인공지능이 아무리 발전해도 대체될 수 없는 뇌를 만드는 방법 | (서울대 뇌인지과학과) 이인아 교수
이 영상은 서울대학교 뇌인지과학과 이인아 교수님께서 AI 시대에 필요한 인간의 능력과 뇌의 역할에 대해 설명합니다. AI가 아무리 발전해도 대체할 수 없는 인간만의 고유한 능력, 특히 자기만의 맥락을 형성하고 스토리를 만들어내는 능력, 그리고 대인관계 능력의 중요성을 강조합니다. 또한, AI를 활용하되 이에 의존하지 않고 스스로 사고하고 경험하는 뇌를 유지하는 방법, 그리고 상위 1% 혁신가들의 뇌 특징과 흔들리지 않는 뇌를 만드는 방법에 대해 심도 있게 다룹니다.
1. AI 시대, 대체 불가능한 인간의 능력
이인아 교수님은 AI가 보편적인 지식을 도출하고 방대한 데이터를 순식간에 처리하는 데 뛰어나다고 설명합니다. 챗봇과 같은 AI는 수많은 지식을 통계적으로 학습하여 정답을 요구하는 작업에 매우 유용하지만, 이는 인간의 학습 방식과는 본질적으로 다르다고 지적합니다. 인간은 스스로 경험하고 쌓아가면서 자기만의 고유한 세상을 보는 틀, 즉 맥락을 만들어냅니다.
"인간은 이렇게 태어나서부터 자기가 자기 몸을 가지고 스스로 겪으면서 학습을 하잖아요. 그리고 그게 계속 쌓이면서 그러면서 자기만의 뭔가 세상을 보는 어떤 틀이 만들어진단 말이에요. 고유한."
교수님은 AI를 활용하되, 자기만의 맥락과 관점을 가지고 AI에게 구체적인 질문을 던져 필요한 정보를 얻어내는 능력이 중요하다고 강조합니다. 이는 마치 자신만의 스토리 라인을 짜고 그 안의 내용물을 AI로 채우는 것과 같습니다.
또한, AI가 발전할수록 오프라인에서 사람과 사람 사이에 일어나는 소통 능력의 가치가 더욱 높아질 것이라고 말합니다. 특히 코로나19 시대를 거치며 대인 관계 연습 기회를 잃은 청소년들에게 이러한 사회적 인지 능력 훈련의 중요성을 역설합니다.
"코딩만 잘하고 AI는 기가 막히게 하는데 사람이 이렇게 물어보면 눈을 못 쳐다봐. 이런 사람은 제가 볼 때는 AI로 대체될 가능성이 상당히 높고."
궁극적으로는 인간미와 AI 기술을 황금 비율로 결합하여 활용할 수 있는 사람이 AI 시대에 가장 각광받을 것이라고 예측합니다. 이는 마치 인간적인 감성을 담은 기술처럼, 사람들이 AI를 단순한 기계가 아닌 '인간미'를 느끼게 하는 방식으로 사용하는 능력을 의미합니다.
2. AI 의존이 뇌를 멍청하게 만드는 이유
이인아 교수님은 AI의 편리함이 오히려 인간의 뇌를 둔화시킬 수 있다고 경고합니다. 챗봇처럼 글이나 보고서를 쉽게 만들어주는 AI에 의존하다 보면, 스스로 사고하고 글을 쓰는 능력이 점차 퇴화한다는 것입니다. 뇌는 쓰면 쓸수록 발달하고, 안 쓰면 그 능력이 사라진다는 점을 강조하며, 인간적인 측면을 AI에 외주를 주는 행위가 결국 자신을 AI로 대체될 가능성이 높은 존재로 만든다고 설명합니다.
"자기가 이틀을 밤을 세서 쓸 거를 얘가 5분 만에 써 주면 편하니까 이제 계속 그렇게 하다 보면 이틀이 아니라 20일을 밤을 세도 못 쓰는 뇌가 점점 될 거거든요."
