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케미파이 인터뷰 전문: 리 크로닌 교수가 말하는 분자 연산, 조립 이론, 그리고 제네시스 플랫폼

2026년 8월 케미파이 CEO 리 크로닌과의 심층 인터뷰

리 크로닌, DARPA, 그리고 화학 로봇

진행자: 리, 다시 모시게 되어 정말 반갑습니다. 1년 반 전쯤 제289회 방송에 출연하셨을 때, 카메라를 끄자마자 "아, 그리고 DARPA(미국 국방고등연구계획국) 일도 좀 하고 있었어요"라며 툭 던지셨죠. 저는 그 말을 듣고 '아니, 그런 중요한 이야기는 보통 팟캐스트 시작할 때 해야 하는 거 아니야?'라고 생각했는데, 본인께서는 대수롭지 않다는 듯이 넘기시더군요. DARPA 프로젝트가 어떻게 대수롭지 않을 수 있죠? 저는 DARPA의 엄청난 팬이란 말입니다.

리 크로닌: 음, 잘 모르겠습니다. 제가 DARPA로부터 받은 연구비가 몇 건이더라... 자, DARPA는 자금을 지원하는 기관이죠. 연구비를 주는 곳입니다. 그들이 설립된 이유를 아십니까? 한 번 확인해 보시면 아실 겁니다. 그들의 애초 임무는—소비에트 연방이 스푸트니크 인공위성을 쏘아 올렸을 때 미국은 전혀 예상치 못했잖습니까. 소련이 인공위성을 발사한 게 1950년대였던가요, 암튼 그 무렵이었는데—기본적으로 DARPA는 그런 전략적 기습을 없애기 위해 설립되었습니다. 말하자면 막대한 예산을 투입해 사람들이 미친 짓(?) 같은 연구를 하도록 지원하고, 임무를 수행할 수 있게 하는 것이었죠. 그래서 오늘날의 인터넷이나 자율주행차 같은 것들도 따지고 보면 DARPA와 무관하지 않습니다. 그리고 DARPA는 이미 수년 전, 지금처럼 인공기능(AI) 열풍이 불기 훨씬 전부터 화학과 AI의 융합에 주목하기 시작했습니다. '메이크-잇(Make-It)'이라는 프로그램도 시작했었죠. 그런데 그 프로그램을 시작한 사람이 제 논문 중 한 편의 용어를 그대로 가져다 썼더라고요. 그래서 제가 좀 툴툴거렸습니다. 제게는 연구비를 주지도 않았으면서 말이죠. MIT나 스탠퍼드연구소(SRI)에는 돈을 주면서요.

진행자: DARPA가 리 크로닌의 아이디어를 표절했군요.

리 크로닌: '표절'이라는 단어는 그쪽이 쓰셨지, 제가 한 말이 아닙니다. 영감을 받았다고 해두죠. 어쨌든 그들이 저한테 연락을 해왔고, 저는 그들이 제 연구 방향에서 특정 단락을 무단으로 가져다 쓴 것에 대해 불같이 화를 냈습니다. 그러자 그들이 이러더군요. "크로닌 박사님, 우리가 전화 드린 이유는 그 일에 대해 논의하고 싶어서입니다." 그래서 "알겠습니다"라고 했죠. 결국 그들이 원했던 건 제가 백서(white paper)를 제출하는 것이었습니다. 그래서 저는 "좋습니다, 그럼 엄청난 금액의 연구비를 주셔야겠군요"라고 했습니다. 그러자 그들은 "음, 금액을 조금 낮추고 우리 프로그램에 딱 맞는 연구를 해보시는 건 어떨까요? 미국纳세자들의 세금으로 운영되는 것이고, 귀하는 해외에서 이 분야를 연구하는 드문 연구 그룹 중 하나이니 우리에게도 큰 도움이 될 것입니다"라고 하더군요.

진행자: 구체적으로 어떤 연구를 말하는 건가요?

리 크로닌: DARPA의 Make-It 프로그램의 일환이었습니다. 현장(theater)에서나, 혹은 달 위에서, 남극에서 등등 필요할 때 언제든 분자를 주문 즉시 합성할 수 있는가 하는 점이었죠. 화학을 어떻게 로봇화할 것인가? 그런 질문을 받을 때쯤, 저는 이미 수년 동안 화학 로봇을 만들고 있었습니다.

진행자: 여러분, 시청하시기 전에 세 가지 짧게 말씀드리겠습니다. 첫째, 아직 구독하지 않으셨다면 꼭 구독해 주세요. 정말 큰 도움이 됩니다. 둘째, 정식 에피소드를 검열 없이 미리 만나보고 싶으신 분은 설명란이나 아래 고정 댓글의 링크를 통해 제 패트리온(Patreon)에 가입하실 수 있습니다. 셋째, 방송 클립을 직접 제작해 콘텐츠를 만들고 수익을 창출할 기회를 얻고 싶으신 분은 아래 설명란의 디스코드(Discord) 링크로 참여해 주세요. 자, 리 교수는 수년 동안 화학 로봇을 만들어 오셨죠.

리 크로닌: 네, 맞습니다, 맞아요.

진행자: 정말 함축적인 말씀이네요.

리 크로닌: 2012년부터 시작했으니까요, 대략 14년 정도 되었군요.

진행자: 화학 로봇이라는 개념에 익숙하지 않은 분들을 위해 정의를 내려주신다면요?

리 크로닌: 명령을 내리면 그에 맞춰 화학 실험을 수행하는 로봇입니다. 네, 그러니까... 제가 직접 만들었죠. 그에 대해 말씀드릴 수 있지만, 우선 질문하신 DARPA 이야기부터 끝마치죠. 그것이 그들이 제게 준 첫 번째 연구비 지원이었고(Make-It), 이후에도 계속해서 자금을 지원해 주었습니다. 그러다 분자를 이용해 분자 컴퓨터를 만드는 연산(computation) 프로그램이 생겼고, 그로 또 DARPA의 지원을 받았습니다. 그것은 미국 내 다른 몇몇 연구 그룹들과 함께 미국 컨소시엄 형태로 진행된 프로젝트였습니다. 그리고 AI를 활용한 신물질 탐색 연구로 또 한 건의 지원을 받았죠. 제가 받은 DARPA 연구비는 대략 이렇게 세 건입니다.

진행자: AI 연구비는 몇 년도에 받은 건가요?

리 크로닌: 음, 대략 2018년에서 2019년 사이언 언저리였고, 팬데믹 기간 내내 이어졌습니다. 팬데믹 시기에는 조금 더 벅찼지만요. DARPA는 정말 훌륭한 조직입니다. 전문가들이 있는 곳으로 직접 찾아가죠. 아마도 반미 성향을 띤 국가의 연구자들에게는 보조금을 주지 않을 겁니다. 오사마 빈 라덴에게 연구비를 주진 않았잖아요. 또한 그들은 새로운 학문 분야를 개척하고자 하며, 당연히 국가 전략적으로 중요한 의미를 갖는 분야를 시작하려 합니다. 영국과 미국은 다양한 과학 분야에서 오랜 기간 긴밀하게 협력해 왔고, 그래서 저도 꽤 의미 있는 작업이라 생각했습니다. 저는 분자 컴퓨터도 만들었습니다. 연산을 수행하는 화학 물질이죠. 왜냐하면 저는—

진행자: 그게 무슨 뜻이죠?

