초라한 관찰에서 시작하는 인공지능 과학자

서론

이 글은, 초라한 무언가로부터 하느님의 신비를 드러내는 과학적 재능의 발현을 과연 인공지능을 통해 재현할 수 있는가에 대한 질문에 답변하기 위한 우리 회사 NOVA의 여정에 있어, 내가 나의 노력으로 할 수 있는 어떤 초라한 관찰들을 기록하며, 추후에 인공지능으로 인해 발현될 과학적 재능의 발현과 대조 비교하기 위한 모종의 초라한 기록이다.

나는 나 스스로를 과학에 대한 재능이 없는 인간으로 여긴다. 그렇기 때문에, 우리 회사 NOVA가 심혈을 기울여 개발하고 있는 인공지능을 통한 과학적 재능의 보편화에 깊은 감동을 느끼고, 동시에 이를 통해 세계가 긍정적인 방향으로 변화할 수 있을 어떤 가능성에 대해 깊은 감동을 느낀다.

괴테는 인간을 재능을 기준으로 3가지 분류로 했던 것 같다(정확하게 기억이 나지는 않는다): 첫 번째로는 스스로 창조할 수 있는 재능을 하느님께로부터 선물받은 인간, 두 번째로는 타인의 그러한 재능을 알아볼 수는 있으나 스스로 그러한 선물을 받지는 못한 인간, 세 번째로는 둘 다 없지만 샤이어의 호빗들과도 같이 땅의 부드러움과 땅에서 자라나는 모든 것들을 사랑하는 인간.

학창 시절(고등학생 혹은 대학교 1학년 즈음) 읽었던 내용이라 자세히 기억나지는 않지만, 나에게 깊은 영감을 주었었고, 나는 이것에 대해 무척 곰곰이 생각했었다.

내 결론은, 나는 두 번째 혹은 세 번째의 사람이라는 것이었다. 정말 진심을 다해 열심히, 어린 치기를 담아 첫 번째 사람이 되고 싶은 마음에 열심히 고민했었으나 아무리 다양한 방식으로 사고해도, 나는 두 번째 혹은 세 번째의 사람이었다.

뉴턴은 별들의 움직임을 보며 나무의 자라남에 대해 같은 원리일 수 있다는 가정 하에 새로운 이론들을 창조했다는 이야기를 나는 중학생 즈음 학교 선생님에게 들었었다. 그리고 비슷한 방식으로, 케플러가 하늘의 법칙을 밝히고 칸트가 인간 내면의 법칙을 밝혀낸 과정들이 얼마나 설명하기 어려운 모종의 직관들에 의한 것인지 나는 배웠었다.

나의 내면을 살펴보건데, 나의 내면에는 저런 직관들이 없었다. 내가 가진 것은, 어린 시절 쌓아온 모종의 경험들을 통한 세상의 멋진 것들에 대한 감탄 정도였던 것 같다. 나는 아주 어린 시절에 라디오에 납땜하는 것이 즐거웠었고, 매미들이랑 메뚜기들을 잡아 박제하는 것이 행복했었고, “미니카”라고 불리던 모터에 연결하는 작은 회로를 통해 360도 회전 가능하도록 만든 트랙을 포함해 가장 복잡하고 현란한 트랙들을 직접 만드는 것을 무척 좋아했었다. 복잡한 수학 퍼즐(특히 명탐정 코난 느낌의 추리 소설과도 같은 가장 복잡한 N차원 큐브 퍼즐들)을 푸는 것을 나는 좋아했었는데, 때문에 나는 가장 다차원적인 행렬 연산을 요구하는 퍼즐 문제들을 좋아했었다.

저런 나의 성향이 여러모로 나에게 호의적으로 작용했던 내 주변 세계와 결합해 나는 운 좋게도 내가 좋아하는 일들을 하면서 기쁘게 살았었다(물론 여러 불행도 있었으나 불평할 수준은 결코 될 수 없었다).

내가 말하고자 하는 것은, 나는 두 번째 혹은 세 번째의 분류에 속하는 사람일 것이라는 결론에 대해, 과거 학창 시절에도 의심의 여지가 없었고, 지금 지난 약 30년간의 시간을 돌이켜봐도, 더더욱 의심의 여지가 없다는 것이다.

나는 살면서 한 번도 이론에 대해 곰곰이 생각하지 않았다. 그 퍼즐들이 재밌었던 것이지, 심지어 이론물리학과를 학부로 나오며 수많은 주변 학우님들께서 XX 방정식들이 갖는 우아함에 대해 감탄할 때에 나는 ?????의 태도를 가졌었다(그러는 과정 중에 모종의 처세술로, XX 방정식들이 갖는 우아함에 대해 이야기할 때에는 그것에 함께 공감해야 한다는 처세술을 모종의 생존 전략으로 배웠으나, 아직도 나는 잘 모르겠고, 이런 점이 다시금 나의 앞선 결론에 힘을 보태준다고 나는 생각한다).

