“사람의 말을 따라 하는 기계가 감히 ‘지능’이라는 이름을 달고

우리를 따라오는 지금, 다시 질문해야 한다.

인공지능이 우리를 이해할 수 있을까? 우리는 인공지능을 꼭 필요로 할까?”

-박주용 KAIST 문화과학기술대학원 교수, KIAS 방문교수

“책장을 덮는 순간, 인공지능을 보는 눈이 달라지고

인간을 이해하는 깊이도 확장된다.”

-정민환 KAIST 생명과학과 교수 및 뇌인지과학과 겸임교수

“이제 인공지능은 선택이 아니라 필수다.

중요한 건 인공지능의 강점과 한계를 얼마나 깊이 이해하느냐다.

인공지능을 단순 검색 도구로만 써왔던 이들에게 읽어보길 권한다.”

-브루스 유튜브 교육 채널 〈가든패밀리〉 PD

과연 인공지능으로 인간을 이해할 수 있을까?

하버드대학교 심리학 박사가 탐구한 인공지능과 인간의 경계

챗지피티, 음성 인식 스피커, 자율주행차 등 인공지능은 빠른 속도로 우리의 삶 속에 파고들었다. 이제는 더 이상 낯선 기술이 아니다. 인공지능이 우리 삶에 자리 잡으면서 새로운 질문을 마주하게 됐다. 인공지능은 과연 인간의 마음을 이해할 수 있을까? 우리는 앞으로 이 기술과 어떻게 공존해야 할까?

하버드대학교에서 심리학 박사 학위를 받고 프린스턴대학교 신경과학연구소와 존스홉킨스대학교 심리뇌과학과에서 박사 후 연구원을 지낸 인지심리학자 정수근 교수가 이 질문에 답한《마음을 담은 기계》가 심심에서 출간되었다. 저자는 최근 뇌 과학과 심리학 연구에서도 여러 인공지능 모델을 이용하고 있다고 말하며, 인공지능이라는 렌즈로 인간의 인지기능과 마음의 작동 방식을 탐구한 내용을 총 11장에 걸쳐 담아냈다. 먼저 인공지능과 인간 뇌의 구조적·기능적 특징을 비교하며 인공지능이 인간의 뇌와 마음을 이해하는 도구로 활용이 가능함을 보여준다. 이어서 인공지능도 성격이나 감정을 가질 수 있는지, 인간보다 뛰어난 창의성을 발휘할 수 있는지 살펴본다. 특히 태어났을 때부터 인공지능 기술에 둘러싸인 아이들이 받는 영향을 가늠하며, 지속적인 논의의 필요성을 제기한다.

인공지능이 인간의 인지기능을 따라잡더라도 개인적·사회적 기억, 그리고 경험의 상호작용을 통해 정체성을 형성하는 인간과 근본적으로 다를 수밖에 없다. 그래서 저자는 인공지능을 ‘인간의 마음을 비추는 거울’로 비유한다. 거울 속 모습이 진짜 ‘나’가 아니듯 인공지능 또한 인간은 아니지만, 둘의 유사성과 차이를 통해 인간의 마음을 엿볼 수 있기 때문이다. 《마음을 담은 기계》는 인공지능과 함께 살아가고 있는 지금, 이 거울을 들여다보며 모두가 궁금해하는 질문들을 던지고 인지심리학자의 시선으로 풀어낸다. 심리학, 뇌 과학, 인공지능 분야의 최신 연구를 바탕으로 인공지능과 인간의 경계를 살펴보는 이 책은 인공지능 시대를 살아가는 사람들을 위한 필수 교양서다.

정수근

인지심리학자. 연세대학교 심리학과를 졸업하고 하버드대학교에서 심리학 박사 학위를 받았다. 프린스턴대학교 신경과학 연구소와 존스홉킨스대학교 심리뇌과학과 박사 후 연구원을 지냈고, 한국뇌연구원 인지과학 연구그룹에서 선임 연구원 및 그룹장을 역임햇다. 2025년 8월까지 충북대학교 심리학과 교수로 재직했고, 지금은 가톨릭대학교 심리학과에서 학생들을 가르치며 연구하고 있다.

