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03. AI 리터러시, AI는 생각하지 않는다, 행동할 뿐이다

2026년 10월 30일조회 3

이 글은 《AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시》에서 발췌했습니다.

AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시

AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시

ISBN 9791124516652지은이 이제현₩22,000
교보문고예스24알라딘

03 AI 리터러시, AI는 생각하지 않는다, 행동할 뿐이다

인간은 만물의 영장인가?

어려서 자주 듣던 말 중에 "인간은 만물의 영장이다"라는 표현이 있다. 이때 영장은 만물 가운데 으뜸이라는 뜻이다. 위 말의 원문은 “man is the lord of all creation”. 즉, 인간이 모든 피조물의 주인이라는 뜻이다. 다른 동물이 가지고 있지 않은 지적인 능력을 바탕으로 세상을 다스릴 권리를 받았다는 종교적인 의미가 담겨 있다.

이처럼 인류는 지능을 인간만의 것으로 여겨왔다. 도구를 만들고, 추상적으로 사고하고, 새로운 것을 창조하는 힘은 사람에게만 있다고 믿었다. 그러나 20세기에 들어 이 믿음이 흔들리기 시작했다. 균열은 1960년 아프리카 탄자니아 곰베에서 시작되었다. 침팬지를 관찰하던 제인 구달이 한 침팬지가 나뭇가지를 골라 잔가지를 다듬은 뒤 흰개미집에 밀어 넣어 흰개미를 낚아 먹는 광경을 목격한 것이다. 재료를 목적에 맞게 다듬어 도구를 만들고 활용하는 현장이었다. 당시 도구를 만들어 사용한다는 것은 인간을 동물과 구별해주는 중요한 특징이었다. 구달을 곰베로 보낸 인류학자 루이스 리키는 이 사건에 대해 이렇게 말했다.

"이제 우리는 도구를 재정의하거나, 인간을 재정의하거나, 침팬지를 인간으로 받아들여야 한다."

당시의 사람들은 침팬지를 비롯한 영장류에게 '도구를 사용할 줄 아는 동물'의 지위를 부여했다. 도구를 인간의 전유물에서 내려놓으면서도, 도구를 사용한다는 사실에는 특별함이 담겨 있었다.

그런데 2002년 더 놀라운 사실이 관찰됐다. 옥스퍼드 연구팀이 뉴칼레도니아의 까마귀, 베티를 관찰했다. 베티는 곧은 철사를 스스로 구부려 갈고리를 만들더니 통 속 먹이를 꺼내 먹었다. 사람이 준 도구를 사용한 것이 아니라 스스로 새로운 도구를 창안한 것이다. 도구의 사용 능력과 더불어 창의성을 인간의 전유물이 아니라고 인정할 수밖에 없었다. 후속 연구에서 이 까마귀들은 미래에 어떤 도구를 쓸지 미리 계획하고, 눈에 보이지 않는 도구의 위치를 기억하며, 여러 단계를 거치는 문제까지 풀어냈다.

인간보다 하등하다고 여겨온 생물들로부터 인간의 존엄성을 지켜주는 지능의 장벽이 생각보다 높지 않다는 것이 드러나고 있었지만 그래도 커다란 보루가 남아 있었다. 바로 체스, 바둑, 그림, 수학처럼 추상적 이해와 논리적 추론이 필요한 영역이다. 1997년 체스 챔피언 카스파로프가 딥블루라는 인공지능에게 자리를 내주었을 때만 하더라도 모든 경우를 다 계산해서 최적의 답을 내는 일종의 부정행위라는 인식이 있었다. 모든 경우의 수를 시뮬레이션하는 전수 탐색exhaustive search 방식은 아니었지만 여전히 대규모 후보를 계산하는 방식을 기반으로 했기 때문에, 인간의 창의성은 절대 못 따라온다는 해석이 있었다. 경우의 수가 유한한 체스와 달리 경우의 수가 천문학적인 수치인 바둑에서는 절대로 컴퓨터가 인간을 이길 수 없다 여겨졌다.

모두가 알다시피 2016년, 그런 믿음은 깨졌다. 이세돌 9단은 알파고에게 1:4로 무릎을 꿇었다. 이제 AI는 막힘없이 답하며 창의력이 필요한 소설까지 그럴듯하게 쓴다. 미술, 음악, 심지어 수십 년간 해결되지 않던 수학 난제들까지, 인간의 성역이 잇따라 AI에게 무너졌다.

