AI 시대, 우리는 왜 여전히 읽어야 하는가 | 조지은 옥스퍼드대 교수

언어는 오랫동안 인간만의 고유한 영역으로 여겨져 왔으나, 오늘날 우리는 인공지능이라는 새로운 언어적 존재와 마주하고 있습니다. 세상이 변하고 문화가 바뀌면서 언어 역시 끊임없이 변화합니다. 과거에는 보편적이었던 표현들이 사라지고 '물복'이나 '딱복' 같은 새로운 유행어가 그 자리를 대신하듯, 언어는 시대의 흐름을 가장 민감하게 반영합니다. 이러한 급변하는 환경 속에서 우리가 고민해야 할 지점은 인공지능의 편리함을 누리면서도 어떻게 인간 고유의 언어를 지켜낼 것인가 하는 문제입니다. 기술의 발전에 매몰되지 않고 우리만의 언어 체계를 유지하는 것은 곧 인류의 정체성을 지키는 일과도 같습니다. 인공지능 시대가 본격적으로 열리며 글쓰기나 대화에서 기계의 도움을 받는 것이 일상이 되었습니다. 하지만 모든 언어 활동을 인공지능에 전적으로 맡기게 될 때 발생할 수 있는 부작용에 대해 우리는 깊이 경계해야 합니다. 단순히 효율성만을 따져 인공지능에게 우리의 언어를 의존한다면, 결국 우리는 스스로 사고하고 표현하는 '언어 주권'을 잃어버리는 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 언어에 대한 관심은 곧 사람에 대한 관심이며 미래 세대를 준비하는 핵심적인 과정입니다. 인공지능을 잘 다루는 것도 중요하지만, 그 사용 목적이 우리 개인의 언어 세계를 더욱 풍요롭게 만드는 데 머물러야 함을 잊지 말아야 합니다. 인간의 언어는 단순한 정보 전달의 기능을 넘어 설득과 공감이라는 소중한 가치를 지니고 있습니다. 인공지능이 생성하는 매끄러운 결과물과 달리, 실제 인간의 말은 때때로 불완전하고 세련되지 못하며 불안정하기까지 합니다. 어제의 말을 오늘 똑같이 재현할 수 없는 인간의 언어는 기계적인 복사가 불가능한 고유한 생명력을 가집니다. 이러한 불완전함이야말로 사람과 사람을 진심으로 연결해 주는 소통의 열쇠가 됩니다. 말은 단순히 혼자만의 기록이 아니라 타인과의 유대감을 형성하고 사회를 구성하는 기초가 됩니다. 우리는 이 불완전한 목소리를 통해 서로의 감정을 확인하고 진정한 공감대를 형성하며 함께 살아가는 법을 배웁니다. 언어를 배운다는 행위는 단순한 문장의 습득이 아니라 가족과 이웃 사이에서 상호작용하는 방식을 익히는 사회화 과정입니다. 어린아이가 부모와 대화를 나누며 서툴게 단어를 내뱉는 과정에서 형성되는 관계는 인공지능이 결코 대체할 수 없는 성질의 것입니다. 우리는 기계적인 완벽함보다는 사람의 온기가 담긴 목소리에 더 큰 매력을 느끼며, 그 안에서 신뢰를 쌓아갑니다. 인공지능은 기존의 정보를 재활용하여 수많은 문장을 생성해낼 수 있지만, 인간처럼 독창적인 감성과 사회적 맥락을 담은 새로운 언어를 스스로 창조하지는 못합니다. 결국 언어는 사람과 사람 사이의 관계를 맺기 위한 가장 인간적인 수단인 셈입니다. 인공지능은 인공적인 결과물일 뿐, 그 자체가 우리의 궁극적인 지능이 될 수는 없습니다. 따라서 인공지능을 우리를 돕는 보조적 지능으로 인식하고 주도적으로 활용하는 지혜로운 자세가 필요합니다. 한편으로 인공지능은 사라져 가는 언어를 복원하거나 문화적 다양성을 보존하는 데 있어 매우 훌륭한 도구가 될 수 있습니다. 기계의 언어와 인간의 언어 사이에 우열을 가리기보다 각자의 쓰임새를 명확히 인식하고 공생의 길을 모색해야 합니다. 미래 세대에게 사람의 언어를 소중히 가르치면서도 기술을 올바르게 사용하는 방법을 전달할 때, 우리는 비로소 기술과 인문학이 조화를 이루는 밝은 미래를 맞이할 수 있을 것입니다.

