눈에 보이지 않는 것을 어떻게 믿을 수 있을까요?
우리는 흔히 눈으로 보고 손으로 만질 수 있는 것만 진짜라고 생각하곤 합니다.
하지만 지금 우리가 살아가는 세상은 눈에 보이지 않는 것들로 가득 차 있습니다.
스마트폰을 타고 흐르는 전파, 눈에 보이지 않는 알고리즘, 그리고 인공지능의 복잡한 연산까지 말입니다.
오늘 소개해 드릴 책은 찰스 길리스피의 과학사 명저, 객관성의 한계입니다.
이 책의 마지막 장을 덮으며 저는 아주 흥미로운 질문을 던지게 되었습니다.
보이지 않는 시스템을 다룰 때, 우리는 어떻게 객관성을 확보할 수 있을까 하는 질문입니다.
처음
이 책을 펼쳤을 때는 과학이 어떻게 더 정교한 도구를 만들어왔는지에 대한 역사 책이라고만 생각했습니다.
추상적인 개념이 늘어날수록 현실과는 점점 더 멀어지는 게 아닐까 하는 의심도 있었죠.
하지만 책을 읽어갈수록 제 생각은 완전히 뒤집혔습니다.
오히려 훌륭한 추상화야말로 현실의 더 깊은 구조를 다룰 수 있게 해주는 열쇠였습니다.
책의 후반부는 19세기와 20세기 초, 물리학이 거대한 전환점을 맞이하는 순간을 다룹니다.
그전까지의 과학은 돌멩이의 무게를 재고, 톱니바퀴의 움직임을 계산하는 것처럼 눈에 보이는 세계를 다뤘습니다.
하지만 열역학이 등장하고 에너지와 엔트로피라는 개념이 나오면서 상황이 달라집니다.
에너지는 눈에 보이지 않지만 보존되고, 엔트로피는 시간이 한 방향으로만 흐른다는 사실을 증명합니다.
여기에 패러데이와 맥스웰의 전자기장 이론이 더해집니다.
이제 물리적 작용은 물체와 물체 사이에서만 일어나는 게 아니라, 아무것도 보이지 않는 공간, 즉 장 안에서 일어나는
상태가 됩니다.
헤르츠가 마침내 눈에 보이지 않는 전자기파를 실험으로 검출해냈을 때, 보이지 않는 장은 비로소 객관적인 실체로
인정받게 됩니다.
과학은 눈앞의 사물을 직접 묘사하는 단계에서 벗어나, 에너지나 장처럼 보이지 않는 관계를 수학과 장치로 검증하는
능력으로 진화한 것입니다.
이 대목을 읽으며 저는 지금 우리가 마주하고 있는 인공지능 시대를 떠올렸습니다.
우리는 거대 언어 모델이 왜 그런 답변을 내놓았는지 정확히 알지 못합니다.
모델 내부의 수십억 개 파라미터를 눈으로 직접 볼 수는 없으니까요.
그것은 마치 맥스웰이 전자기장을 다루던 상황과 비슷합니다.
우리는 보이지 않는 모델의 내부 상태를 직접 보는 대신, 확률, 오차, 관측 가능성 같은 간접적인 도구들로 시스템을
다룹니다.
AI 시대의 객관성이란 정답처럼 보이는 문장을 그럴듯하게 꾸며내는 것이 아닙니다.
오히려 시스템이 가진 불확실성을 정직하게 드러내고, 이를 관측 가능한 신호로 만들어내는 능력이 진짜 객관성입니다.
보이지 않는다고 해서 없는 것이 아닙니다.
적외선이 발견되면서 우리가 볼 수 있는 세계의 경계가 넓어진 것처럼, 시스템의 로그와 추적 데이터는 소프트웨어의
보이지 않는 스펙트럼이 되어 줍니다.
그렇다면 우리는 이 통찰을 우리의 일과 삶에 어떻게 적용할 수 있을까요?
저는 앞으로 제가 만드는 시스템에서 불확실성을 억지로 숨기지 않기로 마음먹었습니다.
인공지능이 내놓은 결과가 얼마나 확실한지, 어떤 경로를 거쳐 그 답에 도달했는지 사용자에게 투명하게 보여주는
인터페이스를 고민하고 있습니다.
개별 컴포넌트를 완벽하게 만드는 것보다, 컴포넌트들 사이의 흐름과 관계를 관측 가능하게 만드는 것이 훨씬 더
중요하기 때문입니다.
이 책은 단순히 과학의 역사가 궁금한 분들뿐만 아니라, 복잡한 시스템을 설계하는 개발자, 기획자, 그리고 보이지
않는 구조 속에서 길을 찾고 있는 모든 분들께 권하고 싶습니다.
눈에 보이는 현상 너머의 진짜 본질을 설계하는 힌트를 얻으실 수 있을 겁니다.
오늘의 한 줄 독후감입니다.
과학의 객관성은 세계를 단순히 눈앞에 보이게 만드는 일이 아니라, 보이지 않는 관계와 한계까지 검증 가능한 구조로
다루는 능력이다.
다음
독서에서는 이 질문을 품고 가보려 합니다.
인공지능의 불확실성을 사용자에게 보여주었을 때, 사용자는 더 나은 판단을 내릴 수 있을까요, 아니면 더 큰 혼란에
빠지게 될까요?
오늘 준비한 내용은 여기까지입니다.
여러분의 생각은 어떠신가요?
댓글로 들려주세요.
감사합니다.