AI 시대, 인공지능과 차별화되는 인간만의 무기는 어떻게 만들까?
뇌과학으로 본 인간의 개성과 창조성의 기원

챗GPT의 등장으로 온 나라에 광풍이 일었다. 국민 3명 중 1명이 사용해봤을 정도로 관심이 폭발했고, 인간보다 빠르게 글을 써내려가고 재빨리 답을 찾아내는 생성형 AI는 지금까지 나온 그 어떤 인공지능 기술보다 전 세계에 충격을 주었다. 멀게만 느껴졌던 인공지능의 기술 진보가 일상과 실제 산업에 활용되기 시작한 것이다. 이미 인공지능은 정보 처리나 계산 속도 등의 효율화와 최적화 분야에서 인간을 능가했고, 지금까지 인간의 손으로 해왔던 수많은 작업을 앞으로는 AI가 대행하게 될 것은 자명하다. 나아가 인공지능 기술 발달로 일하는 방식이나 사람과 사람의 연결 방식, 커뮤니케이션 수단 같은 사회적 구조 또한 급격하게 변화할 것이다. 지금까지 인간의 힘만으로 해왔던 일을 AI와 경쟁하는 것이 아니라 이제는 함께 협동하는 시대다.

뇌과학자인 저자는 인공지능이야말로 창의력과 미의식이 더욱 주목받게 만들어주었다고 말한다. 그러면서 뇌신경과학과 심리학 그리고 인공지능을 통한 음악적 예술성에 관한 연구를 바탕으로 AI가 대체할 수 없는 인간만의 재능과 창조성은 어디에서, 어떻게 만들어지는지에 주목한다. 우리가 AI를 잘 활용하고 공존하기 위해서는 인간과 AI의 각기 다른 강점을 이해하고 특기를 살리는 것이 중요하다고 강조한다.

[목 차]

프롤로그

제1장_뇌의 통계 학습이란 무엇인가
효율적으로 살기 위한 뇌의 시스템
뇌는 전이 확률과 불확실성을 학습한다
뇌는 불확실성이 낮은 정보를 압축한다

제2장_개성과 창조성은 흔들림에서 시작된다
통계 학습에서 창작에 이르기까지
잠재 기억과 현재 기억
뇌는 몰랐던 것을 알게 되는 순간을 좋아한다
흔들림은 개성과 창조성의 씨앗이 된다

제3장_본질을 아는 것, 의욕을 갖는 것
‘벗어남’을 벗어남으로 인식하는 힘이 중요하다
의욕이나 지적 호기심이 중요한 이유는
동기는 인간의 사고와 행동을 좌우한다

제4장_수렴적 사고와 확산적 사고의 공동 창조
두 가지 사고와 불확실성에서 오는 마음의 동요
번뜩이는 영감은 어떻게 만들어지는가
확산적 사고만으로 창조성을 측정할 수 없다

제5장_인간의 가능성을 이해하고 개성을 살리려면
AI가 잘하는 것, 인간이 잘하는 것
수렴적 사고에만 집중해서는 안 된다
확산적 사고에 좀 더 주목해야 하는 이유
흔들림은 자신만의 것
나만의 개성이란 무엇일까

참고문헌

[본 문]

통계 학습은 인간이 태어날 때부터 지니고 있는 뇌의 학습 시스템으로 알려져 있다. 그런 까닭에 ‘학습’이라는 표현이 사용되었지만, 학교에서 배우는 학습과는 의미가 다르다. 학교에서의 학습은 의식적으로 시행되는 반면 통계 학습은 무의식중에 자동으로, 제멋대로 뇌가 배운다는 의미에 가깝다. 통계 학습은 우리가 깨어 있을 때뿐만 아니라 자고 있을 때도 끊임없이 시행되며, 태어나서 죽을 때까지 평생에 걸쳐 지속된다고 한다. 그리고 원숭이나 새, 설치류(쥐 등) 등 온갖 동물의 뇌에도 통계 학습 시스템이 갖춰져 있음이 밝혀졌다. 즉 통계 학습은 생물이 태어날 때부터 갖고 있는 뇌의 가장 보편적인 학습 시스템이라고 할 수 있다.
p.22~23

우리는 자고 있을 때 통계 학습을 통해 뇌의 해마에 일시적으로 보존하고 있었던 통계 정보 중에서 필요한 자료만 선별한다. 그 후 필요한 자료를 압축하고 장기 기억으로 보내는 작업을 하고 있다. 수면 중에는 뇌가 급하게 작업해야 하는 일이 적기 때문에 외부 정보로부터 거의 간섭을 받지 않는다. 그래서 뇌에 있는 해마가 중요한 정보를 천천히 선별할 수 있다. 우리는 이 수면 시간에 중요한 정보를 한 덩어리의 정보로 압축해 뇌의 용량을 최대한 사용할 수 있다. 그렇게 되면 정보를 처리하고 있었던 뇌의 저장 공간에 여유가 생겨 부하가 큰 처리도 가능해지는 것이다. p.45~46

