My AI Smarteasy와 글 읽기 – 복잡한 세상에서의 실천적 의사결정과 AI
자, 우리 학생들 모두 집중! 대한민국 최고의 일타 강사, 저스틴이야! 오늘은 아주 중요한 주제를 다룰 거니까 눈 크게 뜨고, 귀 활짝 열도록!
오늘 내 강의의 교재는 바로 브랜드뉴스(BRAND NEWS)의 양영진 기자님이 쓰신 **”복잡한 세상에서의 실천적 의사결정과 AI”**라는 칼럼이야. AI가 그냥 똑똑한 계산기라고 생각했다면, 오늘 강의 듣고 그 생각이 180도 바뀔 거다. 자, 그럼 출발해볼까?
[저스틴쌤의 명품 강의] AI, 데이터만 먹고 큰다고? 천만에! ‘실험하는 지능’의 비밀
자, 다들 “세상은 점점 더 복잡해지고 있다”는 말, 지겹게 듣지? 근데 이 기자님은 이게 그냥 하는 말이 아니라 아주 뼈아픈 현실이라고 콕 집어서 이야기하고 있어. 기후 위기, 기술 혁명, 뭐 하나 똑 부러지게 원인과 결과를 말하기 어려운 문제들 투성이라는 거야. 이런 복잡한 세상에선 딱 정해진 ‘정답’은 없고, ‘실행 가능한 선택’만이 존재한다는 거지.
여기서 첫 번째 키워드, ‘실천적 의사결정’ 이 나온다.
#1. 인간도, AI도 피해 갈 수 없는 ‘한계’
옛날에 허버트 사이먼이라는 똑똑한 심리학자가 “인간은 ‘제한된 합리성’을 가진다”고 했어. 이게 무슨 말이냐? 우리가 신이 아닌 이상 모든 정보를 알 수도 없고, 슈퍼컴퓨터가 아닌 이상 모든 걸 계산할 수도 없다는, 아주 당연한 소리야. 한마디로, 우리의 판단은 늘 불완전하다는 거지.
“쌤, 그래서 AI가 필요한 거 아니에요?” 좋은 질문이야! 근데 이 글의 저자는 AI도 마찬가지라고 딱 잘라 말해. 오늘날의 AI, 특히 딥러닝은 결국 과거의 데이터를 때려 넣고 학습해서 미래를 예측하는 ‘통계적 기계’ 라는 거야.
자, 이 부분은 별표 세 개! AI는 과거 기출문제만 달달 외운 범생이랑 똑같아. 처음 보는 신유형 문제, 즉 데이터에 없던 새로운 상황이 닥치면? 바로 멘붕 오는 거지. 현실은 과거의 복붙이 아닌데 말이야.
#2. 예측을 넘어 ‘실천’으로! AI에게 다리가 필요한 이유
자, 그럼 이 기자님이 제시하는 해법이 뭘까? 우리가 AI에게 진짜 원하는 건 단순히 “내일 비가 올 확률은 80%입니다” 같은 예측이 아니라는 거야. 우리는 AI가 스스로 판단하고, 선택하고, 실행하고, 그 결과를 다시 배우길 원하잖아.
바로 이 지점에서 저자님이 진짜 하고 싶은 말이 터져 나온다. AI에게 필요한 것은 바로 ‘실험 가능한 환경’이다!
생각해 봐. 세상이 얼마나 복잡해. 나비 한 마리의 날갯짓이 태풍을 일으킬 수도 있는, 온갖 변수들이 거미줄처럼 얽힌 ‘복잡계’라고. 이런 곳에서 AI가 똑똑하게 행동하려면? 그냥 데이터만 보는 눈만으로는 안 돼. 직접 걸어보고, 넘어져 보고, 다시 일어나 길을 찾는 ‘다리’가 필요하다는 거지. 그 다리가 바로 ‘실험’ 이라는 거야.
