AI는 말하지만 우리는 생각을 합니다 - 직관부터 추론까지 인간만이 가진 사고력 키우는 법

“생각하지 않으면 생각할 수 없게 됩니다”

인지과학자가 알려 주는 놀라운 언어와 추론의 힘

교육·과학·예술 등 여러 분야에서 AI가 가져올 변화와 충격을 염려했다. 일부는 현실로 이뤄졌고, 챗GPT를 비롯한 AI를 검색과 업무에 활용하는 흐름은 더욱 보편화되었다. 이제 사람들은 일을 넘어 마음까지 의지하는 중이다. 그러나 한 가지를 간과한다. AI의 응답은 그럴듯한 말을 그럴듯한 형식으로 조합해서 도출한 결과라는 점, 즉 ‘옳은 말’도 ‘생각을 하고 하는 말’도 아니라는 사실이다.

언어심리학과 발달심리학을 연구하는 인지과학자 이마이 무쓰미는 AI의 ‘말’에 휩쓸리지 않게 하는 강력한 능력이 우리에게 있다고 힘주어 이야기한다. 바로 ‘생각’이다. 책은 어린아이가 언어를 배워 가는 메커니즘을 바탕으로 사고력을 어떻게 키울 수 있는지 설명한다. 지식의 양을 늘리고 외우기보다 이미 알고 있는 지식을 자신의 실제 경험과 연계해 살아 있는 지식으로 만들라고 조언한다. 그 지식을 빠르게 꺼내고 자신의 주의력을 통제해 눈에 보이지 않는 구조를 추론함으로써 새로운 지식을 발견하는 과정을 알려 준다. AI의 유창함에 속지 않고 인간에게만 있는 직관을 발휘해 그럴싸한 말들의 조합을 뛰어넘어 문제를 창의적으로 해결하는 연습을 권한다. 업무를 수월하게 해결하고 영어나 경제·법을 공부하려는 직장인에게 흔들리지 않는 이정표가 되어 주고, 열심히 해도 성적이 오르지 않아 고민하는 보호자와 청소년에게 유용한 실마리가 될 책.

[목 차]
  

프롤로그

 

제1장 우리는 어떻게 말을 배웠을까?

◇ 말이 가리키는 범위를 찾는다: ‘토끼’라는 말의 의미는?

◇ 사물의 특징에 주목한다: 레몬도 잎사귀도 ‘달님’

◇ 아이는 무엇에 주목할까?

◇ 아는 말이 늘어나면 추측이 쉬워진다

◇ 발견한 것을 다른 상황에 바로 써 본다

◇ 어른도 미처 몰랐던 관계성을 알아챈다: ‘던지다’와 ‘차다’

◇ 문법도 스스로 분석해 배운다: ‘~아니다’와 ‘안 ~이다’

◇ 한자를 읽는 방법도 스스로 발견한다

◇ 색 이름은 생각보다 어렵다

◇ 나라와 언어에 따라 다른 색의 기준

◇ ‘양’을 배우면 ‘멍멍’의 범위가 좁아진다

◇ 말의 범위를 판단하는 ‘단서’는 무엇일까?

◇ 큰 쥐와 작은 코끼리?

◇ 전후좌우를 알려 주는 ‘자기 중심축’과 ‘사물 중심축’

 

제2장 문제 해결에 필요한 ‘추론의 힘’

◇ ‘사고력’은 어떤 힘일까?

◇ 아는 것을 바탕으로 짐작한다: 배타적 추론

◇ 같은 관계를 발견한다: 유추적 추론

◇ 공통 패턴을 찾아 응용한다: 귀납적 추론

◇ 눈에 보이지 않는 구조를 파악하는 힘

◇ 필요한 정보를 기억에서 빠르게 꺼내는 힘

◇ 불필요한 정보에 신경 쓰지 않는 힘

◇ 머리에 주입된 지식도 꺼내지 않으면 의미가 없다

 

제3장 공부에 필요한 ‘말의 힘’

