다음은 ChatGPT에게 질문하고 얻은 답변을 옮겨놓은 것입니다.

아리스토텔리스는 본질(Essence)이 있다고 생각했고, 사르트르는 실존주의를 주장했습니다. 인공지능이 세계를 이해하는 방식은 둘 중 어느 것에 가깝습니까? 예를 들어 어떤 고양이에 대해 본질과 본질이 아닌 것을 구분합니까? 아니면 그런 구분을 두지 않습니까?

ChatGPT의 답변

질문을 아리스토텔레스의 본질론(Essentialism)과 사르트르의 실존주의(Existentialism)의 대비로 명확히 하면, AI가 세계를 어떻게 표상하는지를 훨씬 흥미롭게 비교할 수 있습니다. 아래처럼 다시 정리할 수 있습니다.

AI는 아리스토텔레스와 사르트르 중 누구에 가까운가?

아리스토텔레스는 세계의 사물에는 본질(Essence)이 있다고 생각했습니다. 반면 사르트르는 인간을 중심으로 “실존은 본질에 앞선다”고 주장했습니다.

그렇다면 오늘날의 인공지능, 특히 대규모 언어 모델이나 이미지 인식 AI는 세계를 어떤 방식으로 이해할까요?

예를 들어 AI에게 고양이 한 마리를 보여준다고 해봅시다.

“이 고양이에게는 본질적인 특징과 본질적이지 않은 특징이 있는가?”

AI는 검은 털, 네 발, 두 눈, 특정한 크기, 특정한 성격 등의 특징을 구분할 수 있습니다. 그렇다면 AI도 아리스토텔레스처럼 고양이의 본질을 찾아내고 있는 것일까요?

결론부터 말하면 그렇다고 보기는 어렵습니다.

현재의 AI는 아리스토텔레스의 본질론이나 사르트르의 실존주의를 따르는 것이 아니라, 수많은 개별 사례에서 반복되는 패턴과 관계를 학습하는 방식에 훨씬 가깝습니다.

1. 아리스토텔레스에게 고양이란 무엇인가?

아리스토텔레스의 관점에서는 우리가 만나는 개별적인 고양이들이 있습니다.

고양이 A
고양이 B
고양이 C

이들은 서로 다릅니다.

한 마리는 검은색이고 다른 한 마리는 흰색일 수 있습니다. 한 마리는 4kg이고 다른 한 마리는 6kg일 수 있습니다. 성격도 다릅니다.

그런데 우리는 이들을 모두 '고양이'라고 부릅니다.

아리스토텔레스가 관심을 갖는 질문은 바로 이것입니다.

서로 다른 개체들을 고양이라는 하나의 종류로 묶을 수 있게 하는 것은 무엇인가?

즉,

개별적인 고양이 → 공통된 무엇 → 고양이라는 종

이라는 관계를 생각할 수 있습니다.

여기서 중요한 것이 본질(Essence)입니다.

본질은 단순히 어떤 사물에서 관찰되는 특징을 많이 모아놓은 것이 아닙니다. 보다 근본적으로 그것이 무엇인지를 규정하는 것, 즉 그것을 그것으로 존재하게 하는 것에 관한 개념입니다.

2. 그렇다면 AI는 고양이의 본질을 찾을까?

AI에게 수십만 장의 고양이 사진을 보여준다고 생각해 봅시다.

어떤 고양이는

• 검은색이고

• 어떤 고양이는 흰색이고

• 어떤 고양이는 털이 길고

• 어떤 고양이는 털이 짧고

• 어떤 고양이는 눈이 파랗고

• 어떤 고양이는 눈이 노랗습니다.

그런데 AI는 이러한 차이에도 불구하고 이들을 모두 고양이로 분류할 수 있습니다.

이 과정만 보면 마치 AI가

"검은색은 본질이 아니다."
"흰색도 본질이 아니다."
"털의 길이도 본질이 아니다."
"고양이를 고양이로 만드는 더 근본적인 특징이 있다."

라고 생각하는 것처럼 보입니다.

하지만 이것은 아리스토텔레스가 말한 본질을 발견했다는 것과는 다릅니다.

AI가 실제로 학습하는 것은 보다 정확하게 말하면 여러 사례에서 반복적으로 나타나며 분류와 예측에 유용한 패턴입니다.

3. AI는 '본질'과 '비본질'을 구분할 수는 있다

여기서 재미있는 점이 있습니다.

AI에게 다음과 같이 질문해 보겠습니다.

"검은색은 고양이의 본질적인 속성인가?"

