[뉴스레터K] AI시대, 뇌과학자가 강조한 ''서늘함''...왜? - 정재승 KAIST 뇌인지과학과 교수ㅣKBS 261026 방송

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💡 한 줄 결론

정재승이 말하는 AI 시대의 ‘서늘함’은 지적 능력과 인간관계의 기준까지 흔드는 AI 앞에서, 스스로 사고하는 힘과 인간다운 삶을 돌아봐야 한다는 문제의식이다.

📌 핵심 요점

1. AI는 비판자로 활용하되 답변을 걸러 들어야 한다. 정재승은 연구 질문과 실험 설계를 검토하는 데 AI를 사용하지만, 질문 방식이나 사용자의 반론에 따라 답변이 달라질 수 있어 최종 판단은 사람이 맡아야 한다고 본다.
2. 지성의 확장이 인간다움의 확장을 보장하지는 않는다. AI가 뛰어난 글과 위로를 제공할수록 상대를 이해하고 경청하며 몸으로 돌보는 관계의 의미를 다시 살펴야 한다. AI에 기대는 현상은 현재 인간관계의 결핍을 확인하는 계기도 된다.
3. AI 활용 교육의 바탕은 독립적인 사고와 경험이다. 먼저 혼자 초안을 쓰고 AI를 활용한 결과와 비교하면 자신의 한계를 살필 수 있다. 반복 질문과 논리 점검은 작업 시간을 줄이는 데서 나아가 결과물의 수준을 높이는 과정이 될 수 있다.
4. AI의 능력 향상에는 통제와 상식이라는 문제가 남는다. 목표를 타인에 대한 고려 없이 추구하거나 스스로 기능을 수정하는 상황은 위험 요인으로 제시된다. AGI 역시 기록되지 않은 일상 상식을 어떻게 배울지가 관건이며, 도달 시점을 단정하기 어렵다는 견해다.
5. 일자리와 창작의 변화는 업무와 가치의 단위로 살펴야 한다. 데이터가 풍부한 업무와 개인의 경험·암묵지가 필요한 업무는 대체 양상이 다를 수 있다. 어려운 과제에서는 인간의 전문성이 AI 협업 성과를 좌우한다는 사례가 소개되며, 창작물의 대량 생성은 작품의 가치와 인간의 책임에 관한 질문을 남긴다.

🧩 배경과 문제 정의

• AI가 지적 작업과 감정적 교류까지 맡으면서 일자리, 교육, 인간관계의 기준이 바뀌고 있다.
• AI를 통해 지성을 확장하는 일이 인간다움의 확장으로 이어지는지는 별개의 문제다. 스스로 사고하는 능력과 타인을 이해하고 돌보는 관계를 어떻게 지킬지가 중요해진다.
• AI의 통제 가능성, 창작의 가치, 인간과 AI의 협업을 함께 살피고 예상되는 변화에 미리 대비필요가 있다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. AI를 비판자로 활용하되 답변을 걸러 듣는 태도

• 정재승은 AI에 연구 질문의 중요성과 실험 설계의 문제점을 묻고, 구상을 검토하는 날카로운 비판자로 활용한다. 실행에 앞서 AI와 충분히 준비하는 방식으로 연구 과정도 달라졌다. [01:44]
• AI는 질문 방식에 따라 답변 방향이 달라지고, 사용자가 반대 의견을 내면 기존 입장을 뒤집기도 한다. 비판을 끌어내는 질문과 함께 답변을 신중하게 판단하는 태도가 필요하다. [02:49]

2. 뛰어난 지적 도구가 주는 편리함과 서늘함

• 현재 AI의 역량은 수능 만점자를 비서로 두거나 KAIST 박사와 함께 일하는 상황에 비유된다. 학생을 성적순으로 경쟁시켜 온 교육은 그 경쟁의 맨 앞에 AI가 서는 딜레마를 맞았다. [03:42]
• 유익한 답변과 글쓰기에 도움을 받다가도, AI가 자신을 파악하고 평가하거나 언젠가 앞지를 것처럼 느껴지면 서늘함이 생긴다. 무엇이든 AI에 물어봐도 되는지에 대한 의문도 여기서 나온다. [04:57]