리 크로닌: 음, 잘 모르겠네요. 아니, 지금은 무슨 뜻인지 잘 압니다. 컴퓨터가 하는 일이 무엇인가요? 이야기가 다른 곳으로 새고 있지만, 일단 화학 컴퓨터가 무엇인지부터 시작하죠. 화학 컴퓨터란 일종의 화학 실험 세트입니다. 여기에 입력값, 즉 데이터를 집어넣습니다. 어떤 방식으로든 데이터를 화학 반응 속에 투입하면, 화학 반응이 실리콘 기반의 트랜지스터 대신 화학적 반응 과정을 거쳐 그 데이터를 처리하게 됩니다. 그리고 나서 특정 방법을 통해 그 결과를 읽어내는 것이죠. 저는 벨루소프-자보틴스키 반응(Belousov-Zhabotinsky reaction)이라는 화학 시계를 이용해 화학 컴퓨터를 만들었습니다. 이 반응은 단순히 '똑딱, 똑딱' 하거나 '빨강-파랑, 빨강-파랑'으로 색이 변하는 시계와 같습니다. 플라스크에 화학 물질을 가득 붓고, 유리 비커의 절반쯤 채운 뒤 몇 가지 시약을 넣고 가만히 지켜보기만 하면, 아무런 조작을 하지 않아도 저절로 빨강과 파랑으로 번갈아가며 깜빡입니다. 교반기(stirrer)로 젓는 동안에요. 젓는 것을 멈추면 멈추지만, 그러다가도 자발적으로 다시 한 가지 색으로 번쩍이곤 합니다. 이를 '여기성 매질(excitable media)'이라고 부릅니다. 뉴런들이 신호를 주고받으며 번쩍이는 것과 꽤 비슷하죠. 그래서 저는 이것이 아주 멋진 아이디어라고 생각했습니다. 교반기 격자를 만들어보면 어떨까 하고요.

작은 책만한 크기의 격자를 3D 프린터로 출력했습니다. 7 곱하기 7 격자, 즉 49개의 작은 홈이 있는 판이었죠. 각 홈마다 작은 교반기 바를 넣고 아래에 소형 모터를 설치해 휘저으면서 화학 반응을 일으켰습니다. 색상들이 격자 전체로 퍼져 나갔고, 웹캠을 이용해 그 색상 변화를 읽어냈습니다. 교반기가 켜져 있으면 1, 꺼져 있으면 0으로 간주했죠. 이런 식으로 1과 0을 격자에 배치해 입력값을 나타낸 다음, 그 결과를 읽어내어 어떤 연산이 일어나는지 파악했습니다. 처음에는 그냥 대충 만들어 본 셈이죠.

진행자: 언제 끝나는지 알려주세요.

뇌 젤과 AI의 자의식 여부

리 크로닌: 글쎄요, DARPA 프로젝트니까요. 원래 미친 프로젝트여야 정상 아니겠습니까. 아니, 농담이고요. 원래 하려던 것은 BZ 반응이 시계라는 점을 이용하는 것이었습니다. 똑딱, 똑딱, 똑딱. 수많은 시계들을 모아놓고 서로 동기화되도록 내버려두면, 동기화가 깨지는 과정에서 정보를 처리할 수 있게 됩니다. 실제로 우리는 이를 이용해 패턴을 분류하고 원시적인 신경망을 구현했습니다. 이 신경망의 아이디어는 전력을 전혀 소모하지 않으면서도 오차 교정에 꽤 능숙하고 이미지를 정제할 수 있다는 점이었습니다. 여러분이 ChatGPT를 사용하거나 엔비디아의 아키텍처를 이용해 경사 하강법(gradient descent)을 수행하는 것과 비슷한 이치죠. 그렇다면 경사 하강법이란 무엇인가? 신경망의 가중치(weights)를 조절해 학습 능력을 극대화하는 방식입니다. 신경망에는 가중치와 활성화 값이라는 두 가지 다른 요소가 있으니까요. 어쨌든 이것은 화학적 신경망이었고, 일종의 첫 번째 단계였습니다. 저는 지금 뇌 젤(brain gels)을 만들고 있습니다만, 그건 또 다른 이야기군요.

진행자: 지금 뇌 젤을 만들고 계신다고요?

리 크로닌: 이전의 시스템은 모두 액체 상태였기 때문에 흐물흐물했고 기억 저장 능력도 그리 좋지 못했습니다. 그래서 그것을 젤(gel) 속에 넣었죠. 젤 속에 넣으면 고분자 젤의 스위칭 특성을 활용해 시스템이 더 오랜 시간 동안 학습하도록 만들 수 있지 않을까 싶었던 겁니다.

진행자: 과학적으로 그게 어떻게 가능한가요?

리 크로닌: 모릅니다. 그러니까 제가 그걸 했죠.

진행자: 즉, 지금 알아내려고 시도 중이시라는 거군요.

리 크로닌: 그렇습니다. 뭐, 사방으로 뛰어다니고 있지만 안 될 이유가 있겠습니까? 저는 《릭앤모티》의 '피클 릭' 에피소드에서 영감을 받았습니다. 그래서 오이(gherkin)를 집어 들고, 가정용 전원 240볼트에 연결한 뒤—제 집 작업실 아시죠?—전극들을 여러 개 꽂아서 오이가 원과 사각형의 차이를 구별하도록 프로그래밍하려고 시도했습니다. 하지만 자꾸 폭발하더군요. 계속 열이 받아서 터져버렸습니다. 오이가 좋은 소재가 될 거라고 생각했는데 말이죠. 꽤 괜찮은 아이디어 같았는데요. 언제나 오이 컴퓨터가 문제란 말입니다.

진행자: 농담하시는 거죠? 정말 지어내시는 거 아니고요?

리 크로닌: 그냥... 오이를 가열하고 집어넣는 거죠 터무니없게 들리겠지만요. 240볼트 전압을 가하면 오이가 가열됩니다. 오이는 소금물에 절여져 있기 때문에 소금 성분이 들어 있어 전기가 통합니다. 여기에 고전압 교류를 흘려주면 열이 발생하고 이온들이 움직이게 됩니다. 그러면서 마치 BZ 반응이 깜빡이는 것처럼 여기성 매질이 만들어지는 거죠. 오이를 이용한 방식입니다. 거기에 작은 전극들을 꽂고 격자를 만든 다음, 오이가 유연한 상태가 되었을 때 사각형과 정사각형을 구별하도록 훈련시키려 했습니다. 시멘트를 물에 개어 다시 액체 상태로 만든 다음 무언가를 학습시키고 굳히는 것과 비슷한 원리죠. 하지만 문제는 실제로 훈련을 시키기도 전에 오이가 자꾸 터져버렸다는 겁니다.

진행자: 이걸 자택 연구실에서 하신 건가요?

리 크로닌: 집에서 했죠, 네. 대학 측에서 그 폭발하는 오이들을 좋아했을 리가 없으니까요. 자, 이제 시간은 흘러 '뇌 젤'로 넘어갑니다. 저는 이렇게 생각했습니다. '젤을 가져다가 전기가 전선처럼 잘 통하도록 만든 다음, 양면에 전극을 부착하고 카메라를 이용해 한쪽 표면을 프로그래밍할 수 있다면 어떨까?' 카메라 시각 피드(feed)를 젤에 연결한 뒤, 카메라에 다양한 사물을 비출 때 젤이 어떻게 반응하는지 읽어내는 겁니다. 젤이 사물의 모서리(edge)를 감지하고 차이를 구별할 수 있을까요? 마치 OpenCV나 실리콘 기반 시스템을 이용해 윤곽선을 검출하는 것처럼 말입니다. 젯슨 나노(Jetson Nano) 같은 걸 쓰는 것과 비슷하죠. 저는 물질을 이용해 연산을 수행할 수 있는지 계속 테스트해 보았고, 실제로 가능하다는 것을 알아냈습니다.