당시에 내가 진심으로 존경하고 우러러봤던 학우님들 그리고 당시에 나의 세상에서 가장 멋진 영웅들이셨던 이론 물리학 교수님들을 돌이켜보면, 그분들은 세상에 대해 모종의 직관이 있으셨던 것 같다. 나는 그저 퍼즐로 그 세부 과정을 즐겁게 여겼던 것이라면, 그분들은 분명 이 세계를 다르게 바라보셨던 것 같다.

이러한 맥락에 있어서, 나는, 실제로 모든 인간이 저러한 직관을 모종의 도구를 통해 쉽게 가질 수 있다면, 정말 멋진 일이 될 것이라 생각했다. 마치 카시오 계산기를 통해 복잡한 연산을 쉽게 수행하고 파이썬 코드를 통해 엄청나게 복잡한 (엄청나게 커다란) 퍼즐을 쉽게 푸는 것과 같이, 뉴턴과 케플러 그리고 칸트가 가졌던 모종의 천재성 역시 도구를 통해 모두가 보유할 수는 없을까 하고 나는 희망한다. 이를 통해, 내가 깊은 존경으로 바라보았던 그 직관이 무엇이었는가에 대한 분해와 재구축을 나 스스로 도구의 도움을 받아 수행해보고 싶기도 하다.

우리 회사 NOVA는 대표님의 적극적인 의지와 결의 덕분에 저러한 정말 무척이나 멋진 일에 이 세계 그 누구보다 더 진심이며, 이러한 추구에 있어 세계 최고의 성능들을 보유한 것으로 보인다(발표되는 기술들과 내부 기술들 모두 ACL Anthology를 기준으로 세계 최고 수준의 기술과 상응하는 부분이 많고, 어느 부분은 우리 기술이 보다 고도화된 부분들이 있다).

이 중에, 해당하는 블로그는, 추후에 수행될 실험들에 있어 보다 높은 난이도의 실험 데이터를 구축하기 위한 시도이다.

그 주제는, 주변에서 흔히 관찰되는 나뭇잎들과 풀들 그리고 뿌리들에 대한 것이다.

관찰과 가설

Figure 1: 복잡한 뿌리 구조의 나무

나무가 자라는 이유는 우선 나무가 왜 자라는 지, 나무가 자라는 목적은 무엇인지에 대한 분해를 필요로 한다.

해조류에서 시작된 것들이 바다가 아닌 곳에서도 자랄 수 있도록 진화한 것이 현대의 식물들이라는 것이 진화론적인 설명인 것으로 알고 있다.

Figure 2: 두꺼운 껍질 구조를 가진 나무

그렇다면, 우선, 왜 바다 안에서 자라는 해조류와 다르게 현대의 식물들은 소금물을 계속 주면 죽는지에 대해 분석이 필요하다.

관련된 질문으로 가능한 부분은, 섬나라에 살고 있는 나무들(그러한 나무들은 염분이 높은 물에 자주 노출될 것이기 때문)이 진화론적으로 보다 덜 진화된 개체에 해당하는 지에 대한 것이다. 같은 선상에서, 사막에서의 선인장들의 경우 (보다 바다로부터 멀리 있다고 생각되는 식물들) 보다 많은 진화를 거친 개체에 해당하는 지에 대한 것이다.

Figure 3: 뿌리 구조가 드러나지 않은 곧게 자라는 나무

단순하게 관찰되는 특징들은 다음과 같다. 개인적인 관찰이며 실제로 일반화될 수 있는 관찰 결과인지에 대해서는 추가적인 검토가 필요하다.

열대 지방에서 자라는 나무들은 나뭇잎이 적고, 하늘 높이 솟는다. 또한, 나무를 둘러싸고 있는 외골격이 방패의 모양이거나 파인애플처럼 분명한 방식으로 되어 있는 것으로 보이며, 온난 지역 혹은 툰드라 지역의 나무에 비해 그 껍질이 두꺼운 것으로 보인다. 반면, 사막 지역에 있는 선인장 등은 그 기본적인 표면이 거칠고 딱딱하기는 하지만, 저러한 분명한 방식의 껍질을 발달시킨 것으로 보이지는 않는다.

