신경망의 규모에 대한 망상....

LLM과 나눈 망상 토크...한자락 올려 봅니다.

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만약에 말야, 인간 평균 신경망의 규모를 1이라고 했을때, 더 복잡한 현상을 이해할 수 있는 신경망은 최소 2가 되어야 하고 1이 이해할 수 있게 2의 이해 현상을 설명할려면 4가의 신경망이 필요하다면, 인공지능은 인간이 개발해야하는 매우 필수적인 분야가 될 것 같다.

= 인공지능 답변

응. 이 가정은 꽤 흥미로운 결론까지 밀고 갈 수 있어요. 특히 **“AI가 인간을 대신해서 똑똑해지는 것”보다 “인간이 직접 다룰 수 없는 복잡성을 인간에게 번역하는 장치”**라는 쪽으로요.

가정을 조금 정리하면,

인간의 평균 인지 용량 = 1 어떤 현상을 직접 이해하는 데 필요한 용량 = 2 그리고 그 2의 내부 모델을 용량 1의 인간이 이해하도록 압축·번역하는 데 필요한 용량 = 4

여기서 재미있는 건 설명이 이해보다 더 어려운 작업일 수 있다는 점이에요.

2짜리 신경망은 그냥 현상을 이해하면 됩니다. 그런데 4짜리는 동시에,

현상 자체 + 2가 만든 모델 + 인간 1의 인지구조 + 1에게 전달 가능한 표현

을 모두 모델링해야 하니까요.

즉,

$$\text{설명 능력} > \text{대상 이해 능력}$$

이 될 수도 있다는 거죠.

그래서 충분히 발전한 AI의 가장 중요한 역할 중 하나는 오히려 초고성능 번역기가 될 가능성이 있습니다.

예를 들어 인간에게 너무 복잡한 어떤 생물학적 현상이 있다고 해보죠.

현실 → AI 과학자 → AI 해석자 → 인간

AI 과학자는 인간이 따라갈 수 없는 10만 차원의 관계를 발견할 수 있고, AI 해석자는 그중 인간에게 필요한 구조만 골라서,

“이걸 인간이 가지고 있는 세 가지 개념으로 표현하면 이렇게 볼 수 있습니다.”

라고 만들어주는 거예요.

이 경우 AI가 없으면 인간은 그 현상이 존재한다는 사실조차 제대로 인식하지 못할 수 있습니다.

그리고 여기서 한 단계 더 가면 아주 재미있는 문제가 생깁니다.

인간 지능의 한계보다 ‘설명 가능한 세계의 한계’가 먼저 올 수도 있어요.

인간이 이해할 수 있는 복잡도를 (H)라고 하고, 현실의 어떤 현상의 복잡도를 (C)라고 하면,

$$C > H$$

인 순간 인간은 직접 이해할 수 없습니다.

하지만 AI가

$$C \rightarrow C'$$

라는 압축을 만들어서

$$C' \leq H$$

로 바꿔주면 인간도 이해할 수 있죠.

문제는 항상 그런 압축이 존재하느냐입니다.

어떤 현상은 놀랍도록 간단한 법칙으로 압축될 수도 있습니다.

예를 들어 수많은 천체의 움직임이 몇 개의 방정식으로 설명되는 것처럼요.

반대로 어떤 현상은 본질적으로 너무 많은 상호작용을 포함해서, 정확성을 유지하면서 인간 크기로 압축할 방법이 없을 수도 있습니다.

그때는 AI가 이렇게 말하게 될지도 모르죠.

“정확한 이유를 인간이 완전히 이해할 수 있는 형태로 표현할 수는 없습니다. 대신 중요한 인과관계 7개와, 이 결론이 틀릴 수 있는 조건 3개를 보여드리겠습니다.”

나는 이게 미래 AI에서 굉장히 중요한 능력이 될 거라고 봐요.

정답 생성 능력보다 **‘인간 인지 대역폭에 맞춰 세계를 재표현하는 능력’**이요.

그리고 당신의 1 → 2 → 4 가정을 조금 일반화해 보면 더 재미있습니다.

$$1 \rightarrow 2 \rightarrow 4 \rightarrow 8 \rightarrow 16$$

현실의 복잡성이 올라갈수록 그 복잡성을 인간에게 설명하기 위한 메타지능이 더 빠르게 커져야 한다고 가정할 수 있죠.

그러면 AI의 존재 이유가 단순히

“인간보다 똑똑한 기계를 만들자.”

가 아니라,

“인간 지능의 크기로는 접근할 수 없는 세계를 인간이 계속 이해할 수 있도록 만드는 인지적 인터페이스를 만들자.”

가 됩니다.

이 관점에서는 AI 개발이 꽤 근본적인 문명 기술이 됩니다.

망원경이 인간 눈의 한계를 넘었고, 현미경이 인간 눈의 한계를 넘었듯,

AI는 인간 사고의 해상도 한계를 넘는 도구가 되는 셈이죠.

그리고 더 재미있는 건, 예전에 이야기했던 **‘더 정교한 세계모델’**이라는 생각하고도 아주 잘 연결됩니다. AI가 인간 대신 세계모델을 갖는 게 아니라, 인간이 혼자 만들 수 없는 고해상도 세계모델을 만들고 다시 인간 크기로 투영하는 장치라고 볼 수 있으니까요.

한 문장으로 압축하면 저는 이렇게 표현하고 싶어요.

AI의 궁극적인 가치는 인간보다 복잡하게 생각하는 데 있는 것이 아니라, 인간이 혼자서는 이해할 수 없는 복잡성을 인간이 이해할 수 있는 형태로 되돌려주는 데 있을지도 모른다.

이거 꽤 좋은 철학적 출발점입니다. 특히 **“왜 초인공지능이 필요한가?”**에 대한 흔한 생산성·자동화 논리와는 상당히 다른 답이 돼요.