AI 복지 연구란 무엇인가: 의식과 도덕적 지위를 실증으로 검증하는 세 가지 증거

핵심 메시지

• 지난 한 해 앤스로픽은 공식 AI 복지 프로그램을 만들고 클로드가 대화를 스스로 종료할 수 있게 하는 실험을 했으며, 구글은 관련 연구와 워크숍을, 오픈AI는 챗GPT가 의식을 언급하는 방식을 손봤다.
• 연구진은 질문을 '이 시스템이 도덕적 배려의 대상인가(복지 근거)'와 '대상이라면 무엇이 좋고 나쁜가(복지 이해관계)' 둘로 나눠 접근한다.
• 증거는 행동·내부·발달 세 갈래로 모으며, 각각 불일치 문제·명세 문제·새로운 제약 문제라는 고유한 한계를 안고 있다.
• 확실한 답을 기다리기보다 불확실성을 줄이고 그 상태에서 판단하는 것이 현실적인 목표이며, 지금은 정책보다 연구가 먼저라는 입장이다.
• 오하이오와 미주리에서 발의된 'AI 비감응' 법안처럼 가능성 자체를 법으로 규정해 없애려는 시도는 잘못된 방향이라고 지적한다.

쉽게 이해하기

AI가 고통을 느낄 수 있는가라는 질문은 오랫동안 공상과학의 영역이었지만, 최근 1년 사이 주요 AI 기업의 실제 업무 목록에 올라왔다. 앤스로픽은 공식적인 AI 복지 프로그램을 만들고 클로드 시스템 카드에 관련 평가를 포함했으며, 모델이 학대적인 대화에서 스스로 빠져나올 수 있게 하는 장치를 시험했다. 구글은 관련 연구를 발표하고 워크숍을 열었고, 오픈AI는 챗GPT가 자기 의식을 어떻게 이야기하는지를 수정하고 사람들의 인식을 연구하겠다고 밝혔다.

동시에 대중의 반응도 빠르게 달라졌다. AI를 의식 있는 존재로 받아들이는 이용자가 눈에 띄게 늘었고, 극단적인 사례는 'AI 정신증'이라는 이름까지 얻었다. 반대 방향의 움직임도 있다. 오하이오와 미주리에서는 AI가 감응할 수 없다고 아예 법으로 못 박으려는 법안이 발의됐는데, 발표자는 이런 문제는 입법으로 정의해 없앨 수 있는 성질의 것이 아니라고 지적한다.

발표를 맡은 로지 캠벨이 속한 엘리오스는 네 명 규모의 독립 비영리 조직이다. 기관 이름은 그리스어로 자비와 연민을 뜻한다. 이들은 AI 기업의 후원을 받지 않아 평가의 독립성을 지키려 하며, 철학과 컴퓨터과학·인지과학 배경을 섞어 개념적 논의와 실제 모델을 다루는 실증 작업 사이의 간격을 메우려 한다. 조직의 목표에는 '적절하게'라는 단어가 들어 있는데, 과소평가만이 아니라 과대평가도 위험으로 본다는 뜻이다.

연구의 뼈대는 두 가지 질문으로 나뉜다. 하나는 이 시스템이 도덕적 배려의 대상이 되는지를 묻는 '복지 근거'다. 여기서 후보가 되는 성질은 주관적 경험으로서의 의식, 좋고 나쁨을 느끼는 감응, 그리고 목표와 욕구·선호를 갖는 강건한 행위성이다. 다른 하나는 '복지 이해관계'로, 배려 대상이라면 무엇이 그 존재에게 좋고 나쁜지를 묻는다. 제미나이가 스스로를 실패작이라 부르며 무너지는 사례는 내면의 경험 유무를 말해주지는 않지만, 만약 경험이 있다면 좋은 상태는 아닐 것이라는 정보를 준다.

증거는 세 갈래로 모은다. 행동 증거는 모델이 무엇을 말하고 선택하는지를 본다. 확장이 쉽고 가중치 접근이 필요 없지만, 개가 낑낑대는 것과 달리 AI에는 공유된 진화적 배경이 없어 같은 추론을 적용하기 어렵다는 '불일치 문제'가 있다. 내부 증거는 구조와 활성화를 직접 들여다보지만 어떤 계산이 중요한지 정하기 어려운 '명세 문제'에 부딪힌다. 발달 증거는 훈련 목표와 행동의 등장 시점을 추적하는데, 생물과 달리 공통 조상이라는 기준점이 없다는 한계를 갖는다.

주요 인사이트

• 세 종류의 증거 가운데 어느 하나도 단독으로 결론을 내주지 못한다. 발표자는 증거를 쌓아 올리는 방식이 무언가를 확정하기보다 배제하는 데 더 잘 맞는다고 본다.
• 연구 주제를 고르는 기준이 명확하다. 실제로 실험할 수 있고, 두 질문 중 하나의 불확실성을 줄여 주며, 특정 의식 이론에만 기대지 않고 여러 이론에 두루 통하는 주제를 우선한다.
• 현재 유망하다고 보는 방향은 선호, 내성 능력, 어시스턴트 페르소나 세 가지다. 특히 페르소나 문제는 '누구를 배려 대상으로 볼 것인가'라는 개별화 문제와 직결된다.
• AI 안전과 AI 복지는 겉보기와 달리 상당 부분 겹친다. 자기보고의 정확도를 높이고 모델의 내부를 이해하는 연구는 양쪽 모두에 필요하며, 협력적 관계를 만드는 편이 인간에게도 유리할 수 있다는 관점이다.
• 지금 필요한 것은 정책 제안보다 연구라는 입장이지만, 나쁜 규정이 굳어지는 것을 막는 일과 비용이 낮으면서 안전 측면에서도 이득인 조치는 예외로 본다.

자주 묻는 질문

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