이에는 두 가지 가설이 가능하다. 하나의 가설은, 나뭇잎을 통해 수분 흡수가 쉽기 때문에 염분이 있는 물방울이 나뭇잎에 맺히지 않도록 하기 위해 나뭇잎들이 모두 하늘 높이 솟은 가장 끝에만 있고, 나뭇잎의 구조 역시 넓고 얇기 보다는 딱딱하고 가늘게 되었다는 것. 두 번째의 가설은, 염분이 높은 물이 나무의 줄기(나무의 본체 몸통)에 흡수되지 않도록 하기 위해 갑옷 형태의 껍질들이 발달하게 되었고, 그러한 패턴이 발달하는 과정 중에 나뭇잎이 달려있는 세부 가지들이 나무의 줄기(본체 몸통)에서 분기되어 자라나기 어려운 구조가 되었고, 결과적으로 나무의 줄기(본체 몸통)가 끝나는 지점에서 나뭇잎이 달린 가지들이 분화하게 되었을 지 모른다.

해당 가설들의 객관적인 평가 통과 가능성

저러한 두 가설은 아마 틀렸을 것으로 생각된다. 왜냐면, 위의 분석은 단순히 염분을 기준으로 하고 있기 때문이다.

실제로 관련이 있는 다른 요소들은, 직사광선의 강도(습기를 없앨 수 있을 정도의 강한 자외선) 혹은 온도와 습도의 패턴들이 있다. 이러한 요소들이 보다 큰 영향을 줄 수 있다.

Figure 4: 나무 가지가 다수로 분화되어 자라는 나무

또한, 보다 간접적인 영향을 통해서 해석하는 것이 보다 적절할 지도 모른다. 예를 들어, 특정 환경에 서식하는 벌레들은 그 지역이 바다 주변인지 혹은 온난 지역인지 혹은 툰드라 지역인지 혹은 사막인지에 따라 그 형태와 서식 패턴 그리고 개체 번식력이 무척 다르다. 대부분의 식물들은 벌레들과 공존한다. 아주 작은 진드기들부터 시작해서 개미들 그리고 거미들과 벌들과 나비들 그리고 그들을 먹고 사는 새들과 주변의 다른 동물들 모두가 그 식물들을 거점으로 살아가는 것으로 생각된다. “니모를 찾아서”에 나오는 금붕어들이 말미잘 안에서 살고 있는 것처럼, 그리고 금붕어들과 말미잘들이 서로의 영향을 받을 것이라고 자연스레 가정하는 것처럼, 보다 간접적인 영향을 받아서 저러한 것일 수 있다.

해당 가설들의 검증을 위한 분석 범위 확장 가능성

주변 환경과 특정 개체 목적의 부합성에 대해 분석하는 보다 넓은 범위에 있어, 앞서 서술한 껍질의 모양 그리고 나뭇잎이 달린 세부 가지들이 분기되는 패턴에 대한 것 뿐만이 아니라, 뿌리의 모양 등 보다 다양한 부분에 대해서 세부적인 관찰이 이루어지고, 관련된 세부 항목들에 대한 과학적 이론화가 수행되었을 때에, 그러한 과학적 이론들이 서로 대조 비교되었을 때에 각각의 이론이 갖는 설명들의 합리성을 보다 심층적으로 분석할 수 있다.

만약, 가정적으로, 나무의 껍질 모양에 대한 분석에 있어 주된 영향을 받은 요소가 염분에 대한 것이더라도, 나무 세부 가지들이 분기되는 패턴에 대한 것은 실제로 습도와 온도의 패턴과 자외선의 강도의 영향을 가장 많이 받은 것으로 결론지어질 수 있다. 마찬가지로, 나무 뿌리의 모양에 대한 것은 벌레에 대한 것이 가장 영향이 큰 것으로 드러난다면, 그것 각각의 유효성을 의심해볼 수 있다. 모종의 암묵적인 가정으로, 저러한 각각의 영향에 따라 드러나는 각각의 현상들이 한번에 설명될 수 있는 하나의 커다란 영향으로 서술될 수 있다면 그것이 보다 설득력 있는 영향으로 검토될 수 있다는 측면에서 그렇다. 혹은 어떤 경우에는, 저렇게 각각이 다른 영향을 받을 것이라는 분석 결과 자체에 대해서 의문을 품고, 공통 원인을 찾고자 하는 새로운 시도를 수행하는 선택 역시 가능할 것으로 생각한다.

근본적인 한계 및 극복 가능성

인공지능을 통한 과학자의 구축을 통해 달성하고자 하는 목표들에 대해 서론에서 언급한 먼 목표들이 있지만, 직접 수행한 위의 분석들은 아주 아주 근본적인 분석의 한계 그리고 바로 다음으로 수행되어야 하는 과제를 드러낸다.

