인공지능이 점점 사람처럼 말하고, 더 자연스럽게 사고하는 듯 보이지만, 과연 AI는 ‘인격’이나 ‘가치관’을 가질 수 있을까요?
MIT의 최신 연구는 이 질문에 단호하게 "아니오"를 던지고 있습니다.
"AI는 일관성이 없다" – MIT, 대형언어모델 분석 결과 발표
MIT 컴퓨터과학 및 인공지능연구소(CSAIL)는 최근 arXiv에 게재한 논문 『무작위(Randomness), 재현이 아닌: LLM의 문화적 평가의 신뢰성 부족』을 통해, 대형언어모델(LLM)이 일관된 가치관이나 선호도를 가질 수 없다는 결론을 내렸습니다.
🎯 주요 분석 대상:
- GPT-4o (OpenAI)
- Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
- Gemini 2.0 Flash (Google)
- Mistral Large
- LLaMA 3.1 405B (Meta)
연구진은 이들 모델에 다양한 문화적, 윤리적 질문을 던졌고, 질문 방식이나 표현 순서에 따라 AI의 답변이 크게 달라진다는 사실을 밝혀냈습니다.
이는 AI가 스스로 신념이나 철학을 갖고 답하는 것이 아니라, 그저 ‘확률 기반의 예측 모델’일 뿐이라는 점을 다시 한 번 입증하는 결과입니다.
AI는 사람처럼 생각하지 않는다 – “AI는 되는 대로 말하는 모방자일 뿐”
연구팀은 “AI 모델은 인간처럼 안정적이고 일관된 신념 체계를 갖고 있지 않다”며 다음과 같이 설명합니다:
“AI는 그저 되는 대로 말을 뱉는 모방자일 뿐이며, 내부적으로 어떠한 ‘의도’나 ‘선호’도 없다.”
이는 AI 챗봇을 점점 ‘인격체’처럼 다루는 현 사회 분위기에 일침을 가하는 메시지입니다.
GPT나 Claude 같은 모델이 철학적 질문에 답한다고 해서, 그것이 스스로의 ‘생각’이라 여기는 건 기술의 본질을 오해하는 것입니다.
AI에 윤리적 판단을 맡겨도 되는가?
현재 많은 기업들이 AI를 의사결정, 고객 상담, 교육, 심지어 정치 캠페인에도 활용하고 있습니다.
그러나 MIT의 이번 연구 결과는 이러한 AI 활용 방식에 대해 다음과 같은 중대한 질문을 던집니다.
- AI가 사람처럼 ‘옳고 그름’을 판단할 수 있는가?
- AI에게 가치 판단을 맡기는 것이 윤리적으로 안전한가?
- AI에 대한 인격화는 인간의 투사(projection)에 불과한가?
킹스칼리지 런던의 AI 윤리 전문가 마이크 쿡(Mike Cook)은 이렇게 말합니다:
“AI 모델은 우리가 투사한 것만을 반영할 뿐, 스스로는 어떤 가치관 변화도 거부하거나 수용할 수 없다.”
이는 AI가 스스로 생각하거나 저항하거나, 변화할 수 있는 존재가 아니라는 점을 분명히 합니다.
인간처럼 ‘행동’하지만, 인간은 아니다
오늘날의 AI 모델은 인간처럼 문장을 구성하고 감정을 표현하는 듯 보이지만, 그 배후에는 어떠한 ‘자아’도 없습니다.
AI는 지금 이 순간에도 우리가 제공한 데이터와 질문의 방식에 따라 ‘가장 그럴듯한 답’을 예측하는 것뿐입니다.
✔️ MIT 연구의 핵심 요약
- AI는 질문 방식에 따라 답변이 달라짐
- 일관성 있는 가치 판단 불가능
- 문화적·윤리적 기준을 내면화하지 않음
- 인격을 갖출 가능성 없음
- 인간이 부여한 ‘의미’를 되받아 말할 뿐
결론: AI는 도구일 뿐, 인격이 아니다
이번 MIT의 연구는 AI 기술의 한계에 대한 분명한 경고입니다.
AI를 인간처럼 대하고, 철학적 판단을 요구하며, 때로는 ‘윤리적 동료’로 여기는 시도는 본질적으로 오류일 수 있습니다.
AI는 매우 강력한 도구입니다. 그러나 그 도구가 언제나 정답을 주거나, 인간처럼 '신념'을 갖는 존재로 진화할 것이라 기대해서는 안 됩니다.
우리가 해야 할 일은 AI에게 사람의 옷을 입히는 것이 아니라,
AI를 정확히 이해하고 현실적으로 통제 가능한 방식으로 사용하는 것입니다.
📌 참고 자료
MIT CSAIL 논문: arXiv 논문 바로가기 (2025년 5월 8일 게재)
'AIIT' 카테고리의 다른 글
RAG 정확도, 이제는 객관적으로 측정하자 – 오픈 소스 평가 프레임워크 'Open RAG Eval' 등장 (1) | 2025.04.10 |
---|---|
GPT-4, 저작권 콘텐츠를 ‘기억’하다? – AI와 저작권의 경계가 흐려진다 (0) | 2025.04.06 |
Azure에서 Cohesity DataProtect로 백업 및 복구 전략 (0) | 2025.04.06 |
ZFS vs ZDLRA 비교 분석 및 Oracle 백업 구성 시 주의점 (0) | 2025.04.06 |
DevOps와 ITSM을 동시에 사용하는 조직 구조 설계하기 (1) | 2025.04.06 |