이세돌 기조연설 정리: 알파고 대국이 남긴 교훈과 AI 시대에 벌어지는 격차

핵심 메시지

• 패배 자체보다 충격적이었던 것은 AI의 수가 더 자연스럽고 창의적으로 느껴졌다는 사실이었다.
• 알파고가 둔 수는 인간이 "두지 말라"고 배워 온 수였고, 이는 인간의 고정관념을 보여주는 사례다.
• AI 보급으로 실력이 평준화될 것이라는 예상과 달리 상위권과의 격차는 오히려 더 벌어졌다.
• 룰이 명확하고 범위가 한정된 상황에서 AI는 매우 강하며, 방향 제시와 마무리는 사람의 몫이다.
• 창의적 질문 → 주도적 판단 → 소통으로 이어지는 순환을 반복하는 사람과 그렇지 않은 사람의 차이가 가속적으로 벌어진다.

쉽게 이해하기

이세돌 특임교수는 여섯 살에 아버지의 권유로 바둑을 시작해 2019년 은퇴할 때까지 30년 넘게 바둑을 뒀습니다. 그는 바둑을 마인드 스포츠나 보드게임이 아니라 둘이 함께 만들어 가는 작품, 예술로 배웠다고 말합니다. 2016년 알파고 대국 제안을 받았을 때도 이를 승부가 아니라 하나의 이벤트로 여겼고, 그래서 준비가 미흡했다고 돌아봅니다.

대국 다섯 달 전에 본 알파고의 기보는 자신과 겨루기에 부족해 보였습니다. 그는 이 판단이 결정적 실수였다고 말합니다. 중요한 것은 그 시점의 실력이 아니라 다섯 달 뒤에 어디까지 올라올 수 있느냐였기 때문입니다. 그는 같은 실수를 사회 전체가 반복했다고 봅니다. 대화형 AI가 처음 세상에 선보였을 때 사람들은 "깡통"이라며 무시했지만, 데이터와 반도체가 쌓이자 상황이 달라졌다는 것입니다.

1국은 스스로 무너졌다고 생각했지만 2국 이후 시각이 완전히 바뀌었습니다. 평소대로 최선을 다해 뒀는데도 손쓸 새 없이 밀렸고, 무엇보다 어디서 어떻게 잘못돼 패배에 이르렀는지를 끝내 찾지 못했습니다. 동료 기사들과 오래 복기했지만 마찬가지였습니다. 사람과의 대국에서는 있을 수 없는 일이었고, 바둑계 전체가 관점을 바꾸는 계기가 됐습니다.

3국에서는 알파고의 연산 능력을 피하려 극초반 승부를 걸었지만 잘못된 작전이었습니다. 돌이 적을수록 사람은 수읽기 대신 감각에 의존해야 하는데, 그것은 감각과 데이터의 싸움이 되고 결과는 데이터의 압승이었습니다. 4국에서 그가 노린 구간은 중반이었고, 68수는 30년 바둑 인생에서 정수가 아닌 줄 알면서도 의도적으로 둔 처음이자 마지막 수였다고 말합니다. 그는 그 선택이 옳았는지 지금도 의문이 남는다고 덧붙입니다.

알파고는 이후 인간 기보를 학습한 마스터 버전을 거쳐, 규칙만 알고 자가 대국으로 배운 제로 버전에 이릅니다. 제로는 이세돌과 겨룬 버전을 열흘 만에, 마스터 버전을 약 40일 만에 넘어섰습니다. 문제는 그 다음이었습니다. 마스터 버전까지는 감탄하며 배울 수 있었지만, 제로가 둔 수는 이해할 수 없었습니다. 그는 이 지점에서 바둑이 인간의 손을 떠났다고 말하면서도, 후배 기사들이 AI의 수를 이해하려 애쓰는 일이 바둑을 다시 인간의 손으로 되돌리는 과정이라고 봅니다.

가장 인상적인 대목은 왜 AI의 바둑이 더 창의적으로 느껴졌는가에 대한 답입니다. 마스터 버전이 초반에 둔 어떤 자리를 그는 30분간 들여다본 끝에 "둘 만한 수"라고 결론지었지만, 한중일의 수많은 기보를 뒤져도 그 수를 둔 기사를 찾지 못했습니다. 이유는 명확했습니다. 그 수는 바둑을 배울 때 두지 말라고 배우는 수였기 때문입니다. 그는 이것이 인간의 고정관념을 보여주는 전형적인 사례이자, 고정관념이 없는 AI와 협업해야 하는 이유라고 말합니다.

주요 인사이트

• 기술 평가에서 위험한 것은 현재 성능을 보는 일이 아니라, 그 성능이 몇 달 뒤 어디까지 갈지를 보지 않는 일이다.
• 패배를 복기할 수 없다는 경험은 성능 격차보다 더 근본적인 문제, 즉 설명 가능성의 부재를 드러낸다.
• AI 도구의 보급이 실력을 평준화할 것이라는 기대는 빗나갔다. 도구를 더 잘 이해하고 활용한 상위권이 더 멀리 달아났다.
• 해설과 학습 방식이 통째로 바뀐 바둑계의 변화는 다른 산업에서 벌어질 일의 축소판에 가깝다.
• 창의적 질문과 주도적 판단, 소통으로 이어지는 순환은 말은 쉽지만 루틴으로 유지하기 어렵고, 바로 그 지점에서 격차가 갈린다.

자주 묻는 질문

관련 AI 소식