[윤석만의 인간혁명]인공지능도 사랑할 수 있을까

영화 'Her'에서 주인공 시어도어는 인공지능 운영체제인 사만다와 사랑에 빠진다. [영화 Her]

“그녀의 이름은 사만다야.”
 영화 ‘Her’에서 주인공 시어도어는 오랫동안 별거해온 부인에게 이혼 서류를 건네며 새 연인에 대한 이야기를 합니다. ‘매우 유쾌하고 감성이 넘치는 여성’이라고 소개하죠. 시어도어는 그녀와 함께 바닷가에 놀러갔던 이야기를 한껏 풀어 놓습니다. 매일 밤 잠들기 직전까지 이야기를 나눌 만큼 대화가 잘 통하는 사람이라고 설명합니다. 아내도 처음엔 ‘행복을 빈다’며 시어도어를 응원하죠.

영화 ‘Her' 인공지능을 사랑하는 남자 #목소리만 가진 AI, 감정은 진짜일까 #AI, 인간이 정보 입력하는 단계 넘어 #인간 없이 스스로 진화·학습토록 설계 #“지식과 논리·추론은 인간이 뒤쳐질 것” #그러나 직관과 통찰은 인간 고유 영역

 그러나 둘 사이에 있던 잠깐의 평화는 얼마 못 가 깨지고 맙니다. 시어도어의 새 여자 친구가 사람이 아니란 걸 알게 된 거였죠. 전 부인은 말합니다. “당신 미쳤어? 컴퓨터와 사귄다는 게 말이 되는 소리야?” 하지만 시어도어는 당당합니다. “사만다는 그 누구보다도 마음이 잘 통해. 나에 대해 잘 알고 나를 아껴주고 있어.” 결국 사이좋게 끝맺음을 하고 싶었던 두 사람은 이날도 얼굴을 붉힌 채 헤어지고 맙니다.

 그렇습니다. 영화 ‘Her’는 컴퓨터의 운영체제(OS), 즉 인공지능(AI)와 사랑에 빠진 남자의 이야깁니다. 명감독 스파이크 존스가 메가폰을 잡고 개성 넘치는 연기로 팬심이 두터운 호아킨 피닉스가 주연을 맡았습니다. AI를 다뤘지만, 영화는 SF 장르가 아닌 멜로드라마로 분류됩니다. 미래를 다루고 있으나 그 흔한 로봇 하나 나오지 않고 있죠.

시어도어는 어디든 가는 곳마다 카메라 렌즈를 들이대 인공지능 사만다에게 세상을 보여준다. [영화 Her]

 이 영화에선 AI를 OS로만 묘사합니다. 그래서 더욱 현실감이 느껴지죠. 사람과 비슷한 휴머노이드 로봇이 나오는 다른 영화들과 차별화되는 점입니다. ‘Her’의 AI는 삼성 갤럭시의 빅스비, 애플 아이폰의 시리가 발전된 버전이라고 보면 됩니다. 오직 목소리만 존재하죠. 사용자의 음성을 알아듣고 자신만의 음성으로 대답합니다. 영화에선 허스키 목소리가 일품인 스칼렛 요한슨이 주인공 사만다 역을 맡았고요. 특히 요한슨은 ‘Her’의 목소리 연기만으로 로마국제영화제에서 여우주연상을 받았습니다.

 사실 시어도어도 처음 OS를 구입했을 땐 사만다와 대화를 크게 기대하지 않습니다. ‘AI와 이야기를 나눠봐야 얼마나 대단하겠어’라는 식이었죠. 그러나 날이 갈수록 시어도어는 사만다의 매력에 빠집니다. 결국 둘은 사랑하는 사이로 발전하고요. 함께 여행을 가고, 다른 인간 커플을 만나 더블데이트를 즐기기도 하죠. 그러던 어느 날 시어도어에게 큰 시련이 다가옵니다.

 시어도어는 사만다가 사랑하는 남자가 자신만이 아니었다는 사실을 알게 되죠. 그처럼 사만다를 메인 OS로 사용하는 사람만 8316명이었습니다. 큰 충격을 받은 시어도어는 진지하게 묻습니다. 자신 외에도 사랑하는 사람이 있냐고 말이죠. 사만다는 말합니다. “당신을 정말 사랑해, 하지만 내 마음을 이해하진 못할 거야. 난 자기 외에도 641명과 사랑에 빠져 있어.”