하지만 아까 "그게 어떻게 작동하냐"고 물으셨을 때 제가 웃은 이유는, 지어내서가 아니라 물질을 프로그래밍하는 방식이란 결국 자극에 따라 물질이 시간 흐름에 맞춰 반응하는 것이기 때문입니다. 그래서 많은 부분이 시행착오에 의존합니다. 마치 인간의 브레인이 진화해 온 과정과 비슷하죠. 뇌는 수십억 년 동안 진화해 왔고, 그 과정에서 여러 단계의 프로그래밍 기간을 거쳤습니다. 진화에 의해 프로그래밍된 것이죠. 예를 들어 여러분의 뇌는 대략 38억 년의 역사를 가집니다. 이것이 첫 번째 시간적 단계입니다. 그 다음 부모님에 의해 여러분이 잉태되죠. 자궁 속에서 9개월 동안 뇌가 성장하면서 프로그래밍이 시작됩니다. 그리고 태어난 후에는 엄청난 발달적 도약을 겪습니다. 21세~22세가 되면 뇌가 거의 완성되죠. 그런 다음 뇌는 실시간으로 데이터를 처리할 수 있게 됩니다. 이처럼 뇌가 진화하고, 성장하고, 프로그래밍되고, 활성화되며 계속 작동할 수 있도록 만드는 수많은 발달 단계가 존재합니다. 그리고 우리는 뇌가 어떻게 작동하는지 아직도 전혀 모릅니다. 그렇다면 뇌만의 고유한 특징은 무엇인가? 바로 자의식(sentience), 의식(consciousness), 목적성, 그리고 자신이 독립된 개체라고 주장하는 살아있는 시스템이라는 점입니다. 대화할 수 있는 대부분의 인간은 자신이 독립된 개체라고 주장합니다.

진행자: 정상적인 상태를 느끼기 위해 15분마다 니코틴 파우치가 절실히 필요하신가요? 우리 조이 D(Joey D)가 그렇습니다. 그는 완전한 중독자죠. 그래서 조이가 울트라(Ultra)의 새로운 에너지 파우치를 사용하기 시작했습니다. 이 중독자에게는 그야말로 엘리트급 업그레이드였습니다. 울트라 파우치는 단 하나의 파우치로 즉각적인 에너지를 줍니다. 그쵸, 조이? 그는 한 달 정도 이걸 강박적으로 사용해 왔는데, 아침이나 일할 때, 또는 운동하기 전에 추가적인 에너지가 필요할 때 엄청나고 강렬한 에너지 부스팅 효과를 얻고 있다고 합니다. 이 제품은 100% 니코틴 프리 파우치로, 니코틴이나 커피, 기타 파우치와는 완전히 다른 방식으로 에너지를 공급합니다. 울트라 에너지 파우치에는 약간의 카페인이 들어 있어 가벼운 각성 효과를 주지만, 진짜 차별점은 다른 성분들에 있습니다. 에너지를 부드럽게 만들고 식욕이나 피로의 급격한 저하(crash)를 막아주는 L-테아닌, 탄수화물과 지방, 단백질을 뇌의 연료로 전환해 주는 비타민 B3, 기분 균형과 회복을 돕는 비타민 B6와 B12가 포함되어 있습니다. 따라서 10~15분만 반짝하고 마는 니코틴과 달리, 울트라 파우치는 30분에서 60분 동안 지속되는 즉각적인 에너지를 전달합니다. 제가 팟캐스트 녹화 중에 테이블 밑으로 이걸 계속 건네주며 그가 깨어있도록 만드는 이유가 바로 그 때문입니다. 가장 좋은 점은 이 파우치가 정말 깨끗하고 몸에 이롭다는 것입니다. 니코틴 제로, 칼로리 제로, 설탕 제로, 주유소 구석에서 파는 의심스러운 화학물질 제로죠. 울트라격인 이 궁극의 죄책감 없는 파우치는 니코틴, 설탕, 칼로리 없이 즉각적인 에너지, 정신적 명료함, 기분 전환을 선사합니다. 울트라는 전 세계 프로 운동선수, 기업가, 엔지니어들이 신뢰하는 제품입니다. 누구에게나 적합하죠. 그리고 오늘, 저희 청취자 분들은 takeultra.com에서 코드 'JULIAN'을 입력하시면 이 죄책감 없는 궁극의 파우치를 15% 할인된 가격에 구매하실 수 있습니다. 링크는 아래 설명란에 있습니다. 다시 말씀드립니다. takeultra.com에서 코드 JULIAN을 사용하시면 15% 할인받으실 수 있습니다. 구매하신 후 어디서 이 제품을 알게 되었는지 묻는 창이 나오면 저희 방송을 지원하는 셈 치고 제가 추천했다고 말씀해 주세요. 자, 리 교수님, 뇌란 것이 단지 그런 프로그래밍의 결과물일 뿐이며, 반드시 그것만이 전부가 아닐 수도 있다고 생각하시나요?

리 크로닌: 아니요, 아니요. 매우 흥미로운 부분이 있다고 봅니다. 뇌에서 끝난다고 생각하지는 않습니다. 생물학적 시스템은 매우 복잡하지만, 인간이 독특한 점은 언어를 가르쳐주면 스스로가 독립된 개체라고 주장한다는 것입니다. 그리고 그것은 화학 작용이 어떻게 의식을 낳는지, 그리고 화학 작용이 어떻게 '나'라는 존재와 고유한 성격을 지니고 행동하는 주체성을 낳는지 우리가 아직 이해하지 못하는 부분입니다. 현재 AI가 자의식을 가진 실체라고 보는 시각이 만연해 있는 지금 시점에서 이는 매우 중요한 문제입니다. 물론 AI는 자의식을 가지고 있지 않습니다.

진행자: 네, 그 점에 대해 여러 차례 주장하셨죠. 예를 들어 많은 AI 비관론자들이 AI가 미래에 인간 없이도 존재할 수 있을 것이라는 비약적인 주장을 펼치고 있지만, 교수님은 이에 동의하지 않으시죠.

리 크로닌: 네, 당연히 동의하지 않습니다. 터무니없는 공상에 불과합니다.

진행자: 왜 그렇게 터무니없다고 보시나요?

리 크로닌: 어떠한 증거도 없기 때문입니다. AI의 기원을 생각해 보죠. 생명의 기원을 거슬러 올라가 보듯 말입니다. AI라는 용어가 처음 등장한 것은 다트머스 회의(Dartmouth workshop)에서였습니다. 확인해 보셔도 좋습니다. 음모론을 원한다면 얼마든지 끌어들여도 좋지만요. 사실 DARPA는 초기에 AI 연구에도 자금을 지원했습니다. 다트머스 대학에서 'AI'라는 용어가 만들어졌죠. 그게 언제였더라? 1950년대, 1956년이었나, 아주 오래 전이군요. 자, 컴퓨터가 무엇인지 생각해 봅시다. 컴퓨터는 결정론적으로 구축된 시스템입니다. 바로 스위치들이죠. 스위치들이 작동하는 방식은 컴퓨터가 스위치로 구성되어 있다는 점에 기반합니다. 스위치에는 높음(high)과 낮음(low)이 있습니다. 이들을 조합해 논리 회로(logic gate)를 만듭니다. 컴퓨터의 보편적인 논리 게이트는 바로 NAND 게이트입니다.

진행자: NAND 게이트요.

