이 아니라 이런 철학적 토대를 이해해야 했습니다.

"AI의 새로운 교육: 경험을 통한 체득"

그래서 우리는 접근 방식을 바꿨습니다. AI에게 단순히 결과만 보여주는 것이 아니라, 김철수씨의 전체적인 경험을 학습시키기 시작했어요.

1단계: 다중 감각 경험 수집

• 시각: 불꽃의 색깔과 형태
• 청각: 용접 소리의 주파수와 리듬
• 온도: 열분포와 변화 패턴
• 시간: 작업 순서와 타이밍

2단계: 맥락 이해

• 환경: 온도, 습도, 바람
• 재료: 강재의 종류와 상태
• 인간: 작업자의 숙련도와 컨디션
• 상황: 작업 일정과 압박 정도

3단계: 철학적 통합

• "좋은 용접이란 무엇인가?"
• "안전이란 어떤 의미인가?"
• "품질에 대한 책임감은 어떻게 실현되는가?"

결과는 놀라웠습니다. AI의 정확도가 96%까지 올라갔고, 더 중요한 것은 AI가 김철수씨처럼 '왜' 그런 판단을 내리는지 설명할 수 있게 되었다는 점이었어요.

Part 2: 구글의 실수에서 배운 교훈

"다양성과 역사적 사실, 무엇이 우선일까?"

2024년 초, 구글 제미니에게 "미국 건국의 아버지들을 그려달라"고 요청했더니 흑인, 아시아인, 여성들이 포함된 그림을 그렸습니다. 분명히 구글의 의도는 좋았어요. 다양성과 포용성을 추구한 거니까요.

하지만 문제가 있었습니다. 18세기 미국 건국의 아버지들은 실제로는 백인 남성들이었거든요. 역사적 사실과 현대적 가치 사이에서 AI가 혼란을 일으킨 겁니다.

이것이 바로 "목적론적 혼란(Teleological Confusion)"입니다. 서로 다른 목적들이 충돌할 때 어느 것을 우선할지 명확하지 않은 상태 말이죠.

"제조업 현장에서도 일어나는 가치 충돌"

우리 공장에서도 비슷한 일이 일어날 수 있어요. 품질관리 AI에게 다음과 같은 상황을 주었다고 생각해보세요:

상황: 미세한 표면 스크래치가 있는 제품 발견

• 가치 A: 완벽한 품질 (불량품 전량 폐기)
• 가치 B: 생산 효율성 (기능상 문제없으면 출하)
• 가치 C: 고객 만족 (고객이 느끼지 못할 정도면 OK)

명확한 우선순위가 없다면 AI는 상황마다 다른 판단을 내릴 수 있습니다. 어떤 날은 완벽주의자처럼 행동하고, 어떤 날은 효율성을 우선시하죠.

김철수씨는 이런 상황에서 항상 일관된 답을 줍니다: "승객의 안전이 걸린 문제라면 절대 타협하지 않는다." 그에게는 명확한 철학적 원칙이 있는 거예요.

Part 3: 인간과 AI가 함께 배우는 법

"질문을 통해 더 똑똑해지는 순환"

가장 놀라운 변화는 김철수씨와 AI가 서로를 가르치기 시작했다는 점입니다.

1개월차 대화:

김철수: "이 용접이 괜찮나?"
AI: "네, 기준에 맞습니다."

3개월차 대화:

김철수: "이 용접부가 문제가 될 것 같은데, 왜 그런지 설명해봐."
AI: "표면은 양호하지만 침투 깊이가 0.3mm 부족합니다. 
     전류가 낮았거나 속도가 빨랐을 것 같은데요."
김철수: "맞아. 그런데 또 다른 이유가 있을 수 있어. 
       오늘 습도가 높아서 아크가 불안정했을 거야."
AI: "아, 습도와 아크 안정성의 관계를 배우고 있습니다."

6개월차 대화:

김철수: "내일 비가 온다는데, 용접 조건을 어떻게 조정하지?"
AI: "습도가 75% 이상 예상되니까 예열 시간을 30% 늘리고, 
     용접봉 건조 시간도 2배로 늘려야겠네요. 
     그리고 김철수씨, 오후 3시 이후에는 습도가 더 올라가니까 
     중요한 용접은 오전에 끝내시는 게 좋을 것 같아요."

