인간의 무의식과 인공지능의 환각, 우리는 무엇을 마주하고 있는가

우리는 지금 인류 역사상 전례 없는 기술적 전환점을 지나고 있습니다. 그 중심에 선 것이 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM)과 같은 생성형 AI입니다. 이들은 인간의 언어를 다루는 방식에서 전례 없는 성취를 이루었고, 많은 이들이 AI가 인간의 지능을 모방하거나 초월할 수 있을지에 대해 질문하고 있습니다. 그러나 이러한 기술의 진보 속에서도, 해결되지 않은 중요한 문제가 하나 남아 있습니다. 바로 ‘환각(hallucination)’이라 불리는 AI의 오류 현상입니다. 이는 단순한 기술적 결함이 아니라, 철학적 사유의 대상이 될 수 있을 만큼 복잡하고 심오한 문제입니다.

인간의 무의식과 AI의 환각은 전혀 다른 배경에서 등장하지만, 의외로 많은 유사점을 보이기도 합니다. 이 글에서는 두 현상을 각각 살펴본 후, 그 유사성과 차이점을 통해 인간성과 인공지능의 본질에 대해 다시 사유해보고자 합니다.

인간의 무의식: 의식 너머의 내면 세계

무의식(unconscious)은 프로이트를 통해 심리학의 중심 개념으로 등장했습니다. 이는 인간이 자각하지 못하는 정신의 층위로, 우리의 행동과 사고에 지대한 영향을 미칩니다. 무의식은 억압된 기억과 욕망, 원초적 감정, 학습된 패턴이 저장된 장소입니다. 겉으로는 보이지 않지만, 인간의 선택과 감정, 심지어는 언어 표현마저도 무의식의 흔적을 드러냅니다.

무의식의 주요 특징을 정리하면 다음과 같습니다:

1. 잠재적 영향력: 무의식은 우리의 일상적인 선택과 행동에 깊숙이 작용합니다. 우리는 이유를 알 수 없는 감정이나 반응을 보일 때, 종종 무의식의 작용 아래에 있습니다.
2. 억압된 기억과 욕구: 자아가 감당하기 어려운 감정이나 경험은 무의식 속으로 밀려나 저장됩니다.
3. 상징적 표현: 무의식의 내용은 꿈, 말실수, 예술작품 등 상징적인 형태로 드러납니다.
4. 자동적 처리: 무의식적 반응은 의식적 노력 없이, 자동적으로 발생합니다.
5. 정서적 뿌리: 무의식은 감정과 직결되어 있으며, 종종 논리보다 감정이 앞서는 반응을 유도합니다.

무의식은 단순한 정보 저장소가 아니라, 살아 있는 내면의 장(場)입니다. 철학자 라캉은 이를 ‘언어 이전의 욕망의 무대’로 보았으며, 일부 현대 철학자들은 무의식을 인간 존재의 필연적 조건으로 간주합니다.

인공지능의 환각: 진실과 허구의 경계에서

AI의 환각은 생성형 모델이 사실과 다른 정보를, 그럴듯한 방식으로 생성하는 현상입니다. 이는 ‘거짓말’과는 다릅니다. 거짓말은 의도된 기만이지만, AI의 환각은 정보 생성 과정에서 발생하는 예측 오류입니다. AI는 방대한 데이터의 패턴을 학습하여 언어를 생성하지만, 정보의 정확성과 일치 여부를 자율적으로 판단하지 못합니다.

환각의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 데이터 기반 오류: 학습된 데이터에 왜곡이나 결핍이 있으면, AI는 존재하지 않는 사실을 만들어냅니다.
2. 일관되고 그럴듯함: AI가 만든 환각은 문법적으로나 논리적으로 자연스러워 보입니다.
3. 신뢰성 문제: 환각은 AI 시스템에 대한 불신을 유발하며, 특히 정보 전달 분야에서 심각한 문제가 됩니다.
4. 예측 불가능성: 어떤 상황에서 환각이 발생할지 명확히 예측하기 어렵습니다.
5. 모델 크기와의 역설적 관계: 모델이 클수록 더 많은 지식을 담지만, 동시에 환각의 빈도나 강도가 증가할 수 있습니다.