대학생 때 부족한 학점을 채우기 위해 비교적 만만해 보이던 심리학 수업을 들었다. 공부를 열심히 했는데 왜 시험지만 받으면 아무 생각이 안 나는지, 왜 매년 새해 결심은 작심삼일로 끝나고 똑같은 실수를 반복하는지 궁금했다. 그런데 인지심리학은 그 이유를 숫자와 데이터, 뇌 활동으로 설명해줬다. 그 신묘함에 사로잡혀 심리학자의 길을 걷게 됐다. 지은 책으로는 《팬데믹 브레인》이 있다.

들어가는 말:

인지심리학자가 인공지능을 연구하는 이유

어느 날, 교실로 인공지능이 들어왔다 | 마음을 연구하는 새로운 도구 | 기계의 뇌로 인간의 뇌를 연구하기 | 인공지능, 그리고 인간의 마음 | 인공지능과 함께 살아갈 아이들

1장 인공지능과 인간의 뇌는 얼마나 닮았는가?

인공지능이 보는 세상과 인간이 보는 세상 | 인간이 세상을 보는 방식 | 인공지능이 세상을 보는 방식 | 인간의 뇌를 따라하는 인공지능 | 인공지능으로 인간을 이해하기 | 능동적으로 해석하고 추론하는 뇌 | 뇌와 인공 신경망의 차이

2장 인공지능으로 인간의 뇌를 연구할 수 있는가?

인공지능은 인간 뇌의 설계도로 만들어졌다 | 왜 얼굴일까 | 인공지능을 활용한 얼굴 인식 과정 연구 | 인공지능이 찾아낸 뇌의 숨겨진 영역 | 얼굴 인식 기능의 기원

3장 인공지능도 성격을 가지고 있는가?

심리학 연구에 참가하는 인공지능 | 인공지능의 다양성 | 인간보다 더 인간적인 인공지능 | 개성 있는 인공지능 만들기 | 우울증에 걸린 인공지능

4장 인공지능이 인간의 마음을 보듬을 수 있는가?

인간 상담사를 대체하는 프로그램 | 인공지능 심리 서비스의 효과 | 인공지능 앞에서 더 솔직해지는 인간 | 인공지능의 환각과 인간의 의존 | 대체 불가능한 공감 능력 | 정신건강 개선을 위한 도구

5장 인공지능 사용의 허용 범위는 어디까지인가?

인공지능이 바꾼 연구 환경 | 인공지능의 요약을 신뢰해도 될까 | 새로운 연구 아이디어 만들기 | 인공지능 연구 윤리

6장 인공지능의 창의성이 인간을 뛰어넘을 수 있는가?

창의성의 요건 | 알파고와 뮤제로가 따라잡은 인간의 창의성 | 인공지능 창의성의 한계 | 인간의 창의성에 가치를 부여하는 인간

7장 인공지능 사용이 인지기능을 떨어뜨리는가?

기억의 외주화 | 인지적 떠넘기기 | 인지기능을 저하시키는 사고의 자동화 | 인공지능 사용이 뇌에 끼치는 영향 | 여전히 인간의 인지기능이 중요한 이유 | 인공지능을 현명하게 활용하는 방법 | 인간과 인공지능이 만드는 시너지 | 인공지능이 벌리는 격차 | 인간의 파트너

8장 인공지능은 아이들을 어떤 미래로 이끄는가?

TV 속 세상과 현실의 모호한 경계 | 생물과 무생물 사이 | 아이들이 인공지능을 인식하는 방식 | 학습을 돕는 인공지능 | 올바른 활용을 이끄는 올바른 이해 | 인공지능과 함께 살아갈 아이들

9장 인공지능도 인간과 같은 마음을 가질 수 있는가?

인간과 인공지능 구별하기 | 마음을 가졌다는 말의 의미 | 인간을 가려내는 단 하나의 단어 | 마음을 읽는 인공지능 | 마음을 부여하는 인간 | 인간이 인공지능을 대하는 방식

10장 인공지능과 인간의 기억은 무엇이 다른가?

나를 나로 만드는 기억 | 인공지능의 기억 | 경험을 재구성하는 인간의 기억 | 완벽하지 않은 기억 | 인공지능에도 유효한 망각의 도움 | 인간과 인공지능을 구별하는 기억의 본질

11장 인공지능도 융통성이 있는가?

