인공지능이 추천해 주는 책을 사고, 알고리즘이 골라준 음악을 들으며 하루를 보낼 때, 문득 이런 생각이 듭니다.
이 선택은 정말 내가 원한 것일까, 아니면 데이터가 정해준 정답을 그저 따르고 있는 것일까.
찰스 길리스피의 과학사 명저, 객관성의 한계를 읽으며 저는 이 질문에 대한 묵직한 실마리를 찾았습니다.
오늘 나눌 이야기는 이 책의 중반부인 5장과 6장, 자연법은 윤리가 아니고 화학은 언어가 된다는 선언에 관한
이야기입니다.
처음에 저는 과학의 언어가 그저 세상을 더 정확하게 설명하는 도구라고만 생각했습니다.
하지만 이 책을 읽어가면서, 그 정확한 언어가 때로는 얼마나 위험한 권위로 오용될 수 있는지 새롭게 보게
되었습니다.
18세기 계몽주의 시대의 지식인들은 뉴턴의 성공에 깊은 감명을 받았습니다.
우주의 복잡한 움직임이 수학적 법칙 하나로 명쾌하게 설명되는 것을 보며, 인간 사회의 윤리와 정치도 그렇게 명쾌한
자연법칙으로 설명할 수 있을 거라 믿었죠.
하지만 저자는 이 지점에서 날카로운 경고를 던집니다.
자연법칙은 무엇이 일어나는가 하는 사실을 말해줄 뿐, 우리가 무엇을 해야 하는가 하는 당위를 직접 가르쳐주지는
않는다는 것입니다.
사실을 뜻하는 이즈와, 당위를 뜻하는 오트 사이에는 건널 수 없는 깊은 간격이 존재합니다.
과학이 아무리 훌륭하고 객관적이라 한들, 그것이 인간의 가치 판단과 책임까지 대신해 줄 수는 없기 때문입니다.
반면, 라부아지에가 이끈 화학 혁명은 과학의 언어가 내부적으로 제대로 설계될 때 얼마나 강력한 힘을 발휘하는지
보여줍니다.
라부아지에 이전의 화학은 불확실한 이름과 추측으로 가득 차 있었습니다.
하지만 라부아지에는 단순히 새로운 원소를 발견하는 데 그치지 않고, 화학을 다루는 언어 자체를 완전히 새로
설계했습니다.
저울을 도입해 화학의 수량을 정의했고, 체계적인 명명법을 만들어 화학의 문법을 세웠습니다.
그의 손을 거치며 화학 반응식은 양변이 완벽하게 맞아떨어지는, 검증 가능한 문장이 되었습니다.
이 대목을 읽으며 저는 오늘날 우리가 마주한 인공지능과 데이터 시스템을 떠올렸습니다.
지금의 인공지능은 종종 사실과 추론, 그리고 권고를 교묘하게 섞어서 우리에게 답을 제시합니다.
확률적으로 그럴 가능성이 높다는 사실이, 은근슬쩍 당신은 이렇게 행동해야 한다는 당위로 둔갑하곤 하죠.
하지만 라부아지에의 화학식처럼, 좋은 시스템일수록 사실과 의견의 경계를 투명하게 보여주어야 합니다.
인공지능이 제시하는 추천 안에서도, 관찰된 데이터와 알고리즘의 추론, 그리고 사용자가 직접 판단해야 할 선택의
영역이 명확히 구분되어야 하는 것입니다.
좋은 데이터 설계는 단순히 이름표를 붙이는 작업이 아니라, 생각을 검증 가능하게 만드는 문법을 만드는 일이어야
합니다.
그래서 저는 이번 독서를 계기로 제 일과 글쓰기에서 한 가지 원칙을 적용해 보려 합니다.
데이터를 다루거나 정보를 조직할 때, 단순히 정보를 나열하는 데 그치지 않고 서로 검증 가능한 구조, 즉 나만의
명확한 스키마를 먼저 설계하는 것입니다.
또한 인공지능의 답변을 받아볼 때도, 사실을 말하는 문장과 행동을 권하는 문장을 의식적으로 분리해서 받아들이는
태도를 연습하려고 합니다.
이 책은 과학의 역사에 관심이 있는 분들뿐만 아니라, 매일 쏟아지는 데이터 속에서 진짜 의사결정을 내려야 하는
기획자나 개발자, 그리고 기술의 시대에 인간의 주체성을 고민하는 모든 분들께 깊은 통찰을 줄 것입니다.
오늘의 한 문장 독후감으로 이야기를 마무리합니다.
객관성은 세상을 정확히 부르는 언어를 만들지만, 그 언어가 우리의 목적과 책임까지 대신하게 해서는 안 된다.
다음
시간에는 생명과 진화의 역사를 다룬 다음
장을 통해, 목적의 언어가 어떻게 역사와 선택의 언어로 바뀌어 가는지 함께 살펴보겠습니다.