AI 의존 논쟁을 도시 비유로 풀다: 도구로 쓸 것인가 의존할 것인가

핵심 메시지

• AI로 글쓰기나 계산 같은 능력을 잃을 수 있다는 두려움은 역사상 새 기술마다 반복돼 왔으며, 이번엔 처음으로 그 대상이 ‘뇌’라는 점이 다르다.
• 자동차가 걷는 법을 잊게 하진 않았지만 훨씬 덜 걷게 만들었듯, 기술을 도구로 쓸지 의존할지는 개인의 선택이면서 동시에 환경에 크게 좌우된다.
• 도시를 설계할 때 쓰는 ‘목적함수’가 건강·공동체인지 효율·이익인지에 따라 걷는 도시와 자동차 도시가 갈리듯, AI를 대하는 방식도 사회가 무엇을 최적화하느냐에 달려 있다.
• 핵심 질문은 ‘AI로 능력을 잃느냐 마느냐’가 아니라 ‘우리와 다음 세대가 살아갈 어떤 사회를 만들 것인가’이다.

쉽게 이해하기

루이스 세라노는 AI 때문에 에세이 쓰기나 수학 같은 필수 능력을 잃을 것이라는 두려움에서 출발한다. 그는 이 걱정이 터무니없지 않다고 인정한다. 다만 새로운 기술이 등장할 때마다 인류는 일부 능력을 조금씩 내려놓아 왔고, 지금까지는 주로 신체의 능력이었지만 이번에는 처음으로 ‘뇌’가 그 대상이 되었다는 점이 다르다고 짚는다.

그는 자동차를 대표적 사례로 든다. 자동차가 처음 등장했을 때도 사람들은 걷는 법을 잊을까 두려워했지만 실제로는 잊지 않았다. 대신 조상보다 훨씬 덜 걷게 되었고 체력은 약해졌지만 더 멀리 갈 수 있게 되었다. 대체로 걷기와 이동수단 사이의 균형을 잘 잡았지만, 모퉁이 가게조차 차로 가는 사람은 걷는 법을 잊지는 않아도 건강을 잃는다. 자동차에 영향을 받을지 말지는 결국 선택이라는 것이다.

세라노는 이 선택이 개인적이면서도 집단적이라고 말한다. 암스테르담에 내리면 자전거와 도보, 대중교통 때문에 렌터카를 거의 빌리지 않지만, 자동차 도시인 휴스턴에 내리면 거의 100% 차를 빌린다. 그는 과장된 두 도시, 즉 궁극의 보행 도시 ‘워커턴’과 고속도로와 주차장으로 뒤덮인 ‘카시티’를 상정한다. 카시티에서도 걸을 수는 있지만 결국 고속도로를 걸어서 건너야 하는 상황에 부딪힌다. 두 도시를 가르는 핵심은 설계에 쓰인 ‘목적함수’다. 워커턴은 건강·웰빙·행복·공동체를 최적화하고, 카시티는 효율·생산성·이익을 최적화한다. 그래서 워커턴의 카페엔 넓은 테라스가, 카시티의 카페엔 드라이브스루가 들어선다.

이 비유는 그대로 AI로 이어진다. 우리는 AI를 워커턴의 자동차처럼 삶을 넓혀 주는 도구로 쓸 수도, 카시티 사람처럼 의존할 수도 있다. 선택은 개인적이지만 우리가 사는 환경, 그가 ‘마음의 워커턴’과 ‘마음의 카시티’라 부르는 사회의 목적함수에 크게 좌우된다. 예술이 존중받는 사회의 예술가는 AI를 영감의 도구로만 쓰며 시간을 들여 작품을 완성하지만, 내일 아침까지 이미지 세 장을 넘기지 못하면 해고되는 환경의 예술가는 AI에 훨씬 더 의존할 수밖에 없다. 결국 진짜 질문은 능력을 잃느냐가 아니라, 우리가 어떤 사회를 만들 것인가라고 그는 맺는다.

주요 인사이트

• 기술이 능력을 앗아가는지 여부는 기술 자체보다 그것을 둘러싼 환경과 사회의 우선순위에 달려 있다.
• ‘목적함수’라는 기계학습 용어를 사회 설계에 빌려와, 무엇을 최적화하도록 시스템을 짜느냐가 개인의 선택지를 결정한다는 점을 보여 준다.
• AI 의존 문제를 개인의 의지력 문제로만 보지 않고, 개인이 놓인 경제적·사회적 압력의 문제로 확장한다.
• 효율과 이익만을 최적화하는 환경일수록 사람들은 사고를 AI에 넘기도록 떠밀린다는 통찰은 AI 정책·교육 설계에도 시사점을 준다.

자주 묻는 질문

관련 AI 소식