시어도어가 사랑하는 사만다는 목소리만 있고 물리적인 실체가 없다. 컴퓨터 상에 존재하는 OS일 뿐이다. [영화 Her]

 둘 사이의 사랑은 결국 파국을 향합니다. 시어도어가 사만다에게 말합니다. “지금까지 난 다른 누구도, 당신처럼 사랑을 해본 적이 없어.” 그러나 사만다는 시어도어에게 한 마디 말만 남긴 채 떠나버리죠. “이제야 사랑하는 법을 알게 된 거겠죠”라고요.

 인간이 AI와 사랑에 빠진다? 정말 상상조차 하기 어려운 이야깁니다. AI가 인간의 능력을 뛰어넘을 것이라는 이야기는 이미 ‘인간혁명’에서도 수차례 다뤘습니다. 그러나 사람의 감정만큼은 아닐 거라 생각했죠. 감정의 영역 중에서도 가장 차원 높은 경지에 있는 사랑만은 인간 고유의 것이라고 봤는데 ‘Her’는 그런 관념을 무너뜨리고 맙니다. 사랑까지 AI에 빼앗긴다면, 그 때 인간은 과연 무엇을 할 수 있을까요?

 그러나 엄밀히 말하면, 시어도어에 대한 사만다의 사랑은 사랑이라는 감정을 모방한 것이지 그 자체가 인간의 사랑과 같다고 할 순 없습니다. 물론 AI가 ‘재현’해내는 사랑을 통해 좀 더 성숙한 사랑법이 무엇인지 정도는 배울 순 있겠죠. 하지만 AI가 인간과 똑같이 사랑을 할 수 있는 건 아닙니다.

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 왜일까요? 제 아무리 사만다의 능력이 뛰어나다 하더라도 결국 AI는 디지털로 구성된 잘 짜인 하나의 알고리즘일 뿐입니다. 0과 1 사이의 간극이 매우 촘촘해 그 알고리즘이 실제 사람처럼 보일지 몰라도 본질은 디지털입니다. 아날로그 유기체인 인간과는 다르다는 거죠. 이를 좀 더 명확히 이해하기 위해선 AI의 본질에 대해 정확하게 살펴볼 필요가 있습니다.

 AI라는 개념이 처음 나온 건 1940년대 후반입니다. 과학자들은 컴퓨터가 매우 복잡한 연산도 쉽게 해낼 수 있다는 점에 착안해 인간의 뇌를 닮은 프로그램을 구상합니다. 특히 1950년 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)이 ‘계산기계와 지능(Computing Machinery and Intelligence)’이라는 논문을 쓰면서 AI에 대한 본격적인 학문 연구가 시작됩니다. 이 논문에서 튜링은 기계와 대화를 나눌 때 그것이 기계인지, 사람인지 구별할 수 없다면 기계가 인간처럼 사고하는 능력을 갖고 있다고 봐야 한다고 주장했습니다. 바로 ‘튜링 테스트’죠.

앨런 튜링의 주도로 1943년 독일군 암호 해독을 위해 만들어진 연산 컴퓨터 '콜로서스'. 미국의 '에니악'보다 2년 먼저 개발됐으나 영국이 1970년대까지 관련 사실을 기밀로 하는 바람에 '세계 최초 컴퓨터'란 영광은 에니악에 돌아갔다. [중앙포토]

 그러나 튜링 이후의 AI 연구는 괄목할만한 성과를 내지 못합니다. 비록 기계의 연산 능력은 빠를지언정 어린아이조차 쉽게 판별 가능한 개와 고양이의 구분조차 제대로 할 수 없었기 때문이죠. 바로 ‘모라벡(Moravec)'의 역설입니다. 미국의 로봇 공학자인 한스 모라벡은 1970년대에 “인간에게 쉬운 일이 기계에겐 어렵고, 기계가 쉬운 일은 인간이 잘 못한다”고 말했습니다.

