• 이 글은 ChatGPT를 활용해 작성한 신문 사설 형식의 풍자 칼럼입니다.
  인공지능을 단편적 오류만으로 평가하는 시선에 대해 생각해보자는 취지에서 작성되었습니다.

인공지능(AI)을 둘러싼 논쟁은 이제 낯설지 않다. 그럼에도 불구하고 여전히 반복되는 장면이 있다. 누군가는 AI에게 “현재 대통령이 누구냐”는 질문을 던지고, 답이 틀리면 고개를 젓는다. “이 정도도 모르네. 별거 아니군.” 단정은 빠르고, 결론은 간명하다. 그러나 이 짧은 판단이야말로 오늘날 AI를 둘러싼 오해를 가장 압축적으로 보여준다.

문제는 사실의 정확성 그 자체가 아니다. 물론 정확성은 중요하다. 하지만 AI를 평가하는 기준이 단편적 사실의 암기 여부에 머무를 때, 우리는 기술의 본질을 보지 못한다. AI는 최신 정보를 완벽히 기억하는 데이터베이스가 아니라, 방대한 패턴을 바탕으로 추론하고 생성하는 시스템이다. 이를 두고 특정 시점의 사실을 틀렸다는 이유만으로 무용하다고 단정하는 것은, 망치를 들고 나사를 돌리지 못한다고 비난하는 것과 다르지 않다. 도구의 성능은 그 용도와 맥락 속에서 평가되어야 한다.

더욱이 이러한 평가는 인간과 AI를 비교하는 방식에서도 공정하지 못하다. 인간은 틀린 기억을 자연스럽게 잊거나 수정한다. 반면 AI의 오류는 즉각 기록되고 공유되며, 반복적으로 재생산된다. 인간의 오류는 사라지고, 기계의 오류는 축적되는 구조 속에서 단순 비교는 왜곡을 낳을 수밖에 없다. “틀렸다 → 나보다 못하다”는 결론은 직관적일 수 있으나, 논리적으로는 취약하다.

정작 주목해야 할 지점은 따로 있다. AI가 보여주는 진정한 능력은 암기된 정답을 나열하는 데 있지 않다. 오히려 논리적 연결을 통해 새로운 결과를 도출하는 능력, 다시 말해 ‘생성적 사고’에 가깝다. 복잡한 코드 구조를 설계하거나, 낯선 분야의 방대한 문서를 요약하고 재구성하며, 서로 다른 지식을 결합해 새로운 해결책을 제시하는 일은 단순한 정보 검색이나 기억력만으로는 설명되지 않는다. 이 영역에서 AI는 이미 인간의 사고를 보조하는 수준을 넘어, 사고를 확장하는 도구로 기능하기 시작했다.

그럼에도 불구하고 이러한 변화가 충분히 인식되지 못하는 이유는 무엇인가. 첫째, 우리는 오랫동안 암기 능력을 지능의 핵심으로 간주해왔다. 시험과 평가가 그러했고, 교육의 방식이 그러했다. 둘째, 추론과 생성의 과정은 결과에 비해 눈에 잘 드러나지 않는다. 사람들은 보이는 오류에는 민감하지만, 보이지 않는 능력에는 둔감하다. 셋째, 기술의 발전이 개인의 상대적 위치를 위협할 수 있다는 불안이 작동한다. 새로운 도구를 평가절하함으로써 기존의 기준을 유지하려는 심리적 방어가 개입되는 것이다.

그러나 기술은 인식과 무관하게 전진한다. AI를 단순한 오류 기계로 치부하는 태도와, 이를 생산성의 도구로 받아들이는 태도 사이의 격차는 시간이 지날수록 분명해질 것이다. 이미 일부 영역에서는 AI를 활용하는 개인과 그렇지 않은 개인 간의 성과 차이가 눈에 띄게 벌어지고 있다. 이 차이는 단순한 숙련도의 문제가 아니라, 도구를 바라보는 관점의 차이에서 비롯된다.

AI를 둘러싼 비판은 필요하다. 과장된 기대를 경계하고, 기술의 한계를 냉정하게 지적하는 일은 건전한 사회를 위해 필수적이다. 그러나 비판이 정당성을 갖기 위해서는 대상의 본질에 대한 이해가 전제되어야 한다. ‘대통령 이름을 틀렸다’는 사례 하나로 AI 전체를 평가하는 것은, 비판이라기보다 오해에 가깝다.

지금 우리에게 필요한 것은 기술에 대한 맹목적 낙관도, 무조건적 냉소도 아니다. 중요한 것은 무엇을 보고 있는가이다. 단편적 오류에 시선을 고정할 것인가, 아니면 그 이면에서 작동하는 새로운 형태의 사고를 이해하려 할 것인가. 선택은 각자의 몫이지만, 그 선택의 결과는 결코 가볍지 않을 것이다.

AI는 완전하지 않다. 그러나 분명한 것은, 이를 과소평가하는 태도가 과대평가보다 더 큰 비용을 치르게 만들 가능성이 크다는 점이다. 그리고 그 비용은 개인의 생산성과 경쟁력이라는 형태로, 이미 서서히 현실이 되고 있다.