AI는 왜 그럴듯한 말을 할수록 위험해지는가
(벡터 기반 인공지능 시대의 사유에 대하여)
AI는 점점 더 말을 잘한다.
문장은 매끄럽고, 논리는 정연하며, 맥락도 자연스럽다.
때로는 전문가보다 더 설득력 있어 보인다.
그래서 우리는 묻게 된다.
“이 정도면 이해한 것 아닐까?”
그러나 바로 그 지점에서 AI 시대의 가장 조용한 위험이 시작된다.
AI는 생각하지 않는다
그러나 생각하는 것처럼 보인다
오늘날 우리가 사용하는 대부분의 AI는 벡터 기반 모델이다.
이 말의 의미는 단순하다.
AI는 개념을 이해하지 않는다.
대신, 서로 비슷한 것들을 가까이 배치한다.
- 함께 자주 등장한 단어
- 비슷한 문맥에서 쓰인 문장
- 의미가 겹쳐 보이는 표현들
AI는 이 ‘유사성의 지도’ 위에서 가장 그럴듯한 다음 말을 고른다.
그래서 AI의 말은 자연스럽다. 그러나 자연스러움은 결코 이해의 증거가 아니다.
벡터 공간에는 ‘왜’가 없다
인간의 사유는 본질적으로 인과를 묻는다.
- 왜 이런 결과가 나왔는가
- 무엇이 무엇을 일으켰는가
- 이 관계는 언제 깨지는가
그러나 벡터 기반 AI는 이 질문을 하지 않는다.
AI는 묻지 않는다.
AI는 계산한다.
“이 맥락에서는
이런 말이 가장 많이 쓰였다.”
즉,
벡터 기반 AI의 답변은
원인이 아니라 ‘닮음’ 위에 서 있다.
그럴듯함은 정확성과 다르다
문제는 인간의 인식에 있다.
AI의 답변은
- 말이 잘 되고
- 구조가 그럴듯하며
- 반박하기 어렵게 들린다
그래서 우리는
그럴듯함을 정확성으로 오해한다.
하지만 현실 세계, 특히 제조·공학·과학의 세계에서
그럴듯함은 가장 위험한 신호다.
- 조건이 하나만 달라져도 결과는 달라지고
- 인과가 뒤집히면 치명적인 실패가 발생한다
그럴듯하지만 틀린 설명은 모르는 것보다 더 위험하다.
새로운 무지의 형태: 메타 착각
AI 시대의 무지는 모른다는 상태가 아니다.
오히려,
- 답을 가지고 있고
- 설명을 들었고
- 이해했다고 느끼는 상태다
그러나 그 답을
- 스스로 다시 구성하지 못하고
- 조건이 바뀌면 적용하지 못하며
- 언제 틀리는지 말하지 못한다
이 상태를 우리는 메타착각이라 부를 수 있다.
이해했다고 믿는 순간, 사유는 멈춘다.
AI는 이 메타착각을 아주 정교하게 만들어낸다.
왜냐하면 AI의 말은 너무 그럴듯하기 때문이다.
사고는 사라진 것이 아니라, 구조를 잃었다
인간은 여전히 생각할 수 있다.
그러나 생각을 지속하게 해주던 구조를 잃었다.
과거에는
- 문제를 정의하고
- 관계를 설정하고
- 인과를 검증하는 과정이 필요했다
지금은 결과가 먼저 도착한다.
과정은 생략된다.
결과만 주어지는 세계에서
사유는 오래 버티지 못한다.
그래서 우리는 다시 ‘구조’를 말하게 된다
이 지점에서
AAS와 Ontology는 기술이 아니라 철학적 장치가 된다.
AAS는 존재를 묻는다.
“이 대상은 무엇인가?”
Ontology는 관계를 묻는다.
“이것은 왜 저것과 연결되는가?”
이 질문들은
AI가 하지 않는 질문이다.
그러나 인간이 반드시 해야 하는 질문이다.
구조는 그럴듯함을 거부한다
Ontology는
“비슷하다”는 이유로 관계를 허용하지 않는다.
- 명시적인 관계가 있어야 하고
- 인과가 설명되어야 하며
- 언제 성립하고 언제 깨지는지가 드러나야 한다
AAS는
“일반적인 대상”을 허용하지 않는다.
- 이 설비는 어떤 존재인가
- 어떤 이력을 가진 상태인가
- 지금 이 순간 어떤 조건에 있는가
이 구조 위에서만 AI의 답변은 비로소 검증 가능한 제안이 된다.
AI는 사유의 출발점이 아니다
AI는 질문을 대신하지 않는다.
AI는 책임을 지지 않는다.
AI는 인과를 이해하지 않는다.
그래서 순서는 분명하다.
구조적 이해 → 논리적 검증 → 그 다음에 AI
이 순서가 뒤집히는 순간, AI는 통찰이 아니라
그럴듯한 오류를 대량 생산한다.
마무리하며
AI는 말을 잘한다.
앞으로는 더 잘할 것이다.
그래서 우리는
더 많이 의심해야 한다.
왜 이런 말을 하는가?
무엇을 전제로 하고 있는가?
언제 틀리는가?
이 질문을 포기하지 않는 한,
AI는 위협이 아니다.
마지막으로 이 문장을 남기고 싶다.
벡터 기반 AI는
‘그럴듯한 말’을 가장 잘하는 존재다.
그래서 인간의 역할은
그 말의 ‘정확성’이 아니라
‘인과와 조건’을 끝까지 묻는 것이다.
AI는 생각하지 않는다.
그래서 우리는,
더 이상 생각을 포기해서는 안 된다.