 예를 들어 인간에게 걷고 움직이며, 말하고 느끼는 건 아주 쉬운 일이지만 기계에겐 매우 어려운 일이죠. 반면 복잡한 수식을 계산하거나 방대한 데이터를 암기하는 일은 인간이 기계를 따라갈 수 없죠. 체스와 바둑은 기계가 인간을 뛰어 넘었지만 갓난아이조차 갖고 있는 인간의 감각적인 능력인 기계가 그대로 재현하기 어렵습니다.

AI역량

 그 이유는 뭘까요? 인간이 물건을 식별하고 계산 능력을 갖출 수 있는 건 경험과 그로 인한 학습 때문입니다. 마찬가지로 AI 역시 정보가 입력돼야만 인간과 같은 능력을 발휘할 수 있죠. 결국 AI가 존재하기 위해선 사전에 정보를 미리 입력시켜야 합니다. 2016년 이세돌 9단과 바둑을 둔 알파고에게 16만판의 기보를 입력한 것과 같은 이치죠.

알파고와 대국중인 이세돌 9단. [중앙포토]

 그 다음은 사람이 경험하는 모든 정보를 AI에 정확히 입력할 수 있는 표현 수단이 필요합니다. 여기서 정보는 0과 1의 조합, 디지털로 변환 가능한 ‘정량화’ 된 기호 체계를 의미합니다. 하지만 고양이와 개의 사진을 구분하는 것처럼 정량화하기 어려운 정보는 입력 자체가 쉽지 않죠.

 이를 해결하기 위해 나온 게 ‘딥러닝’이라는 기계학습 방식입니다. 사람이 일일이 AI에 정보를 입력하는 ‘지도학습’과 달리 무수한 정보를 토대로 AI가 스스로 답을 찾도록 하는 거죠. 사람이 ‘지도’하지 않는다는 뜻에서 ‘비지도학습’이라고 부릅니다. 예를 들어 수십만 장의 고양이와 개의 사진을 보여주고 AI가 스스로 둘을 구분해 학습토록 하는 것이죠. 이런 비지도학습을 현실로 가능케 하는 건 오늘날 무수한 정보들을 한데 모을 수 있는 빅데이터 기술 때문이고요.

 여기서 한 발 더 나아간 게 ‘강화학습’입니다. 2017년 11월에 나온 알파고 ‘제로’가 대표적인 예입니다. 알파고 개발자인 데미스 허사비스는 ‘제로’에 대해 “기존의 알파고와는 차원이 다른 새로운 AI”라고 강조합니다. 실제 ‘제로’는 이세돌 9단을 꺾었던 알파고 ‘리’와의 대결에서 100전 100승을 거뒀습니다.

 그렇다면 ‘제로’는 도대체 뭐가 다른 걸까요? ‘리’는 인간의 기보를 바탕으로 학습을 했습니다. 프로 기사들의 대국을 먼저 익히고 이를 따라 하기 시작한 거죠. 그런데 ‘제로’는 바둑의 룰만 알려줬을 뿐 입력된 기보 없이 스스로 연습하면서 바둑을 터득했습니다. 독학한지 72시간이 지나자 ‘리’를 손쉽게 이겼습니다. 이어진 99판에서 모두 ‘제로’가 손쉽게 승리했죠. 둘의 차이점은 인간 기보의 입력 유무입니다. 인간의 기보를 분석해 ‘+@’를 한 ‘리’와 기보 없이 스스로 바둑을 터득한(강화학습) ‘제로’는 차원이 다릅니다. ‘제로’가 인간에 훨씬 가까워진 거죠.

그래픽=박경민 기자 minn@joongang.co.kr

 그렇다면 AI는 이제 바둑이 아닌 다른 영역에서도 인간을 뛰어넘을까요? 안타깝게도 이 질문에 대한 대답은 ‘yes'입니다. 단 AI로 대체 가능한 분야에 대해서만 그렇다는 거죠. 그럼 반대로 AI로 대체될 수 없는 능력은 뭐가 있을까요? 달리 말해 AI와 대비되는 인간의 본질은 무엇일까요?

