AI 인문학 시리즈 4부: AI 의 전환점

4부. 전환점

— 알파고에서 챗GPT까지, 무엇이 달라졌을까

앞선 글들에서 AI의 기본 개념을 간단히 짚어봤다면, 이번 글에서는 알파고에서 챗GPT까지, 우리 인식에 큰 전환점을 만든 두 가지 사건을 이어서 살펴보려 합니다.

요즘은 “AI가 쓴 글”, “AI가 만든 그림” 같은 말이 더 이상 낯설지 않습니다.
하지만 이 변화는 어느 날 갑자기 시작된 것이 아니라, 많은 사람이 충격을 받았던 한 번의 사건으로부터 본격적으로 시작됐습니다.

바로 2016년, 알파고와 이세돌의 대국입니다.

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알파고가 처음 보여준 충격

그 대결은 단순한 이벤트를 넘어, 많은 사람에게 이렇게 다가왔습니다.

“기계가 인간만의 영역을 넘어서기 시작했다.”

바둑은 오랫동안 이렇게 여겨져 왔습니다.

• 단순 계산이 아니라
• 수많은 기보와 경험에서 나오는 감각과 직관의 싸움

그런데 그런 바둑에서,
세계 정상급 기사 이세돌이 인공지능 알파고에게 패하는 장면을 전 세계가 지켜보게 되었습니다.

당시 사람들의 머릿속에는 이런 생각들이 떠올랐습니다.

• “이제 인간은 기계에게 밀리는 건가?”
• “AI가 진짜 우리보다 똑똑해진 걸까?”

하지만 이 지점에서, 한 가지를 정확하게 짚고 넘어갈 필요가 있습니다.

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사실, 알파고는 ‘한 과목 천재’였다

알파고는 분명 놀라운 인공지능이었습니다.
다만 그 능력이 쓰일 수 있는 영역은 오직 하나, 바둑뿐이었습니다.

• 바둑판 위에서는 인간 최고수를 이길 만큼 강했지만
• 바둑판 밖으로 나오면 할 수 있는 일이 거의 없었습니다.

예를 들어, 알파고에게

• “오늘 날씨 어때?”라고 물어도 못 알아듣고
• “이 글을 조금 더 부드럽게 고쳐 줘”라고 부탁해도 전혀 반응할 수 없습니다.

그냥 “바둑”이라는 한 과목에만 극도로 특화된 천재 특기생이었던 셈입니다.
이런 인공지능을 보통 **좁은 인공지능(Narrow AI)**이라고 부릅니다.

• 특정 문제에는 엄청나게 강하지만
• 세상 전반을 이해하거나, 다른 종류의 일을 처리하는 능력은 없습니다.

그래서 알파고의 등장은
“기계가 인간을 이길 수 있다”는 가능성을 보여준 상징적인 사건이었지만,
당장 우리의 일상 전체를 뒤흔들지는 않았습니다.

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챗GPT는 다른 종류의 낯섦이었다

그 후 몇 년이 지나, 사람들은 또 하나의 인공지능을 만나게 됩니다.
바로 **챗GPT(ChatGPT)**입니다.

이번에는 느낌이 확실히 달랐습니다.
사람들이 남긴 반응만 봐도 차이가 드러납니다.

• “얘랑은 대화가 된다.”
• “내가 쓴 글을 고쳐주고, 새 글도 써 준다.”
• “질문을 이해하고 정리해서 알려준다.”

예를 들어, 챗GPT에게 이렇게 말해볼 수 있습니다.

• “초등학생도 이해할 수 있게 빅뱅 이론 설명해 줘.”
• “면접 자기소개 멘트 좀 자연스럽게 다듬어 줘.”
• “블로그 글 제목 5개만 뽑아줘.”

이렇게 말을 걸면,
챗GPT는 마치 사람처럼 문장을 만들어서 대답해 줍니다.

그래서 사람들은 챗GPT를 보며 이렇게 느끼게 됩니다.

“이건 어떤 한 가지 기술이 아니라, 사람의 말을 전반적으로 다루는 도구 같다.”

알파고가 “바둑”이라는 좁은 세계의 천재였다면,
챗GPT는 “언어”라는 넓은 세계 전체를 다루는 범용 비서에 더 가깝게 느껴집니다.

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검색과 ‘생성’은 완전히 다른 일이다

이 차이를 이해하려면,
우리가 이미 익숙한 검색 엔진과 챗GPT 같은 생성형 AI를 비교해 보면 좋습니다.

1) 검색은 “찾아서 보여주는” 도구

검색 엔진은 대략 이런 식으로 작동합니다.

