AI는 생각하지 않는다 — 그리고 그것은 초보자에게 문제다

Source: Dev.to

사람들은 보통 “AI가 생각한다”는 말로 무엇을 의미할까

누군가 AI가 생각한다라고 말할 때, 보통 다음을 의미한다:

• 자신이 말하는 내용을 이해한다
• 어떤 것이 사실인지 알고 있다
• 인간처럼 세상을 논리적으로 추론한다

현대 AI 시스템은 이 중 어느 것도 하지 않는다. 믿음, 의도, 인식이 없으며, 자신이 틀렸는지도 모른다.

AI가 실제로 하는 일

대부분의 현대 AI 시스템은 패턴 인식기이자 예측기이다. 높은 수준에서 보면, 이들은:

• 방대한 데이터를 분석한다
• 통계적 패턴을 학습한다
• 다음에 나올 출력이 가장 가능성이 높은 것을 예측한다

출력이 유창하거나 자신감 있게 보일 때 이해하는 것처럼 보일 수 있다. 하지만 유창함은 이해와 다르다.

결과:

• 완전히 거짓인 설득력 있는 답변을 제공한다
• 스스로 모르게 모순된다
• 불확실할 때 출처나 사실을 만들어낸다

시스템 입장에서는 이것이 “거짓말”이 아니다. 단순히 예측하고 있을 뿐이다.

이 오해가 왜 중요한가

초보자들이 AI가 생각하거나 이해한다고 가정하면 다음과 같은 일이 일어난다:

• 과신: 사람들은 출력물을 검증하지 않는다
• 잘못된 자신감: 답이 “맞아 보이기” 때문에 오류를 놓친다
• 잘못된 의사결정: AI 출력이 판단이 아니라 제안으로 취급되지 않는다

정확성이 중요한 교육, 의료, 금융, 일상 업무 등에서 이는 특히 위험하다.

문제는 AI가 쓸모없다는 것이 아니라, AI를 오해하고 있다는 점이다.

초보자에게 AI를 소개하는 더 나은 방법

도구, 프롬프트, 생산성 해킹부터 시작하기보다, 초보자들은 먼저 몇 가지 핵심 개념을 이해하는 것이 도움이 된다:

• AI는 예측한다 — 알지 못한다
• AI는 훈련 데이터(편향과 빈틈 포함)를 반영한다
• AI 출력은 답이 아니라 초안으로 다뤄야 한다
• 인간 판단은 여전히 필수이다

이러한 기초가 명확해지면 도구를 사용하는 것이 훨씬 더 의미 있게 되고, 안전하게 사용할 수 있다.

왜 이 주제가 계속 등장하는가

많은 초보자용 자료가 이 단계를 완전히 건너뛰고 AI가 할 수 있는 일만 바로 소개한다. 그 결과 사람들은:

• AI에 겁을 먹거나
• AI를 과도하게 신뢰하게 된다

두 경우 모두 도움이 되지 않는다. 명확하고 쉬운 설명이 큰 차이를 만든다.