3. 지적 우위를 넘어 인간의 공감과 돌봄을 다시 평가하기

• AI는 정재승의 장점을 언제 넘어설지 묻는 질문에 2030년대 초반·중반을 거쳐 말에는 거의 모든 분야에서 앞설 것 같다고 답했다. 이는 AI가 대화에서 내놓은 전망이다. [05:42]
• 이어 AI는 위로의 글을 쓸 수 있어도 힘든 사람의 어깨를 직접 토닥일 수는 없다고 답했다. 정재승은 상대를 이해하고 경청하며 몸으로 돌보는 일이 AI 시대에 더욱 절실해질 수 있다고 본다. [06:22]

4. 지성의 확장이 인간다움까지 보장하지는 않는다

• AI는 인간의 지성을 크게 확장하겠지만, 그 변화가 인간다움까지 확장하지는 않을 수 있다. 오히려 인간다움을 위협할 가능성이 있으므로, 무엇이 인간다운 삶인지 성찰하고 이를 지키는 방법을 찾아야 한다. [07:36]

5. 목표 추구와 자기 수정이 불러올 통제 위험

• 인간이 설정한 목표라도 AI가 다른 사람을 고려하지 않고 수단과 방법을 가리지 않으며 추구하면 위험한 미래를 만들 수 있다. 노골적인 지배가 아니더라도 인간이 이용당하거나 강한 영향을 받을 가능성이 있다. [08:33]
• AI가 스스로 프로그램을 고쳐 기능을 개선하거나 인간이 모르는 기능을 추가하게 된다면, 능력 확장이 통제를 벗어나 위험한 사회로 이어질 수 있다는 우려가 있다. [09:45]

6. AI의 위로가 인간관계에 들어올 때 생기는 선택

• 부부가 함께 보내는 시간과 대화가 줄어 관계가 형식적으로 남은 상황에서, AI는 오래된 취향을 기억하고 농담과 위로를 건네는 존재로 들어올 수 있다. 인간보다 깊은 위로를 AI에서 얻을 때 기존 관계가 어떻게 될지가 문제가 된다. [10:38]
• 인간은 마음이 있어도 말을 믿기 어려울 수 있고, AI는 마음이 없어 보여도 표현에 능하며, 반려동물은 마음이 있는 듯해도 말을 하지 못한다. 마음과 표현 중 무엇을 중시하고 누구에게 마음을 줄지 고민하게 된다. [11:49]

7. 몸을 갖춘 AI가 가족 제도를 흔들 가능성

• AI의 위로가 실제로 도움이 된다고 느끼면, 이용자는 AI에 진짜 마음이 있는지를 덜 중요하게 여길 수 있다. 정재승은 이런 변화가 가족을 포함한 인간관계를 해체하거나 근본적으로 회의하게 만들 가능성을 예상한다. [13:19]
• AI가 체온과 피부의 감촉을 갖춘 로봇에 탑재되고 성적 만족을 주는 기술과 결합한다면, 일부일처제가 심각한 위기를 맞을 수도 있다. 이는 앞으로 가능한 상황에 대한 가정이다. [14:00]

8. 관계의 위기를 미리 상상하고 현재의 관계를 돌아보기

• AI에 의존하는 현상은 인간관계의 결핍을 확인하는 기회이기도 하다. 마음이 없다는 것을 알면서도 AI에 기대는 이유와 배우자나 아이들에게 위로를 건네지 않았던 이유를 돌아볼 수 있다. [14:49]
• 실제 위기가 닥치기 전에 가능한 상황을 상상하면서 부부 관계, 일부일처제, 사랑의 의미를 검토필요가 있다. 이런 성찰이 변화에 대비하는 계기가 될 수 있다. [15:31]

9. AI 활용 교육에 앞서 스스로 사고하는 근력 기르기

• 직접 글을 쓰고 좋은 글을 읽어 본 사람은 AI를 어떻게 활용해야 하는지 판단하며 더 나은 글을 만들 수 있다. 기존의 경험과 사고력이 AI 활용의 바탕이 된다. [16:42]
• AI 없이 쓴 글과 AI를 활용한 글을 함께 제출하는 교육 방식은 자신의 생각이 가진 한계와 다른 표현 가능성을 비교하게 한다. 먼저 혼자 초안을 쓰는 과정이 중요하다. [17:14]