사람은 통계 학습을 통해 외부 정보의 불확실성을 낮추고 세상에서 일어나는 온갖 자연 현상의 확률을 되도록 확실하게 파악하려 한다. 그리고 그 과정에서 통계 학습을 통해 얻은 잠재 기억은 의미 기억과 일화 기억으로 변화하며, 마지막으로 독자적인 스토리도 만들어낼 수 있게 된다. 인간의 뇌가 학습할 때 모든 것을 완전히 이해한 상태(불확실성이 0인 상태)보다도 오히려 몰랐던 것을 알게 되는 순간(불확실성이 낮아진 순간)에 더 큰 기쁨을 느낀다. 그러나 일단 불확실성이 낮아져 0의 상태가 되어버리면 그 정보에서는 불확실성을 낮춰서 생기는 기쁨을 더 이상 얻을 수 없게 된다. p.70~71


우리 인간의 뇌 속에서는 새로운 것을 이해하고 모델화해 알기 쉽게 만들자는 의미 기억의 욕구와 아직 모델화되어 있지 않은 새로운 것을 창조하고 싶다는 일화 기억의 추구 사이에 각축을 벌이고 있다. 그리고 이러한 싸움이 통계 학습을 통해 계산하는 불확실성에 ‘흔들림’을 만들어내며, 이러한 흔들림이야말로 인간의 행동이나 사고, 의욕 등에 영향을 끼치고 개성과 창조성으로 이어지는 것이다. 노르웨이 베르겐대학교의 스테판 코엘슈 교수는 이 불확실성이 증가하고 감소함에 따른 ‘흔들림’이 바로 음악 등의 예술적 감성 그 자체라고 주장한다. p.75

뇌는 완벽히 이해한 정보를 따분하다고 느끼며 재미있는 것을 찾아 나서는데 이때 발견한 불확실한(모호한) 정보에 흥미를 품게 된다. 불확실하고 모호한 정보는 정체를 알 수 없기에 불안하기는 하지만 불확실성이 최대한으로 낮아진 정보보다는 앞으로 더 많은 기쁨과 보상을 기대할 수 있기 때문이다. 이처럼 뇌의 통계 학습에는 불확실성을 낮추고 싶다는 바람(일반화)과 불확실한 정보에 대한 흥미(특수화)라는 상반되는 두 가지 힘이 존재한다. 이 둘은 서로를 끌어당기는 형태가 되고 상반되면서도 서로를 잡아당기는 힘이 ‘불확실성에서 오는 마음의 동요’를 만들어낸다. 최근에는 이러한 ‘흔들림’이 개성이나 창조성에서 더 나아가 재능이나 예술까지 지대한 영향을 끼치는 것으로 생각되고 있다. 우리 인간은 바로 이 흔들림의 세계를 즐기고 있는 것이다. p.87

유명한 대건축가 안토니 가우디는 다음과 같은 말을 남겼다. “독창성originality은 근원origin으로 돌아가는 것에서 비롯된다.” 새로운 것을 만들어내려면 먼저 그 본질을 알아야 한다는 의미다. 창조적이라 해서 한없이 옆길로 벗어나서는 안 된다. 일상적인 것을 관찰해서 더욱 좋게 하려고 노력하는 것으로 충분하다. 한 번 안 것만으로는 진짜로 이해했다고 말할 수 없다. 알게 된 것을 안으로 집어넣어 온전히 내 것으로 만들어야 그다음 단계에 독자적이고 창의적인 아이디어가 생길 수 있다. ‘미묘한 벗어남(흔들림)’을 즐기기 위해서는 ‘벗어남’을 벗어남으로 인식할 수 있도록 앞에서 말한 주사위 던지기 예와 같이 연습이나 훈련을 거듭하는 것, 즉 본질을 이해할 때까지 기초를 쌓아 올리는 것이 무엇보다 중요하다. 진정한 창의성은 기존 지식에 대한 심도 있는 분석과 성찰을 토대로 새로움과 유용성을 모두 갖췄을 때 완성된다. p.95

우리는 어느 정도는 알지만 정확히는 잘 모르는 문제를 풀 때 흥미를 느끼고 공부할 의욕이 생긴다. 그리고 어느 정도는 알지만 정확히는 모르는 문제가 바로 예측으로부터 미묘하게 벗어난 것에 해당한다. 이처럼 사람은 예측에서 지나치게 벗어나지 않고, 그렇다고 해서 예측 그대로도 아닌 ‘미묘한 벗어남’에서 뭐라 말하기 힘든 감동을 하며 의욕이나 흥미, 호기심을 갖게 되는 것이다. p.99

앞으로는 지금까지 인간의 힘만으로 해왔던 온갖 일을 AI와 경쟁하는 것이 아니라 함께 협동하는 시대가 되어야 한다. 결론적으로 AI와 공존하는 시대를 만들어야 한다. 그렇다면 어떻게 해야 AI와 협동할 수 있을까? 앞으로 찾아올 시대에는 인간이 각자의 특성을 서로 이해하고 존중하면서 살아가듯이 AI의 특성도 이해할 줄 알아야 한다. 인간과 AI가 각자의 특성을 이해하고 특기를 살리는 것이 중요하다. 다시 말해 AI는 무엇을 할 수 있고 무엇을 하지 못하는지, 인간은 무엇을 할 수 있고 무엇을 하지 못하는지를 잘 알아야 한다. 이용자인 인간이 AI를 얼마나 올바르게 이해하고 어떻게 협동의 길을 모색해 나갈 수 있느냐가 앞으로 우리에게 주어진 중요한 과제다. p.149