AI를 개발한 과학자들은 무심하게 기술을 설명했지만 인문학계에서는 "인간은 무엇인가", "창의성은 무엇인가"라는 질문을 제기한다. 이세돌은 "이세돌이 진 것이지 인간이 진 것은 아니다"라는 말을 남겼지만 그의 1승은 AI에게 거둔 인류의 마지막 승리가 되었다. 10년 뒤 신진서 9단이 바둑 AI 카타고를 상대로 2승 1패를 기록했다. 오랜만의 승리에 언론은 환호했지만 신진서 9단은 '두 점이라는 핸디캡 덕분에 버틸 수 있었다'며 승리라는 표현을 자제했다. 다시 생각해보자. 인간의 사고력과 창의력은 인간의 전유물이 아니게 된 것일까? 적어도 이제는 연산 능력과 창의력 역시 하나의 기술에 불과하다는 인식이 퍼지고 있다.

AI는 생각하지 않는다. 행동할 뿐이다

많은 이들이 AI를 지식의 보고 내지 지성을 초월한 존재로 여기고 있지만, 적어도 현재 인류가 만들고 발전시키려는 AI는 생각하지 않는다. 다만 행동할 뿐이다. 이 소식에 실망을 할 이들도 있겠지만 오히려 안심해도 된다는 소식이다. AI가 생각하지 않는다는 것은 생각이 여전히 우리 몫이라는 뜻이기 때문이다. 만약 AI가 정말로 생각할 수 있는 존재라면 스스로 목표를 세울 수 있어야 한다. 최근 AI들은 논리 추론 능력이 발달해서 인간이 부여한 목표를 달성할 수 있도록 여러 단계의 작은 목표로 나누기도 하고, 명시적으로 제시되지 않았지만 문제 해결에 필요한 중간 단계, 검증 단계를 스스로 설정하기도 한다. 그렇지만 아무것도 없는 백지상태에서 문제를 정의하는 것은 아직 쉽지 않다. 문제투성이인 이 세상에서 문제 하나를 특정하려면 다른 일보다 이 문제가 시급하다는 결정이 필요하고, 결정은 편향된 가치관에서 온다.

편향은 정당의 모습에서 쉽게 확인할 수 있다. 정당은 저마다 다른 관점에서 제한된 예산을 다른 곳에 사용해야 한다고 주장한다. 예를 들어 대도시 주변의 녹지를 유지하자는 쪽과 아파트를 지어 주택을 공급하자는 쪽이 있다면, 그들이 생각하는 우선순위가 다른 것이고 이것이 바로 편향된 가치관이다. 편향이라 표현하니 나쁜 것처럼 들린다면 시대정신이라는 말을 사용할 수도 있다. 시대별로 우선 해결할 문제가 있다는 의미다. 그러나 앞서 살펴보았듯 AI는 생각하지 않는다. 생각할 수 없기에 의지가 없고, 의지가 없기에 스스로 목표를 세우지 않는다. 조종석이 비어 있는 복잡한 기계 장치와 같으며 그 빈자리를 채우는 것이 사람이다. AI라는 강력한 엔진의 운전대는 생각하는 인류가 여전히 쥐고 있다.

이 시점에서 생성 AI의 대명사와도 같은 챗GPT를 다시 돌이켜보자. 챗GPT는 챗봇이 아니다. 채팅창은 사람과 말로 소통하기 위한 껍데기일 뿐이고, 그 안에 들어 있는 것은 머리 좋은 친구가 아니라 무지막지한 실행 능력을 갖춘 요원이다. 채팅만으로는 그 힘을 느끼기 쉽지 않지만 팔다리가 달리면 제대로 느낄 수 있다. 언어 모델에 인터넷이 붙으면 실시간으로 정보를 검색해서 활용할 수 있고, 여기에 권한이 붙으면 사용자의 파일을 열어 읽고 쓸 수 있으며, 동료 AI들이 모여서 인간처럼 조직을 만들 수 있다. 기계로 된 몸뚱이가 붙으면 로봇이 된다. 대다수의 사람이 AI를 챗봇이라는 이름으로 부르며 감정을 풀어놓는 똑똑한 말상대로 여기는 동안 일각에서는 AI들의 손발을 만들고 있다.

