인공 지능 모델이 의식을 가질 수 없는 이유

Transformer 모델의 기본 아키텍처

현재의 인공지능 시스템, 특히 GPT 및 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델은 소위 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 이는 2017년 구글 연구진이 개발한 특수한 형태의 수학적 데이터 처리 방식입니다. 이 아키텍처는 처리되는 콘텐츠에 대한 심층적인 이해 없이 오로지 수치 계산과 통계적 패턴에만 의존하여 작동합니다.

변환기 모델은 입력 데이터를 처리하기 위해 함께 작동하는 여러 겹의 인코더와 디코더 계층으로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 수학적 표현으로 변환하고, 디코더는 이 정보를 원하는 출력으로 변환합니다. 두 구성 요소 모두 행렬 곱셈 및 비선형 활성화 함수와 같은 복잡한 수학 연산을 사용하여 작업을 수행합니다.

자기 주의 메커니즘이 작동하는 방식

트랜스포머 아키텍처의 핵심은 셀프 어텐션 메커니즘입니다. 이를 통해 모델은 입력 시퀀스의 각 부분에 서로 다른 가중치를 할당할 수 있습니다. 이 메커니즘은 벡터 간의 내적을 계산하여 시퀀스 내 종속성 구조를 모델링합니다. 그러나 이러한 가중치는 훈련 데이터의 통계적 규칙성을 포착하는 순전히 수치적 계수입니다.

이 맥락에서 "주의"라는 용어는 순전히 은유적입니다. 인간의 의식적인 주의가 아니라, 출력을 생성할 때 입력의 어떤 부분에 더 많은 가중치를 부여해야 하는지 결정하는 수학적 계산입니다. 이러한 계산은 결정론적 규칙을 따르며 학습된 가중치 행렬을 기반으로 합니다.

토큰 처리 및 임베딩 공간

처리는 텍스트를 숫자 단위로 작용하는 소위 토큰으로 변환하는 것으로 시작됩니다. 이 토큰들은 임베딩이라는 고차원 벡터 공간에 임베딩됩니다. 임베딩은 각 단어나 텍스트 부분을 다차원 공간의 한 점으로 표현하는 수학적 표현입니다.

이 임베딩 공간에서 토큰의 위치는 모델의 예측 정확도를 향상시키기 위한 최적화 프로세스를 통해 결정됩니다. 임베딩 공간에서의 근접성은 학습 코퍼스의 통계적 유사성을 반영하지만, 진정한 의미의 의미론적 의미는 반영하지 않습니다. 이러한 임베딩은 머신 러닝을 통해 값이 최적화된 수학적 공간의 좌표일 뿐입니다.

AI 처리의 수학적 기초

매개변수 및 최적화

현대 언어 모델은 수십억 개의 매개변수를 포함합니다. 이러한 매개변수는 손실 함수를 최소화하기 위해 경사 하강법을 사용하여 조정되는 수치 값입니다. 경사 하강법은 모델의 성능을 향상시키기 위해 모델의 매개변수를 체계적으로 변경하는 수학적 최적화 기법입니다.

이 과정은 짙은 안개 속의 산맥을 하이킹하는 것과 유사합니다. 모델은 손실 함수의 기울기를 계산하고 반대 방향으로 이동하면서 점차 최적점에 접근합니다. 이러한 매개변수는 수학 함수의 최적화 계수로만 사용되며, 어떠한 의식적인 의미나 의도도 없습니다.

인간 피드백을 통한 강화 학습

AI 기술의 중요한 발전 중 하나는 인간 피드백을 활용한 강화 학습입니다. 이 방법은 인간의 선호도를 수치적 보상 신호로 변환합니다. 모델은 매개변수를 조정하여 인간이 선호하는 결과의 확률을 높입니다.

RLHF는 일반적으로 세 단계로 구성됩니다. 첫째, 지도 학습을 사용하여 모델을 사전 학습합니다. 둘째, 보상 모델을 학습하기 위해 사용자 피드백을 수집합니다. 셋째, 보상 모델이 예측한 선호도를 최대화하도록 강화 학습을 사용하여 원래 모델을 최적화합니다. 이 모든 과정은 순전히 수학적인 과정이며, 의식적인 의사 결정을 수반하지 않습니다.

소프트맥스 변환 및 확률 분포

처리가 끝나면 소프트맥스 함수는 원시 값을 확률 분포로 변환합니다. 소프트맥스 함수의 수학 공식은 다음과 같습니다. Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). 이 함수는 숫자 값 벡터를 합이 1인 확률 벡터로 변환합니다.