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AI 시대, 슈퍼컴퓨터는 어떻게 세상을 읽는가 | 이식 KISTI 원장

전쟁이라는 극한의 상황은 역설적으로 과학기술의 비약적인 발전을 불러오는 계기가 되었습니다. 제2차 세계대전 당시 포탄의 사거리를 정확히 계산하는 일은 전쟁의 승패와 직결된 문제였으나, 온도와 습도, 바람 등 수많은 변수를 고려해야 했기에 인간의 손으로 정교한 사격표를 만드는 데는 물리적인 한계가 따랐습니다. 이러한 비효율을 극복하고 연산의 속도와 정확도를 높이기 위해 탄생한 것이 바로 현대적 의미의 컴퓨터입니다. 기계는 인간이 며칠 밤을 새워야 했던 복잡한 수식을 지치지 않고 순식간에 풀어내며 현대 과학의 새로운 지평을 열어주었습니다. 컴퓨터의 활용은 단순한 포탄 계산을 넘어 시뮬레이션의 영역으로 확장되었습니다. 오늘날 물리학, 화학, 생물학 등 기초 과학은 물론 기상학에 이르기까지 수많은 연구자가 슈퍼컴퓨터를 활용해 가상 공간에서 정밀한 실험을 수행하고 있습니다. 컴퓨터는 그 자체로 똑똑한 지능을 가졌다기보다는 과학자가 설계한 공식에 따라 방대한 연산을 성실하게 수행하는 장치에 가깝습니다. 따라서 연구자가 정확한 수식만 제공할 수 있다면, 컴퓨터는 인간이 현실에서 직접 수행하기 어려운 수많은 가설을 안전하고 빠르게 검증해 주는 강력한 연구 도구가 됩니다. 이제 우리는 인공지능이 일상 깊숙이 들어온 시대를 살고 있습니다. 방대한 정보를 순식간에 요약하고 복잡한 연구를 돕는 인공지능은 이제 단순한 보조 도구를 넘어 과학자의 든든한 동료라는 평가까지 받고 있습니다. 그러나 인공지능이 제시하는 결과가 항상 완벽할 수는 없다는 점을 우리는 반드시 명심해야 합니다. 기계는 여전히 학습된 데이터의 범주 내에서 움직이며 예기치 못한 실수를 할 수 있기 때문에, 최종적인 판단과 책임은 오로지 인간의 몫으로 남아있습니다. 인간만이 가진 영감과 풍부한 경험을 바탕으로 기계의 결과물을 판별하는 과정은 기술의 시대에도 변함없이 중요합니다. 인간의 언어와 기계의 언어는 근본적으로 다른 체계를 가지고 있지만, 현대 기술은 그 간극을 확률적 체계라는 혁신적인 방법으로 메웠습니다. 거대 언어 모델(LLM)은 문맥 속에서 특정 단어 뒤에 어떤 단어가 올지 확률적으로 예측하며 인간의 말을 이해하는 듯한 모습을 구현해 냈습니다. 챗GPT와 같은 서비스는 방대한 데이터와 정교한 신경망 모델, 그리고 엄청난 규모의 계산 자원을 투입하여 완성되었습니다. 이를 통해 인공지능은 단순히 정보를 기계적으로 처리하는 수준을 넘어, 대화 상대의 상황을 추론하고 감정의 상태까지 파악하는 놀라운 단계에 이르게 되었습니다. 기술이 아무리 비약적으로 발전하더라도 인공지능이 결코 흉내 낼 수 없는 영역은 바로 '직접적인 경험'입니다. 인공지능은 수만 권의 책을 순식간에 읽고 요약할 수 있지만, 사람이 소설을 읽으며 머릿속에 장면을 그리고 범인을 추리하며 느끼는 정서적 고양은 온전히 인간만이 누릴 수 있는 특권입니다. 요약된 정보보다 중요한 것은 지식을 습득하는 과정에서 얻는 간접 경험과 사유의 깊이입니다. 효율적인 학습을 위해 기술의 도움을 받더라도, 우리 삶을 풍요롭게 만드는 직접적인 경험의 가치와 스스로 생각하는 힘을 잊지 말아야 인공지능과의 공존이 더욱 진정한 의미를 가질 수 있습니다.