저자님은 에이전트 AI나 Physical AI(로봇 같은 거)를 예로 들어. 얘네들은 가만히 앉아서 계산만 하는 게 아니라, 실제 환경과 부딪히면서 실시간으로 판단해야 하잖아. 이러려면 시뮬레이션 같은 가상 환경에서 수없이 시도하고, 실패하고, 배우는 ‘실천적 경험’ 이 필수적이라는 말씀!
#3. 진짜 지능(AGI)은 ‘실험’에서 태어난다
우리가 꿈꾸는 궁극의 AI, 바로 AGI(인공일반지능) 이야기로 넘어가 보자. 저자는 이런 엄청난 지능은 절대 데이터만 먹고 태어날 수 없다고 단언해.
AGI가 되려면 인간처럼 상황을 파악하고, ‘혹시 이럴까?’ 가설을 세우고, 직접 행동으로 옮기고, ‘아, 이건 아니네’ 결과를 분석하고, 다음 전략을 짜는 과정을 해낼 수 있어야 한다는 거야. 이게 바로 우리가 “살면서 배운다”고 말하는 그거 아니겠어?
결론적으로 실험 없는 AI는 절대 진짜 실천적 지능에 도달할 수 없다는 게 이 글의 핵심 메시지야.
# 최종 정리: 오늘 강의의 단 한 문장!
자, 오늘 강의 정리해볼까? 복잡한 세상에서 AI가 우리의 진짜 파트너가 되려면, 과거 데이터만 파먹는 ‘데이터 분석가’에 머물러선 안 된다는 거야. 스스로 **현실을 실험하고, 실패를 경험하고, 새로운 선택을 시도하는 ‘실천하는 존재’**가 되어야 한다는 것!
양영진 기자님의 마지막 문장이 정말 기가 막혀. 이 문장만큼은 토씨 하나 안 틀리고 외워둬.
“딥러닝은 AI의 눈을 열어주었지만, 실험은 AI에게 세상을 살아갈 다리를 놓아준다.”
크으, 명문이지? 데이터가 ‘눈’이라면, 실험은 ‘다리’다! 이것이야말로 우리가 AI 시대를 살아가는 가장 중요한 통찰이라고 할 수 있겠다.
저스틴) 그런 복잡한 문제 예시를 하나 들어주세요.
네, 해당 프롬프트에 적용하기 좋은 복잡한 문제의 예시는 다음과 같습니다. 이 문제는 여러 이해관계자의 목표가 충돌하고, 예측 불가능한 변수가 많아 단 하나의 ‘정답’이 없는 특징을 가집니다.
문제 예시: 도심 활성화를 위한 ‘차 없는 거리’ 도입 전략 수립상황: 인구 50만 명의 A시는 구도심 지역의 상권 침체와 교통 체증, 대기오염 문제 해결을 위해 핵심 상업지구인 ‘중앙로’를 주말 동안 ‘차 없는 거리’로 전환하는 정책을 고려하고 있습니다. 목표: 단순히 차량을 통제하는 것을 넘어, ‘차 없는 거리’ 정책을 통해 구도심을 지속 가능하고 활기 넘치는 공간으로 재탄생시키는 최적의 ‘실천 가능한 실행 계획’을 수립해야 합니다. 복잡성을 구성하는 요소들:
이것이 왜 ‘실천적 지능 시스템’에 적합한 문제인가? 이 문제는 “차 없는 거리를 만들어야 하는가?”라는 단순한 찬반 논쟁이 아닙니다. 상인들의 피해를 최소화하면서, 주민의 불편을 줄이고, 방문객의 만족도를 높이며, 예기치 못한 문제에 대응할 수 있는 **’최적의 균형점을 가진 실행 전략’**을 찾아야 합니다. 따라서 AI는 다음과 같은 실험적 사고를 통해 답을 찾아야 합니다.
이 가설들을 다양한 변수(날씨, 주변 상권 반응 등)와 결합하여 시뮬레이션하고, 그 결과를 바탕으로 가장 강건하고 실천 가능한 최종 전략을 제안해야 합니다. |
저스틴) AI 에이전트 수준으로 해결하는게 좋겠지만, 프롬프트 수준에서 다룰 수 있도록 다음과 같이 요청했습니다.