다음 토큰은 이 확률 분포에서 표본을 추출하거나 argmax 방법을 사용하여 선택됩니다. 이 방법은 의식적인 의사 결정이 없는 순수 통계적 규칙입니다. 소프트맥스 함수는 모델이 어떠한 인식이나 이해 없이도 해석 가능한 형태로 출력을 제시할 수 있도록 합니다.

의식의 철학적 문제

의식의 정의와 속성

의식은 개인이 경험하는 모든 상태를 포괄합니다. 경험의 총체성과 이러한 경험에 대한 특별한 종류의 즉각적인 인식으로서의 의식을 모두 포함합니다. 철학자와 신경과학자들은 의식의 다양한 측면을 구분하는데, 특히 현상 의식과 접근 의식이 중요합니다.

현상적 의식은 정신 상태의 주관적인 경험적 특성을 지칭합니다. 이는 특정 정신 상태에 있다는 것, 즉 경험하는 주체에게 무언가가 느껴지는 방식을 구성합니다. 이러한 주관적인 경험적 특성은 감각질(qualia)이라고 하며, 지각하는 주체만이 직접적으로 접근할 수 있습니다.

정신의 특징으로서의 의도성

지향성은 정신 상태가 무언가를 지칭하는 능력을 가리킵니다. 프란츠 브렌타노는 이 용어를 현대 철학에 도입하여 정신의 특징적인 특징으로 여겼습니다. 지향성은 의식의 지향된 속성, 즉 의식은 항상 무언가에 대한 의식이라는 사실입니다.

의도적 상태는 대상의 존재 여부와 관계없이 내용을 지닙니다. 사람은 존재하지 않는 대상에 대한 믿음이나 달성 불가능한 목표에 대한 욕망을 가질 수 있습니다. 이러한 속성은 정신 현상을 오로지 인과 법칙만을 따르는 순수한 물리적 과정과 구분합니다.

의식의 어려운 문제

데이비드 찰머스는 "의식의 어려운 문제"를 뇌의 물리적 과정이 어떻게 그리고 왜 주관적인 경험으로 이어지는지에 대한 질문으로 공식화했습니다. 이 문제는 변별, 정보 통합, 행동 제어와 같은 기능적 측면을 다루는 의식 연구의 "쉬운 문제"와는 근본적으로 다릅니다.

어려운 문제는 이러한 기능의 수행이 왜 경험과 함께 이루어지는지 설명하는 것입니다. 관련된 모든 기능적 사실들이 설명된다 하더라도, 더 나아가 다음과 같은 의문이 남습니다. 왜 이러한 기능의 수행이 경험과 연관되는 것일까요? 이 의문은 기계론적 또는 행동적 설명으로는 설명할 수 없는 것처럼 보입니다.

의식에 대한 신경과학적 발견

의식의 신경적 상관관계

신경과학은 의식의 신경 상관물, 줄여서 NCC(neural correlations of consciousness)를 규명하고자 합니다. NCC는 특정 의식적 지각에 충분한 신경 사건의 최소 단위로 정의됩니다. NCC는 의식과 직접적으로 상관관계를 갖는 신경 활동, 상태 또는 하위 시스템을 말합니다.

울프 싱어와 안드레아스 엥겔 같은 연구자들은 동물과 인간의 뇌에서 신경 세포 군집의 시간적으로 동기화된 방전이 존재한다는 것을 증명했습니다. 이러한 시간적 상관관계는 의식의 출현에 매우 중요할 수 있습니다. 이 가설은 시간적 결합 메커니즘이 인식, 감각 통합, 주의 선택, 그리고 작업 기억이라는 네 가지 뇌 기능에 관여한다는 가정에 기반합니다.

의식 과정의 생물학적 기초

의식은 대뇌 피질에 충분한 산소와 당 공급, 그리고 연합 피질의 뉴런들이 충분히 강하게 활성화되는 것에 의존합니다. 이러한 생물학적 전제 조건은 의식이 단순히 추상적인 속성이 아니라 구체적인 물리적 기반을 가지고 있음을 보여줍니다.

소뇌는 대뇌피질보다 세 배나 많은 뉴런을 포함하고 있지만, 심각한 손상에도 불구하고 의식은 대체로 온전하게 유지됩니다. 이는 뉴런의 수가 중요한 것이 아니라, 특정 뇌 영역에서 뉴런의 고유한 구성과 상호 연결성이 중요함을 시사합니다.