"AI가 나를 위해서 할게 훨씬 많다는 거는 내가 별로 쓸모가 없다는 거기 때문에 심각하다고 생각해."
AI를 활용하여 심오한 지식이나 작업을 수행하려면, 근본적으로 사용하는 인간의 뇌에 심오한 맥락과 전문성이 형성되어 있어야 한다고 말합니다. 빅테크 기업들이 AI 사용으로 효율성이 높아지고 전문가가 될 수 있다고 광고하지만, 이는 사용자가 이미 해당 분야의 상당한 전문가여야 한다는 전제를 간과해서는 안 됩니다. 진정한 전문성은 세상과 사람과 부딪히면서 오랫동안 가다듬은 자신만의 고유한 맥락과 독특한 관점에서 나온다고 강조합니다.
"노 페인 노 개인이라고 절대 그거는 AI하고 천시간을 대화한다고 생기는 건 아니거든. 말 그대로 현장에서 굴러야 되는 굴러야만 생기는 거기 때문에."
직접 경험하지 않으면 알 수 없는 속성들이 존재하며, AI에만 의존하다 보면 이러한 본질적인 지식과 경험의 중요성을 아예 모르게 될 수도 있다고 우려합니다. 😥
3. AI가 모방할 수 없는 인간 뇌의 영역: 해마의 역할
뇌에서 맥락을 형성하는 핵심적인 역할을 하는 영역은 바로 해마(Hippocampus)입니다. 교수님은 해마가 공간적인 틀을 형성하는 데 특히 중요하다고 설명합니다. 예를 들어, 처음 가보는 쇼핑몰에서 길을 찾을 때, 한 시간 정도 돌아다니면 전체적인 공간의 틀이 형성되고 각 구역의 대략적인 위치를 파악할 수 있게 되는데, 이것이 바로 해마의 역할입니다.
2014년 존 오키프 교수가 노벨상을 받은 '장소 세포(Place Cell)' 연구는 특정 위치에서만 활동하는 해마 세포의 존재를 밝혀내, 뇌가 공간을 어떻게 표상하는지 보여주었습니다. 최근 연구에 따르면, 이러한 해마의 기능은 물리적인 공간뿐만 아니라 개념적인 위계나 추상적인 공간을 만들 때도 관여한다고 알려져 있습니다. 예를 들어, 가계도처럼 '누구는 누구의 자식'과 같은 구조를 이해하는 것도 해마의 역할입니다.
"그게 이제 개인이 많은 경험을 하더라도 각각 고유한 경험으로 기억에 자리를 잡는 메커니즘이에요. 뇌에서."
해마는 개인의 경험을 바탕으로 고유한 맥락을 만들어내는데, 이 과정에서 뇌의 가소성이 중요한 역할을 합니다. 뇌는 경험에 따라 끊임없이 변화하며 자신만의 독특한 모델을 형성하고 업데이트합니다. 그러나 AI는 인간처럼 계속해서 성장하고 발달하며 모델을 점검하고 피드백받는 방식으로 학습하지 않습니다. AI는 방대한 데이터를 한꺼번에 통계적으로 학습한 후 서비스를 제공하기 때문에, 인간의 뇌가 형성하는 고유한 모델 자체를 이해하지 못합니다. 결국, 인간만이 가진 고유한 맥락을 바탕으로 문제를 해결해야 할 부분을 AI에게만 의존하는 것은 비효율적이고 잘못된 접근 방식일 수 있습니다.
4. 뇌 과학자들이 AI 연구에 뛰어드는 이유와 융합의 중요성
미국, 영국 등 서방 국가의 AI 기술자들 중 상당수는 뇌인지 과학을 먼저 공부한 후 컴퓨터 과학 분야로 넘어온 사람들이 많다고 이인아 교수님은 설명합니다. 딥러닝 분야의 선구자인 제프리 힌튼이나 딥마인드의 데미스 하사비스 같은 인물들이 대표적인 예입니다. 이들은 뇌과학과 컴퓨터 과학 지식을 한 사람 안에서 융합시켜 큰 혁신을 이루어냈습니다.