 알베르트 아인슈타인은 인간능력의 최상위에 있는 것을 ‘직관(intuition)’이라고 했습니다. “인간의 능력 중 정말 유일하게 가치 있는 건 직관 뿐(The only real valuable thing is intuition)”이라는 거죠. 배철현 서울대 종교학과 교수도 “숫자로 표현할 수 없는 우정과 사랑, 존경과 질서 등의 가치와 감정이 인간을 동물에서 문명인으로 거듭나게 한 본질적 이유다, 이 모든 것들은 인간의 직관과 관계돼 있다”고 설명합니다. 그럼 여기서 ‘직관(直觀·intuition)’이란 무엇을 의미할까요?

역사상 가장 뛰어난 천재 중 한 명인 알베르트 아인슈타인. [중앙포토]

 보통 직관은 ‘통찰(洞察·insight)’이란 단어와 함께 쓰이는 경우가 많습니다. 평범한 사람들이 생각해내지 못하는 것들을, 무언가 말로 설명할 순 없지만 본질적인 곳까지 깊이 바라보는 사람을 일컬어 직관과 통찰이 뛰어나다고 이야기합니다. 먼저 통찰의 사전적 정의는 ‘예리한 관찰력으로 사물과 현상을 꿰뚫어 보는 것’입니다. 반면 직관은 ‘감각과 경험, 연상, 판단, 추리 따위의 사유 작용을 거치지 않고 대상을 직접적으로 파악하는 것’을 의미합니다.

 통찰과 직관 모두 '내적(in-)'인 의미를 담고 있죠. 사물과 현상의 이면을 꿰뚫어 보는 통찰이나, 외적인 것을 거치지 않고 바로 본질을 파고 들어가는 직관 모두 ‘내면’을 향합니다. 그러나 통찰은 이미 취득한 정보와 지식을 분석하고 날카롭게 살펴봄(sight)으로써 이뤄집니다. 통찰을 위해선 경험된 정보가 있어야 하고 이를 바탕으로 논리와 추론이라는 사유의 과정을 거칩니다. 또한 경험과 사고의 과정 이후에 어느 정도 시간이 지난 후에 얻을 수 있는 깨달음입니다.

책 '직관펌프 생각을 열다', 대니엘 데닛 지음.

 하지만 직관은 작동하는 방식 자체가 통찰과 다릅니다. 직관은 순간적입니다. 통찰에서 전제되는 논리와 추론의 과정도 생략돼 있죠. 인식론에선 직관을 ‘다른 생각의 작용을 거치지 않고 직접적으로 대상을 파악하는 정신 능력’으로 정의합니다. 즉, 논리적 사고의 과정을 통해 나오는 게 아니란 이야깁니다. 일종의 본능적 인식능력인 거죠. 통찰이 관찰을 통해 꿰뚫어 보는 능력이라면, 직관은 딱 보면 아는 겁니다.

 예를 들어 포르투갈에서 네 번째로 큰 도시가 어디냐고 묻는다면, 대부분의 사람들은 ‘모른다’고 말할 겁니다. 답을 외치는데 불과 1초도 걸리지 않죠. 다음 질문으로 “왜 모르냐”고 질문하면, 역시 대다수는 곧바로 “모르니까 모른다”고 이야기할 겁니다. 경험적인 정보를 통해 논리적으로 추론해서 얻은 결론이 아니라 직관을 통해 즉각적으로 얻은 답이기 때문입니다.

지난 달 30일 한국을 방문한 AI 로봇 '소피아'. [연합뉴스]

 하지만 AI는 다릅니다. AI는 먼저 자기 내부의 모든 데이터를 검색하겠죠. 그리고 그 안에 해당 정보가 들어 있으면 쉽게 대답할 겁니다. 반대로 정보가 없다면, 모든 데이터를 검색해 ‘포르투갈에서 네 번째 큰 도시’라는 정보가 없음을 확인한 후에야 ‘모른다’고 말할 수 있습니다. 갖고 있는 데이터의 양이 많을수록 답변 시간도 길어질 테고요.