◇ ‘추상적인 말’이라는 벽

◇ 언어 이해가 학습에 중요한 이유: 수학과 과학의 경우

◇ 말의 의미는 점이 아니라 면이다

◇ 새로운 말이 생각하는 힘을 키운다

◇ 말을 ‘살아 있는 지식’으로 만드는 방법

◇ 외국어 실력은 한국어 사고력에 달려 있다

◇ ‘단어 암기’보다 중요한 것

◇ 말의 센스를 키운다: 세 가지 키포인트

 

제4장 AI 시대의 ‘생각하는 힘’

◇ 챗GPT의 도쿄대학 시험 성적표

◇ 분수를 모르는 챗GPT: 거침없이 쓰인 답의 함정

◇ 인간의 사고는 AI와 다르다: 직관 vs. 확률

◇ ‘직관’이란 무엇일까?

◇ ‘딱 하나의 답’이 위험한 이유

◇ 외부 장치에 의존하면 ‘생각하는 힘’을 잃어버린다

◇ 효율적으로 지식을 익힐 필요는 없다

◇ AI 연구자 사이에서 유명한 ‘기호 접지 문제’

 

에필로그

[본 문]
  

여러분은 어린 시절부터 말의 의미, 범위, 기준을 찾으면서 말해 왔고 지금도 그렇습니다. 형태에 주목하기도 하고, 사물의 관계성을 찾기도 하고, 문법을 분석하거나 한자를 읽는 방법을 발견하기도 합니다. 또 범위를 넓히거나 좁히고, ‘자기 중심’인지 ‘사물 중심’인지 기준을 정하기도 합니다.

원래 말에는 확실히 고정된 의미가 없으므로 유연하게 잘 사용하려면 여러 방식으로 시도해 보고 실패하면서 배우는 수밖에 없습니다.

… 생각하는 힘은 언어를 학습하면서 성장합니다. 말의 힘과 생각하는 힘은 여러분의 오른발과 왼발 같은 관계입니다. _56~57쪽

 

모국어 단어와 영어 단어의 의미가 반드시 같지는 않다는 점을 의식해야 합니다. 모국어로 ‘알다’가 ‘know’인 경우도 있지만 ‘identify’인 경우도 있습니다.

이런 실수를 반복하면서 ‘know’와 ‘identify’가 각각 어떤 문맥에서 사용되는지 자세하게 분석하면 ‘know’라는 단어를 제대로 사용할 수 있게 됩니다.

비슷한 말의 의미 차이를 제대로 이해하는 것이 영어 단어를 깊이 있게 배우는 지름길입니다. 하나의 단어에 깊이 파고들어 그와 비슷한 단어들과 의미나 사용법이 어떻게 다른지 알아봅시다.

이것은 사실 여러분이 모국어를 습득한 방법과 같습니다. _99쪽

 

2분의 1과 3분의 1 중 어느 쪽이 더 큰가요? 정답은 당연히 2분의 1입니다.

… 챗GPT에 3분의 1을 선택한 이유를 물었더니, 다음과 같은 답변이 돌아왔습니다.

“분모가 작으면 분수의 값은 커지기 때문에 3분의 1이 더 큽니다.”

이 문장을 읽고 ‘그렇구나’라고 이해했다면 주의가 필요합니다. 앞부분의 설명은 맞지만, 뒷부분은 그렇지 않습니다. 그럼에도 챗GPT는 앞부분의 결론으로 뒷부분의 문장을 제시합니다. _108~109쪽

 

우리와 달리 AI 안에서는 단어가 경험이나 감각과 대응하지 않습니다. 즉, 신체 감각에 ‘접지되지 않은’ 상태라는 뜻입니다.

이는 분수 문제의 답변에서도 알 수 있습니다. 챗GPT는 분수를 소수로 바꾸는 계산은 순식간에 할 수 있지만, 그 분수가 실제 다양한 상황에서 어느 정도의 ‘양’에 해당하는지는 전혀 이해하지 못합니다.

… 앞으로 AI는 점점 발전하고 더 거대해진 데이터를 학습해 기법도 더욱 진화할 것입니다. 답변의 정확도도 올라가겠죠. 하지만 인간이 지닌 뛰어난 직관을 얻지는 못할 것입니다. 왜냐하면 직관은 신체 감각을 동반하는 기호 접지에서 나오기 때문입니다. _125~127쪽