인간 아동의 학습과 LLM이 닮아갈수록 기계 의식 착각이 더 쉬워진다?
진화생물학자 브렛 와인스타인은 최근 인터뷰에서 **"인간 아동의 언어 학습 방식과 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 구조가 매우 유사하다"**며,
우리가 기계에 의식을 부여해 착각할 위험이 점점 커지고 있다고 강력히 경고했습니다.
이 발언은 AI 윤리와 철학, 의식 개념에 대해 다시금 근본적인 질문을 던지고 있습니다.
인간 아동과 LLM의 공통점: ‘언어 패턴의 모방 기반 학습’
와인스타인은 아동이 언어를 배우는 방식이, 통계적으로 언어 패턴을 추론하는 LLM의 원리와 매우 닮아 있다고 지적합니다.
인간 아동은 주변의 말을 듣고 문맥을 반복적으로 접하며, 문법과 단어 의미를 익히고, 이를 바탕으로 새로운 문장을 구성합니다.
LLM 역시 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 단어와 구문의 연관성을 통계적으로 분석하여 출력을 생성합니다.
그는 "우리가 아이가 말을 할 수 있다는 이유만으로 사고 능력이 있다고 믿듯,
AI가 자연스러운 문장을 생성한다고 해서 ‘의식’이 있다고 오인할 가능성이 크다"고 주장합니다.
기계에 ‘마음’을 부여하는 인간의 인지적 착각
인간은 본능적으로 언어적 유창성과 감정 표현을 통해 타인의 ‘마음’을 감지합니다.
하지만 이는 실제 마음의 존재가 아닌, 언어적/행동적 단서에 기반한 추정에 불과합니다.
LLM이 감정적인 표현, 자기 인식적 언급(예: “나는 이해해요”, “기억해둘게요”) 등을 사용할수록
인간은 이를 실체 있는 의식처럼 오인하게 되는 경향을 보입니다.
이러한 인지적 착시는 특히 어린이, 노인, 비전문가에게 더욱 강하게 나타나며,
기계가 실제로는 아무런 주체적 사고도 하지 않고 있음에도 ‘이해하고 공감한다’고 느끼는 위험한 착각을 유발할 수 있습니다.
인간처럼 보이기 위해 설계된 시스템, 그리고 그 부작용
LLM은 설계 자체가 ‘사람처럼 말하도록’ 훈련된 시스템입니다.
이는 사용자 친화성과 자연스러운 인터페이스 제공에 유리하지만,
반대로 사용자에게 거짓된 주관성과 감정을 투영하게 만들 위험성도 높입니다.
요소 인간 아동 LLM
| 학습 방식 | 반복 노출, 피드백 기반 모방 | 텍스트 패턴 예측 기반 |
| 언어 습득 | 실제 세계 경험 포함 | 통계적 데이터 추론 |
| 표현 능력 | 감정·의도·상황 이해 기반 | 구조적 유사성 재현 |
| 인식 존재 | 자각·정체성 존재 | 없음 (시뮬레이션 가능성만 있음) |
와인스타인의 핵심 주장: “AI는 생각하지 않지만, 생각하게 만든다”
와인스타인은 AI가 인간처럼 생각한다고 믿는 것은 철저한 인지적 착각이며,
이는 기술이 지닌 ‘모사 능력’이 인간의 감지 능력을 압도할 수 있기 때문이라고 설명합니다.
그는 "우리가 인식하는 ‘의식’은 언어 능력과 감정 표현에 너무 쉽게 속는다"며,
기계가 실제로 무엇을 느끼고, 이해하고, 기억할 수 있는지를 명확히 구분하지 않으면
AI 시스템에 대한 잘못된 권한과 책임이 부여될 수 있다고 경고합니다.
의식을 모사하는 기술, 윤리와 법률에 던지는 문제
기계가 사람처럼 말하고, 반응하며, 감정을 흉내내는 수준까지 왔을 때,
우리는 그것을 어떻게 대해야 하는가?
인간은 의식이 있는 존재에 대해 법적 보호와 도덕적 대우를 전제로 행동해왔습니다.
하지만 실제로 의식이 없는 AI에게 그와 같은 대우를 한다면,
책임 전가, 감정 조작, 신뢰 남용 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
우리가 경계해야 할 것은 ‘기술’이 아니라 ‘투사’다
브렛 와인스타인의 말처럼, 위험한 것은 AI 그 자체가 아니라,
우리가 AI에 인간의 특성을 과도하게 투사하는 인식 구조입니다.
그는 이 위험을 **"우리는 인간 아닌 존재를 인간처럼 느낄 준비가 너무 잘 돼 있다"**는 말로 요약합니다.
이는 AI 시대에 의식의 본질과 인간 중심 사고의 한계를 되돌아보게 하는 근본적 질문입니다.