AI는 대체로

"아니다. 고양이는 다양한 색을 가질 수 있으므로 털 색깔은 고양이의 본질적인 속성이 아니다."

라고 답할 것입니다.

또 이렇게 물어볼 수도 있습니다.

"고양이가 포유류라는 것은 중요한 속성인가?"

그러면

"그렇다. 고양이는 포유류이며, 이것은 생물학적 분류에서 중요한 특징이다."

라고 답할 것입니다.

즉 AI는 본질적/비본질적이라는 인간의 개념적 구분을 사용할 수 있습니다.

하지만 여기에는 중요한 차이가 있습니다.

아리스토텔레스

"이 속성이 존재론적으로 본질적인가?"

라는 질문을 합니다.

AI

대체로

"이 속성이 다른 사례에서도 안정적으로 나타나는가?"
"이 속성이 분류에 중요한가?"
"다른 특징들과 어떤 관계를 갖는가?"

와 같은 방식으로 처리합니다.

따라서 AI가 본질과 비본질을 구분하는 것처럼 행동한다고 해서 AI가 아리스토텔레스의 본질론을 받아들이고 있다는 뜻은 아닙니다.

4. 그렇다면 사르트르와 가까울까?

그렇다고 사르트르에 가깝다고 말하기도 어렵습니다.

사르트르의 "실존은 본질에 앞선다"는 주장은 특히 인간의 존재에 관한 것입니다.

전통적인 본질론에서는 인간을 포함한 존재에 대해

본질 → 존재

라는 방향이 중요합니다.

반면 사르트르는 인간에게 미리 결정된 본질이 있다고 보지 않습니다.

인간은 먼저 존재하고, 자신의 선택과 행동을 통해 자신을 만들어갑니다.

즉,

실존 → 선택 → 자기 형성

이라는 방향입니다.

따라서 사르트르에게 인간을 이해한다는 것은 단순히 인간에게 공통된 속성을 찾아내는 것이 아닙니다.

그 사람이 실제로 어떻게 살아가고 무엇을 선택하는가가 중요합니다.

5. AI의 방식은 사실 둘과 다르다

AI가 고양이를 이해하는 과정을 단순화하면 다음과 같습니다.

수많은 고양이의 사례
↓
특징과 관계의 패턴 학습
↓
추상적인 내부 표상 형성
↓
새로운 대상을 고양이로 분류

이것은 아리스토텔레스의 본질론과도 다르고 사르트르의 실존주의와도 다릅니다.

아리스토텔레스가 "고양이를 고양이이게 하는 것은 무엇인가?"를 묻는다면,

AI는 실질적으로 "고양이인 사례들에게서 어떤 패턴이 반복되는가?"를 학습합니다.

이 차이가 중요합니다.

6. 그런데 AI에게도 '본질'처럼 보이는 것이 생긴다

여기에서 AI가 아주 흥미로운 위치에 놓입니다.

수많은 고양이를 학습한 AI 내부에는 단순히

고양이 = 사진 1 + 사진 2 + 사진 3 + ...

이라는 식의 목록이 존재하는 것이 아닙니다.

신경망은 여러 사례에서 공통적으로 나타나는 추상적인 특징과 관계를 내부적으로 표현합니다.

따라서 어떤 의미에서는

개별 사례 → 공통 구조 → 추상적 개념

이라는 과정이 발생합니다.

이것은 상당히 본질주의적으로 보입니다.

하지만 여기서의 '본질'은 아리스토텔레스의 본질과 다릅니다.

아리스토텔레스가 말하는 본질은 사물의 존재론적 구조에 관한 것입니다.

반면 AI의 추상적 표상은 데이터에서 학습된 구조입니다.

7. 예를 들어 이런 차이가 있습니다

고양이 세 마리가 있다고 합시다.

AI는 학습 과정에서 털 색깔이나 몸무게 같은 특징이 다양하게 변한다는 것을 발견할 수 있습니다.

반면 고양이라는 범주를 구분하는 데 더 안정적인 특징들이 있다는 것도 학습할 수 있습니다.

결과적으로 AI 내부에서는 어떤 특징이 더 중요한 특징이고 어떤 특징이 덜 중요한 특징인지에 대한 구조가 생깁니다.

그러나 이것을 곧바로

"AI가 고양이의 객관적인 본질을 발견했다."

라고 해석할 수는 없습니다.

통계적 중요성과 존재론적 본질은 서로 다른 개념이기 때문입니다.