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AI 시대의 과학기술과 인문학을 만나다 | ‘두 개의 언어, 하나의 미래’ 토크콘서트 현장

현대 과학 연구는 실험과 이론의 시대를 지나 컴퓨터와 인공지능이 주도하는 새로운 국면에 접어들었습니다. 이제 인공지능은 단순한 계산 도구를 넘어 과학자의 연구를 함께 수행하는 든든한 동료로 인식되고 있습니다. 방대한 데이터를 요약하고 복잡한 문제를 해결하는 과정에서 인공지능은 우리 일상과 연구 현장에 깊숙이 자리 잡았습니다. 이러한 기술적 진보는 과학적 발견의 속도를 비약적으로 높여주며 지식의 경계를 확장하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 인공지능의 능력이 아무리 뛰어나다 할지라도 최종적인 판단과 책임은 여전히 인간의 몫입니다. 인공지능은 데이터에 기반하여 작동하지만 본질적으로 완전하지 않으며 예기치 못한 오류를 범할 가능성이 늘 존재하기 때문입니다. 인공지능이 제공하는 결과물을 판별하고 그 속에서 새로운 영감을 얻어 의미 있는 결론을 도출하는 데는 인간의 풍부한 경험이 필수적입니다. 인공지능은 결코 인간만이 가질 수 있는 고유한 삶의 경험과 통찰력을 대체할 수 없다는 점을 기억해야 합니다. 미래 사회의 핵심은 기술의 언어를 효과적으로 다루는 동시에 인간만이 가진 독창성을 보존하는 데 있습니다. 우리는 인공지능이 생성하는 방대한 정보에 휘둘리지 않고, 그것을 목적에 맞게 통제할 수 있는 비판적 사고력을 길러야 합니다. 기술과 인간이 우열 관계를 따지기보다 각자의 영역에서 서로 보완하며 상생하는 문화를 만들어가는 과정이 필요합니다. 인공지능을 올바르게 이끌고 가르치는 지혜야말로 급변하는 시대를 살아가는 우리에게 가장 요구되는 역량입니다.

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대기과학자는 슈퍼컴퓨터로 무슨 일을 할까?

대기과학자는 단순히 날씨를 예보하는 것을 넘어, 지구를 둘러싼 기체층의 복잡한 움직임을 연구하는 과학자입니다. 기상과 기후는 흔히 혼용되지만 엄밀히 구분됩니다. 기상이 오늘 입을 옷을 결정하는 매일의 변화라면, 기후는 옷장에 갖춰두어야 할 옷을 결정하는 30년 이상의 평균적인 상태를 의미합니다. 현대의 대기과학은 슈퍼컴퓨터와 첨단 관측 장비를 활용하여 이러한 대기 상태의 짧은 변화부터 긴 시간의 흐름까지 정밀하게 분석하며, 과거의 관측 중심 기상학에서 벗어나 데이터 기반의 과학으로 진화해 왔습니다. 오늘날 인류는 평균 상태로 돌아오지 않는 기후의 급격한 변화, 즉 기후 위기에 직면해 있습니다. 기후 변화는 단순히 기온이 오르거나 폭우가 잦아지는 현상을 넘어 지구의 자전 속도에까지 영향을 미칠 정도로 거대한 파급력을 가집니다. 우리는 실제 지구를 대상으로 실험을 할 수 없기에 가상 공간의 시뮬레이션을 통해 미래를 예측하고 1.5도라는 마지노선을 지키기 위해 노력합니다. 이러한 연구는 슈퍼컴퓨터를 이용한 가상 실험을 통해 기후 변동과 진정한 의미의 변화를 구분하는 데서부터 시작됩니다. 기상학에서 자주 언급되는 ‘나비효과’는 카오스 이론의 창시자 에드워드 로렌츠에 의해 널리 알려졌습니다. 하지만 흔히 알려진 북경의 나비가 샌프란시스코의 비를 부른다는 식의 표현은 엄밀히 말해 원전과는 거리가 있습니다. 로렌츠가 연구한 대류 방정식의 해가 우연히 나비 날개 모양을 닮아 붙여진 이름이며, 초기에는 갈매기라는 표현을 쓰기도 했습니다. 이 이론의 핵심은 대기 시스템의 무작위성이나 오류가 아니라, 아주 작은 초기 조건의 차이가 예상치 못한 거대한 결과의 차이를 만들어낼 수 있다는 복잡계의 특성을 설명하는 데 있습니다. 현대 기상 예보의 핵심은 슈퍼컴퓨터의 성능과 인공지능(AI) 기술의 결합에 있습니다. 예보는 과거 데이터를 바탕으로 미래를 내다보는 '예보(Forecast)'와 아직 일어나지 않은 영역을 탐구하는 '예측(Prediction)'으로 구분되는데, 특히 한두 시간 뒤의 초단기 예보나 계절 단위의 예측은 현대 과학으로도 여전히 정복하기 어려운 과제입니다. 최근에는 엔비디아의 'Earth-2'나 구글 같은 빅테크 기업들이 인공지능(AI) 기상 예측 모델을 경쟁적으로 내놓고 있으며, 이는 고해상도 수치 모델링과 함께 기상 예측의 정확도를 획기적으로 높이는 새로운 전환점이 되고 있습니다. 기상 연구의 궁극적인 목적은 인간의 생명과 안전을 지키는 실질적인 해결책을 제시하는 것입니다. 고해상도 기상 예측 모델은 슈퍼태풍의 진로를 정확히 파악하여 피해를 최소화하고, 산불 현장에서 소방관들에게 실시간으로 바람의 방향 정보를 제공하여 안전한 대피로를 찾는 데 기여합니다. 인공지능(AI)과 초고성능 컴퓨팅(HPC)을 활용한 기상 예측 기술은 단순한 학문적 성취를 넘어, 재난 재해 대응 시스템을 고도화하고 우리 사회의 안전망을 더욱 견고하게 만드는 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.