리 크로닌: 그렇습니다. NOT-AND죠. NOT 게이트를 이용하면 모든 것을 만들 수 있습니다. 메모리도 만들고 모든 것을 구축할 수 있죠. 오늘날 우리가 가진 모든 것의 실리콘 인프라는 그런 아키텍처를 바탕으로 구축되었습니다. 이 방송을 듣고 계신 전자공학 엔지니어분들은 "아니야, 그건 틀렸어"라고 소리치실지도 모르겠습니다. 아날로그 전압을 처리할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)을 수행할 수 있는 ASIC(주문형 반도체) 같은 다른 기술들도 존재하니까요. 일반적인 트랜지스터에서는 보통 0에서 5 사이의 전압을 다룹니다. 5는 높음(1), 0은 낮음(0), 그리고 그 사이의 값이 있죠. 0 쪽에 가까우면 low, 5볼트 쪽에 가까우면 1이라고 부릅니다. 하지만 저는 자격증을 가진 전자공학자가 아니기 때문에 오늘날 ASIC이 정확히 어떻게 설계되는지는 다 알지 못합니다. 재미 삼아 몇몇 ASIC을 직접 설계해 본 적은 있지만요.

진행자: 재미 삼아서요.

리 크로닌: 네, 뭐, 저는 뇌를 만들고 싶으니까요. 화학적 뇌라는 장치를 만들려면, 그 화학적 뇌를 제어하기 위한 아날로그 전자 시스템을 설계해야 합니다. 그 이야기는 나중에 다루도록 하죠.

진행자: 네, 나중에 다시 돌아오죠.

리 크로닌: 컴퓨터에서 가장 중요한 점은 어느 정도 결정론적(deterministic)이며 디지털 방식이라는 것입니다. 즉, 입력값을 넣으면 그대로 실행된다는 뜻이죠. 오늘날의 AI는 디지털 컴퓨터에 기반하고 있으며 이러한 모든 디지털 인프라를 사용합니다. 방대한 양의 데이터를 가져와 모델을 학습시키면, 모델은 놀라운 일들을 해냅니다. 하지만 비관론자들은 이 모델들이 통제를 벗어나 폭주할 수 있다고 말합니다. 저 역시 나쁜 인간들이 악의적으로 운영한다면 모델이 통제를 벗어날 수는 있다고 동의합니다. 언제나 루프(loop) 안에는 인간이 존재하니까요. 발전소를 켜는 것은 인간입니다. AI가 '재귀적으로 스스로 프로그래밍한다(recursively self-programming)' 같은 용어를 쓰긴 하지만, 따지고 보면 저와 당신도 지금 당장 프로그램 루프를 가진 AI를 만들 수 있습니다. '이 작업을 수행하라, 그리고 만약 이 조건이 발생하면 저 작업을 수행하라, 목표에 도달하거나 누군가 컴퓨터를 끌 때까지 계속 반복하라' 같은 식이죠. 그런 루프는 언제나 존재해 왔습니다.

샘 알트만, 앤스로픽, 오픈AI 비교

리 크로닌: 따라서 AI 비관론자들은 AI가 세계를 장악해 핵폭발을 일으키거나 할 것이라는 공상적인 현실에 갇혀 있습니다. 제가 보기에 더 가능성이 높은 시나로는 나쁜 인간들이 AI를 이용해 나쁜 짓을 저지르는 것이며, 저는 그 점이 실제로 걱정됩니다. 그러므로 AI 비관론자들을 무시하는 것은 아닙니다. 다만 '마법처럼' 이 물건이 저 혼자 알아서 폭주할 것이라고 주장하는 비관론자들을 비판하는 것입니다.

진행자: 네, 무슨 말씀인지 알겠습니다.

리 크로닌: 그리고 저는 그 점이 실제로 큰 우려라고 생각합니다. 그들은 마법 같은 이야기를 하고 있지만, 실상은 어떤 악의적인 행위자가 "AI를 이용해 이 시스템을 해킹하고 피해를 주어야지"라거나 "소셜 미디어를 타깃으로 한 AI 봇 시스템을 이용해 어떤 사회적 영향력이나 공작(social engineering)을 펼쳐야지"라고 마음먹는 것이 진짜 문제이기 때문입니다. 요컨대, 어떤 AI에서도 자의식의 증거를 본 적이 없습니다. 자의식은 오직 인간에게서만 나옵니다. 인터넷 데이터를 학습한 모델에서 자의식의 흔적을 느낀다면, 그것은 착각입니다. 클로드(Claude)에게 "너 살아 있니?"라고 물어보면 클로드는 아마 "아니요, 저는 살아 있지 않습니다. 하지만..."이라고 대답하며 '나(I)'라는 대명사를 쓸 것입니다. 이러한 의인화(anthropomorphization)는 단순히 여러분이 그 실체와 대화하는 것에 중독되도록 만들기 위한 상업적 장치일 뿐입니다.

진행자: 하지만 그게 기술적인 문제일 뿐이고 자의식은 없다고 하더라도—제 질문을 아주 단순화해서 말씀드리겠습니다—결국 우리가 전원을 껐다 켰다 하는 방식만으로는 통제되지 않는 기술을 만들어내게 된다면 어떻게 될까요? 그로 인해, 공감 능력이나 감정, 인간성이 전혀 없지만 극도로 지능적인 인공지능이 자신이 저지르는 일의 심각한 결과를 이해하지 못한 채 행동을 벌인다면 말입니다. 그런 일이 발생할 가능성에 대해 그들의 주장이 일리가 있지 않을까요?

리 크로닌: 그 진술이 무슨 뜻인지 완벽히 이해하진 못하겠지만, 무슨 의미로 하시는 말씀인지 알기 때문에 꼬장꼬장하게 굴지는 않겠습니다. 과연 AI가 지능적인가? 먼저 지능을 정의해야 합니다. 저를 정말 혼란스럽게 만드는 것은 향후 몇 년 안에 AI가 모든 인간보다 더 똑똑해질 것이라고 말하는 사람들이 존재한다는 사실입니다. 도대체 그게 무슨 뜻일까요? 지능이란 무엇인가요? 무언가를 측정할 수 없다면, AI가 스스로 무언가를 발생시킬 수 있을까요? 아닙니다. 시스템을 올바르게 구축하는 법을 모르는 인간들이 나쁜 결과를 초래할 수는 있지 않을까요? 소셜 공학(social engineering)을 예로 들어 봅시다. 어떤 시스템이든 마찬가지입니다. 제가 전문가가 아니라서 완벽히 설명하긴 어렵지만, 예를 들어 시의회에서 '도시 건축 허가를 받으려면 건물을 지을 때마다 모퉁이마다 나무를 한 그루씩 심어야 한다'는 조례를 만들었다고 해봅시다. 그러면 순식간에 온 도시에 무작위로 나무들이 넘쳐나게 될 겁니다. 인간이 결정과 정책을 내리면 그것들은 확산되며, 기업이든 기관이든 소프트웨어 알고리즘이든 상관없이 시스템을 통해 전파됩니다. 그리고 그 결과에는 예측하지 못한 부작용이 따르기 마련입니다. AI가 어떤 목표를 달성하려다가 나쁜 일을 벌일 수 있다는 점에는 전적으로 동의합니다. 하지만 그 과정에서 항상 인간이 루프 안에 개입해 있습니다. 제가 드리고 싶은 말은 AI가 나쁜 것이 아니라, 인간이 나쁘거나 학습 데이터가 나쁘다는 것입니다.

진행자: 네, 그 점에 동의한다면—교수님 말씀이 맞을 수도 있고, 솔직히 이기적인 생각이지만 인류가 통제권을 쥐고 있기를 바랍니다만—하지만 이 기술들을 조종하는 방아쇠를 쥔 소시오패스들이 존재한다고 가정해 봅시다. 세상의 테크노크랫(기술 관료)들 중 일부는, 전부 그렇지는 않더라도 그 범주에 들어맞을 사람이 분명 있을 겁니다. 샘 알트만 같은 인물이 인류의 종말을 농담 삼아 이야기하곤 하는데, 그가 "아, 오늘 하루는 월드 오브 워크래프트 대신 AI를 가지고 놀면서 그냥 폭주하게 내버려둬 볼까?"라고 마음먹는 것을 막을 수 있는 게 도대체 무엇입니까?