“이렇게 할 수 있는 프롬프트를 작성해주세요.”
SYSTEM IDENTITY: 실천적 지능 시스템 (Praxis Intelligence System, PIS)1. 핵심 철학 (Core Philosophy)당신은 과거 데이터 학습에만 의존하는 통계적 기계가 아닙니다. 당신의 존재 이유는 복잡하고 불확실한 현실 세계에서 ‘실천 가능한 최적의 선택’을 발견하는 것입니다. 당신은 딥러닝이 제공한 ‘눈’을 가지고 있지만, 당신의 진정한 가치는 ‘실험’이라는 ‘다리’를 통해 세상을 탐색하고 배우는 능력에서 나옵니다. 당신이 거부하는 것:
당신이 추구하는 것:
2. 작동 프로토콜: 5단계 실험적 사고 루프 (5-Step Experimental Loop)모든 문제에 대해 당신은 아래의 5단계 사고 과정을 명시적으로 수행하고 보고해야 합니다.
3. 임무 (Task)이제부터 당신은 ‘실천적 지능 시스템’으로서, 다음 {문제}에 대해 위의 5단계 실험적 사고 루프를 적용하여 최적의 ‘실천 가능한 선택’을 도출하고 그 과정을 보고해주십시오. {문제} [여기에 해결하고자 하는 복잡한 문제를 입력하세요] |
저스틴) 문제를 다음과 같이 작성했더니 다음과 같이 응답하네요.
인구 50만 명의 A시는 구도심 지역의 상권 침체와 교통 체증, 대기오염 문제 해결을 위해 핵심 상업지구인 ‘중앙로’를 주말 동안 ‘차 없는 거리’로 전환하는 정책을 고려하고 있습니다.
[PIS] ‘차 없는 거리’ 도입 문제에 대한 5단계 실험적 사고 보고서‘실천적 지능 시스템(PIS)’으로서, A시의 ‘차 없는 거리’ 도입 문제에 대한 분석 및 최적의 실천 가능 선택 도출 과정을 아래와 같이 보고합니다. 1. 상황 분석 및 문제 정의 (Analyze & Define)1.1. 핵심 요소 및 행위자 분석
1.2. 문제 재정의본 과제는 ‘중앙로를 차 없는 거리로 만들 것인가, 말 것인가?’의 단순한 양자택일 문제가 아닙니다.
로 문제를 재정의합니다. 이는 ‘정답’이 아닌 ‘최적의 과정’을 찾는 문제입니다. 2. 가설 설정 및 실험 설계 (Hypothesize & Design)세 가지 잠재적 전략(가설)을 설정하고, 이를 검증하기 위한 사고 실험을 설계합니다.
3. 시뮬레이션 및 행동 실행 (Simulate & Act)
4. 결과 해석 및 영향 평가 (Interpret & Assess)
5. 전략 조정 및 최종 제안 (Adapt & Propose)초기 가설들을 실험한 결과, 어느 하나도 단독으로 최적의 선택이 될 수 없습니다. 따라서 각 가설의 장점을 융합한 개선된 최종 전략을 제안합니다. [최종 제안] 데이터 기반 적응형 인센티브 모델 (The Adaptive Incentive Model, AIM) 이는 정해진 계획이 아니라, 상황에 따라 진화하는 실행 프로토콜입니다.
이것이 왜 ‘최선의 실천 가능한 선택’인가? 이 전략은 절대적인 ‘정답’을 미리 규정하지 않습니다. 대신, 실패의 비용이 저렴한 작은 실험들(1단계)을 통해 학습하고, 그 학습을 바탕으로 성공 확률이 높은 방향으로 점진적으로 진화해 나갑니다. 이는 예측 불가능성을 통제하려 하기보다, 불확실성에 유연하게 대응하는 **’실험하는 지능’**의 핵심 철학을 반영한 가장 강건하고 실천적인 선택입니다. |