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과학 실험 인터넷만 있으면 할 수 있다?!🧪

현대 과학 실험은 이제 실험실의 장벽을 넘어 디지털 공간으로 확장되고 있습니다. 한국과학기술정보연구원에서 운영하는 '브이랩온(VlabON)'은 별도의 프로그램 설치 없이 웹 브라우저를 통해 누구나 정밀한 가상 실험을 체험할 수 있는 플랫폼입니다. 가상 연구소 내부는 게임처럼 캐릭터를 조종하여 이동할 수 있으며 생물, 물리, 화학, 수학 등 다양한 분야의 실험실을 탐험할 수 있는 직관적인 인터페이스를 갖추고 있습니다. 사용자는 가상 환경 속에서 복잡한 과학 이론을 실제 시뮬레이션으로 구현하며 체계적인 학습을 이어갈 수 있습니다. 생물 실험실에서 진행되는 단백질-화합물 상호작용 실험은 우리 몸의 핵심 구성 성분인 단백질에 대한 이해에서 시작됩니다. 단백질은 수많은 아미노산이 결합하여 복잡한 사슬 구조를 형성하며, 이 독특한 형태에 따라 호르몬 분비나 면역 작용 등 필수적인 생명 활동을 관장합니다. 그러나 단백질의 구조가 이상하게 변형되면 정상적인 기능을 잃고 질병을 유발하는 원인이 되기도 합니다. 예를 들어 'c-Kit 단백질'의 변형은 백혈병이나 폐암 같은 중증 질환으로 이어질 수 있는데, 이러한 변형 단백질의 기능을 억제하는 화합물을 찾는 것이 현대 의학의 핵심 과제입니다. 신약 개발의 근본 원리는 질병을 일으키는 변형 단백질의 활성 부위에 딱 맞는 화합물을 찾아 결합시키는 것입니다. 이는 마치 사나운 개에게 입마개를 씌우거나 퍼즐 조각을 맞추는 과정과 유사하며, 결합이 안정적일수록 약효가 뛰어난 것으로 평가됩니다. 가상 실험에서는 '분자 도킹 시뮬레이션' 기술을 활용하여 다양한 화합물과 단백질의 결합 가능성을 시험합니다. 수치화된 결합 에너지 값이 낮을수록 화합물이 단백질과 더욱 견고하게 결합한다는 지표가 되며, 연구자들은 목표치에 도달하는 최적의 신약 후보 물질을 찾아내기 위해 수많은 시뮬레이션 과정을 반복하게 됩니다. 이러한 분자 도킹 시뮬레이션은 실제 전공자들도 학부 과정에서 경험하기 어려울 정도로 고도의 기술력과 복잡한 계산을 요구합니다. 수백 가지 이상의 화합물을 일일이 대조하며 결합 에너지 목표치에 도달하는 과정을 반복하는 것은 연구자들의 막대한 인내와 끈기를 필요로 합니다. 시뮬레이션상에서 목표 결합 에너지에 도달하여 신약 후보 물질을 찾았다고 하더라도, 실제 임상 시험과 부작용 검토 등 수많은 후속 단계가 기다리고 있습니다. 브이랩온은 이러한 지난한 과학적 탐구 과정을 시각화하여 사용자가 신약 개발의 어려움과 중요성을 직접 체감하도록 돕는 유용한 도구입니다. 브이랩온은 교육 현장에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 물리적인 제약이나 안전 문제로 인해 실제 실험실에서 수행하기 어려웠던 고난도 실험을 반복적으로 수행할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다. 로켓 발사, 스마트팜 운영, 지구공학 실험 등 실생활과 밀접한 다양한 주제들이 가상 환경에 구축되어 있어 학습자의 과학적 호기심을 충족시켜 줍니다. 디지털 기술과 기초 과학이 결합한 이러한 환경은 미래 과학 인재들이 장소에 구애받지 않고 마음껏 탐구하며 성장할 수 있는 토양을 제공하여 과학의 대중화에 기여하고 있습니다.

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