[김성호의 독서만세] <먼저 온 미래>

(서울=오마이뉴스) 김성호 기자 = 기계가 인간보다 땅을 잘 파게 되었을 때 인간은 인간다움이 정신에 달렸다고 말했다. 기계가 인간보다 체스를 잘 두게 되었을 때 인간은 인간다움이 예술에 있다고 말했다. 이제 기계가 작곡을 하고 그림을 그리며 소설을 쓰는데, 우리는 인간다움이 무엇인지 찾으려 하지도 잘 않는다.

올해 초 세계적 수준의 작가 에르베 르 텔리에가 인공지능(AI)와의 소설 쓰기 대결을 벌여 간신히 승리했다. 나는 이 사실을 한국에 전했다. 한국 애니메이션 업계 제작자와 감독 수십 명을 집단 인터뷰해 그 박탈감과 위기감을 전한 기사를 통해서였다(관련기사 : 존엄 빼앗기거나 공존하거나... AI 활용에 창작자들이 답했다). 늘 자신만만하던 르 텔리에는 겨우 약간의 우위를 점하고선 현존하는 작가 중 상당수가 AI보다 못하단 걸 인정하고 말았다.

세상이 변했다

그로부터 나는 거의 백일 동안 매일 챗GPT와 제미나이를 오가며 경합을 벌였다. 르 텔리에가 했듯, 첫 문장과 마지막 문장, 형식과 분량을 정해두고 하나와는 마주 글을 쓰고 다른 하나에게 정밀한 채점 기준에 따라 점수를 부여 받는 방식이었다. 한 동안 단 한 번도 지지 않던 것을 어느 날 처음 패하고, 마침내 더 못난 글을 쓰는 게 아무렇지 않아질 즈음이 돼서야 나는 그 경합을 그만두었다. AI는 나와는 비교도 되지 않는 속도로, 나쁘지 않은 확률로 더 나은 글을 쓴다. 그 확률이 곧 '언제나'가 될 것을 부정할 수 없다. 글에 생을 걸겠다 결정하고 걸어온 지 한참이다. 그러나 나의 세계가 AI 등장 이후 완전히 달라지고 말았다. 여기에 내 의사 따윈 없었다. 세상이 변한 것이다.

어디 나뿐일까. 2016년 한국 바둑 간판이던 이세돌이 알파고에게 무참히 패한 사건을 모두가 기억할 것이다. 모두가 이세돌이 무리 없이 이기리라 여겼던 경기였다. 12년 간 세계 최강자 자리를 지키던 체스 챔피언 카스파로프가 IBM이 제작한 슈퍼컴퓨터 '딥 블루'에게 패한 사건 뒤 바둑은 인간 지성의 최후 보루로 꼽혔다. 지능을 활용한 게임 가운데 기계가 인간을 넘지 못한 마지막이자, 가장 경우의 수가 많은 게임인 때문이었다. 그로부터 수많은 시합이 열렸고 인간 기사는 그 때마다 승리해왔다. 그것도 압도적으로.

2016년은 달랐다. 딥 러닝 기법으로 학습한 알파고는 차원이 다른 실력을 보였다. 인간의 눈으로는 이해하지 못하는 경지, 수 천 년 간 최고 기사들이 발전시켜온 인간의 바둑이 무력함이 확인됐다. 바둑을 모르는 이에겐 그저 승부일 뿐이지만, 아는 이에겐 한 수 한 수가 충격 그 자체였다. 특히 초반부는 이해할 수 없는 수순이 거듭됐다. 말 그대로 '인간이 이해할 수 없는' 수였다.

책 <먼저 온 미래>(2025년 6월 출간)는 적어도 한국에선 AI와 관련한 흥미로운 저술이다. 기자 출신 소설가 장강명이 장기를 살려 위 시합 뒤 바둑계에 인 변화를 취재해 풀어냈다. 인터뷰한 전·현직 프로기사만 30명, 바둑계 전문가가 6명에 이른다. 이들이 AI 등장 이후 전과 완전히 달라진 바둑계 판도와 저마다의 대응, 그리고 그에 대한 소회를 솔직히 풀어낸다.

365페이지에 이르는 짧지 않은 글이 모두 열 장으로 나누어 실렸다. 그날의 승부가 갖는 의미부터, 그 사건 뒤 급변한 바둑계 상황, 비단 바둑계가 아닌 모든 분야에 AI가 미칠 파급, 이에 대응하여 인간이 나아가야 할 길 따위를 소상히 언급한다. 작가 장강명이 성실하고 기민하게 바둑계를 취재했다는 걸 어렵지 않게 짐작할 수 있다.