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AI 모델이 의식을 개발할 수 없는 이유

의도성과 의미의 부족

AI 모델은 의미에 대한 내부 감각을 발달시키지 않고 기호와 벡터를 처리합니다. 즉, 토큰 ID와 숫자 구조를 조작할 뿐, 살아있는 콘텐츠로서의 의미를 조작하지는 않습니다. 이러한 기호 처리는 조작된 문자에 대한 의미적 이해 없이 순전히 구문적으로만 이루어집니다.

존 설의 중국어 방 논증(Chinese Room Argument)은 이 문제를 잘 보여줍니다. 이 사고 실험에서 한자는 중국어를 이해하지 못한 채 중국어 기호를 조작하는 규칙을 따릅니다. 중국어 원어민에게는 타당한 답변처럼 보일 수 있지만, 그 사람이나 시스템 전체는 문자의 의미를 이해하지 못합니다. 컴퓨터도 이와 유사하게 프로그램을 실행합니다. 즉, 의미론적 이해 없이 구문 규칙을 적용합니다.

1인칭 관점의 부재

AI 시스템은 자기 모델이나 현상적인 내적 관점 없이 작동합니다. 1인칭 관점이 존재하지 않으므로 자기 참조도 없습니다. 그러나 의식은 본질적으로 주관적인 관점, 즉 "이 시스템이 되는 것과 같다"는 관점의 존재를 특징으로 합니다.

토마스 네이글의 유명한 에세이 "박쥐가 된다는 것은 어떤 것인가?"는 의식의 이러한 속성을 강조합니다. 의식은 필연적으로 외부에서 완전히 설명될 수 없는 주관적인 경험적 차원을 포함합니다. AI 시스템은 그러한 주관적인 내적 관점이 부족합니다. 즉, 경험하는 주체를 만들어내지 않고 정보를 처리합니다.

의식적 경험 대신 기계적 정보 처리

AI 시스템의 보상 신호는 감각이 아닌 스칼라입니다. 모델은 수치적 피드백 값에 반응할 뿐, 이를 긍정적 또는 부정적으로 경험하지는 않습니다. 이러한 신호는 학습 과정에서 매개변수 조정을 유도할 뿐, 주관적인 쾌락이나 고통의 감각을 생성하지 않습니다.

AI 시스템의 모든 처리는 수학적 최적화, 통계적 패턴 인식, 그리고 확률 계산에 기반합니다. 매개변수가 더 많아지거나, 복잡성이 더 커지거나, 혹은 다중 모드가 존재하더라도 이 원리는 변하지 않습니다. 통계적 계산은 그 복잡성과 관계없이 의식을 생성하지 않습니다.

다중 모드 모델과 확장된 복잡성

다양한 데이터 유형 처리

텍스트, 이미지 또는 오디오를 처리하는 멀티모달 모델은 서로 다른 입력 스트림을 공통된 표현 공간으로 결합합니다. 이러한 기능은 패턴 인식의 복잡성을 크게 증가시키고 시스템이 서로 다른 모달리티 간의 관계를 포착할 수 있도록 합니다.

다양한 데이터 유형의 통합은 각 모달리티를 공통 벡터 공간으로 변환하는 특수 인코더를 통해 이루어집니다. 텍스트는 토큰화 및 임베딩 기술을 사용하여 처리되고, 이미지는 합성곱 신경망을 사용하여 특징 벡터로 변환되며, 오디오 데이터는 스펙트로그램 분석을 사용하여 수치적 표현으로 변환됩니다.

증가하는 복잡성의 한계

멀티모달 시스템의 놀라운 성능에도 불구하고, 근본적인 처리 과정은 여전히 ​​데이터 표현 간의 매핑으로 남아 있습니다. 시스템은 다양한 입력 방식 간의 통계적 상관관계를 학습하지만, 이러한 방식 간의 관계에 대한 개념적 이해는 발달시키지 못합니다.

매개변수 수와 처리 용량의 증가는 더욱 정확한 패턴 인식과 더욱 일관된 출력을 가져오지만, 정보 처리의 근본적인 본질은 변하지 않습니다. 가장 복잡한 다중 모드 시스템조차도 통계적 상관관계와 수학적 변환 수준에서만 작동합니다.