"그게 한 사람이 쌓은 전문성이라는 거를 아무리 얘기를 해 줘도 다른 전문성을 가지고 있는 사람들이 흡수하는 데 너무 오래 걸리고 잘 못 알아듣는 경우가 많기 때문에 대개 융합은 어디서 일어나면 한 사람이 그걸 그냥 다 하는 거예요."
뇌의 정보 처리 방식에서 영감을 얻어 AI 알고리즘을 개발하기도 하지만, 뇌의 메커니즘을 그대로 구현하는 것은 어렵습니다. 예를 들어, 제프리 힌튼의 역전파 현상은 신경 세포의 실제 정보 전달 방식과는 차이가 있지만, 기계 학습에서는 뛰어난 성능을 보였습니다. 이는 뇌과학적 모티프를 공학적인 백그라운드와 결합하여 트위스트하는 능력이 중요함을 보여줍니다.
교수님은 우리나라에서도 이러한 융합 교육이 필요하다고 강조합니다. 앞으로 다가올 '뇌를 닮은 AI(Brain-like AI)' 시대에는 뇌에 대한 깊은 이해와 컴퓨터에 대한 전문 지식을 동시에 갖춘 인재가 필수적입니다. 학부 과정부터 뇌과학과 컴퓨터 공학을 함께 배우는 등, 젊은 세대들이 이러한 융합적 마인드를 어렸을 때부터 훈련받아야 한다고 역설합니다. 💡
5. 상위 1% 혁신가들의 뇌 특징
이인아 교수님은 상위 1% 혁신가들의 뇌는 기본적인 구조는 같지만, 경험을 통해 형성된 독특한 구조와 기능을 가지고 있다고 설명합니다. 이들의 뇌는 '가소성'이라는 특성 덕분에 다양한 패턴을 시험하고, 특정 패턴이 자리를 잡으면 구조도 함께 변화합니다. 이러한 혁신가들이 가진 주요 특징은 다음과 같습니다.
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시행착오를 두려워하지 않는 태도: 일론 머스크의 스페이스X 사례처럼, 일반적인 실패를 성공을 위한 과정으로 여기며 끊임없이 시도하고 반영하는 습관을 가집니다. 실패에 대한 부정적인 문화는 혁신가의 등장을 어렵게 만듭니다.
"일론 머스크 같은 사람 스페이스X 같은 것도 실험하는 거 보면은 그 올라가다가 터졌다고 막 환호하고 박수하고 그러는 건 우리나라 사람들이 볼 때는 이해할 수 없는 야 저거 실패 아니니? 왜 쟤네들 박수를 치고 전해?"
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독특한 맥락에 대한 자기 성찰과 메타인지: 자신이 다른 사람들과 다르고 독특한 맥락을 가지고 있음을 인지하고, 이를 긍정적으로 받아들이는 경향이 있습니다. 스티브 잡스의 'Connecting the Dots' 연설처럼, 자신의 독특한 경험이 결국 현재의 자신을 만들었음을 깨닫는 것입니다.
"자기가 상당히 독특한 맥락을 가지고 있다는 거를 자기 성찰을 통해서 알고 있는 사람인 경우가 많아."
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강한 자아(Ego)와 차별화: 자신만의 생각과 아이디어가 더 유니크하고 미래지향적이라고 믿으며, 자신을 다른 사람들과 차별화하는 경향이 있습니다.
"내가 생각하고 있는 게 훨씬 더 유니하고 독특하고 이게 더 미래 지향적이다. 저 바보들 그냥 이렇게 그냥 자기를 차별화시켜 버리는 경우가 많아요."