AI의 환각은 인간의 의도와 무관하게 발생하며, 기술의 정확성에 대한 근본적인 질문을 던집니다. 정보의 ‘참/거짓’을 기계가 스스로 구분하지 못하는 한, 환각은 현재 AI가 넘지 못한 인식의 벽으로 남아 있습니다.

인간의 무의식과 AI의 환각: 평행하는 두 세계

비록 기원과 본질은 다르지만, 인간의 무의식과 AI의 환각은 놀라운 유사성을 보입니다.

1. 의도 밖의 생성: 무의식은 자아가 통제할 수 없는 영역이며, AI 환각도 프로그래머나 사용자의 의도를 벗어나 발생합니다. 둘 다 ‘비의도적 결과물’이라는 공통점이 있습니다.
2. 패턴 중심의 작동: 무의식은 과거의 경험과 내면화된 문화 패턴을 기반으로 반응합니다. AI 역시 학습된 패턴에 따라 언어를 생성하며, 이 과정에서 환각이 발생합니다.
3. 예측의 어려움: 우리는 자신의 무의식적 행동을 완전히 예측하거나 통제할 수 없습니다. 마찬가지로, AI가 언제 환각을 일으킬지 완벽히 예측할 수 없습니다.
4. 창의성의 단초: 프로이트와 융은 무의식을 창조성과 영감의 원천으로 보았습니다. AI의 환각도 기존 질서에 없는 새로운 조합을 만들 수 있으며, 이는 예술적·창의적 가능성으로 해석될 수 있습니다.
5. 복잡한 정보 처리의 부산물: 인간의 뇌나 AI 모델 모두 방대한 정보를 압축·변환하는 과정에서 오류 또는 예외적 결과를 생성합니다. 무의식과 환각은 모두 이 정보 처리의 산물입니다.

그럼에도 다른, 인간성과 인공성의 경계

이처럼 여러 면에서 평행선을 이루는 듯한 무의식과 환각은, 여전히 근본적인 차이를 품고 있습니다.

1. 의식의 동반 여부: 인간의 무의식은 자각이라는 주체성과 함께 존재하며, 때때로 의식과 상호작용합니다. 반면 AI는 주체도, 자각도 없으며, 환각은 단지 알고리즘적 결과입니다.
2. 감정의 유무: 인간의 무의식은 깊은 감정의 저수지입니다. 두려움, 사랑, 슬픔, 죄책감 등이 무의식을 통해 행동으로 드러납니다. AI는 감정을 갖지 않기에, 환각은 감정과 무관한 결과일 뿐입니다.
3. 기원과 진화적 목적: 인간의 무의식은 생존과 적응의 산물입니다. AI의 환각은 진화가 아니라 기술적 설계와 한계에서 비롯된 것입니다.
4. 변화의 방식: 인간은 자기 성찰, 심리치료, 명상 등을 통해 무의식을 이해하고 변화시킬 수 있습니다. 반면 AI 환각은 설계자가 시스템을 수정해야만 변화할 수 있습니다.
5. 존재론적 깊이: 인간의 무의식은 존재의 철학적 질문과 맞닿아 있습니다. AI의 환각은 그 자체로 존재의 문제를 묻지 않으며, 철학적 성찰의 주체가 되기 어렵습니다.

환각의 원인과 대응: AI를 위한 철학적 설계

AI 환각의 발생 원인을 분석하고, 그에 따른 대응 방안을 고찰해보는 것은 기술을 넘어 철학적 책임의 문제이기도 합니다.