"AI가 인간에게 배운 것, 인간이 AI에게 배운 것"

AI가 김철수씨에게 배운 것:

• 맥락적 사고: 단순한 측정값이 아닌 전체 상황 읽기
• 예측적 직감: 작은 신호로 큰 문제 미리 감지
• 책임감: 자신의 판단이 가져올 결과에 대한 깊은 고민

김철수씨가 AI에게 배운 것:

• 객관적 분석: 감정에 흔들리지 않는 냉정한 데이터 해석
• 패턴 인식: 자신도 몰랐던 작업 습관과 경향 발견
• 지식 체계화: 경험을 통해 알고 있던 것들의 논리적 구조화

"30년 경험이 AI를 만나 50년이 되다"

김철수씨는 말합니다:

"AI 덕분에 내가 30년 동안 해온 일들이 정말 의미가 있었구나 하는 걸 알게 됐어. 내 경험이 AI를 통해 젊은 친구들에게 전해지고, 또 AI가 찾아낸 새로운 패턴들로 내 기술도 더 좋아졌으니까. 마치 30년 경험이 50년이 된 것 같아."

Part 4: 자동화 vs 증강, 현명한 선택

"AI가 모든 걸 다 할 수 없는 이유"

많은 사람들이 AI 도입을 "인간을 대체하는 것"으로 생각합니다. 하지만 현실은 다릅니다.

완전 자동화가 적합한 영역:

• 반복적이고 예측 가능한 작업
• 정확성이 가장 중요한 작업
• 예: 정기적인 부품 검사, 데이터 입력

김철수씨의 용접 검사를 24시간 돌아가는 AI가 담당하게 되었어요. 효율성이 10배 올랐습니다.

인간-AI 협력이 필요한 영역:

• 창의적 판단이 필요한 작업
• 예외 상황 대응
• 예: 신제품 개발, 복잡한 문제 해결

김철수씨는 이제 일상적인 검사는 AI에게 맡기고, 까다로운 케이스나 새로운 기술 개발에 집중합니다.

인간이 주도해야 하는 영역:

• 윤리적 판단
• 전략적 의사결정
• 예: 안전 기준 설정, 위기 상황 대응

"상황에 따라 바뀌는 역할 분담"

흥미로운 점은 상황에 따라 역할이 바뀐다는 것입니다.

평상시: AI 80% + 인간 20%

• AI가 대부분의 검사 담당
• 인간은 전반적 모니터링

비상시: AI 30% + 인간 70%

• AI는 데이터 제공과 옵션 제시
• 인간이 판단과 의사결정 주도

혁신 프로젝트: AI 40% + 인간 60%

• AI가 아이디어 생성과 시뮬레이션
• 인간이 창의적 종합과 방향 설정

Part 5: 암묵지의 디지털 전수

"말로 설명할 수 없는 것들"

제조업 현장에는 말로 설명하기 어려운 지식들이 많습니다.

포스코 제철소의 이상민 반장(25년 경력)은 용광로 소리만 들어도 내부 상태를 알 수 있어요:

"용광로가 기분 좋을 때와 아플 때 소리가 달라. 기분 좋을 때는 '우웅' 하고 깊고 안정적인 소리가 나고, 뭔가 문제가 있을 때는 '웅웅웅' 하고 떨리는 소리가 나지."

이런 지식은 어떻게 전수할까요?

"AI를 통한 암묵지 디지털화"

1단계: 감각의 디지털화

• 음성 녹음: 이상민 반장이 "좋다"고 평가한 소리들
• 스펙트럼 분석: 주파수 패턴과 진동 특성
• 상황 기록: 그때의 온도, 압력, 원료 상태

2단계: 맥락 연결

• 소리와 결과의 연관성 학습
• 환경 변수와 소리 변화 패턴 파악
• 예외 상황과 대응 방법 매핑

3단계: 젊은 세대에게 전수

• AI가 실시간으로 소리 분석하여 신호 제공
• "이상민 반장이라면 이 상황을 어떻게 판단할까?" 시뮬레이션
• 점진적으로 직감 능력 개발 지원

"기술 전수의 새로운 모델"

삼성전자 반도체 공장의 사례입니다:

