Orangedigm :: 오렌지 다임 : Digm Shift Life Style

상관관계의 안개 속에 갇힌 조수

독자: ‘AI 에이전트’라는 말이 이제는 일상어처럼 들립니다. 저를 대신해 이메일을 정리하고, 여행을 계획하고, 복잡한 자료를 요약해주는 개인 비서를 상상하게 되죠. 하지만 막상 사용해보면, 똑똑한 앵무새와 대화하는 기분을 지울 수 없습니다. 무엇이 문제일까요?

칼럼니스트: 아주 정확한 관찰입니다. 우리는 AI에게 ‘지능’을 기대하지만, 현재의 AI가 보여주는 것은 대부분 놀라운 수준의 ‘상관관계(correlation)’ 추론 능력입니다. 그것은 마치 수십억 개의 점으로 이루어진 그림에서 특정 점 옆에 어떤 색의 점이 올 확률이 높은지를 계산하는 대가와 같습니다.

AI는 수많은 데이터 속에서 ‘A가 나타나면 B가 뒤따른다’는 패턴을 귀납적으로 학습합니다. 하지만 A가 ‘왜’ B를 유발하는지, 즉 그 둘을 잇는 물리적, 논리적 연결고리는 이해하지 못합니다. AI가 가끔 터무니없는 ‘환각(Hallucination)’을 일으키는 것도, 문맥의 그럴듯함에만 의존할 뿐 진정한 원인과 결과를 이해하지 못하기 때문입니다.

‘왜?’라는 질문을 배우는 기계

독자: 상관관계만으로는 부족하다는 말씀이시군요. 그렇다면 그 한계를 넘어서기 위한 다음 단계는 무엇인가요? 여기서 ‘인과 추론(Causal Inference)’이라는 개념이 등장하는 것 같습니다.

칼럼니스트: 그렇습니다. 기술의 지평선에서 떠오르는 새로운 화두가 바로 ‘인과적 거대 언어 모델(Causal LLMs)’입니다. 이는 AI에게 단순히 ‘무엇’ 다음에 ‘무엇’이 오는지를 넘어, ‘왜’ 그런 일이 발생하는지를 가르치려는 시도입니다. 인과를 이해한다는 것은 다음과 같은 능력의 차이를 의미합니다.

• 상관관계 기반 AI: “과거에 성공했던 전략 A와 결과 B의 동시 발생을 근거로, 전략 A의 반복을 제안합니다.”
• 인과관계 기반 AI: “결과 B가 정말 전략 A 때문에 발생한 것인지, 아니면 동시에 발생한 다른 요인 C 때문인지 질문합니다. 나아가 ‘만약 우리가 전략 A를 하지 않았다면 어떤 결과가 나왔을까?(Counterfactual)’와 같은 대안적 현실을 시뮬레이션하여 진정한 원인을 탐색합니다.”

후자의 AI는 단순한 패턴 반복을 넘어, 가상의 시나리오를 설정하고 행동의 결과를 예측하려는 시도를 합니다. 이것이 바로 우리가 진정으로 원하는 ‘조언자’의 모습에 가깝지 않을까 느껴집니다. 더 이상 앵무새가 아니라, 체스 마스터처럼 몇 수 앞을 내다보는 파트너가 되는 것이죠.

스스로 생각하는 에이전트의 탄생

독자: 원인과 결과를 이해하는 AI라니, 조금은 비현실적으로 들리기도 합니다. 이것이 구체적으로 ‘에이전트 추론(Agentic Reasoning)’의 발전과 어떻게 연결되나요?

칼럼니스트: ‘에이전트 추론’의 핵심은 자율성에 있습니다. 목표를 주면 스스로 계획을 세우고, 예기치 못한 문제에 부딪히면 계획을 수정하고, 자신의 행동이 어떤 결과를 낳을지 예측하며 나아가는 능력입니다. 인과 추론 능력 없이는 이 모든 것이 불가능합니다.

예를 들어 ‘분기별 비즈니스 목표 달성’과 같은 복잡한 임무를 받은 인과적 AI 에이전트를 상상해볼까요? 이 에이전트는 단순히 과거 데이터를 기반으로 성공 확률이 높은 과업을 나열하는 데 그치지 않을 겁니다. 시장의 변화라는 외부 변수가 특정 전략의 성공률에 미치는 영향을 인과적으로 분석하고, ‘만약 A안을 실행할 경우 경쟁사가 B로 대응할 가능성이 있으니, 우리는 C라는 대비책을 마련해두어야 한다’와 같이, 여러 단계의 결과를 예측하고 능동적으로 계획을 수정하는 모습을 보여줄 것입니다.

사유의 동반자인가, 사유의 퇴행인가

독자: 기술의 발전은 늘 빛과 그림자를 동반합니다. AI가 인간처럼 추론하게 된다면, 우리는 무엇을 기대하고 또 무엇을 경계해야 할까요? 일각에서는 인간이 ‘생각하는 법’을 잊게 될 것이라는 우려도 나옵니다.

칼럼니스트: 타당한 우려이며, 우리가 반드시 응시해야 할 지점입니다. 계산기가 암산 능력을 일부 퇴화시켰듯, 사유하는 기계는 우리의 정신적 근력을 약화시킬지도 모릅니다. 그러나 저는 조금 다른 가능성을 봅니다.

인과를 이해하는 AI를 제대로 활용하려면, 역설적으로 우리 자신이 먼저 인과 관계를 명확히 정의하고 질문을 던져야 합니다. AI는 우리의 생각을 비추는 거울과 같습니다. 우리가 던지는 질문의 수준이 AI가 내놓는 답의 수준을 결정하기 때문입니다. 어쩌면 인과적 AI는 우리에게 게으름이 아닌, 더 깊고 정교하게 ‘왜?’라고 묻는 습관을 되돌려줄지 모릅니다.

결국 이 새로운 기술의 등장은 ‘어떻게 기계가 생각하게 만들까?’라는 질문을 넘어, ‘우리는 어떻게 생각하고 있는가?’라는 근원적인 철학적 질문을 우리 앞에 다시 가져다 놓는다고 생각합니다. 기계에게 인과를 가르치는 여정은, 곧 우리 자신의 사고 과정을 탐험하는 여정이 될 것입니다.