인공지능 모델이 1테라와트(terawatt)급 핵융합 발전소의 새로운 청사진을 제시하고, 인류가 지금까지 생각하지 못했던 전혀 새로운 플라스마 제어 방식을 제시했다고 가정해 보자. 과연 누가 이 착공 및 가동 허가증에 당당히 서명할 수 있을까?
UCLA 컴퓨터과학과 교수이자 암호학 권위자인 아미트 사하이(Amit Sahai)가 세계적인 수학자 테렌스 타오의 블로그에 기고문을 실었다. 기계가 엄청난 속도로 지식을 쏟아내는 시대에 그가 제시한 궁극의 안전 방어선은 바로 조직화된 대규모 인간의 ‘이해력’을 비축하는 일이다.
인간의 생물학적 흡수 한계를 돌파한 기계의 출력 속도
사하이 교수는 자신의 학부 시절을 돌아보며 냉혹한 사례를 하나 든다. 대학 수학과에는 늘 뛰어난 천재들이 새로운 개념을 순식간에 흡수하는 반면, 이를 따라가지 못해 좌절하고 끝내 수학 연구를 포기하는 학생들이 있었다. 그리고 지금, 온 인류가 바로 그 ‘따라잡지 못하는 무력감’을 함께 겪고 있다. 인공지능은 이미 인간이 이해한 증명을 단순히 재현하는 수준을 넘어, 독창적이고 아름다운 수학적 아이디어를 쏟아내기 시작했다.
지식을 생산하는 한계 비용은 0을 향해 곤두박질치고 있다. 그러나 지식을 흡수하는 비용은 인간 두뇌라는 생물학적 한계에 단단히 묶여 있다. 한 사람이 하루 동안 깊이 있게 읽고 검증할 수 있는 논문의 수에는 물리적인 한계가 분명하다. 연산 과정을 기계에 일임하면 결과물은 쉽게 얻을 수 있지만, 그 과정에서 인간의 ‘이해’는 완전히 배제된다. 개별 연구자의 두뇌 대역폭으로는 기하급수적으로 폭발하는 정보 출력을 감당할 수 없기에, 사회 전체의 지적 수용 인구를 대폭 늘리는 것만이 유일한 해결책이 된다.
그림: 2026년 IPAM 노변담화에 참석한 테렌스 타오의 모습. 출처: 위키미디어 커먼즈
과거의 경험적 신뢰를 무력화하는 ‘1테라와트’의 위험성
왜 굳이 인간이 시스템을 속속들이 이해해야 하는가? 다시 1테라와트 핵융합 발전소의 사고 실험으로 돌아가 보자. 1테라와트는 상상을 초월하는 극단적인 고출력 단위다. 인공지능 모델이 제시한 전례 없는 플라스마 제어 방식은 그 자체로 치명적인 위험을 내포하고 있다. 바로 ‘지나치게 새롭다’는 점이다.
지난 수십 년 동안 유사한 에너지 시설을 운영하며 쌓아 올린 신뢰의 사슬은 여기서 완전히 끊어진다. 건설을 승인하기 전에 고장이나 오작동이 어떻게 격리되는지, 비상 정지 시 시스템에 저장된 방대한 에너지가 어디로 방출되는지, 신소재의 거동이 예측과 일치하는지를 인간 전문가가 직접 연역할 수 있어야 한다. 과거의 운전 데이터라는 버팀목이 없는 상황에서, 모델 배후의 실험적 근거와 오차 한계를 인간이 독립적으로 검증해 내지 못한다면 아무리 뛰어난 ‘최적 설계’라도 위험한 블랙박스에 불과하다.
‘이해력’을 사회적으로 배치 가능한 지적 비축분으로 구축하라
사하이 교수는 인간이 기계와 계산 속도를 겨루거나, 기계가 안정적으로 해낼 수 있는 연산 과정을 수작업으로 되풀이하자고 말하는 것이 아니다. 학술지 《네이처 인간 행동(Nature Human Behaviour)》의 연구가 보여주듯, 단순히 인간을 과정에 참여시키는 것(Human-in-the-loop)만으로는 기술적 의사결정의 질이 자동으로 개선되지 않는다.
그가 주장하는 핵심은 ‘이해’라는 행위를 체계적으로 조직하고 지원받는 사회적 역량으로 키우자는 것이다. 수학을 상아탑 속 지적 유희로 치부할 것이 아니라 유사시 투입할 수 있는 ‘배치 가능한 지적 비축분’으로 바라보아야 한다. 개인이 감당할 수 있는 인지 부하에는 한계가 있으며, 복잡성을 온전히 소화하려면 충분한 시간과 안정적인 생활 리듬이 필요하다. 조직화된 대규모 팀워크와 협력 체계가 갖춰질 때 비로소 기계가 제안한 엔지니어링 설계를 엄밀히 검증할 수 있는 안전망이 완성된다.
그림: 폴 에르되시와 소년 시절의 테렌스 타오, 1985년 무렵. 출처: 위키미디어 커먼즈
기계에 전부 위임했을 때 맞닥뜨리는 무수한 XY 문제
이 글을 둘러싸고 테크 커뮤니티는 두 진영으로 나뉘어 뜨거운 토론을 벌였다. 한쪽 진영은 인간의 인지적 성장을 중시하며, 수학의 본질은 인간 두뇌의 사고방식을 개조하는 도구라고 강조했다. 수학을 단순히 거래 가능한 상품으로 취급해 거대언어모델에 전적으로 위임해 버린다면, 인간의 지성이 결코 체득하지 못하는 정리가 쏟아져 나온들 이는 죽은 지식의 파편에 지나지 않는다는 논리다.
다른 한쪽은 소프트웨어 엔지니어링 현장의 생생한 실태를 고발했다. 업무 전반을 모델에 그대로 떠넘긴 수많은 개발자들은 완벽한 해결책을 얻기는커녕 끝없는 전형적 ‘XY 문제’의 늪에 빠졌다. 시스템 아키텍처에는 불필요한 복잡성이 덧씌워졌고, 최종적으로 완성된 코드베이스는 감당하기 힘든 잠재적 취약점으로 가득 찼다.
테렌스 타오 같은 세계 최고의 수학자조차 인공지능의 도움을 받아 글을 작성하는 오늘날(사하이 교수 역시 이번 글을 작성하는 과정에서 GPT 6 Astra의 도움이 결정적이었다고 솔직하게 밝혔다), 인간 지성의 가치 중심축은 완전히 이동했다. 시스템이 복잡하고 첨단인 엔지니어링 해법을 쏟아낼수록, 그 시스템의 한계선과 위험 경계를 독립적으로 파헤칠 수 있는 검증자의 권한은 더욱 결정적인 힘을 갖는다.
참고 링크:
- 테렌스 타오 블로그 게스트 글
- 해커 뉴스 토론
- Lobsters 토론
- 네이처 인간 행동 연구 보고서