전문 용어의 부재가 그것인데, 실제 과학자들은 정확한 표현과 정확한 분류를 위해 정확한 용어들(대부분의 경우 라틴어의 특정 명칭들)을 사용하는 것으로 보인다(예를 들어, 지면 위로 길게 드러난 뿌리를 의미하는 라틴어 명칭은 분명 있을 것이며 식물학 분야에서 언급될 것이다).

Figure 5: 지면 위로 길게 드러난 뿌리를 가진 나무

다만 관련 분야에 대한 전문 용어에 대한 전문 지식들이 없는 경우에는 앞서 내가 스스로 서술한 것과 같이, 비유와 은유만을 사용할 수밖에 없다. 그럼에도, 성서가 비유와 은유로 되어 있다거나 등의 이유로 이해되건데, 전문 용어 없이 비유와 은유로 이야기하는 것이 그 안에 정보를 담고 있지 않다거나 소통에 오류가 있다거나 관련된 통찰이 부족하다고 말할 수는 없다.

오히려, 현대 사회의 “과학자들”의 행태를 보건데, 대부분의 경우에, 저러한 전문 용어 뒤에 숨어, 상식적으로 이해하지 못하겠는 어떤 정책들 혹은 어떤 시도들에 대해 합리화를 한다거나, 다른 누군가를 무시하기 위해 전문 용어를 남발하는 경우가 보다 잦은 것으로 생각된다.

인공지능 과학자의 구축은, 저러한 전문 용어의 남발 혹은 전문 용어의 사용 자체를 의미 없게 만든다. 전문 용어를 일상 용어와 분리해서 사용하는 이유 자체가, 그 세부 분야의 더 깊은 곳으로 들어가다보면 하나의 개념에 대해 서로 다른 세분화된 개념이 많이 드러나기 때문이다. 예를 들어 물은 그냥 물이지만, 화학자들에게는 순도 높은 물과 순도 낮은 물이 다르기 때문에 그 둘을 다른 명칭으로 부른다. 또한 원자력 발전을 수행하는 사람에게는 심지어 순도 높은 물이더라도 그 안에 중수소의 비율에 따라서 물을 다르게 세분화해야 하는 필요성이 있다. 각각의 경우에 모두 일관적인 “물”이라는 표현을 쓰면 엄청난 혼란이 만들어질 수 있기 때문에 서로의 의사 소통을 위해 전문 용어로서 구분했던 것이다.

다만, 과연 현재에도 이러한 원래의 취지가 잘 고려되고 존중되고 있는가 생각해보면 전혀 그렇지 않다. 오히려 저러한 세분화된 어떤 특정 “물”의 이름을 알고 있는 것을 사회적 지위로 여기고 마치 명품을 드러내며 명품이 없는 사람을 무시하고 그런 분위기를 조장하듯, 특정 전문 용어를 남발하며 스스로의 사회적 지위를 드러내고자 하고 타인을 무시하고자 하는 경향은 무척 만연하다.

개념의 세분화는 현재 NLP / LLM 기술로도 무척 쉽게 수행할 수 있는 부분이고, 더 이상 소통(특히 과학적 소통)을 할 때에 NLP / LLM 시스템의 검토 없이 세부 개념에 대한 이해가 수행될 것으로 보이지는 않는다.

그런 측면에서, 고질적이었던 모종의 문제 중에 쉽게 해결될 수 있어보이는 측면이 해당하는 분석을 통해 드러난 것으로 볼 수 있다.

아직 파악되지 않은 수많은 관련된 긍정적 변화 역시 추후 분석을 통해 자연스레 기대할 수 있을 것이라 생각한다.

결론

해당하는 블로그를 통해 나의 관찰 대상들과 그 결과들이 갖는 그 초라함을 기록하였다. 이는 추후에 성공적인 인공지능 과학자의 구축을 파악하기 위함이다.

만약 인공지능 과학자가 내가 관찰해서 기록한, 모종의 매미 박제와 다름 없는 나뭇잎들과 풀들 그리고 뿌리들에 대한 관찰 일지들을 통해, 다윈이 직관했던 새로운 어떤 우아한 이론과 같이 (그러나 다윈의 이론은 이미 알려져있기 때문에 아직 전혀 알려져 있지 않은) 어떤 우아한 이론을 만들어내고 그것에 대해 실제로 세계적인 석학이신 과학자분들께서 실제로 그 이론의 유효성에 대해 증언해줄 수 있다면, 인공지능 과학자의 유의미함과 파급력은 분명한 방식으로 입증될 것이다.