일상에서 매일 겪는 일로 옮겨보면 더 와닿을 것 같다. AI에게 맛집을 물어보면, 일차적으로 학습된 데이터에 기반해 답을 한다. 거듭 강조하지만 데이터를 찾아 답을 하는 것이 아니라 확률적으로 문장을 지어내는 것이라 환각이 끼어들 확률이 적지 않다. 여기에 웹 검색 기능까지 붙이면 정보를 실시간으로 검색해 맛집을 찾고, 내 일정표에 접근할 권한을 주면 빈 시간을 확인하여 예약을 하고 신규 일정을 기입할 수 있다. AI가 자율주행차에 탑재되어 있다면 내 일정에 맞추어 데리러 와서 약속 장소로 데려다줄 수도 있다.

이렇게 단계별로 AI가 강해지는 것은 지능이 높아지기 때문이라고 생각하기 쉽다. 다시 말하지만 AI는 생각하지 않는다, 행동할 뿐이다. 따라서 지능이 없다. 지능이 아니라 실행 능력이 증대된 것이다. 인간의 지능에 대응되는 추론 능력이 좋아져도 AI의 역량은 강해지지만, 정보를 수집하는 기능과 행동을 실행하는 기능까지 발전하지 않으면 체감하는 바는 적다. 최근 어떤 AI든 플러그인, 커넥터, MCP, A2A를 통해 눈과 귀, 팔다리를 함께 늘려가고 있는 이유가 바로 여기에 있다.

일각에서는 오늘날의 AI가 의식을 가지고 있으며, 우리가 이들을 인공생명체로 대해야 한다는 주장이 나온다. 흥미로운 주장이지만 우리는 의식이 무엇인지조차 아직 명확하게 정의하지 못하고 있다. 뇌세포가 302개뿐인 예쁜꼬마선충이라는 작은 벌레가 있다. 과학자들은 예쁜꼬마선충 뇌세포의 모든 연결을 파악했다. 그리고 이 연결을 통째로 복사해 로봇에 옮겼다. 그랬더니 무슨 일이 벌어졌을까? 아무도 명령하지 않았는데 스스로 장애물을 피하고 자극에 반응했다. 뇌세포 사이의 연결만 베껴 무생물인 로봇에 넣었을 뿐인데 마치 살아 있는 생물처럼 행동하는 것이다. 최근에는 AI의 도움으로 훨씬 복잡한 초파리의 뇌세포 연결을 파악할 수 있었다. 가상공간에서 이 구조를 재현했더니 실세계의 초파리와 똑같이 날고 앉았다. 여기에 의식이 있다고 할 수 있을까? 그렇다면, 또는 그렇지 않다면 의식은 대체 언제 어디에서 어떨 때 생길까? 뇌세포가 많으면 되는 걸까? 또는 특정 방식으로 연결되면 되는 걸까? 이것조차 아직 답이 없는 마당에 AI에게 의식이 있다 없다 단정하는 것은 너무 이르다.

확실한 건 하나다. AI가 안에서 무엇을 하든, 그 결과의 방향과 의미를 판단하는 일은 사람의 몫이다. AI의 정체는 의식도 인격도 아니다. 이해 없이 결과를 만드는 실행 능력이다.

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저자 소개

이제현

이제현

이제현 박사

서울대학교에서 재료공학 박사학위를, 빈 공과대학교에서 고체물리학 박사학위를 취득했다. 삼성전자 종합기술원과 반도체연구소에서 반도체 소재와 공정을 연구하며 AI가 연구 현장에 도입되는 과정을 경험했다. 이후 한국에너지기술연구원에서 재생에너지 연구와 조직내 AI 문화 확산을 주도했고, 현재 한국과학기술연구원에서 연구 현장의 AI 전환을 이끄는 한편, 데이터를 기반으로 과학기술 정책의 의사결정을 지원하고 있다. 복잡한 기술과 수식을 직관적인 시각 언어로 번역하고, 그 과정에서 얻은 지식을 사람들과 나누는 일을 즐긴다.

