AGI 시대와 인간의 미래, 맹성현, AI와 인간의 공존, 인간 능력의 재정의

이책은 AI 시대의 도래와 함께 인간의 능력이 어떻게 변화하고 있으며, 미래 교육은 어떤 방향으로 나아가야 하는지에 대한 심층적인 논의를 담고 있습니다. 

• AI와 인간의 공존: AI와 인간이 공존하는 시대에서 인간 고유의 능력과 AI의 역할을 명확히 구분하고, 각각의 강점을 살릴 수 있는 방안을 모색합니다.
• 인간 능력의 재정의: AI의 발전으로 인해 인간의 지능, 창의성, 학습 능력 등 기존에 중요하게 여겨졌던 능력의 개념이 재정의되어야 한다는 주장을 제시합니다.
• 미래 교육의 방향: AI 시대에 필요한 핵심 역량을 키우기 위해 교육 시스템이 어떻게 변화해야 하는지를 논의합니다. 특히, 창의성, 문제 해결 능력, 협업 능력 등을 강조하고 있습니다.
• AI 기술의 발전과 한계: AI 기술의 발전 속도와 그에 따른 사회적 영향력, 그리고 AI 기술의 한계와 윤리적 문제점에 대한 고찰을 담고 있습니다.

주요 논점 요약

• AI 시대에 인간에게 요구되는 능력:
  • 창의성: 단순히 새로운 것을 만드는 능력을 넘어, 비판적 사고와 질문 능력을 기반으로 새로운 아이디어를 생성하는 능력이 중요해졌습니다.
  • 문제 해결 능력: 복잡한 문제를 분석하고 창의적인 해결책을 제시하는 능력이 요구됩니다.
  • 협업 능력: 다양한 배경을 가진 사람들과 효과적으로 소통하고 협력하는 능력이 중요해졌습니다.
  • 지식 정보 가치 판단 능력: AI가 생성한 정보의 신뢰성을 판단하고, 올바른 정보를 활용할 수 있는 능력이 필요합니다.
• 미래 교육의 방향:
  • 인문학적 소양 함양: AI 시대에도 인간 고유의 가치와 의미를 찾을 수 있도록 인문학적 소양을 함양해야 합니다.
  • 창의적 사고 육성: 문제 해결 능력과 비판적 사고를 기르는 교육이 필요합니다.
  • 협업 능력 강화: 다양한 사람들과 소통하고 협력하는 능력을 키우는 교육이 중요합니다.
• AI 기술의 발전과 한계:
  • AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 아직 인간의 창의성이나 공감 능력을 완전히 대체할 수는 없습니다.
  • AI 기술의 발전은 사회에 다양한 변화를 가져올 수 있으며, 이에 대한 윤리적 고민이 필요합니다.

결론

AI 시대에 인간이 어떻게 살아가야 할지에 대한 중요한 질문을 던지고 있습니다. AI 기술의 발전은 인간의 삶을 더욱 편리하게 만들어줄 수 있지만, 동시에 새로운 문제점을 야기할 수도 있습니다. 따라서 우리는 AI 기술의 발전과 함께 인간 고유의 가치를 지키고, 미래 사회에 필요한 인재를 양성하기 위한 노력을 지속해야 합니다.