책에 따르면 바둑계는 그 전과 후가 완전히 달라졌다. 소위 포석이라는 게 사라졌다. 수 천 년 바둑역사의 결실이자 바둑의 꽃이라고도 불렸던 포석은 한순간에 무용해졌다. 크게 전반과 중반, 후반으로 나뉘는 바둑에서 포석은 대국을 큰 방향으로 어떻게 풀어갈지를 보이는 전반부의 돌 놓기인데, 인간과 AI 사이 가장 큰 차이를 보이는 게 이 부문인 것이다.

인간의 포석과 AI의 그것은 전혀 닮아 있지 않았다. 인간의 포석은 어처구니없을 만큼 쉽게 파훼 됐다. 인간 기사들은 AI 프로그램의 도움을 받아 그 수를 흉내 내기 시작했다. 수없이 보고 그 수를 외우다시피 따라뒀다. 흉내, 외우다시피라고 쓰는 것은 두는 기사도 제가 놓는 수를 이해하지 못하는 때문이다.

인터뷰에 응한 기사들은 그저 AI 바둑 프로그램이 승률 높은 수로 추천하는 수를 계속 보다보면 대충 비슷한 상황에서 AI적인 수가 보인다고 증언할 뿐이다. 그렇게 공부한 이가 인간적 방법을 고집하는 이를 압살하는 일이 반복됐다. 현 세계 랭킹 1위 신진서는 남보다 일찍, 또 매일 대부분의 시간을 AI의 바둑을 체화하기 위해 공부한다고 고백한다.

"아예 외워서 두는 수는 보통 20~30수에서 끝이 나고요. 이제는 제가 어느 정도 AI 수법에 익숙해져서 '이 장면에서는 AI가 여기에 두겠는데'하면서 둔 수가 중반 정도에 가끔 나와요. 설명을 어떻게 드리기는 어려운데, 그냥 느낌이에요. '여기에 둘 것 같다'라고 확신에 차서 두면 AI도 그 지점을 추천할 때가 많고, 좀 애매하다 싶으면 아닌 때가 많고요. AI를 너무 오래 보다 보니까." - 72p

이해와 창조가 아닌 암기와 체화, 바둑은 그렇게 완전히 달라졌다. 이세돌 등 변화를 거부한 기사들은 자리에서 물러나길 택했다.

안형준 5단은 <월간바둑> 2018년 2월 호에 기고한 글에서 명국과 명승부를 구분했다. 그는 "알파고에 비해 부족한 바둑이라 해서 팬들이 보지 않을 것이라는 생각은 들지 않는다. '명국'은 아니어도 '명승부'에 열광하는 게 사람이니까"라고 썼다. 그에 따르면 명국을 두는 것은 이제 인간 기사의 일이 아니게 됐다. -169p

달라진 경기 양상은 기사들의 직업적 자긍심을 앗아갔다. 인간 중 최고인 자가 가장 탁월한 바둑을 두는 이였다. 국수의 자리는 바둑이라는 종목의 최고수를 뜻했다. 그저 이기고 지는 승부사만이 아니었다. 일찍이 누구도 밟아보지 못한 영역을 탐색하고 개척하는 이였다.

알파고 이후 인간의 최고수는 그저 인간의 최고수일 뿐이다. 가장 탁월한 바둑이 저기 위에 있다. AI가 놓는 수를 체화하는 데 삶 대부분을 바친 이들조차 그를 흉내 낼 뿐 진짜에는 댈 바가 못 된다. 역력한 실력 차 앞에 인간은 제 지성의 한계를 받아들일 밖에 없다. 이제와 차와 빨리 달리기 시합을 하는 인간이 존재하지 않듯이. 말하자면 바둑에서 탁월함은 인간의 것이 아니게 되었다.

인류학자 데이비드 그레이버는 2013년 불쉿 직업(bullshit jop)이라는 말을 만들어 냈고, 몇 년 뒤에 그 개념으로 책을 썼다. 그레이버는 현대 사회에는 통째로 사라져도 세상이 조금도 달라지지 않을 직업, 종사자들조차 속으로는 쓸모없는 일이라고 여기는 '불쉿 직업'들이 많다고 주장한다. 그냥 많은 정도가 아니라 전체 일자리의 40퍼센트에 육박하며 현대 사회의 몇 가지 구조적 원인 때문에 점점 늘어나는 중이라고 한다. -222, 223p

기술은 생업에도 영향을 줬다. 되기 어렵고 수도 희소한 프로기사라 해도 정답을 알지 못할 뿐더러 그 근처에도 가지 못한단 사실이 명백해졌다. 집에서 AI 프로그램을 돌리는 게 프로기사에게 직접 사사받는 것보다 훨씬 빨리 강해질 수 있었다. 프로기사의 주된 수입원이던 개인 교습은 씨가 말랐다. 기원 영업 또한 어려워졌다. 취미 삼아 게임으로 바둑을 대하는 이는 여전했으나 생을 걸 업으로 다가서는 이는 찾아보기 힘들었다. 서로 머리를 맞대고 더 나은 수를 고심하던 기사들의 자리가 사라졌고, 각 기사만의 기풍 또한 그러했다.