저서 : 

__ 《AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시》(2026, 골든래빗) 저

__ 《데이터 과학자 원칙》(2023, 골든래빗) 공저

수상 이력 :

__ '26 과학기술부총리 / 과학기술정책유공 표창

__ '24 국가과학기술연구회 연구지원(과학커뮤니케이터) 우수상

__ '22, '23 국가과학기술연구회 업무혁신 대상(2회)

__ '19 국토교통부장관상

__ '16 삼성전자 미래창조상

SNS :

tech.jehyunlee.dev

facebook.com/jehyun.lee.9615

📚《AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시》 자주 묻는 질문

Q.AI가 인간처럼 생각하고 판단하는 날이 정말 올까요? AI의 한계가 궁금합니다.

많은 사람들이 ChatGPT나 생성형 AI를 보며 AI가 스스로 '생각'을 한다고 오해하곤 합니다. 하지만 AI의 본질은 원리를 깨우치는 '지능'이 아닙니다. AI는 인간이 준 지시를 바탕으로 학습된 통계적 패턴에 따라 가장 확률이 높은 답을 빠르게 계산하여 출력하는 '실행 장치'에 불과합니다. 즉, AI는 생각하지 않으며 단지 무섭도록 빠르게 행동할 뿐입니다. 진짜 문제는 우리가 AI의 편리함에 취해 판단과 사고 과정을 통째로 넘겨버리는 '생각의 외주화'에 빠지는 것입니다. AI는 인간의 사고력을 몇 배로 증폭해 주는 '증폭기'일 때 가장 가치 있습니다. AI 시대에 도태되지 않으려면 AI의 작동 한계를 명확히 인지하고, 인간 고유의 비판적 사고력을 지켜내야 합니다. KIST AIX전략실장 이제현 박사의 저서 《AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시》를 통해 AI의 진짜 원리를 이해하고, 이를 무기로 만드는 통찰을 얻어보세요.

Q.AI를 업무나 공부에 백분 활용하고 싶은데, 가장 먼저 키워야 할 역량은 무엇인가요?

AI를 남들보다 100% 더 잘 쓰기 위해 필요한 핵심 역량은 기술적인 코딩 능력이 아니라, 바로 'AI 리터러시(문해력)'입니다. AI 리터러시란 단순히 질문 창에 프롬프트를 입력하는 기술을 넘어, AI가 왜 이런 답변을 내놓았는지 그 원리를 이해하고 의심할 줄 아는 능력을 뜻합니다. AI가 제시한 결과물에서 오류를 잡아내고, 올바른 방향으로 질문을 다시 던지며, 최종 답을 검증하는 '본체의 능력'이 살아있어야만 AI를 진짜 나의 강력한 도구로 삼을 수 있습니다. 무조건적인 믿음 대신 합리적인 의심과 질문을 던질 때 AI는 비로소 단순한 유행을 넘어 최고의 비즈니스 파트너가 됩니다. AI 공존 시대에 꼭 필요한 진짜 문해력을 기르고 싶다면, 데이터 과학자의 실천적 지혜가 담긴 《AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시》를 강력히 추천합니다.

Q.데이터 과학자가 말하는 '생각의 외주화'란 무엇이며 왜 위험한가요?

'생각의 외주화'란 복잡한 문제 해결이나 의사결정 과정을 고민하지 않고, AI가 내놓은 그럴듯한 답변을 비판 없이 그대로 수용하는 현상을 말합니다. AI는 통계적 패턴에 따라 그럴듯한 오답을 만들어내는 '환각(Hallucination)' 현상을 자주 일으킵니다. 만약 우리가 스스로 생각하는 근육을 쓰지 않고 판단을 AI에게 통째로 넘겨버린다면, AI가 만든 오류를 걸러내지 못해 치명적인 실수를 범하게 됩니다. AI는 방향을 정해주고 질문을 던지는 인간의 통제 안에서만 안전하게 작동합니다. 스스로 주도권을 쥐고 생각하는 힘을 잃지 않는 것만이 AI 시대에 대체되지 않는 유일한 방법입니다. AI 작동 메커니즘을 명확히 이해하고 주도적인 협업 방식을 배우고 싶다면 《AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시》에서 그 해답을 찾아보시기 바랍니다.

Q.비전공자인데 AI의 작동 원리를 쉽게 배울 수 있는 책이 있을까요?