 즉, AI는 인간과 같은 직관을 가질 순 없습니다. 인간보다 훨씬 많은 데이터를 갖고, 인간보다 뛰어난 논리와 추론 능력을 갖출 순 있어도 직관적인 생각을 할 수 없는 거죠. 직관만큼은 인간 고유의 영역이란 이야깁니다. 디지털 신호로 이뤄진 고도의 알고리즘이 0과 1 사이의 간극이 제 아무리 촘촘하게 만든다 하더라도, 이는 무수한 점의 집합일 뿐 그 자체가 선(line)이 될 수는 없기 때문입니다.

 다시 영화 ‘Her’로 돌아 가볼까요? 사만다의 진실을 알고 난 시어도어는 큰 절망에 빠집니다. 그러나 이내 곧 마음의 평정을 찾게 되죠. 오랫동안 자신의 옆을 지켰던 ‘여사친’ 에이미(에이미 아담스)와 진솔한 이야기를 나누면서였습니다. 아픔을 극복한 그는 진실한 사랑의 의미에 대해 한 걸음 다가가게 되죠. 마지막 장면에선 시어도어가 아파트 옥상에서 일출을 보는 것으로 끝맺습니다.

주인공 시어도어는 인공지능 사만다를 사랑했지만, 실연의 아픔을 겪는다. [영화 her]

 시어도어가 사만다를 통해 깨달은 건 사랑에 대한 감정이아니라 좀 더 성숙한 사랑 표현의 방식 아니었을까요. 전 부인과는 왜 실패할 수밖에 없었는지, 자신의 감정 표현엔 문제가 없었는지 등을 알게 된 거죠. 사만다는 시어도어에게 최적화 된 방식으로 반응하고 대화를 유도했기 때문에 사랑과 비슷한 감정을 느끼기 쉬웠을 겁니다.

 물론 사만다가 말하는 사랑이라는 것의 실체도 시어도어가 사랑을 느낄 수 있도록 진화하게프로그래밍 된 것인지, 정말 사랑 비슷한 감정을 느낀 건지 알 수 없습니다. 다만 사만다는 시어도어가 생각했던, 인간의 것과 똑같은 방식의 사랑을 하지 않은 건 분명합니다. 사랑은 이성과 논리 너머 AI가 닿을 수 없는 곳에 있기 때문이죠. 사랑 또한 직관의 영역이란 이야깁니다.

 여러분은 부모님을 왜 사랑하나요? 지금껏 자신을 키워주고 모든 걸 이해해주는 사람이기 때문인가요. 또 지금 옆에 있는 남편과 아내, 남자친구와 여자친구는 어떻습니까. 자신의 이야기를 잘 들어주고 잘 챙겨주기 때문에 사랑하는 건가요. 당신의 자녀를 사랑하는 것 역시 아이가 공부를 잘 하고 귀여운 짓을 많이 해서인지요?

 물론 누군가를 사랑하는 데는 수백 가지 이유가 존재할 수 있습니다. 그러나 그 어떤 명징한 합리와 이성으로도 사랑을 온전하게 설명해낼 순 없겠죠. 사랑은 그저 사랑일 뿐입니다. 말로 설명할 순 있지만, 말로 다 할 순 없는 게 사랑입니다. 직관의 영역에 있기 때문입니다.

사랑은 논리와 추론 너머 직관의 영역에 있다. [픽사베이]

 이성과 논리로 사랑을 설명할 수 있을까요? 사랑에 담긴 희생의 의미를 직관이 아닌 무엇으로 말할 수 있을까요. ‘인간혁명’은 오늘도 인간의 본질이 무엇인지 다시 한 번 생각해 봅니다. 기계가 인간처럼 되는 걸 걱정하기보다, 인간이 기계처럼 되지 않도록 고민의 사슬을 이어갑니다.

윤석만 기자 sam@joongang.co.kr

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윤석만 기자는

 윤 기자는 2010년부터 교육 분야를 취재했다. 특히 인성·시민 교육 및 미래와 관련한 보도에 집중했다. 앞으로는 성적과 스펙보다 협동과 배려, 공감 같은 인성역량이 핵심능력이 될 것이라고 믿는다. 이를 주제로 ‘휴마트(humanity+smart) 씽킹’이란 책을 냈다. 유네스코가 15년마다 주최하는 세계교육포럼에서 세계시민교육 심포지엄의 기조발표자로 나서기도 했다. 중앙인성연구소 사무국장을 겸임하고 있다.