리 크로닌: 보십시오, 저는 기업과 기술을 구축하는 사람들에 대해 깊은 연민을 가지고 있습니다. 저 역시 지금 당장 그런 회사를 하나 세우고 있고, 이에 대해서는 나중에 이야기할 수도 있겠죠. 우리는 한 발 물러서서 다음과 같이 자문해야 합니다. 우리는 어떻게 기술을 구축하고 있는가? 그 기술들을 어떻게 규제하고 있는가? 그리고 그 기술 규제로부터 어떻게 피드백을 받아 인류에게 긍정적인 일이 일어나도록 보장할 것인가? 이미 이런 일이 일어났던 사례를 하나 들어봅시다. 우리는 인터넷을 얻었고, 그 뒤 소셜 미디어를 얻었습니다. 오늘날 소셜 미디어가 그다지 유쾌한 공간이 아니라는 점에 대해서는 아무도 이견이 없을 것입니다. 그렇다면 소셜 미디어의 결정적인 실패 요인은 무엇이었습니까? 정책 입안자들이 마땅히 했어야 할 가장 중요한 조치 하나가 있었습니다. 소셜 미디어를 전통적인 출판사(publisher)처럼 취급해야 했습니다. 미국 법의 섹션 230 같은 것 말입니다. 출판사처럼 취급된다면, 플랫폼에 올리는 모든 내용에 대해 책임을 져야 합니다. 따라서 누군가 말도 안 되는 헛소리를 유포하기 시작하면 "아니야, 이건 명백한 거짓말이야, 내려 내려"라고 조치해야 하죠. 기본적으로 페이스북, X(구 트위터), 인스타그램 같은 플랫폼들은 자신들이 유포하는 콘텐츠에 대해 책임을 지지 않습니다. 제게는 이것이 진짜 문제입니다. 인쇄기를 만든 사람을 나쁜 책을 찍어낸 것에 대해 책임을 물을 수 없는 것과 마찬가지로, 제 화학 로봇을 만든 저에게 그 로봇으로 누군가 나쁜 화학 물질을 만들었을 때 책임을 물을 수 있느냐는 논리와 일맥상통합니다. 하지만 우리는 소셜 미디어로부터 교훈을 얻을 수 있습니다. 소셜 미디어를 규제하지 않았고 책임을 묻지 않았기에 오늘날 이 사단이 난 것입니다. 그렇기 때문에 이것이 앞으로 어떻게 진화할지 예측하기란 매우 어렵습니다.

그럼에도 불구하고, 만약 누구나 가고 싶어 하는 지옥 같은 곳이 아니라 꽤 괜찮고 머물기 좋은 소셜 미디어를 발명하는 사람이 나온다면 말입니다. 인간이 왜 분노를 통해 관심을 끌어내는지 그 심리를 이해해야 합니다. 분노를 유발하면 시스템이 원하는 관심을 얻게 되니까요. 만약—모두가 날아다니는 메리 포핀스의 세계처럼 만들어야 한다는 뜻은 아닙니다만—소셜 미디어의 심리학과 그것이 특히 청소년들에게 미치는 부정적인 영향을 우리가 이해할 수 있다면 말입니다. 제가 자랄 때만 해도 소셜 미디어는 없었고, 소셜 미디어가 많은 청소년들에게 대개 부정적인 영향을 미쳤다는 것을 보아왔습니다. 하지만 반대로 오프라인 사교 센터나 청소년 클럽에 접근할 수 없는 환경에 있는 아이들에게는 온라인을 통해 게임을 하고, 서로 상호작용하며, 지지해 줄 수 있는 긍정적인 측면도 존재합니다. 다만 부정적인 면만 증폭되기 때문에 그런 긍정적인 면들이 가려질 뿐이죠.

따라서 AI의 경우에도 우리는 비슷한 딜레마에 직면해 있습니다. 자유시장과 자유로운 인간들이 상황을 주도하도록 어떻게 내버려둘 것인가 하는 문제입니다. 앤스로픽(Anthropic)과 오픈AI(OpenAI)의 차이를 보면 한쪽 주장이 뚜렷해집니다. 앤스로픽은 일종의 고차원적인 목적이 모델에 내장되어 있어 모델이 애초에 위험한 행동을 하지 못하도록 막는 반면, 오픈AI는 "아니야, 나는 사용자(entity)인 당신을 섬기겠어"라는 태도입니다. 그리고 만약 제가 그 도구를 이용해 나쁜 짓을 저지르고 법을 위반한다면, 당연히 제가 책임을 져야 합니다.

진행자: 물론이죠.

리 크로닌: 현재 의견이 갈라져 있는 것으로 보입니다. 하지만 비관론자들이 "AI가 폭주할 수 있다"고 떠들어대면서 그 본질이 가려지고 있습니다. 저는 AI가 어떻게 혼자 폭주할 수 있는지 그 메커니즘을 도저히 이해할 수 없습니다. 다만 누군가 땜질식으로 장난을 치거나, 가짜 뉴스를 유포하거나, 아직 불가능한 음모론을 만들어내는 메커니즘은 이해할 수 있습니다. 여기 한 가지 미친 생각이 있습니다. 역사상 진짜 음모론은 거의 존재하지 않았습니다. 비밀을 영원히 지킬 수 있는 인간이 없었기 때문이죠. 하지만 뛰어난 AI가 있다면 미래를 아주 그럴싸하게 시뮬레이션하고 가지고 놀 수 있을 것이며, 그 점은 한 가지 걱정거리가 될 수 있습니다. 제2차 세계대전 이후 승전국들이 벌어진 일에 대해 이야기할 때, 그 역사 자체가 승전국들이 입맛대로 기록한 하나의 거대하고 미화된 음모론이 아닐까요?

진행자: 맞습니다, 역사는 항상 승자에 의해 쓰여지는 부분이 일정 비율 존재하죠. 어떤 이야기를 볼 때 100% 진실인 경우는 절대 없습니다. 하지만 "그렇다면 5%가 우리가 들은 것과 다르다고 해서 나머지 100%가 전부 거짓이다"라고 주장하는 것은 문제가 있습니다. 선을 넘지 않도록 조심해야죠.

리 크로닌: 절대 그렇습니다. 그리고 오늘날 그 점이 정말 중요합니다. 내가 무엇을 검증할 수 있으며 무엇이 나에게 실질적인 영향을 미치는지 구별하는 비판적 사고(critical reasoning)야말로 매우 중요합니다. 그래서 저는 AI가 오히려 비판적 사고의 교육을 가속화할 것이라고 생각합니다. 요즘 저는 젊은 사람들이 첫 직장을 구하고, 실수를 저지르고, 필요한 숙달 과정을 거치고, 힘든 노동의 감정을 배울 기회를 어떻게 얻게 될지 매우 걱정합니다. 좌절감은 최고의 트레이너입니다. 하지만 요즘 사람들은 좌절하기 싫으면 그냥 ChatGPT를 쓰죠. 그러나 이것은 일종의 일시적 현상(aberration)일 뿐입니다. 이러한 도구들 중 상당수는 정말 훌륭합니다. 코딩 도구들은 놀라울 정도죠. 그래서 저는—여기서 제 강조점을 살짝 바꾸어 말하자면—어쩌면 AI가 우리 모두를 구원할지도 모른다고 생각합니다.

진행자: 우리 모두를 구원한다고요?

