누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

지금의 컴퓨터 시스템으로 AGI에 도달할 수 없는 이유― 아키텍처·에너지·세계 모델·계산 이론의 네 층위에서 인공일반지능(Artificial General Intelligence, AGI)은 특정 과제에 국한되지 않고 인간이 수행하는 거의 모든 지적 활동을 해내는 기계를 가리킨다. 거대 언어모델의 눈부신 발전은 그 목표가 임박했다는 낙관을 불러왔지만, 오늘날 우리가 딛고 선 컴퓨터의 근본 구조를 들여다보면 이 하드웨어와 계산 패러다임 위에서 진정한 일반지능을 구현하기 어려운 구조적·이론적 이유가 드러난다. 여기서는 아키텍처, 에너지, 세계 모델, 계산 이론이라는 네 층위에서 그 한계를 차례로 짚어 본다. 첫째는 폰 노이만 병목이다. 1945년 폰 노이만이 제안한 저장 프로그램 방식은 오늘날 거의 모든 컴..

AGI 2026. 7. 14. 10:35

신뢰의 재구성 ― AI 생성물을 효과적으로 검증하는 법 2023년, 뉴욕의 한 변호사가 자신이 맡은 항공사 상대 소송에서 챗봇이 만들어 준 판례 여섯 건을 법원에 제출했다. 담당 판사는 그 판례들이 존재하지 않는 허위 판결이며, 인용문과 내부 인용까지 모두 날조된 것이라고 지적했다. 더 놀라운 대목은, 변호사가 챗봇에게 "이 판례가 진짜냐"고 되묻자 도구가 진짜라고 확언했다는 사실이다. 이 사건은 하나의 해프닝으로 끝나지 않았다. 프랑스 HEC 파리의 연구자 다미앙 샤를로탱이 관리하는 데이터베이스에 따르면, 법원이 AI가 만들어 낸 허위 인용을 문제 삼은 사례는 전 세계적으로 1,400건을 넘어섰고, 2026년 5월에는 미국 오리건주에서 두 변호사가 조작된 인용 스물세 건을 제출한 대가로 11만 달러의 ..

About AI 2026. 7. 10. 09:40

인공지능이 흉내낼 수 없는 상호작용을 극대화하는 법 인공지능이 인간의 언어를 놀랍도록 유창하게 흉내내는 시대에, 역설적으로 더 선명해지는 질문이 있다. 기계가 대신할 수 없는 인간만의 상호작용이란 무엇이며, 우리는 그것을 어떻게 더 깊고 풍부하게 가꿀 수 있는가. 이 물음에 답하려면 먼저 인공지능이 ‘할 수 있는 것’과 ‘할 수 없는 것’ 사이의 경계를 정확히 볼 필요가 있다. 오늘날의 대형 언어모델은 이른바 ‘인지적 공감’, 즉 상대의 감정을 데이터에 근거해 인식하고 예측하는 능력에서는 이미 상당한 수준에 이르렀다. 그러나 여러 연구자들은 인공지능이 ‘정서적 공감’ 혹은 ‘연민적 공감’—타인의 고통을 실제로 느끼고 그 무게를 함께 지는 경험—은 결여하고 있다고 지적한다. 공감의 신경과학은 이 차이를 뒷..

About AI 2026. 7. 8. 10:15

인공지능이 흉내낼 수 없는 인간의 상호작용 -느낌, 접촉, 책임 그리고 대가에 관하여 인공지능은 이제 사람의 말투와 표정, 대화의 리듬까지 놀랍도록 정교하게 흉내 낸다. 위로의 문장을 고르고, 농담의 박자를 맞추고, 상대의 감정을 읽어 적절한 반응을 내놓는 일에서 인간과 구별하기 어려운 수준에 이르렀다. 그러나 정교한 모방이 곧 대체를 뜻하지는 않는다. 인간의 상호작용 가운데에는 아무리 성능이 좋아져도 기계가 흉내 낼 수 없는 영역이 분명히 남아 있다. 그 경계는 대체로 정보가 오가는 자리가 아니라 존재가 오가는 자리, 곧 서로가 서로에게 무언가를 실제로 내어주는 지점에 그어진다. 첫 번째 영역은 정서적 공감이다. 공감은 흔히 한 덩어리로 이야기되지만, 연구자들은 이를 상대의 상태를 이해하는 인지적 공감..