AI의 바둑 이래로 인간의 바둑은 더는 탁월하거나 예술적일 수 없었다. 그저 맞고 틀리고가 있을 뿐이었다. AI의 바둑이 끝은 아니라 해도, 인간의 수준에서 정답은 명백했다. 마치 프로 야구선수가 동네 아이들의 스윙을 맞고 틀렸다고 표현할 수 있듯이.

모든 분야가 마침내 마주할 변화

장강명은 AI의 등장 이후 달라진 바둑계의 현황을 다각도에서 조명한 뒤 바둑계 너머 일 수 있는 변화를 예측한다. 말 그대로 바둑계는 AI로 인한 충격을 먼저 맞았을 뿐, 제 생업인 문학을 비롯해 다양한 분야가 변화를 마주하리란 이야기다. 이미 그가 몸담았던 언론계 또한 변화와 직면했다.

개인적으로 알고 지내는 많은 기자들이 챗GPT를 마치 전 시대의 펜처럼 자연스레 활용한다. 문장이 약했던 이는 문장을, 취재 기획이 문제됐던 이는 기획에 도움을 받는다. 지난해 참여한 <뉴스타파>의 '뉴스쿨' 과정에선 아예 생성형 AI를 취재에 활용하는 방법을 따로 교육하기까지 했다. 회사 차원에서, 또 개인적으로 취재와 기사 작성도 알게 모르게 변화하고 있다. 바둑이 그러했듯 일의 의미 전체가 달라지는 순간도 오게 될 것이다.

2022년 컬래버레이션스 제약이라는 미국 제약회사의 신약 개발 연구팀은 약물 탐색용 인공지능을 이용해 생화학무기 후보 물질을 찾은 사례를 국제학술지 <네이처 기계지능>에 발표했다. 연구팀이 4만 종의 생화학무기 후보 물질을 찾아내는 데에는 겨우 6시간밖에 걸리지 않았다. 대부분 처음 보는 분자들이었고, 현재 무기로 쓰이는 치명적인 신경작용제 VX보다 더 독성이 강할 것으로 예측됐다. (중략) 이들이 한 일이라고는 자신들이 만든 신약 개발용 인공지능의 코드에서 숫자 하나를 '0'에서 '1'로 고친 것뿐이었다. - 282p

그저 노동자의 자긍심이 변하는 정도에서 끝나지 않을 수 있다. AI의 역량은 인간이 기대한 것을 훨씬 상회한다. 개발자의 의도를 뛰어넘은 지 한참이다. 그 역량이 계속 인간을 위해 복무하리라고 장담할 수 없다. 책은 후반부에 이르러 인간이 마주할 위협과 그에 대한 대응을 풀어낸다. 많은 이가 이 책의 약점이라 지적하는 흔하고 뻔한, 그러나 어찌할 바 없는 대안이 등장한다.

결국은 인간의 스스로 가치 판단을 해야만 한다는 것, 돌고 돌아 인문학이란 귀결이다. 유발 하라리가 <넥서스>에서 주장한 '멈춤'과 같은 해법도 급진적이며 불가능하다는 비판과 마주한다. 정론과 급진 사이에서 작가 또한 답을 찾지 못한 것이다.

가치의 근원을 설명하고 우리가 그걸 다룰 수 있게 해주는 인문학이 필요하다. 인간성이 무엇인지, 가치가 무엇인지 설명하지 않으면서 가치를 훼손하지 않는 기술을 만들어 달라고 기술자에게 주문할 수는 없다. 인간적인 과학기술을 만드는 것이 과학 기술인의 임무라고 말하는 순간, 인간적인 과학기술을 규정할 권리를 과학 기술인에게 넘기게 된다. 지금 많은 사람이 바로 그런 실수를 저지르고 있다. - 335p

<먼저 온 미래>는 업계, 또 분야별로 시차를 두고 맞이하는 AI의 변화를 친절하게 풀어낸 책이다. 다행인지 불행인지 가장 먼저 그 변화를 마주한 바둑판은 한국이 세계를 선도하는 분야였다. 그래서 책 가운데는 좀처럼 닿기 어려운 깊이 있는 목소리가 여럿 담겨 있다. 다만 바둑을 넘어 AI기술, 또 미래전망이며 대안에 있어 책이 여러모로 늦된 게 사실이다. 취재기자 출신이긴 해도 급변하는 해당 분야의 전문가가 아닌 데다, 최고 지성들조차 쉬이 대응책을 내놓지 못하는 어려운 문제인 때문일 테다. (본보 제휴 <오마이뉴스>, 무단전재 및 재배포 금지)