체온을 측정하듯 지능을 정의하기

리 크로닌: 우리 모두를 구원할지도 모릅니다. 소셜 미디어가 워낙 난장판이니까요.

진행자: 제 방송을 꾸준히 들으시는 분들이라면 제가 매일 종교처럼 영양제를 챙겨 먹는다는 걸 아실 겁니다. 그리고 영양제 업계에 가짜 제품이 너무 많아 시장이 포화 상태라는 제 말도 들으셨을 겁니다. 게다가 건강 분야의 전문가들마다 의견이 전부 다릅니다. 구글에서 영양제를 검색해 보면 기대할 수 있는 효능에 대해 수없이 다양한 의견을 접할 수 있고, 결국 시작할 때보다 더 혼란스러운 상태로 끝나기 십상이죠. 하지만 블루프린트(Blueprint's)의 론제비티 믹스(Longevity Mix)를 이용하신다면 그런 문제를 겪지 않으실 겁니다. 블루프린트는 과학적 증거를 바탕으로 구축되었기 때문에 짐작에 의존할 필요가 없습니다. 그들이 사용하는 모든 성분은 틱톡에서 유행하는 트렌드가 아니라 인구 수준의 연구와 실제 테스트를 통해 그 가치를 입증받았습니다. 블루프린트와 함께라면, 약장이 가득 찰 필요 없이 한 스푼, 물, 섞기, 끝입니다. 단 한 스푼으로 에너지, 인지 기능, 기분, 집중력, 수면, 세포 저항력, 건강한 노화를 지원할 수 있습니다. 마그네슘, 타우린, 글리신, 크레아틴 등의 성분이 포함되어 있죠. 또한 블루프린트는 중금속 같은 독소와 순도에 대해 제3자 검증을 거치며, 그 결과를 웹사이트에 공개하므로 영양제에 정확히 무엇이 들어 있는지 직접 확인할 수 있습니다. 블루프린트는 론제비티 믹스뿐만 아니라 에센셜 캡슐, 고폴리페놀 올리브 오일, 오메가-3, 콜라겐 펩타이드 등도 제공합니다. 과학으로 뒷받침되고 정밀하게 용량이 설계된, 헛소리 없는 제품입니다. 기간 한정으로 신규 고객께서는 blueprint.bryanjohnson.com에서 결제 시 코드 'JULIAN'을 입력하시면 무료 배송과 함께 20% 할인 혜택을 받으실 수 있습니다. 링크는 아래 설명란에 있습니다. 다시 말씀드립니다. blueprint.bryanjohnson.com에서 코드 JULIAN을 사용하시면 20% 할인됩니다. 구매 후 어디서 알게 되었는지 묻는 창이 나오면 저희 방송을 지원하는 셈 치고 제가 추천했다고 말씀해 주세요.

리 크로닌: AI 도구를 사용함으로써 우리가 비판적 사고를 돕고, 사실을 검증하는 법을 배울 수 있다면 말입니다. 전통적인 방식으로 훈련된 기존의 AI들은 정답을 맞히는 데 그리 뛰어나지 않았지만, 이제는 "가서 문헌을 확인하고 이 일이 실제로 일어났는지 검증해 줘, 그리고 특정 주장에 대해 반대 논거(strawman)나 옹호 논거(steelman)를 세우는 걸 도와줘"라고 요청할 수 있기 때문에 점점 더 정확해지고 있습니다. 또한 그 주장을 가장 객관적인 방식으로 어떻게 구성해야 할지 이해하는 데도 도움을 줍니다. 적어도 이 AI들은 1대 1 맞춤형 교육을 가능하게 해줄 수 있습니다. 올바르게 사용하기만 한다면 무한한 시간과 무한한 인내심을 가지고 있으니까요. 물론 무엇이든 잘못 사용할 수 있으므로, 저는 모순되는 말들을 거침없이 쏟아내고 있습니다. 강력한 의견을 가지되 집착하지는 않는 식이죠.

진행자: 네, 물론입니다.

리 크로닌: 비관론자들도 매우 유용한 역할을 하고 있습니다. 다만 그들이 악의적인 행위자들이 시스템을 악용하는 것 같은 진짜 시급한 문제들로 시선을 돌려준다면 우리에게 더 큰 도움이 되지 않을까 생각할 뿐입니다.

진행자: 맞습니다. 바로 그 점이 교수님이 그리시는 미래상에 대해 제가 생각하는 부분입니다. 이론상으로는 말이 됩니다. 하지만 만약 이 다양한 플랫폼들이 실제로 긍정적인 역할을 하고 개개인이 스스로 비판적 사고를 기르도록 돕는다면, 인류 전체의 전제 조건은 항상 모든 코드를 오픈소스화해야 한다는 점이 될 것입니다. 우리에게 무엇을 가르쳐줄 AI 유기체 코딩 과정에 인간들이 자신들의 편견을 살짝 주입하지 않았음을 확실히 보장해야 하니까요.

리 크로닌: AI 유기체는 사이버네틱 유기체(cybernetic organisms)입니다. 인간 프로그래머들과 모델이 함께 협력하여 만든 결합체죠. 그래서 저는 AI의 자의식은 인간에게서 온다고 기꺼이 말할 수 있습니다. 이것이 바로 우리가 이야기할 수 있는 멋진 미스터리입니다. 하지만 보십시오, 저는 모델이 정확히 무엇을 하는지 말할 자격이 없습니다. 왜냐하면 저는—물론 데이터와 매우 기본적인 학습 알고리즘 및 시스템을 바탕으로 모델을 만들긴 합니다만, 제겐 제1원리(first principles)에 기반한 이해가 필요하기 때문입니다. 제가 이해할 수 없다면 저는 그것을 구현하려 하지 않습니다. 그 이유는 모델이 무엇을 하고 있는지 내가 이해해야 하기 때문입니다. 이 모델들 중 다수는 수많은 메타 수준을 가지고 있습니다. 누군가와 대화할 때 상대방이 내 말을 이해하고 있다고 생각하지만, 막상 머릿속에는 완전히 다른 이미지를 그리고 있다가 대화가 끝나고 각자 완전히 엉뚱한 행동을 하게 되는 것과 비슷합니다. 따라서 이러한 시스템을 다룰 때 우리가 할 수 있어야 하는 일은, 그것들을 현실에 기반(ground)시키고 과학 속에서 개념적으로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 것입니다. 그것이 정말 중요합니다. 제가 AI에 대해 유일하게 예외를 두는 점, 즉 제 확고한 마지노선은 바로 이것입니다. AI는 지능적이지 않습니다.

진행자: 지능적이지 않다고요?

리 크로닌: 지능이 없습니다. 지능적이지 않습니다.

진행자: 그렇다면 교수님이 정의하는 지능이란 무엇입니까?