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집요함과 끈기: 목표를 향해 나아가는 과정에서 여러 번 넘어져도 포기하지 않고 끈질기게 다시 일어나는 집요함을 가집니다. 이들에게 실패는 그저 시행착오의 과정일 뿐입니다.
"굉장히 넘어져도 다시 일어나고 넘어져도 다시 일어나고 아주 집요함을 어느 정도 타고난 것도 있고."
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뛰어난 스토리 메이킹 능력과 관찰력: 자신의 독특한 생각을 다른 사람들에게 효과적으로 전달하고 설득하는 능력이 탁월합니다. 사람들의 필요와 원하는 바를 정확히 파악하여 매력적인 스토리를 만들어냅니다. 이는 세상과 타인에 대한 깊은 관찰력에서 비롯됩니다.
"사람들을 설득하는 스토리 메이킹을 굉장히 잘하는 거 같아."
이러한 혁신적인 사람들은 독특한 성장 과정을 거치며 이러한 특성들을 갖추게 되며, 이들의 독특함을 감당하고 관용적으로 바라보는 사회적 여유가 혁신가 탄생의 중요한 배경이 된다고 교수님은 덧붙입니다. 🌟
6. 흔들리지 않는 뇌를 만드는 방법
이인아 교수님은 '뇌가 중심이 잡혀 있다'는 것을 강조하며, 이는 자신이 어디에 있고, 어디를 향해 가고 있으며, 목적지는 어디고, 어떻게 가야 하는지에 대한 전반적인 틀(인지 모델)을 가지고 있는 상태를 의미한다고 설명합니다. 이는 마치 길 찾기와 비슷합니다. 서울에서 목적지까지 가려면 현재 위치, 목적지, 그리고 가는 방법을 알아야 하듯이, 삶에서도 마찬가지입니다.
"위기와 불안에 흔들리지 않는 뇌라는 게 사실은 쉽게 생각하면은 자기가 어디 있는지도 모르고 그다음에 여기가 어딘지도 모르고 혹은 여기가 어딘지 알지만 어디로 가야 될지 목적지가 없어지고 혹은 목적지를 놓쳤어요."
자신이 돌아다녀야 하는 개념적 공간(인생의 길)에 대한 지도를 머릿속에 빨리, 그리고 정교하게 만들어내는 훈련이 필요합니다. 이것은 훈련을 통해 습득될 수 있으며, 명확한 단기적, 장기적 목적지를 가지는 것이 중요합니다. 목적지가 분명하면 중간에 길이 막히거나 예상치 못한 일이 발생해도 크게 흔들리지 않고 다른 길을 찾아 나설 수 있습니다.
뇌가 부정적인 신호를 보내는 것은 '지금 적응적이지 않은 상태'라는 경고입니다. 우울감이나 의욕 상실 등은 뇌가 우리에게 '빨리 목표를 찾고, 내가 어디에 있는지 알아내어 길을 잘 찾아가라'는 신호로 해석될 수 있습니다. 인생을 길 찾기 또는 내비게이션이라고 생각하고, 자신의 출발점과 목적지를 명확히 정립하는 것이 흔들리지 않는 뇌를 만드는 핵심이라고 교수님은 조언합니다. 🗺️
결론
이인아 교수님은 AI 시대에 인간이 대체 불가능한 존재로 남기 위해서는 자기만의 고유한 맥락과 관점을 형성하고 스토리텔링하는 능력, 그리고 온라인을 넘어 오프라인에서의 깊이 있는 대인 관계 능력을 키워야 한다고 강조합니다. AI의 편리함에 의존하기보다, 직접 경험하며 시행착오를 통해 전문성을 갈고닦고, 자신만의 독특함을 인지하며 세상을 관찰하는 혁신가의 태도를 갖추어야 합니다. 궁극적으로, 자신의 인생이라는 길에서 명확한 목적지와 현재 위치를 인지하며 흔들림 없는 중심을 잡는 뇌를 만들어가는 것이 AI 시대에 성공적으로 살아남는 길임을 다시 한번 강조합니다.