• AI 시대를 사는 사람들은 ‘AI 전문가, AI 활용가 그리고 나머지’ 이렇게 세 종류로 분류될 것이라는 말이 있다. 우스갯소리 같지만 일견 세상이 어떻게 재편되고 있는가를 말해준다. 하지만 사람을 이렇게 분류하는 것은 다분히 AI 중심 사고이고, 기술 중심 사고에 기반한 표현이다. 학계나 산업계에서 ‘인간 중심 컴퓨팅’이나 ‘인간 중심 AI’ 같은 캐치프레이즈가 나오는 이유는 자칫 기술 중심으로 갈 수 있는 사회를 지양하려는 의식이 있기 때문이다.
  2024-08-10 20:39:15
• 바로 질문하는 능력이 창의력과 직결된다는 깨달음이다. 생성형 AI에 질문을 잘 던지면 심오하고 창의적인 ‘생각’이 유도될 수 있듯이 스스로 어떤 질문을 던지는가에 따라 사고의 양상이 바뀌기 때문이다. 질문은 현실과의 괴리에서 시작되므로 그 차이를 메꾸어가는 사고의 과정에서 창의력이 싹틀 수 있다.
  2024-08-10 20:23:47
• 셋째 범주는 현재 AI가 가지고 있지 못한 능력으로 공존을 위해 인간이 더욱 확장하고 심화시켜가야 할 영역이다. 공감 기반 협업 능력, 경험 체화 능력, 정서적 인간다움이 여기에 속한다. 공감 기반 협업 능력과 경험 체화 능력은 앞서 설명한 것과 같이 인간의 감각, 느낌, 욕망, 의도, 의식 그리고 사회성 등과 직결된다. AI는 학습데이터를 통해 인간의 이런 능력을 흉내만 낼 수 있을 뿐이다. 인간다움은 다양한 작업을 하는 데 있어 인간만의 정서적 느낌을 제공하거나 문제 해결에 있어 인간의 정서를 반영시키기 위한 것으로 미래 세대가 꼭 갖춰야 할 능력이다.
  2024-08-10 20:18:02
• 둘째 범주는 AI 시대이기 때문에 특별히 주목해야 하는 능력으로 AI 리터러시, 기술 변화 적응력, 지식정보 가치 판단력이 여기에 속한다. AI 리터러시는 AI가 어떤 기술인지, 어떻게 활용될 수 있는지, 앞으로 어디까지 가능할 것인지 등 AI 관련 지식의 보유 상태와 습득 능력을 의미한다. 기술 변화 적응력은 새로운 AI 관련 기술과 제품들의 홍수 속에서 ‘인지 과부하cognitive overaload’를 극복하고 필요한 것을 빠르게 선별하여 수용할 수 있는 능력이다. 이 능력을 갖추기 위해서는 AI 리터러시가 필수다. 지식정보 가치 판단력은 AI가 만든 콘텐츠의 진위와 가치를 판단할 수 있는 능력으로 AI의 폐해를 최소화하고 혜택을 최대화할 수 있게 한다.
  2024-08-10 20:17:31
• AI 시대에 갖춰야 할 필수적인 능력을 세 가지 범주로 생각해볼 수 있다. 첫째 범주는 AI와 인간이 공유하고 있지만 인간이 소홀히 할 수 없는 영역으로, 언어 정보를 이해하여 새로운 것을 습득할 수 있는 문해력literacy, 다양한 분야를 통합해서 새로운 것을 볼 수 있는 통합 통찰력, 그리고 새로운 것을 만들어내는 창의력을 꼽을 수 있다. 문해력은 이미 AI가 인간을 능가하고 있지만 인간의 삶에서 포기할 수 없는 기본 능력이다. 이를 포기하는 경우 AI에 종속될 것이기 때문이다. 통찰력과 창의력은 아직 AI가 인간에 미치지 못하지만 인간이 우위를 유지하기 위한 노력이 필요한 부분이다.
  2024-08-10 20:17:00
• AI와의 차별화를 이끄는 인간 본연의 능력인 창의력, 상상력, 공감력, 융합력, 메타인지능력, 실행력 등이 더 강조되어야 한다. 이러한 능력들은 인간의 감각 및 자의식과 강력하게 연결돼 있으므로 보다 인간적이고 정서적인 면을 강조하는 교육이 오히려 더 필요할 것이다. 성취 역량이라고 부르는 끈기, 집중력, 과제 지속력 등의 향상을 위한 교육도 여전히 중요한 자리를 차지한다. 사회적인 성공을 지향한다면 이들 역량이 지능보다 더 필요한 것으로 알려져 있다.142) 여기에 협업 능력과 감정 조절력까지 더한다면 비이성적 판단도 피할 수 있어 AI 대비 약점을 보완할 수 있다.
  2024-08-10 20:12:31
• 따라서 AI 시대에는 창의력을 ‘새로운 무언가를 만드는 능력’에서 ‘무언가를 만드는 특정한 과정과 태도’로 새롭게 정의해야 할지 모른다. 창의력을 ‘비판적 관점을 갖고 매일, 매 순간, 어디서나 다양한 질문을 하는 능력’으로 확장해야 한다는 주장도 있다.141) 이처럼 AI와의 상호작용을 통한 변화는 인간과 AI의 공진화 시대에 인간의 역할과 인간이 갖춰야 할 능력의 정의에도 큰 영향을 미치게 될 것이다.