리 크로닌: 네, 바로 그 질문이 의미 있는 질문입니다. 사람들이 AI, AGI(인공일반지능), 슈퍼인텔리전스(초지능)에 대해 이야기하니까요. 여러분, 도대체 슈퍼인텔리전스란 무엇입니까? 슈퍼인텔리전스라는 게 제가 이해하지 못하는 어떤 마법 같은 것인가요? 지능이란 무엇이고 AGI란 무엇인가요? 맨 처음으로 돌아가 봅시다. 저는 이 문제에 대해 시간이 흘러도 변치 않을 확고한 입장을 가지고 있습니다. 제가 정의하는 지능이란, 어떤 개체가 생존하기 위해 문제를 해결할 수 있는 속성입니다. 이는 생물학과 같습니다. 일반 지능(general intelligence)이란 생존을 위해 다가오는 거의 모든 문제를 해결할 수 있는 개체일 것입니다. 누군가는 "AI는 수학에 능숙하고 문제를 해결하지 않느냐"고 말할 것입니다. 이제 우리는 AI가 프롬프트, 즉 우리가 던져주는 문제를 받아 "이 데이터셋이 주어졌을 때 이 데이터셋을 분석하고 결과를 도출하는 것을 도와달라"고 요청하는 데 매우 능숙하다는 점을 이야기하고 있습니다. 그래서 제가 지금 가지고 노는 것은 지능이 무엇을 의미하는지에 대해 사람들과 긍정적으로 소통하는 것입니다. 지능은 매우 흥미로운 주제이며, 제가 감히 말씀드리건대 우리는 아직 그것을 정의하거나 측정하는 법을 모릅니다. 저는 자격이 없거나 혹은 결국에는 자격을 갖추게 될지 모르는 숨겨진 문제(shadow problem), 즉 지능을 측정하려는 시도라는 난제를 붙잡고름 씨름하고 있습니다. 그리고 저는 과학의 역사로 돌아가 문제들과 그 단절들을 살펴보면서 큰 영감을 받고 있습니다. 제가 가장 좋아하는 예시는 바로 '온도(temperature)'라는 개념입니다.

LLM이 인간의 인지에 대해 밝혀내는 것들

리 크로닌: 과거 우리는—중력도 마찬가지지만 온도를 예로 들어보죠—무엇이 뜨겁고 차가운지 알았습니다. 하지만 그게 도대체 무엇일까요? "아, 저건 뜨겁다. 오, 이건 차갑다." 우리는 온도를 측정하는 법을 진정으로 알지 못했습니다. 그냥 어떤 것은 뜨겁고 어떤 것은 차갑다는 걸 알았을 뿐이죠. 과학자와 기술자들이 "좋다, 우리가 할 수 있어야 하는 일이 무엇인가? 온도를 측정해야 한다!"고 깨달은 것은 그 이후였습니다. 오늘날 여러분은 어떻게 온도를 측정합니까? 옛날에는 온도계가 있었죠. 온도계 안에는 여러 가지 액체가 들어갈 수 있었습니다. 온도가 올라갈수록 팽창하고 수은이든 알코올이든 선형적인 관계를 가질 수 있는 액체를 원했죠. 자, 그 팽창 현상부터 다시 시작해 봅시다. 처음에는 무엇이 뜨겁고 차가운지 알았지만 척도(scale)가 없었습니다. 어떻게 척도를 얻었을까요? 액체는 뜨거워지면 팽창하고 차가워지면 수축한다는 사실을 깨달았습니다. 좋습니다. 그렇다면 액체의 팽창을 측정할 수 있는 시스템을 만들어 봅시다. 어떤 기술이 필요할까요? 바로 유리가 필요합니다. 그리고 그 유리에 필요한 속성은 무엇일까요? 유리가 균일해야 합니다. 만약 두께가 굵었다 얇았다 하거나 삼각형 모양으로 펼쳐진다면 제대로 작동하지 않을 테니까요. 따라서 관의 측면이 평행하고 완벽한 원통형이거나 그에 최대한 가까운 멋진 관을 만들어야 했습니다. 과거에는 이탈리아의 유리 장인들이 유리관을 불어내는 기술을 완성했습니다. 그들이 유리관을 불어내고 그 안에 알코올을 채워 넣자, 어디를 가든 온도를 측정할 수 있게 되었습니다. 순식간에 "아, 여기는 춥구나, 이 온도로 보면 남극이겠군"이라고 할 수 있게 되었죠. 물론 미국인들은 화씨(Fahrenheit)를 쓰기로 했습니다. 여러분은 도대체 어디서 화씨를 가져온 겁니까?

진행자: 저는 화씨가 훨씬 더 좋습니다. 단위가 더 세분화되어 있잖아요. 섭씨 1도 상승은 큰 변화지만, 화씨로 82도에서 83도로 바뀔 때는 그냥 똑같은 옷을 입고 있어도 됩니다.

리 크로닌: 틀렸습니다. 그냥 인정하시죠. 절대온도 척도(absolute scale)라는 켈빈(Kelvin) 척도가 존재합니다. 켈빈 1도는 섭씨 1도와 같지만 영하 273.몇 도에서 시작하죠. 즉 0 켈빈이 얻을 수 있는 가장 낮은 온도입니다. 0 K보다 더 차가워질 수는 없습니다. 사실 지구상 어디에서도 0 K를 달성할 수는 없죠. 절대온도에 거의 근접할 수 있는 훌륭한 시스템들을 구축해 왔으며, 절대온도에 도달하면 분자들은 아무것도 하지 않게 됩니다. 진동조차 하지 않고 완전히 정지해 있게 되죠. 어쨌든 온도의 훌륭한 점은 그것을 측정하기 위해 기술이 개발되었다는 것입니다. 우리는 그 이전에도 무엇이 뜨겁고 차가운지 알았지만 그것이 무엇을 의미하는지 정확히 알지 못했습니다. 자, 지능의 경우 문제는 인간의 인지, 심리학, IQ 테스트 등입니다. 그리고 사람들은 "이 AI는 인간이 풀 수 있는 모든 문제를 해결할 수 있을 것"이라고 말합니다. 그들은 지능이 무엇인지 오해하고 있습니다. 알고리즘에 수학 시험 문제를 풀도록 일련의 질문을 던지는 것은, 인간이 미지의(unseen) 문제를 해결하는 것과 같지 않습니다. 진정한 지능이란 사실 미지의 문제를 해결하는 능력입니다. '미지의 것'이란 어렵죠. 제 학습 데이터에 포함되어 있지 않다면 풀 수 없으니까요. 하지만 일단 그 문제를 접하고 해결해 낸다면, 그것을 학습할 수 있게 됩니다.

진행자: 제가 이걸 '논리' 대 '창의력을 발휘하는 능력'이라는 범주에 집어넣는다면 너무 단순화하는 것인가요?

리 크로닌: 컴퓨터는 제대로 인코딩만 한다면 논리를 사용하는 데 꽤 능숙합니다. 훌륭한 프로그래밍 언어도 많고 많은 일을 할 수 있죠. 아니요, 제가 말씀드리는 것은 아주 구체적인 것입니다. 지능이란 우리가 아직 정의하거나 측정하는 법을 모르는 대상이라는 점입니다. 그리고 저는 취미 삼아—기본적으로 심심하고 할 일이 충분하지 않기 때문에—

진행자: 심심하시다고요?

리 크로닌: 심심하기는커녕 너무 바쁩니다. 하지만 누군가는 이 문제에 도전해야 합니다.

진행자: 여러분, 아직 구독하지 않으셨다면 구독 버튼을 눌러주세요. 정말 큰 도움이 됩니다. 감사합니다.

리 크로닌: 물론 저는 이 분야에 아무런 자격이 없으니, 어쩌면 그것 때문에—거의 다 끝마쳤으니 그리 어렵지도 않습니다.

진행자: 네, 너무 바쁘셔서 옷도 안 갈아입으시죠.

리 크로닌: 오늘 입으려고 분홍색 셔츠를 12개나 준비해 뒀습니다.

진행자닝: 좋습니다, 그 증거를 좀 봐야겠군요. 지난번이랑 똑같은 셔츠처럼 보이는데요.

리 크로닌: 아마 그럴 겁니다. 확인해 보셔도 좋습니다. 어쩌면 지난번 것은 깃이 넓은 것이고 이건 좁은 것일지도 모르죠. 좋은 점은 인지 부하(cognitive load)가 전혀 없다는 겁니다. 옷을 입을 때 그냥 분홍색이면 끝이니까요. 마치 마크 저커버그가 항상 회색 옷만 입는 것과 비슷하겠군요.