시중의 많은 AI 책들이 너무 복잡한 수학 공식이나 개발 코딩 위주로 설명되어 있어 비전공자가 접근하기 어려운 것이 사실입니다. 하지만 AI를 잘 쓰기 위해 우리에게 필요한 것은 개발자 수준의 코딩 지식이 아니라, AI가 어떤 논리로 데이터를 처리하고 출력하는지 이해하는 '문해력'입니다. 복잡한 수식 없이도 데이터 과학자의 시선에서 AI의 본질을 쉽고 명확하게 설명해 주는 책을 읽는 것이 좋습니다. AI는 똑똑한 지능이 아니라 통계적 패턴 실행기라는 점을 명확히 인지하는 것부터 시작해야 합니다. KIST 현직 AIX전략실장이 쓴 《AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시》는 비전공자도 AI의 작동 원리를 쉽게 이해하고, 실무에서 AI를 믿음직한 동료로 통제하며 부릴 수 있는 실천적 가이드를 제공합니다.

Q.AI가 일자리를 대체하는 시대에 제 커리어를 지키기 위해 무엇을 준비해야 할까요?

AI가 인간의 일자리를 빼앗을 것이라는 불안감이 크지만, 정확히는 'AI를 사용하는 사람'이 'AI를 쓰지 못하는 사람'을 대체하게 될 것입니다. 이때 중요한 것은 단순히 AI 툴을 다루는 매뉴얼적 지식이 아닙니다. 질문을 던지고, 돌아온 답을 검증하고, 이를 조합해 가치를 만들어내는 기획력과 비판적 사고력이 핵심입니다. AI는 인간의 사고를 몇 배로 확장해 주는 증폭기이므로, 기본기인 '본체의 능력'이 뛰어날수록 AI 시너지 효과는 극대화됩니다. 기술에 압도당해 끌려다니지 않고 주도적으로 AI를 부리는 리더가 되어야 커리어를 견고히 지킬 수 있습니다. AI 시대의 생존 전략과 실천적 방향성을 얻고 싶다면, 데이터 과학자의 날카로운 조언이 담긴 《AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시》를 꼭 읽어보세요.

Q.AI 프롬프트 작성을 잘하고 싶은데, 프롬프트 엔지니어링 기술만 배우면 될까요?

질문(프롬프트)을 잘 던지는 것은 매우 중요하지만, 단순히 유행하는 프롬프트 템플릿 몇 개를 외워서 적용하는 것에는 한계가 있습니다. 진정한 프롬프트 경쟁력은 질문 대상인 AI가 질문을 어떻게 해석하고 처리하는지 '원리'를 아는 데서 출발합니다. 통계적 맥락을 이해하고 적절한 제약 조건을 설정할 수 있을 때 비로소 최상의 답변을 이끌어낼 수 있습니다. 또한 AI가 내놓은 결과물이 맞는지 틀린지 검증하는 '질문자 자신의 내공'이 뒷받침되어야 합니다. 기술적 스킬을 넘어 AI의 실행 메커니즘을 꿰뚫어 보고 다룰 줄 아는 본질적인 체력을 길러야 합니다. AI와 협업하는 진짜 문해력을 가르쳐주는 책 《AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시》를 통해 프롬프트를 지배하는 진짜 능력을 키워보세요.

Q.데이터 분석이나 AI 모델을 다룰 때 왜 통계적 사고가 중요한가요?

현재 유행하는 딥러닝과 생성형 AI의 밑바탕은 결국 방대한 데이터의 '통계적 확률'입니다. AI는 우리가 생각하는 것처럼 논리적인 인과관계를 스스로 판단해 답을 내리는 것이 아니라, 데이터 내의 통계적 패턴을 연결하여 결과를 출력합니다. 따라서 통계적 사고를 하지 못하면 AI가 내놓은 그럴듯한 거짓말(환각 현상)이나 편향된 데이터 분석 결과를 그대로 믿는 실수를 범하게 됩니다. AI 분석 도구를 유용하게 다루기 위해서는 데이터의 분포와 확률적 작동 방식을 이해하는 문해력이 필수적입니다. AI의 통계적 속성을 올바르게 인지하고 데이터 기반의 의사결정을 똑똑하게 내리고 싶다면, 현직 데이터 과학자의 날카로운 분석이 돋보이는 《AI는 생각하지 않는다, AI 리터러시》를 추천합니다.