AI 존재론의 난관과 전망

초록

본 논문은 인공지능(AI) 시스템을 어떻게 존재론적으로 규정할 것인가에 대한 근본적인 질문을 제기한다. 정의의 다변성, 기존 기술의 정상화, 인간의 의인화라는 세 가지 주요 장애 요인을 분석하고, 이들 요인이 AI의 본질을 규정하는 논의를 어떻게 흐리게 하는지 설명한다. 마지막으로 학제간 협력을 통한 실천적 로드맵을 제시한다.

상세 분석

논문은 먼저 “AI는 무엇인가?”라는 존재론적 질문을 철학적·기술적 두 축으로 나누어 접근한다. 정의 측면에서 저자는 AI라는 용어가 역사적·문화적 맥락에 따라 끊임없이 재정의되고 있음을 강조한다. 초기에는 인간 지능 모방을 목표로 한 규칙 기반 시스템을 의미했지만, 현재는 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 등 다양한 하위 분야를 포괄한다. 이러한 정의의 유동성은 학계와 산업계 사이에 공통된 어휘를 마련하기 어렵게 만들며, 결과적으로 “AI 시스템”이라는 범주가 과도하게 포괄적이면서도 동시에 구체적 정의가 결여된 상태가 된다.

두 번째 요인인 ‘기술의 정상화’는 기존의 자동화 도구나 데이터 처리 알고리즘이 새로운 AI 파라다임에 흡수되면서 “AI”라는 라벨이 사라지는 현상을 말한다. 예컨대, 자연어 처리(NLP) 분야에서 전통적인 규칙 기반 파서가 딥러닝 기반 모델로 대체될 때, 이전 기술은 “이전 세대 AI”로 전락하거나 완전히 비인식되는 경우가 있다. 이는 기술적 진보가 진행될수록 AI의 경계가 흐려지고, 학문적 논의에서 “AI가 무엇인지”를 명확히 짚어내기 어려워진다.

세 번째 요인인 인간의 의인화는 AI를 인간과 동일한 주체로 인식하려는 심리적 경향을 지적한다. 알고리즘이 복잡한 의사결정을 수행할 때, 사람들은 종종 “그 알고리즘이 생각한다”, “AI가 의도를 갖는다”는 식의 은유적 표현을 사용한다. 이러한 언어적 습관은 AI를 도덕적·법적 책임의 주체로 전환하려는 논의를 촉발하지만, 실제로는 알고리즘이 사전 정의된 목표와 데이터에 의해 작동하는 도구에 불과하다는 점을 간과하게 만든다.

저자는 이 세 가지 요인이 서로 얽히면서 AI 존재론 논의가 ‘움직이는 표적’이 된다고 주장한다. 정의가 변하고, 기술이 통합되며, 인간 인식이 변동함에 따라, 철학자·신학자·법학자 등 비전문가가 의미 있는 대화를 나누기 위해서는 지속적인 개념 정리와 메타언어적 합의가 필요하다.

마지막으로 논문은 학제간 협업 모델을 제안한다. 구체적으로는 (1) AI 정의와 범주화를 위한 공동 워크숍, (2) 기술 변천사를 추적하는 데이터베이스 구축, (3) 인간-기계 상호작용에서 발생하는 의인화 현상을 실증적으로 조사하는 심리·사회학 연구, (4) 윤리·법적 프레임워크를 지속적으로 업데이트하는 국제 컨소시엄을 제시한다. 이러한 구조적 접근은 AI 존재론을 고정된 개념이 아니라, 지속적으로 재검토되는 ‘동적 사전’으로 자리매김하게 할 것이다.