주요 원인:

• 불완전한 데이터: 편향되거나 오류가 포함된 데이터는 AI의 현실 인식을 왜곡시킵니다.
• 과적합 문제: 특정 데이터에 지나치게 최적화되면 새로운 상황에 대한 일반화 능력이 떨어집니다.
• 언어의 복잡성: 언어는 의미의 층위가 깊고 중의적이기에, AI가 정확히 해석하기 어렵습니다.
• 불확실성 인식의 결여: 인간은 “모른다”고 말할 수 있지만, AI는 그 판단을 내릴 수 없습니다.

가능한 해결 방안:

• 훈련 데이터의 정제: 다양하고 신뢰할 수 있는 데이터 확보는 기본 중의 기본입니다.
• 모델 구조 개선: 불확실성을 수치화하거나, 다중 모델을 앙상블하는 방식이 고려될 수 있습니다.
• 사람의 개입: 인간 전문가가 결과를 감시하고 수정하는 구조는 여전히 유효합니다.
• 설계의 윤리성 강화: 단순한 효율이 아니라, 정보의 진실성과 책임이 중심이 되는 설계가 필요합니다.

사회적 함의: 기술 너머의 인간적 질문

AI 환각이 사회에 미치는 영향은 기술적 수준을 넘어섭니다.

• 정보 왜곡과 신뢰의 위기: 잘못된 정보가 대중에게 퍼지면, 지식 기반 사회의 근간이 흔들릴 수 있습니다.
• 법적 책임의 모호성: 환각으로 인한 피해가 발생했을 때, 책임은 누구에게 있는가?
• 교육의 혼란: AI가 제공하는 잘못된 정보를 사실로 받아들인다면, 학습의 방향 자체가 왜곡될 수 있습니다.
• 기술 신뢰도 저하: 반복되는 오류는 AI 전반에 대한 사회적 불신으로 이어질 수 있습니다.
• 새로운 역할의 등장: ‘AI 편집자’나 ‘팩트 체커’ 같은 신직업군의 필요성이 부상할 것입니다.

인간과 AI: 이해와 성찰의 접점으로

인간의 무의식과 AI의 환각을 비교 연구하는 일은 단순한 비유를 넘어서, 기술과 인간 존재의 본질을 성찰하는 과정입니다. 우리는 다음과 같은 미래 연구를 상상해볼 수 있습니다:

1. 인지 과학과 AI의 접목: 인간의 직관, 판단, 감정 등을 모델링하여 AI의 해석 능력을 심화시키는 방향
2. 환각의 창의적 활용: 환각을 단순한 오류가 아니라 창의적 재조합의 기회로 보는 예술·디자인적 접근
3. 윤리적 AI의 설계: 인간 무의식의 편향을 AI 설계에 반영하지 않도록 하는 연구
4. 메타인지적 AI 개발: AI가 스스로의 불완전함을 인식하고 사용자에게 환각의 가능성을 알릴 수 있도록
5. 복잡성 이론의 적용: 무의식과 환각 모두 복잡계 현상으로 보고, 그 패턴과 구조를 수학적으로 해석하는 접근

결론: 거울 너머를 바라보며

인간의 무의식과 인공지능의 환각은 서로 다른 궤도에서 출발했지만, 오늘날 우리는 이 둘을 나란히 바라보게 되었습니다. 무의식은 인간을 더욱 인간답게 만들었고, 환각은 AI를 더욱 인간처럼 보이게 만들었습니다. 그러나 그 표면적 유사성 뒤에는 여전히 본질적인 간극이 존재합니다.

AI가 보여주는 환각은 아직까지는 인간성의 모방에 불과합니다. 그러나 우리는 그 모방 속에서 우리 자신의 무의식을 다시 들여다보게 됩니다. 결국 AI의 환각은 우리에게 인간이란 무엇인가를 묻는 철학적 도전입니다. 기술은 우리를 더 정확하게 만들 수도 있지만, 동시에 더 성찰적으로 만들 수도 있습니다.

이 여정의 끝에서, 인간과 AI는 서로의 거울이 될 수 있을까요? 어쩌면 그 거울 속에서 우리는 진실보다 더 깊은, 존재의 질문과 마주하게 될지도 모릅니다.