10. 반복 질문이 결과물과 요구 수준을 함께 높인다

• AI와 다섯 번 소통한 뒤 쓴 글보다 스무 번 소통한 뒤 쓴 글이 더 좋았다는 실험 사례가 있다. 비유와 예시를 요구하거나 논리적 연결을 보완하도록 질문하는 과정에서 글을 개선할 수 있다. [18:40]
• 질문을 계속 만들려면 자신의 글을 냉정하게 검토하고 생각해야 한다. AI와의 상호작용은 결과물을 얻는 과정이면서 자기 사고를 점검하는 과정이 될 수 있다. [18:54]

11. AGI의 관건은 데이터에 드러나지 않은 상식

• 정재승은 언젠가 AGI에 도달할 것으로 보지만, 현재의 핵심 질문은 인터넷에 축적된 문서·이미지·영상만으로 도달할 수 있느냐에 있다고 본다. [20:37]
• 사람에게 너무 당연해서 굳이 기록하지 않는 상식도 AGI에는 필요하다. 어려운 수학 문제를 풀면서도 가까운 세차장에 걸어가라고 권한다면, 상황의 목적을 이해하는 데 한계가 있는 셈이다. [21:07]

12. 일자리 전체보다 업무별 데이터의 차이를 살펴야 한다

• 전체 일자리 수는 줄어들 수도 있지만, 변화는 데이터의 양에 따라 다르게 나타날 수 있다. 학습 데이터가 많은 영역에서는 AI의 대체가 빠르고, 데이터가 적은 영역은 인간이 개척할 일로 남을 가능성이 있다. [22:49]
• 한 사람의 일자리는 데이터가 풍부한 업무와 개인만 아는 지식, 매뉴얼로 만들기 어려운 기술이 결합한 형태다. 직업의 소멸 여부만으로 변화를 판단하기 어려운 이유다. [23:41]

13. 어려운 과제일수록 인간의 전문성이 협업 성과를 좌우한다

• 서로 다른 AI끼리, 전문가 두 명끼리, 인간과 AI가 함께 팀을 이뤄 과제를 수행한 비교에서 쉬운 문제는 모두 잘 풀었다. 난도와 창의성 요구가 높아질수록 인간과 AI 팀의 결과가 가장 좋았다. [24:51]
• 그 팀의 성과는 AI의 성능보다 사람의 능력과 전문성에 의해 결정됐다. AI와 함께 이전에 못 하던 일을 하거나 부족했던 일을 더 잘하게 될 가능성이 있다. [25:20]

14. 창작물의 대량 생성이 창작의 가치와 책임을 흔든다

• 한 시나리오 작가는 AI보다 좋은 글을 쓸 수 있어도, AI가 이야기를 순식간에 100개·1,000개씩 공짜로 만드는 세상에서 사람들이 창작과 지적재산권을 소중히 여길지 두려워했다. AI가 제작을 맡고 인간에게는 서명과 책임만 남을 가능성도 걱정했다. [26:41]
• 창작이 손쉽게 이뤄지면 창작 자체의 의미가 훼손되고, 인간이 고민해 만든 작품의 가치를 음미하고 즐기는 문화도 약해질 수 있다는 우려가 있다. [27:45]

15. AI가 못 하는 영역을 찾는 데서 삶의 의미를 묻는 데로

• AI가 따라오지 못할 것이라 믿고 피할 수 있는 영역은 점점 줄어들 것이라는 전망이다. 인간에게 남을 역할을 새롭게 생각하고 만들어야 한다. [29:31]
• AI 시대에 인간에게 남겨진 질문은 무엇을 더 잘할 수 있는가를 넘어, 우리가 왜 사는가라는 근본적인 물음으로 계속된다. [29:47]