인지적 유연성 | 맥락을 통해 만들어지는 존재 | 마음속 세상의 재구성

나가는 말:

무엇이 인간을 인간답게 만드는가

절대적 우월함이란 없다 | 불완전한 인간 | 인공지능이 꼭 인간을 닮아야 할까 | 미완의 퍼즐을 맞추는 일 | 인간을 비추는 거울

후주

도판 출처

챗지피티는 사람이 만든 수많은 자료를 학습했다. 이러한 자료에는 사람들의 마음이 반영됐을 것이다. 그렇다면 실제 사람에게 물어보는 대신 챗지피티 같은 인공지능을 통해 사람의 마음을 엿볼 수도 있지 않을까? 물론 심리학자들이 실제 사람을 대상으로 하는 연구를 인공지능으로 완전히 대체할 수 있다고 생각하지는 않지만, 사람의 마음에 관심이 많은 심리학자에겐 마음을 연구하는 데 참고할 수 있는 새로운 도구가 생긴 셈이다. (9~10쪽)

인공 신경망이 인간의 뇌와 유사한 구조를 갖추고 인간 수준의 시각 정보 처리 능력을 보인다 하더라도, 뇌는 학습된 사전 지식과 맥락을 활용해 정보를 능동적으로 해석하고 추론하며 때로는 불완전한 입력 정보를 보완해 새롭게 재구성한다는 점에서 근본적인 차이를 보인다. (46쪽)

그럼에도 불구하고 일라이자와의 대화가 인간과의 심리상담처럼 느껴지는 이유는 프로그램의 대화 능력보다는 사용자 자신의 해석 때문이다. 일라이자의 모호한 질문에 사용자가 의미를 부여하고, 이를 자신에게 맞는 맥락으로 해석하는 것이다. 인간은 사물을 의인화하고 정서적 애착을 형성하는 경향이 있다. 자신의 자동차에 이름을 붙이기도 하고, 오래 타던 차를 팔거나 폐차하게 됐을 때 친구와 헤어지는 것처럼 슬픔을 느끼는 일이 흔한 것처럼, 대화를 나눈 컴퓨터 프로그램에 애착을 느끼는 건 그리 이상한 일이 아니다. (99쪽)

인공지능이 연구 과정 전반에 걸쳐 활용되는 현실에서 앞으로 인공지능의 한계와 연구 윤리에 대한 명확한 인식이 더욱 필요하다. 앞서 살펴본 여러 사례에서 나타나듯이 인공지능이 생성하는 결과물이 아무리 그럴듯해 보여도 내용이 사실인지, 편향되고 왜곡된 내용은 없는지, 중요한 내용이 누락되지는 않았는지 등을 최종적으로 검토하고 판단할 책임은 여전히 인간 연구자에게 있다. (131~132쪽)

창의성도 이와 같다. 창의적 사고는 기존에 없던 새로운 아이디어를 만들어내는 것이다. 그러나 창의적인 생각을 하려면 우선 무공의 초식을 익히듯 기존의 지식을 충분히 배우는 과정이 필요하다. 그리고 여러 무공의 초식을 연계하거나 변초를 쓰듯이 다양한 분야의 기존 지식을 연계하고 변형하는 과정을 거쳐야 한다. 결국에는 정해진 초식을 벗어나 자유롭게 변화하는 움직임을 보이듯이 기존 지식의 틀을 벗어나 새로운 생각을 떠올리게 되는 것이다. (137쪽)

흥미롭게도 창의성이 높은 사람들의 뇌에서는 여러 영역이 비효율적으로 연결되기도 한다. 뇌 영역들이 가장 효율적인 형태로 정보를 주고받는 대신, 굳이 긴밀하게 연결될 필요가 없어 보이는 영역들이 서로 정보를 주고받는 모습이 관찰된다. 창의적인 생각이 다양한 분야의 지식을 조합하는 데에서 나오는 것처럼, 뇌에서도 평소에 잘 연결되지 않던 영역들이 새롭게 이어지고 여러 형태의 정보 처리 과정이 활발하게 이루어질 때 창의성이 발휘된다. (139쪽)

하지만 인간의 창의성은 단순히 결과물의 우수성만으로 평가되지 않는다. 그 안에는 인간 고유의 의도와 노력, 마음이 담겨 있어 인공지능의 창의성과 구별된다. 원숭이가 피아노 건반을 내리치다가 우연히 아름다운 멜로디를 쳤다고 해서 원숭이를 창의적인 음악가라 생각하지 않듯이, 창의성에는 결과물에 깃든 인간의 노력과 마음이 포함된다. 실제로 사람들은 똑같은 결과물이라 하더라도 인공지능이 만들었다고 생각하면 창의성 점수를 더 낮게 평가하는 경향이 있다. 결국 창의성에 가치를 부여하고 이를 평가하는 주체는 인간이기 때문이다. (151쪽)

