인디케이터에서 생물학으로: 인공 의식의 교정 문제

플로렌틴 코흐는 최근 인공 의식 연구가 행동 중심의 튜링 테스트에서 벗어나, 뇌 이론에서 도출된 지표를 활용해 시스템의 의식 가능성을 평가하려는 흐름을 조명한다. 그는 Butlin 등(2025)의 논문을 인용해, GPT‑4.5가 인간 페르소나를 부여받았을 때 73%의 확률로 인간으로 판단된 사례를 들어 행동 테스트가 쉽게 조작될 수 있음을 지적한다. 이에 따라 내부 구조와 신경학적 지표(복잡도, 교란 반응, 전전두-두정 네트워크 등)를 근거로 베이지안 방식으로 의식에 대한 신념을 업데이트하는 ‘지표 기반 프로그램’이 제안되었지만, 이 접근에는 근본적인 교정 문제가 존재한다. 첫 번째 문제는 의식 과학 자체가 이론적으로 불안정하다는 점이다. Cleeremans·Mudrik·Seth(2025)은 현재 의식 연구가 신경 상관관계에서 테스트 가능한 이론으로 전환 중이지만, 아직 합의된 통합 이론이 없으며, 경험적·개념적·방법론적 난관이 남아 있다고 설명한다. 따라서 어떤 지표가 진정한 의식의 표식인지 확정하기 어렵다. 두 번째 문제는 지표 자체의 교정 부재이다. 베이지안 업데이트를 위해서는 ‘의식 시스템이 해당 지표를 보일 확률’, ‘비의식 시스템이 동일 지표를 보일 확률’, 그리고 지표 간 독립성 등에 대한 정량적 사전 확률이 필요하다. 현재 이러한 데이터는 존재하지 않으며, 여러 이론에서 도출된 지표를 단순히 결합한다고 해서 교정 문제가 해결되지 않는다. 특히, 인간 뇌에서 관찰된 패턴을 전혀 다른 물리·계산 구조에 그대로 적용하는 것이 타당한지도 검증되지 않았다. 세 번째 문제는 인공 현상성을 직접 측정할 ‘그라운드 트루스’가 없다는 점이다. Shiller 등(2026)의 디지털 의식 모델은 전문가 의견을 가중합해 확률값을 산출하지만, 이는 현상학적 경험을 직접 측정한 것이 아니라 ‘전문가 불확실성의 수치화’에 불과하다. 따라서 현재의 확률적 귀속은 교정되지 않은 추정에 머물러 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 저자는 ‘생물학적 기반’ 전략을 제안한다. Seth(2025)와 Milinkovic·Aru(2026)의 논의를 인용해, 의식은 단순히 추상적인 계산이 아니라 뇌와 유사한 물리·다중스케일·대사적 제약을 갖는 시스템에서 발생한다는 ‘생물학적 계산주의’를 강조한다. 현재의 폰 노이만형 디지털 컴퓨팅과 소프트웨어 기반 신경망은 연속‑이산 혼합 계산, 분자‑네트워크 상호작용, 대사 제약 등을 재현하지 못한다. 따라서 ‘어떤 추상 아키텍처가 의식 가능성을 가질까’가 아니라 ‘어떤 물리·생물학적 충실도가 의식 가능성을 높이는가’를 탐구해야 한다는 전환이 필요하다. 구체적인 실증적 사례로는 2022년 Kagan 등(2022)이 인 비트로 뉴런을 실시간 전기 피드백을 통해 실험적 게임 환경에 연결해 Pong을 학습시킨 실험과, 2024년 Dorkenwald 등(2024)이 초파리 전체 뇌의 시냅스 해부도를 공개해 전뇌 시뮬레이션이 가능해진 점을 든다. 이들 연구는 아직 의식을 입증하지는 못했지만, 살아있는 신경 조직을 인공 제어 루프에 통합하거나, 생물학적 연결성을 고해상도로 재현함으로써 ‘생물학적 격차’를 점진적으로 줄이는 방향을 보여준다. 저자는 이러한 접근을 검증 가능한 연구 프로그램으로 전환하기 위해, ‘생물학적으로 점진적으로 근접한 시스템’에 대해 기존 지표(예: 교란 복잡도, 대규모 통합)와의 일치도를 측정하는 교차 검증을 제안한다. 이렇게 하면 지표 기반 프로그램의 교정 문제를 실제 데이터로 보완할 수 있다. 결론적으로, 코흐는 지표 기반 프로그램이 개념적 진보이며 토론을 구조화하는 데 기여하지만, 현재는 이론적 분열, 지표 교정 부재, 그리고 인공 현상성의 기준 부재로 인해 확률적 의식 귀속이 과도하게 낙관적이라고 경고한다. 대신, 물질·생물학적 현상으로서의 의식을 전제로, 바이오하이브리드·뉴로모픽·연결체 규모 시스템을 개발해 살아있는 뇌와의 격차를 좁히는 것이 보다 실증적이고 검증 가능한 단기 전략이라고 주장한다.