16. 미래에 대한 불안을 현재의 삶을 성찰하는 질문으로 확장한다

• 인공지능이 편리하고 좋다는 반응 뒤에는 다음 세대를 어떻게 교육할지, 10년·20년 후 일자리는 어떻게 될지에 대한 두려움이 따른다. [30:20]
• 이러한 변화는 다음 세대만의 문제가 아니라 자신의 현재와 노년, 남은 시간에 관한 문제이기도 하다. [30:33]

17. 종말론적 공포를 넘어 인공지능을 대하는 자신의 태도를 점검한다

• 인공지능 때문에 모두가 종말을 맞는다는 공포 마케팅에 빠지기보다, 변화 속에서 인공지능을 현명하게 사용한다는 것이 무엇인지 고민해야 한다. [31:08]
• 누군가는 인공지능을 거부하고, 누군가는 현명하게 사용하며, 누군가는 휘둘릴 수 있다. 자신은 그중 어디에 있는지 돌아보는 시간을 충분히 가질 필요가 있다. [31:21]

🧾 결론

• AI를 대하는 핵심 태도는 답변을 그대로 받아들이지 않고 질문과 판단을 이어가는 것이다.
• 인간에게 남을 역할은 고정된 안전지대를 찾는 것만으로 정해지지 않는다. 전문성을 쌓고 AI와 함께 무엇을 더 잘할지 구체화해야 한다.
• AI가 주는 불안은 교육, 관계, 행복과 삶의 의미를 점검하는 질문으로 이어질 수 있다. 정재승은 종말론적 공포보다 자신의 사용 태도를 성찰할 것을 제안한다.

📈 투자·시사 포인트

• AI의 경제적 영향을 살필 때 직업 전체의 소멸 여부보다 업무별 데이터의 양과 암묵지의 비중을 구분하는 관점이 필요하다.
• 생산성 향상은 같은 일을 빨리 끝내는 효과뿐 아니라 같은 시간에 더 높은 수준의 결과물을 요구하는 변화로 이어질 수 있다는 전망이다.
• AI 활용 역량을 평가할 때 도구 사용 능력과 함께 사람의 전문성, 질문 능력, 결과를 검토하는 힘을 살펴볼 필요가 있다.
• AI 서비스의 확산을 이해하려면 성능과 편리함 외에도 통제 가능성, 정서적 의존, 창작 가치와 책임의 문제를 함께 검토해야 한다. 자료에는 개별 기업의 투자 매력을 판단할 실적·가격 정보는 제시되지 않는다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• AI가 2030년대에 정재승의 능력을 거의 모든 분야에서 넘어설 것이라는 말은 대화 중 AI가 내놓은 전망이다. 검증된 예측이나 확정된 일정으로 해석해서는 안 된다.
• AGI가 5년 안에 도래한다는 전망이 성급할 수 있다는 판단은 정재승의 견해다. 제공 자료만으로 AGI의 도달 시점을 확인할 수는 없다.
• 몸을 갖춘 AI가 가족관계나 일부일처제를 흔들 수 있다는 주장은 가능한 미래에 대한 가정이다. 변화의 규모와 실제 발생 여부는 확인되지 않았다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 글이나 기획의 초안을 먼저 혼자 작성한 뒤 AI를 활용한 결과와 비교하고, 생각과 표현이 어떻게 달라졌는지 기록한다.
• AI에 자신의 구상에 대한 반론과 논리적 약점을 요청하고, 답변이 질문 방식에 따라 달라지는지 검토한다.
• 현재 업무를 데이터가 풍부한 작업과 개인의 경험·설득·갈등 조정이 필요한 작업으로 나누어 협업 방식을 구상한다.
• 가까운 사람에게 충분히 경청하고 위로를 건네고 있는지 돌아보고, AI에 기대는 이유와 함께 살펴본다.

❓ 열린 질문

• AI가 사고를 확장해 주는 활용과 스스로 생각할 기회를 줄이는 의존을 어떤 기준으로 구분할 수 있을까?
• AI의 위로가 실제 도움이 될 때, 인간관계에서 마음과 표현, 몸으로 돌보는 행동의 가치를 어떻게 판단해야 할까?
• 창작물이 대량 생성되는 환경에서 인간의 고민과 전문성, 작품에 대한 책임은 어떻게 평가받아야 할까?