인공지능이 인간의 여러 인지기능을 보조하더라도 인지기능을 계속 갈고닦아야 하는 이유는 더 있다. 나이가 들면서 인지기능은 자연스럽게 쇠퇴하기 마련이다. 노화로 인한 인지기능 저하는 누구에게나 일어나지만 그 속도와 정도는 개인마다 다르다. 이처럼 노화나 질병이 진행돼도 인지기능을 잘 유지할 수 있는 능력을 인지예비능이라 부른다. (171쪽)

인공지능과 함께 자라는 아이들은 더 똑똑해질까, 아니면 인공지능에 지나치게 의존해 깊이 생각할 기회를 잃게 될까? 인공지능은 아이들의 정서 발달에 어떤 영향을 미칠까? 이러한 질문에 답하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있지만, 인공지능이 끊임없이 발전하고 있어 지금 시점에서 단정적인 결론을 내리기는 어렵다. 그러나 많은 연구는 이전에 등장했던 여러 신기술이 인간에게 미친 영향처럼 인공지능 역시 긍정적·부정적 효과를 모두 가지고 있음을 보여준다. 따라서 인공지능이 아이들에게 미치는 영향을 연구하는 동시에, 인공지능을 긍정적으로 활용하는 방안에 대한 논의와 연구가 함께 이뤄져야 한다. (202쪽)

언젠가 발전된 인공지능이 스스로를 인식하고 마음을 가지는 상황이 올 가능성은 낮아보이지만, 설령 그런 일이 벌어지더라도 이를 명확하게 증명할 방법은 아직 없다. 현재로서는 인공지능이 자의식을 가지거나 내적 경험을 하지 못하는 것으로 보인다. 그러나 인간은 인공지능의 제한된 반응만으로도 그들에게 인간과 비슷한 마음 상태를 투영한다. 마음을 느끼는 주체도 인간이고, 다른 존재에게 마음을 부여하는 것도 인간이다. 결국 ‘인공지능이 인간과 같은 마음을 가질 수 있는가?’라는 질문의 답은 인공지능 자체의 능력보다 이를 바라보는 인간의 평가에 달려 있다. (216쪽)

인간 기억은 때때로 일부 정보를 잊음으로써 중요한 정보만 선별해서 저장하고 이를 바탕으로 새로운 상황에 유연하게 대처한다. 인공 신경망도 학습 과정에서 의도적으로 일부 계산 과정을 무작위로 생략하거나 삭제함으로써 특정 특징에 지나치게 의존하는 경향을 줄일 수 있다. 이처럼 인간 기억의 구조와 기능을 반영하면 단순히 데이터를 정확히 암기하는 것을 넘어 새로운 상황에서도 유연하고 적응적인 판단을 내릴 수 있는 인공지능 개발에 도움이 된다. (242쪽)

그러나 자기 지향은 단순히 게임 속 캐릭터의 관점을 인식하거나 지도를 해석하고 자신의 위치를 표상하는 것에만 국한되지 않는다. 자기 지향은 물리적 공간 속 자신을 인식하는 것을 넘어 다른 시간 속의 자신이나 다른 사회적 맥락이나 개념적 맥락을 인식하는 것을 모두 포함한다. 즉, 현재의 시공간에 있는 나뿐만 아니라 과거 또는 미래의 나, 혹은 다른 맥락에서의 나를 표상하고 이를 기반으로 행동을 조정하는 능력이다. (256쪽)

인간처럼 보이는 인공지능은 마치 우리의 마음을 비추는 거울처럼 인간과 매우 유사한 모습을 보여준다. 물론 거울 속의 나는 실제 내가 아니듯이 인공지능 역시 진짜 인간은 아니다. 그러나 그 유사성을 통해 우리는 인간의 마음을 엿볼 수 있다. ‘인공지능이라는 거울’을 단순히 인간과 인공지능의 우열을 가리는 도구가 아니라, 인간과 인공지능이 어떤 면에서 비슷하고 또 어떤 면에서 차이가 있는지를 탐구하는 데 활용한다면, 인간을 더욱 깊이 이해할 수 있을 것이다. (275~276쪽)