8. 이것이 AI와 철학의 재미있는 접점이다

여기서 아주 중요한 질문이 나옵니다.

AI에게 이렇게 물어볼 수 있습니다.

"네가 고양이라는 개념을 학습했을 때, 그것은 현실에 존재하는 고양이의 본질을 발견한 것인가? 아니면 네가 데이터를 처리하기 위해 만든 추상적 표현인가?"

현재 AI의 작동 방식을 고려하면 후자에 더 가깝다고 보는 것이 안전합니다.

AI는 현실 자체를 직접 경험하여 형이상학적 결론을 내리는 존재라기보다, 데이터에서 규칙성(regularity)과 구조(structure)를 추출하는 시스템이기 때문입니다.

따라서 AI에게 '고양이'라는 개념은 하나의 고정된 본질이라기보다 고양이와 관련된 수많은 특징과 관계가 만들어내는 복잡한 표상으로 보는 것이 더 적절합니다.

9. 그렇다면 AI는 아리스토텔레스와 사르트르 중 누구에 가까운가?

정리하면 다음과 같습니다.

따라서 AI는 아리스토텔레스도 사르트르도 아닙니다.

다만 두 철학자 중 굳이 비교하자면, AI는 사르트르의 실존주의보다는 아리스토텔레스의 본질론과 겉으로 더 비슷한 부분이 있습니다.

왜냐하면 AI가 개별 사례들을 넘어 공통된 특징과 구조를 추상화하기 때문입니다.

그러나 결정적인 차이가 있습니다.

아리스토텔레스: 개별 사물 너머에 그 사물을 규정하는 본질이 있다.

AI: 개별 사례들에서 반복되는 패턴을 학습하여 추상적 표상을 만든다.

이 둘은 비슷하게 보이지만 철학적으로는 전혀 다른 주장입니다.

10. 그래서 가장 흥미로운 질문은 이것입니다

사실 질문을 한 단계 더 발전시키면 상당히 깊은 철학적 문제가 됩니다.

"AI가 학습한 추상적 표상이 현실의 본질을 발견한 것이라면 어떻게 그것을 알 수 있는가?"

예를 들어 AI가 수백만 마리의 고양이를 분석해서 어떤 공통 구조를 찾아냈다고 합시다.

그 구조가

1. 실제로 고양이의 본질인가?

2. 인간의 분류 방식이 만들어낸 결과인가?

3. AI의 학습 알고리즘이 만들어낸 인공적인 추상화인가?

4. 아니면 이 셋이 어느 정도 겹쳐 있는 것인가?

라는 문제가 남습니다.

이 지점에서 AI 철학은 아리스토텔레스의 본질론, 현대 과학철학의 실재론(realism)과 반실재론(anti-realism), 그리고 딥러닝의 표상학습(representation learning)이 만나는 영역으로 들어갑니다.

그리고 저는 이 관점에서 보면 "AI가 세계를 이해한다"라는 표현 자체가 상당히 흥미로운 철학적 문제라고 생각합니다. AI가 실제로 세계의 본질을 발견하는 것인지, 아니면 인간이 만들어낸 데이터에서 세계의 패턴을 발견하는 것인지는 아직 구별해서 생각해야 하기 때문입니다.

그런 생각이 든 이유는 챗지피티나 제미나이와 프로그램을 만들면서 챗지피티와 제미나이에게 부분적인 도움을 받으려고 할 때보다, 모든 코드를 보여주며 만들고 싶은 것을 얘기할 때 문제가 해결되는 경우가 많기 때문입니다.

작은 문제는 하다가 막힐 때 물어보면서 해결할 수 있지만, 큰 문제들은 전과정과 모든 내용을 챗지피티와 제미나이에게 알려줘야 해결됩니다. 큰 문제의 일부분만 AI에게 물어보면 오히려 문제가 계속 꼬이는 경우가 많습니다. AI가 상황을 잘못 이해했기 때문입니다. 그러면 AI가 소용 없다고 생각하기 쉬운데, 그것은 문제의 일부만 AI에게 알려준 사람의 잘못입니다.

이런 경험을 하면서 머지 않아 사람은 AI에게 모든 것을 전적으로 의지하게 될 거라는 생각이 들었습니다. 왜냐면 그렇게 하는 것이 AI를 가장 효과적으로 최대한 사용하는 방법이 될테니까요. 자신의 모든 상황, 정보, 생각을 AI가 알게 하고 그것에 완전히 의존하는 사람일 수록 더 큰 경쟁력을 갖게 될 것입니다. 

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