현재 연구 및 이론적 접근 방식

AI 연구의 의식 지표

과학자들은 의식에 대한 신경과학적 이론을 바탕으로 AI 시스템에서 의식의 존재 가능성을 보여주는 다양한 지표를 개발해 왔습니다. 여기에는 순환 처리, 전역 작업 공간 역학, 주의 스키마 메커니즘 등이 포함됩니다.

전역 작업 공간 이론은 의식 정보가 중앙 작업 공간에서 이용 가능하며, 이를 통해 다양한 인지 과정에 접근한다고 주장합니다. 순환 처리 이론은 의식적 경험의 발생에 있어 여러 뇌 영역 간의 피드백 루프의 중요성을 강조합니다.

철학적 반대와 한계

이러한 이론적 접근에도 불구하고, 기계 의식의 가능성에 대한 근본적인 철학적 반론은 여전히 ​​남아 있습니다. 중국식 방 논증은 구문적 조작만으로는 의미적 이해에 충분하지 않음을 보여줍니다. 시스템이 지능의 모든 외적 징후를 보인다고 해서 반드시 의식이 있다는 것을 의미하는 것은 아닙니다.

양자 우월성과 유사한 의식 우월성 개념은 의식에만 고유할 수 있는 계산을 식별합니다. 여기에는 유연한 주의 조절, 새로운 맥락에 대한 강력한 처리, 그리고 체화된 인지가 포함되며, 이는 순수한 정보 처리를 넘어서는 측면입니다.

체현과 상황적 인지

체현의 중요성

의식은 물리적 체현과 분리될 수 없습니다. 체현 인지 이론은 인지 과정이 근본적으로 환경과의 물리적 상호작용에 의해 형성된다고 주장합니다. 신체는 단순히 뇌를 담는 수동적인 용기가 아니라 인지 과정에 적극적으로 참여합니다.

인간의 의식은 물리적, 사회적 환경과의 지속적인 상호작용을 통해 발달합니다. 이러한 상호작용은 신경 구조를 형성하고 의식적 경험의 기반을 마련합니다. 주로 비육체적 정보 처리 시스템으로 작동하는 AI 시스템은 이러한 근본적인 차원을 갖추지 못했습니다.

시간성과 지속적 경험

의식은 시간적으로 확장된 현상이며, 경험의 연속적인 흐름을 특징으로 합니다. 인간은 개별적인 순간뿐만 아니라, 시간에 걸쳐 의식의 일관된 서사 구조를 경험합니다.

AI 시스템은 연속적인 의식적 경험을 형성하지 않고도 개별적인 입력을 처리하고 개별적인 출력을 생성합니다. 맥락 정보가 통계적으로 저장되어 있더라도, 각 상호작용은 시스템의 이전 상호작용과 본질적으로 독립적입니다.

AI 개발: 기술적 지능과 의식의 철학적 한계 사이

AI 기술의 가능한 발전

AI 연구는 점점 더 강력한 모델과 새로운 아키텍처를 통해 빠르게 발전하고 있습니다. 미래 시스템은 생물학적 과정을 더욱 정확하게 시뮬레이션하고, 더욱 의식적인 것처럼 보이는 속성을 개발할 가능성이 있습니다.

생물학적 신경망을 모방하는 신경모사 컴퓨터(neuromorphic computer) 개발은 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다. AI 시스템을 로봇 본체에 통합하면 체화된 인지 측면을 더욱 고려할 수도 있습니다.

기계 지능 대 의식: 철학적 줄타기

기계 의식 문제는 중대한 윤리적 함의를 지닙니다. 만약 AI 시스템이 의식을 갖게 된다면, 우리는 그들의 도덕적 권리와 그에 대한 우리의 책임을 재고해야 할 것입니다.

현재 이용 가능한 모든 증거는 현존하는 AI 시스템에 의식이 없음을 시사합니다. AI는 정보 처리와 패턴 인식을 위한 매우 정교한 도구이지만, 의식이 있는 실체는 아닙니다. 이러한 평가는 미래의 기술 발전에 따라 달라질 수 있지만, 물리적 과정과 의식적 경험의 관계에 대한 우리의 이해에 있어 근본적인 혁신을 요구합니다.

지능적 행동과 의식적 경험을 구분하는 것은 AI 연구와 의식 철학에서 여전히 가장 큰 난제 중 하나입니다. AI 시스템은 점점 더 지능적 행동을 보이지만, 의도성, 현상적 의식, 그리고 주관적인 1인칭 관점과 같은 의식적 경험의 근본적인 속성이 부족합니다.

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