  2024-08-10 20:10:16
• 우리가 문화적 이해를 위해서는 직접경험을 통한 언어 습득 과정을 필요로 하기 때문이다.
  2024-08-10 19:54:30
• 로봇공학에서는 ‘행동하고 감지하고 생각하는 것은 서로 분리할 수 없는 과정이므로 생각은 물리적인 몸을 가졌느냐에 좌우된다’는 관점을 채택하고 있다. 로봇공학 분야의 석학인 MIT 로드니 브룩스Rodney Brooks 교수는 ‘지능은 되풀이되는 방식으로 배울 수 있는 경험에서부터 발생하거나 경험에 의지한다. 지능은 (별도의) 추론하는 시스템을 필요로 하지 않거나 추론 시스템과 똑같지 않다’는 말로 AI 분야에서 일반화되어 있는 지능의 관점을 반박한다.28 로봇이 인간과 똑같은 방식으로 그 경험에서 배울 수 있는 능력을 갖춰야 한다는 브룩스 교수의 주장은 경험을 통한 지식 습득 방식이 인간에게 특화된 지능의 한 형태임을 강조한다.
  2024-08-10 19:52:05
• 미국 대학에서 신입생을 선발할 때 문화적 배경이나 출신 학교의 다양성을 반드시 고려하는 이유는 여기에 있다. 시험 잘 보는 기량으로 성적만 높은 균질화된 학생들을 뽑아놓으면 다양성의 부족으로 교육적인 효과가 떨어진다는 경험에서 이런 정책이 나왔다. 성적은 좀 떨어져도 특별한 경험과 사고력을 지닌 학생들을 선발하여 문화적인 교류와 다양한 지식의 융합을 장려함으로써 창의성을 진작시키려는 의도가 숨어 있는 것이다. 신임 교수를 뽑을 때도 그 대학에서 박사 과정을 마친 사람을 배제하는 정책이 있다. 지도 교수와 학생의 지식이나 사고 유형이 비슷할 것이기 때문이다. 학문 간의 창의적 스파크를 원한다면 사고 체계나 경험이 다른 사람과 일해야 한다.
  2024-08-10 16:02:58
• AI 대비 인간의 학습 능력은 다음과 같은 특성을 갖는다.   - 학습 결과를 적용하는 과정에 새로운 학습이 바로 이루어진다. 이러한 ‘학습-실행-학습’의 단계가 계속 연결되어 마치 나사를 돌려 물체를 파고드는 과정과 같이 지적 세계가 확장되는 메커니즘을 가지고 있다. - 문제를 해결하는 데 있어 창의적인 접근을 하는 인간은 그 창조 과정에서 새로운 아이디어를 스스로 학습한다. 즉 창조 과정을 거치면서 습득한 새로운 노하우는 내재화되어 다른 문제를 해결하는 데 사용될 수도 있는 지식과 경험이 된다. - 인간은 사회적 관계 내에서 협업하면서 문제 해결을 할 뿐만 아니라 상호작용을 통해 배운 지식을 다시 공유하고 전달함으로써 사회 안에서의 학습 사이클이 구축되어 있다. - 인간은 대부분 행동에 있어 가치 판단을 하므로 학습 시 가치를 따져가며 선별하는 장치를 가지고 있다. 불필요한 노력을 최소화하는 무의식적 판단을 통해 매우 효율적인 학습을 한다.
  2024-08-10 15:41:06
• 우리나라 ‘수능’의 원래 취지도 ‘수학 능력’을 테스트해서 대학에서 필요로 하는 학습 능력을 얼마나 갖추고 있는지를 보려는 것이다. 그런데 지금은 세 번째 단계의 ‘문제 해결 능력’으로 변질되어 빨리 푸는 능력을 평가하고 변별력을 위해 ‘킬러 문항’까지 나온다. 대학에서 길러야 할 능력을 미리 갖출 것을 요구하는 것이다.
  2024-08-10 14:55:30
• 로버트 스턴버그Robert Sternberg라는 유명한 심리학자는 지능을 인간 삶의 목적과 연결하여 정의했다. 그는 실세계에서 삶의 목적을 달성하는 데 필요한 ‘성공적인 지능’이 갖춰야 할 세 가지 요소가 있다고 보았다.104)   - 분석 지능: 정보를 분석하고 문제 해결을 하는 능력 - 창조 지능: 새로운 아이디어를 창출해내는 능력 - 실용 지능: 변화하는 환경에 적응하는 능력
  2024-08-10 14:53:34