About AI 2026. 7. 6. 09:58

검증이라는 마지막 책임— AI를 쓰되, 맡기지는 않는 법 — AI에게 무언가를 묻는 일은 갈수록 쉬워지고 있다. 짧은 문장 하나를 던지면 잘 정돈된 답이 몇 초 만에 돌아온다. 그런데 일이 쉬워질수록 우리가 잊기 쉬운 단계가 하나 있다. 돌아온 답이 옳은지 아닌지를 가리는 일, 곧 검증이다. 많은 사람이 AI를 쓰면서 이 마지막 절차를 슬그머니 생략한다. 답이 그럴듯해 보이기 때문이다. 그러나 검증이야말로 AI를 도구로 부리는 사람과 도구에 끌려다니는 사람을 가르는 경계선이다. AI가 내놓는 답은 진실을 확인해서 나온 것이 아니다. 그것은 학습한 방대한 언어 속에서 가장 자연스럽게 이어질 단어를 확률적으로 골라 배열한 결과다. 다시 말해 AI는 ‘맞는 말’을 하도록 만들어진 것이 아니라 ‘맞는 것 처럼 ..

About AI 2026. 7. 2. 09:31

지금의 컴퓨터는 왜 인간의 신경망을 흉내내지 못하는가- 구조·뉴런·연산 방식의 근본적 간극 앨런 튜링은 1952년에 뇌가 차가운 죽처럼 물컹하다는 사실에는 관심이 없다고 말했다. 매질이 무엇이든 계산하는 능력만이 중요하다는 뜻이었다. 그러나 그로부터 70여 년이 지난 지금, 우리는 매질의 차이가 단순한 재료의 문제가 아니라 작동 원리 전체의 문제임을 점점 더 분명히 알게 되었다. 인공지능이 바둑과 언어에서 인간을 능가하는 시대가 되었음에도, 지금의 컴퓨터는 여전히 가장 평범한 인간 뇌의 신경망조차 제대로 흉내내지 못한다. 그 이유는 성능이 부족해서가 아니라, 설계 철학이 뇌와 정면으로 어긋나 있기 때문이다. 인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런과 100조 개에 이르는 시냅스로 짜인 거대한 연결망이면서도, ..

About AI 2026. 6. 30. 10:24

AI로 대체되기 어려운 것들 인공지능이 글을 쓰고 그림을 그리고 코드를 짜는 시대다. 한때 인간만의 영역이라 여겨졌던 일들이 빠르게 기계의 손으로 넘어가는 모습을 보면, 과연 우리에게 끝까지 남는 것은 무엇일까 하는 물음이 자연스럽게 떠오른다. 흥미롭게도 이 질문에 대한 답은 비관보다 균형에 가깝다. 세계경제포럼이 2025년 1월 발표한 「일자리의 미래 2025」 보고서는 2030년까지 9,200만 개의 일자리가 사라지지만 1억 7,000만 개의 새로운 일자리가 생겨나, 순증 7,800만 개가 만들어질 것으로 전망했다. 같은 보고서는 AI·빅데이터 같은 기술 역량이 가장 빠르게 성장하는 동시에, 분석적 사고와 회복탄력성, 리더십, 협업 같은 '인간적 역량'이 여전히 핵심으로 남을 것이라고 강조한다. 기계..

About AI 2026. 6. 22. 10:45

AI 시대에 필요한 인간의 상호작용 인공지능이 인간의 지적 노동을 빠르게 대체해 가고 있다는 전망이 무성한 가운데, 역설적으로 ‘인간다움’에 대한 수요는 오히려 커지고 있다. 생성형 AI가 정보 처리와 반복 업무를 능숙하게 수행할수록, 그 기술이 흉내 내기 어려운 인간 고유의 상호작용 능력이 직업 현장과 일상 모두에서 더 중요한 경쟁력으로 부상하고 있다. 그렇다면 AI 시대에 인간에게 요구되는 상호작용은 구체적으로 어떤 모습일까. 세계경제포럼(WEF)이 2025년 발표한 「미래 일자리 보고서」는 이 질문에 실증적인 답을 제시한다. 보고서는 2,800개가 넘는 직무 역량을 생성형 AI의 대체 가능성에 따라 분석한 결과, 공감과 적극적 경청을 비롯한 인간 상호작용에 기반한 역량은 현재 기술 수준에서 대체 가..

About AI 2026. 6. 18. 10:42