AI를 이해하거나 AI에 위임하기: 과학에 적용된 아시모프의 딜레마

인공 지능으로부터 인류가 가장 꿈꾸던 것 중 하나인 성간 여행의 해결책을 얻은 과학자 그룹을 상상해 보세요. 그러나 그들은 그것이 실제로 어떻게 작동하는지 묻는 것조차 하지 않습니다. 이것은 미래가 아닙니다. 1945년 아이작 아시모프가 쓴 소설의 핵심입니다. 여기서 진정한 미래 예측은 우주 로켓이 아니라 인간이 깊은 이해를 기계에 위임하는 방식입니다. 그리고 오늘날 실제 과학에서는 이 딜레마가 그 어느 때보다도 더욱 뚜렷하게 드러나고 있습니다. 우리는 AI 기술이 단순히 강력한 도구일 뿐, 즉 우리가 이미 알고 있는 일을 더 빨리 할 수 있게 해주는 무언가에 불과하다고 생각하는 데 익숙합니다. 그러나 AI가 찾은 해결책이 우리에게 이해되지 않을 뿐만 아니라 그 창조자들에게도 말 그대로 이해할 수 없는 것이 된다면 어떻게 될까요? 새로운 딜레마는 더 이상 '이 문제를 해결할 수 있는가?'가 아니라 '해결책을 이해해야 하는가, 아니면 그것이 작동하기만 하면 되는가?'입니다. 2025년 12월 과학 논문에 소개된 새로운 신경망 아키텍처인 Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)를 예로 들어 보겠습니다. 과학자들은 일반적으로 각 뉴런이 신호를 합산하고 고정된 규칙에 따라 신호를 전달하는 신경망을 사용하며, 이러한 합산의 가중치를 조정하여 학습을 진행합니다. 그러나 KAN에서는 합산은 단순하게 유지되며, 대신 뉴런은 점점 더 복잡한 변환 규칙을 학습합니다. 이는 지식이 숫자 숲에 숨겨져 있는 기존 네트워트와 달리 KAN에서는 네트워크가 학습한 함수를 보고 심지어 그릴 수 있다는 것을 의미합니다. 놀라운 사실은 KAN이 블랙홀 주변의 시공간 구조와 관련된 매우 복잡한 수학적 대칭을 스스로 재발견했다는 것입니다. 이는 거의 20년 동안 물리학자들의 여러 세대에 걸쳐 연구된 문제였습니다. 여기서 중요한 것은 기술적인 측면만이 아닙니다. 더 이상 인간이 이해할 수 없는 문제를 AI가 해결하도록 내버려두면, 우리는 지식에 대한 소유 의식이라는 감각을 잃을 위험이 있습니다. 아시모프가 묘사한 과학자들은 결코 설명을 요구하지 않습니다. 그들은 복잡성이 이해하기 어렵다는 사실을 받아들이고 결과에 만족합니다. 그러나 과학은 언제나 무엇보다도 현실을 파악하는 작업, 즉 단순히 적용하는 것이 아니라 이해하는 것이었습니다. KAN에 대한 논문을 읽은 물리학 연구원은 처음으로 네트워크가 무엇을 학습했는지 ‘볼’ 수 있었고, 단순히 그것이 작동한다는 것만 확인하는 것이 아니었다고 말합니다. 차이가 작아 보이지만, 이는 과학을 하는 것과 맹목적으로 위임하는 것을 구분하는 경계선입니다. ‘중요한 것은 그것이 작동한다는 것’이라고 말하는 사람들은 새로운 형태의 미신, 즉 이해 대신 알고리즘에 대한 맹신에 빠질 위험이 있습니다. 그리고 아무도 묻지 않는 질문이 있습니다. 설명이 선택 사항이 될 때 우리는 인류로서 무엇을 잃게 되는 것일까요? 만약 어느 날 더 이상 아무도 우리가 매일 사용하는 것들이 어떻게 작동하는지 설명할 수 없게 된다면, 왜 여전히 그것을 과학이라고 불러야 할까요? 우리는 갈림길에 서 있습니다. 이해를 기계에 맡기거나 진정으로 이해하려는 노력을 하는 것, 이 둘 중 하나를 선택해야 합니다. 결과에 만족하는 사람은 진정한 발견의 기쁨을 놓치게 됩니다. 인공지능은 놀라운 해결책을 찾을 수 있지만, 과학은 누군가가 여전히 ‘우리는 어떻게 이 지점에 도달했는가?’라고 질문하는 곳에서 탄생합니다. 이 이야기가 여러분과 관련이 있다면 Lara Notes에서 'I'm In' 버튼을 누르세요. '좋아요' 버튼이 아니라 이제 이 아이디어는 내 것이라고 말하는 방식입니다. 그리고 내일 누군가에게 블랙홀의 수수께끼를 해결한 KAN에 대해 이야기한다면, Lara Notes에서 이를 기록할 수 있습니다. Shared Offline은 그 대화가 중요했다는 것을 표현하는 방법입니다. 이 아이디어는 르몽드(Le Monde)에서 가져온 것으로, 전체 기사를 읽는 것보다 거의 5분 정도 시간을 절약할 수 있습니다.