기존 방식:

• 베테랑 1명이 신입 3-4명을 6개월간 지도
• 말로 전달 가능한 지식만 전수
• 개인차에 따른 전수 품질 편차

AI 매개 방식:

• 베테랑의 판단 과정을 AI가 학습
• 신입사원이 AI와 대화하며 점진적 학습
• 24시간 언제든 질문하고 배울 수 있는 환경
• 표준화된 고품질 교육 제공

결과:

• 학습 기간: 6개월 → 3개월
• 학습 품질: 개인차 큼 → 일관된 고품질
• 베테랑 부담: 크게 감소
• 지식 보존: 퇴직해도 지식 유지

Part 6: 제조업의 철학적 미래

"기술을 넘어선 가치 창출"

??자동차의 한 엔지니어는 이렇게 말합니다:

"예전에는 AI를 도구로만 생각했어요. 더 빠르고 정확한 계산기 정도로요. 그런데 이제는 대화 상대예요. 문제를 같이 고민하고, 때로는 제가 생각하지 못한 관점을 제시해주거든요."

이것이 바로 철학이 AI를 먹는다는 말의 의미입니다. 기술적 우수성을 넘어서, AI와 인간이 공유하는 가치와 목적이 더 중요해졌다는 뜻이죠.

"새로운 질문들"

AI와 함께 일하면서 새로운 질문들이 생겨났습니다:

• "우리가 만드는 제품은 정말 고객을 행복하게 만드는가?"
• "효율성과 인간다움 사이의 균형점은 어디인가?"
• "기술 발전이 일자리를 없애는 게 아니라 더 의미 있는 일을 할 수 있게 만들 수는 없을까?"

"지속가능한 협력의 조건"

성공적인 인간-AI 협력을 위한 조건들:

1. 철학적 일치

• 조직의 가치관과 AI의 판단 기준 일치
• 명확한 우선순위와 예외 상황 규정

2. 상호 학습

• 인간이 AI에게 경험과 지혜 전수
• AI가 인간에게 새로운 통찰과 관점 제공

3. 적절한 역할 분담

• AI의 강점과 인간의 고유 영역 인정
• 상황에 따른 유연한 협력 방식

4. 지속적 발전

• 함께 성장하는 학습 문화
• 실험과 실패를 통한 개선

에필로그: 30년 후를 상상하며

김철수씨는 올해로 정년을 맞습니다. 하지만 그의 지식과 경험은 AI를 통해 계속 살아있을 거예요. 새로운 세대의 용접사들이 김철수씨의 직감과 AI의 정밀함을 함께 배우며 더 나은 기술을 만들어갈 테니까요.

그리고 30년 후, 또 다른 베테랑이 그때의 AI에게 새로운 지혜를 가르쳐주겠죠. 기술은 발전하지만, 인간의 경험과 철학이 AI를 이끌어간다는 원리는 변하지 않을 것입니다.

이것이 바로 "철학이 AI를 먹는다"는 말의 진정한 의미입니다. AI가 아무리 발전해도, 그것을 의미 있게 만드는 것은 결국 인간의 가치관과 지혜라는 거죠.

"AI는 도구가 아니다. 사고하는 동반자다. 그리고 가장 좋은 동반자는 같은 꿈을 꾸는 사람이다."

암묵지(暗默知, 영어: tacit knowledge)는 헝가리 출신의 철학자 마이클 폴라니의 조어이다. 지식의 한 종류로서, 언어 등의 형식을 갖추어 표현될 수 없는, 경험과 학습에 의해 몸에 쌓인 지식이다. 암묵지가 명시적으로 알 수 있는 형태로 형식을 갖추어 표현된 것을 명시지(explicit knowledge) 또는 형식지라고 한다. 암묵지는 "지식이라는 것이 있다면 그 배후에는 반드시 암시 차원의 '안다.'라는 차원이 있다."는 것을 보여준 개념이다. 학습과 체험을 통해 개인에게 습득돼 있지만 겉으로 드러나지 않는 상태의 지식을 뜻하며, 내재적 지식으로 개인 및 조직의 행태에 대한 관찰 등 간접적인 방법을 통해 획득될 수 있는 지식을 말한다 (출처: 위키백과)