• 심리측정학psychometry의 거장 루이스 서스톤Louise Thurstone이 정의한 지능의 일곱 가지 능력은 그중 대표적인 것이다.101) 이는 인간 지능을 세분화하면서도 종합적으로 판단하고자 하는 노력의 시작이라 할 수 있다.   - 기억하고 인출하는 능력을 대변하는 연상기억Associative memory - 객체들의 차이와 유사성을 볼 수 있는 지각 속도Perceptual speed - 규칙을 발견할 수 있는 추론Reasoning - 단어를 정의하고 이해할 수 있는 언어 이해Verbal comprehension - 수학 문제를 풀 수 있는 수치 능력Numerical ability - 단어를 빠르게 생성하는 어휘 능숙도Word fluency - 관계를 시각화할 수 있는 공간 시각화Spatial visualization   ‘연상기억’은 인간의 뇌가 가지고 있는 특별한 기능으로 컴퓨터 기억장치가 이를 모사했고, ‘지각 속도’는 유사성 판단력이 중요한 검색엔진 소프트웨어의 목표로 자리 잡았다. ‘추론’은 초기 AI 시대부터 최근의 딥러닝까지 핵심 주제가 되어 있다. ‘언어 이해’와 ‘수치 능력’은 최근에 AI 분야에서 본격적인 연구가 진행되었는데, 여기에 ‘어휘 능숙도’까지 더해진 능력이 GPT 계열의 최첨단 AI에 구현되었다. ‘공간 시각화’는 뇌가 가지고 있는 특유의 의식 작용으로, 대상들 간의 관계 및 지식을 이미지화할 수 있는 능력이다. 뇌과학에 의하면, 시각 인지 메커니즘은 뇌의 시각기관이 단계적으로 물체의 이미지를 재구성해가는 식으로 진행된다. 첫 단계에서는 색깔과 윤곽을 재구성하고, 그 다음 단계에서는 개별 구성 요소들을 묶어내며, 마지막 단계에서는 정보들이 뇌의 상위 피질 영역에 모여 통합된 전체를 구성한다. 이렇게 구성되는 객체의 이미지는 다른 정보들과 연결되어 뇌 안의 네트워크를 형성한다. 이미지처리 AI에서 핵심 역할을 하는 합성곱신경망 같은 방법도 이런 메커니즘을 모사한다.
  2024-08-10 14:51:56
• 실제 챗GPT의 대화 능력을 키우는 데 필요한 훈련데이터를 구축하는 과정이 사회적인 논란을 일으켰던 적도 있다. 챗GPT 개발 과정에서 만들어진 대화들이 얼마나 자연스러운지를 판단하여 주석을 다는 작업을 외국 노동자들에게 낮은 임금을 주면서 시켰기 때문이다. 머리를 써야 하는 ‘지적이고 복잡한’ 일은 AI가 하고 육체를 움직여야 하는 ‘단순한’ 일은 대부분 사람이 맡아서 하는 거꾸로 된 세상이 올 수도 있다.
  2024-08-10 14:46:50
• 이를 극복하기 위해 생성형 AI가 만든 콘텐츠를 훈련데이터로 되먹임하는 방법이 시도되고 있다. 하지만 이런 방법이 AI 생태계에 악영향을 줄 수 있다는 분석이 나온다. 일본 리켄연구소의 연구 논문에서는 스테이블디퓨전이라는 이미지 생성 AI가 만들어낸 이미지 데이터를 훈련에 사용했더니 결과의 품질이 점점 하락했다는 것을 밝혀낸 것이다.56) AI가 만들어내는 콘텐츠가 많아져 양질의 원본 데이터를 찾아내는 것이 어려워지면 실제 AI의 성능을 더욱 떨어뜨릴 수도 있다. 생성형 AI는 진위 여부와 상관없이 데이터를 만들어내기 때문이다.
  2024-08-10 13:17:29
• 딥러닝 AI의 대부 중 한 사람으로 꼽히는 캐나다 몬트리올대학교 요슈아 벤지오Yoshua Bengio 교수도 2023년 5월 31일 영국의 BBC방송과의 인터뷰를 통해 ‘AI가 이렇게 빨리 진화할 줄 알았으면 유용성보다 안정성에 더 높은 우선순위를 두고 AI 연구를 했을 것’이라고 하면서 자신이 ‘마치 핵폭탄을 발명한 기분이 든다’고 토로했다
  2024-08-10 13:14:10
• 이타카Ithaca라는 AI를 만들어 금석학Epigraphy 분야의 발전에 혁혁한 공을 세운 것이다. 수천 년 전에 만들어져 파손되거나 훼손된 비석으로부터 글자들을 복원하기 위해 AI를 투입하여 내용뿐만 아니라 연대까지 추정하는 데 괄목할만한 성과가 있었음을 보여주었다. 이 연구의 핵심은 AI가 인간 역사학자보다 월등히 좋은 성과를 냈다는 것도 중요하지만, 두 ‘전문가’가 협업했을 때 큰 시너지를 만들어냈다는 점이다.
  2024-08-10 13:01:18
• 트랜스포머의 다른 핵심 아이디어는 하나의 단어열에 존재하는 다양한 언어적 특성을 ‘기억’하기 위해 ‘다중 헤드Multi-heads’를 사용한다는 것이다. 이는 마치 하나의 문장을 놓고 여러 사람이 각자의 역할에 따라 분석하는 것과 같은 효과를 준다. 예를 들어, 한 사람은 어휘적 특성에만 치중하고, 두 번째 사람은 문법적 구조만 분석하며, 세 번째 사람은 의미적 현상만을 보고, 네 번째 사람은 문장 간의 연결 관계만을 보는 식이다. 이렇게 다중 헤드와 어텐션을 이용하여 텍스트 구성 요소 간의 다양한 관계를 파악함으로써 텍스트 이해와 생성에 필요한 정보를 ‘기억’하는 것이다.
  2024-08-10 08:08:22