챗GPT나 구글 제미나이에 글을 고쳐달라고 하거나 제목 혹은 표현을 추천받을 때마다 묘한 느낌을 받은 적이 많았다. 일부러 다소 거친 비유를 쓰거나 일반적인 문장 순서를 비틀어둔 곳을 발견하면 인공지능은 대체로 ‘모범생’의 길을 따라야 한다고 권고했다. 제목이나 표현 역시 무릎을 딱 칠 만한 번뜩이는 문구보다는 글의 내용을 적당히 버무린 평범한 것들이 많았다.

지극히 개인적인 소감이지만, 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM)의 기본 원리와도 무관치 않아 보인다. 현대의 언어모델은 문장을 만들면서 다음 단어로 뭐가 나와야 할지 맞히는 연속적인 ‘함수’라고 할 수 있다. 언어모델은 수많은 텍스트를 단어에 가까운 토큰 단위로 나누고 각각에 숫자 배열인 벡터값을 매긴다. 이 벡터 공간 속에서 의미가 비슷한 단어들은 서로 가까운 곳에 위치하게 된다. 여기에 어떤 단어에 더 주목해야 하는지를 계산해서 문맥을 이해하는 어텐션(Attention)과 같은 기술이 더해진다.

이런 언어모델이기에 단어 간의 관계, 의미의 확장과 심화를 정확히 포착해낸다. 언어모델이 만약 인간이 여름휴가에 관해 쓴 글을 본다면, ‘여행’ ‘가고 싶다’만 반복되는 글보다는 숙소, 이동 경로, 맛집 등 관련 단어들이 반복적이면서도 점차 다른 차원이나 깊이로 넓어지는 글을 좋은 글이라 판단할 수 있다. 한편으로 계산을 통한 확률적 판단 아래 서 있기에 그 의미망 속에서 벗어난 선택은 잘 나오지 않을 수 있다. 인공지능의 글이 밋밋해 보인 건 이런 이유가 아닐까.

‘인공지능의 글쓰기는 아직이다’ 이런 결론을 내리려는 건 아니다. 우리 뇌를 100% 이해하지 못하는 것처럼, 인공지능이 어떤 동작을 거쳐 결과물을 내놓는지는 정확히 모른다. 최근에는 서로 다른 인공지능이 생성한 벡터값 사이에도 어떤 보편적 의미 구조가 존재하며, 인공지능끼리는 서로 그 뜻을 이해한다는 연구 결과가 나왔다. 또 다른 연구에서는 인간이 보기에 무질서해 보이는 벡터값 그 자체만으로도 정렬이 가능하다는 사실도 밝혀냈다. 딥러닝의 인공신경망 기본 단위인 퍼셉트론이 인간 뉴런을 흉내 낸 것처럼, 인공지능 안에도 인간의 지능 작용과 비슷한 무언가가 존재할 수 있다.

여전히 우리는 궁금해한다. 인간과 인공지능의 창의성은 다를까. 장강명 작가는 알파고 이후 프로 바둑계가 어떻게 변했는지를 추적한 르포 <먼저 온 미래>에서 이 질문을 던진다. 프로 바둑기사 김찬우 7단은 알파고야말로 인간이 가진 고정관념에 빠지지 않고 기본에 충실한 창의적인 수를 둔다고 말한다. 반면 이희성 9단은 기발하기는 하지만, 그저 정답에 가까운 수이며 인간이 만들어내는 창의성과는 거리가 멀다고 말한다. 기존의 정석을 모두 깨뜨려버린 측면에서는 김 7단의 말이 옳은 것 같기도 하고, 그저 이 수가 다른 수보다 이길 확률이 몇 퍼센트 높은지만을 제시하는 인공지능을 보면 이 9단의 말이 맞는 것 같기도 하다.

흥미로웠던 대목은 인공지능을 쓰면서 인간이 얼마나 모호한 개념을 사용하는지 깨닫게 됐다는 점이다. 인공지능에 ‘상대를 이겨라’는 목표는 설명할 수 있지만, ‘승리를 탐하면 이기지 못한다’ 같은 바둑의 격언은 이해시키기 어렵다. 장 작가는 “인간은 그런 비유를 도구 삼아 사유할 수 있다. 인공지능은 그렇지 않다”고 말한다. 이 모호함은 인간이 애써 인공지능과 구분 짓는 안간힘 혹은 변명처럼 느껴질지도 모르겠다. 프로 바둑기사들 역시 ‘인간만의 영역이 있다’고 믿었다가 속절없이 무너졌다.

그래도 이 모호함 속에 인간 고유의 본성이 숨어 있다고 믿고 싶다. 그 속에는 이를테면 다른 사람의 처지에 서서 상상하는 일 같은 것도 포함돼 있을 것 같다. “무슨 일이 있었습니까?” 전세사기로 남편을 잃은 주인공이 도배를 하러 온 필리핀계 노동자에게 들은 서툰 한국어의 정중함이 왜 위로가 됐는지, 김애란의 소설 <빗방울처럼>의 그 섬세한 감정을 인공지능이 대신 전달해줄 수 있을까. 그러나 집값이 떨어진다며 참사 추모현판 설치조차 반대한다는 기사를 보면, 오늘의 우리는 신형철 평론가의 말대로 “무엇으로 고통받고 있습니까”라는 말을 한국어로 묻는 법조차 잊어가고 있다. 사람을 닮아가는 인공지능보다는, 감수성이 인공지능보다 떨어져가는 사람이 더 무서워졌다.