• 내가 키워드를 입력하면
• 관련된 웹페이지와 문서를 찾아서 목록으로 보여줍니다.

예를 들어,

• “파리 여행 코스”라고 검색하면
  • 여러 블로그, 여행사 페이지, 후기 글들이 쭉 나열됩니다.

이때 검색의 역할은
“어디에 어떤 정보가 있는지 주소를 알려주는 것”에 가깝습니다.

2) 생성형 AI는 “새 글을 써 주는” 도구

반면, 챗GPT 같은 생성형 AI는 접근 방식이 다릅니다.

• 사용자의 질문을 문장 단위로 이해하려고 시도하고
• 미리 학습해 둔 방대한 언어 패턴을 이용해
• 직접 새로운 문장을 만들어냅니다.

예를 들어, 챗GPT에게

• “3박 4일 파리 여행 코스 짜줘. 예산은 중간 정도, 너무 빡빡하지 않게.”
  라고 말하면,

단순히 링크를 나열하는 것이 아니라,

• 1일차, 2일차, 3일차, 4일차 일정
• 이동 동선
• 식당, 관광지 추천까지

하나의 글처럼 정리된 답을 줍니다.

그래서 생성형 AI와 대화할 때 우리는,
링크를 고르는 것이 아니라 사람과 대화하듯 “대답 자체”를 받게 됩니다.

이 지점에서 사람들은
“이제 AI가 정말 말귀를 알아듣는 것 같다.”
“뭔가 같이 생각해 주는 것 같다.”

이렇게 느끼게 됩니다.

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하지만, 챗GPT도 다 아는 것은 아니다

여기서 정말 중요한 사실이 하나 있습니다.

챗GPT는 말을 자연스럽게 만드는 데 매우 능숙한 AI입니다.
그렇다고 해서, 그 말이 항상 정확한 사실이라는 뜻은 아닙니다.

실제로 챗GPT는

• 스스로 “이게 맞는 정보인지”를 검증하지 못합니다.
• 출처가 믿을 만한지, 직접 평가할 수 없습니다.
• 때로는 그럴듯하지만 틀린 내용을 아주 자연스럽게 말하기도 합니다.

이 현상을 인공지능에서는 **‘환각(hallucination)’**이라고 부릅니다.

예를 들어,

• 존재하지 않는 책 제목을 지어낸다든지,
• 어떤 사람의 이력을 실제와 다르게 말한다든지,
• 없는 법 조항이나 규정을 실제인 것처럼 설명하는 경우도 있습니다.

문제는, 이때조차 말투가 상당히 확신에 차 있어서,
모르는 사람이 듣기에는 “아, 그런가 보다.” 하고 믿어버리기 쉽다는 점입니다.

그래서 챗GPT를 포함한 생성형 AI를 사용할 때는 몇 가지 원칙이 필요합니다.

• 중요한 정보(법률, 의학, 계약, 재정 등)는
  항상 다른 자료로 다시 확인할 것.
• 모르는 내용을 들었을 때는
  “정말 그럴까?” 하고 한 번 더 의심해 볼 것.
• AI의 답을 “초안을 도와주는 도구” 정도로 보고,
  최종 결정은 반드시 사람이 직접 내릴 것.

AI를 두려워할 필요까지는 없지만,
맹신하게 되면 다른 종류의 위험이 생길 수 있습니다.

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오늘 이야기의 핵심 한 줄 정리

지금까지의 내용을 한 줄로 정리하면 이렇게 말할 수 있습니다.

알파고는 한 가지(바둑)에 특화된 AI였고,
챗GPT는 사람의 말을 전반적으로 다루는 범용 도구에 가깝다.

그래서 알파고의 등장은

• “기계가 인간의 능력을 넘을 수도 있다”는 가능성을 보여준 상징적인 사건이었다면,

챗GPT의 등장은

• “AI가 우리의 글쓰기, 공부, 업무, 대화 속에 실제로 들어오기 시작했다”는 생활 속 변화에 가깝습니다.

이제 AI는

• 이메일 초안 작성,
• 보고서 뼈대 만들기,
• 블로그 글 초안 잡기,
• 공부할 내용 정리하기,

같은 일상적인 작업에서 함께 쓰는 하나의 도구가 되어 가고 있습니다.

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다음 글 예고

다음 글에서는, 이렇게 강력해진 AI 시대에
사람에게 오히려 더 중요해지는 능력이 무엇인지 함께 생각해 보려 합니다.

• 어떤 사람은 AI 덕분에 더 성장하고
• 어떤 사람은 AI 때문에 더 막막해질까요?

“AI 시대, 우리는 무엇을 더 키워야 할까?”라는 질문을 가지고, 다음 글에서 이어가 보겠습니다.