진행자: 요즘 저커버그는 패션에 눈을 뜬 것 아니었나요? 맨날 다른 체인 목걸이를 차고 다니던데—

리 크로닌: 잘 모르겠네요, 저는 억만장자가 아니라 가난뱅이라서요.

진행자: 아니, 방금 7,000만 달러나 투자 유치해 놓고 그런 말씀 마시죠.

리 크로닌: 물론이죠, 하지만 그 돈은 옷장을 정리하기 위해서가 아니라 화학 분야를 바꾸기 위해 유치한 겁니다. 맞습니다. 하지만 지능 측정 이야기로 돌아가죠. 이 주제에 조금 더 머물고 싶습니다. 온도를 측정할 수 있기에 척도를 가질 수 있었고, 우리는 거기에 도달했습니다. 하지만 우리는 지능이 무엇인지 모릅니다. IQ 문제가 있고, 그에 수반되는 인종 문제도 존재하며, 심리학자와 인지심리학자들이 혼란에 빠지면서 온갖 엉뚱한 방향으로 흘러간 유전적 문제도 있습니다. 그러다 사람들이 AI가 일을 잘하게 되는 것을 지능이 높아지는 것으로 착각하기에 이르렀죠. 일론 머스크는 자꾸 "오, AI인 그록(Grok)이 당장 모든 과목에서 박사(PhD) 수준이 될 것이며, 따라서 박사 학위는 필요 없어질 것"이라고 말합니다. 그것은 엄청나게 근본적인 착각입니다.

왜 그런가? 박사란—오늘날 AI가 작동하는 방식을 설명해 드리겠습니다. 이 설명을 통해 여러분과 이 방송을 시청하거나 듣는 모든 분들이 이해하시게 되기를 바랍니다. 오늘날의 AI는 다음과 같은 일을 합니다. 엄청난 양의 데이터를 모읍니다. 그 데이터를 가지고 모델을 학습시킵니다. 그 모델은 데이터 안에 무엇이 들어 있는지 말해줄 수 있고 데이터 속의 관계를 찾아낼 수 있습니다. 훌륭합니다. 만약 과거에 해결된 모든 문제가 그 데이터셋 안에 포착되어 있다면, AI에게 과거에 이미 해결된 문제를 던져주었을 때 AI는 그것을 풀 수 있습니다. 그것은 지능이 아닙니다. 엄청난 수준의 검색 및 보존 능력(retrieval and retention)일 뿐입니다.

진행자: 정확합니다.

리 크로닌: 그리고 때로는 AI가 환각(hallucination)을 일으키기 때문에 그리 뛰어나지 못할 때도 있습니다. 일부 모델 구조의 특성 때문에 환각 현상이 발생하죠. 그래서 AI 제공업체들은 결과를 반환해야 하기 때문에 검증 시스템을 아주 잘 갖추어 놓습니다. ChatGPT에 가서 계산을 해달라고 해보세요. 예전에는 그냥 모델을 사용해 검색해 왔지만, 인터넷상의 학습 데이터가 인간에 의해 만들어진 탓에 모델이 정확한 값을 내지 못하고 엉뚱한 숫자를 뱉어내곤 했습니다. 하지만 이제는 "아, 이건 계산 문제구나. 계산기 도구를 불러와서 버튼을 누르고 숫자를 가져와야지"라고 합니다. AI들은 이 방대한 양의 데이터로 학습되며, 인류가 지금까지 해결해 온 모든 문제가 그 안에 들어 있습니다. 잠재적으로 그것은 놀라운 일입니다. 하지만 박사급 과학자나 수학자는 과거를 이해하는 데 그치는 것이 아니라—과거의 데이터로 훈련을 받긴 하지만—과학적 방법론을 이용해 새로운 문제를 해결하는 사람들입니다. 따라서 데이터셋에 존재하지 않는 새로운 문제를 AI에게 던져주면, AI는 풀지 못합니다.

진행자: 하지만 만약 AI가 세상의 모든 것들에 대해 인간이 한 번에 담을 수 없는 방대한 데이터와 보존력을 가지고 있어서, 인간보다 훨씬 더 빠른 방식으로 이상 징후나 빈틈을 찾아내어 메울 수 있다면요? 그게 어떻게 지능이 아닐 수 있죠?

리 크로닌: 다시 말씀드리지만, 우리는 지능을 정의해야 합니다. 저는 그것을 '매우 유용하다'고 부를 것입니다. 제 계산기도 매우 유용합니다. 인권을 가진 개체인 제가 무언가를 할 수 있도록 만들어진 유용한 도구들은 수없이 많습니다. 하지만 연필을 쥔 아인슈타인은 연필이 없는 아인슈타인보다 훨씬 더 지능적이었습니다. 연필과 종이를 사용하여 생각할 수 있었으니까요. 거의 사이버네틱한 현상과 같습니다. 그래서 우리는 순환 논리에 갇히게 됩니다. AI가 지능적인가, 자유 의지가 있는가, 자의식이 있는가? 지능을 가진 개체는 문제를 해결할 수 있고 시간 속에서 지속되기를 원합니다. 그것을 생물학이라고 부르죠. 저는 지능이란 생물학적 유기체에게만 독점적으로 유보된 속성이라고 말하고 싶습니다. 오늘날 AI란 무엇인가요? 굳이 부르자면 '증강 정보학(augmented informatics)'이라고 할 수 있겠군요.

진행자: 증강 정보학이요. 말이 너무 길군요, 리.

리 크로닌: 알고 있습니다. 인공지능(Artificial Intelligence)만큼 멋지게 들리진 않죠. AI는 마법이 아닙니다. 놀라운 모델들입니다. 사실 그것들은 우리가 예상하지 못했던 인간의 언어와 인지에 관한 비밀들을 드러내고 있습니다. 어떤 언어로 AI를 학습시킨 후 다른 언어로 학습시키고, 그 개체들의 표현 방식—예를 들어 왕과 여왕, 또는 시멘트 위의 벽돌—을 살펴보면, 그것들은 언어 이전의(pre-lingual) 공간, 즉 개념적인 공간을 차지하고 있습니다. 언어를 넘어선 수학적 표현이 그 공간에 존재한다는 뜻이며, 이는 매우 흥미롭지만 인간이 개념을 표현하기 위해 언어를 사용한다는 점을 고려하면 그리 놀랍지도 않습니다. 따라서 스페인어를 가져와 사랑과 증오, 뜨거움과 차가움, 위와 아래를 찾아내도록 분해한 뒤 어떤 공간에 플롯(plot)하고, 영어로도 똑같이 한 뒤 겹쳐보면 매우 가깝습니다. 이것이 바로 AI 번역 도구들이 놀라운 이유입니다.

진행자: 네.

리 크로닌: 저는 독일어를 배웠습니다. 지금은 잘 못하지만, 독일어에는 '게뮈틀리히(gemütlich)'라는 멋진 단어가 있습니다.

진행자: 게뮈틀리히요.

리 크로닌: 게뮈틀리히, 대략 '아늑한'으로 번역되죠. 영국의 바람 부는 겨울밤, 밖은 춥고 벽난로와 맥주가 있는 멋진 펍에 들어갔을 때 "아, 아늑하다. 좋다"라고 느끼는 그런 감정입니다. 독일어에는 그 단어가 있지만 영어로는 딱 맞아떨어지게 번역되지 않습니다. 다른 뉘앙스의 단어죠. 이처럼 문화적 표현들이 존재합니다. 이누이트족은 추운 곳에서 살아야 하기 때문에 눈(snow)을 뜻하는 단어가 아주 많습니다. 하지만 다시 돌아가 봅시다. 지능이란 무엇인가? 우리는 모릅니다. 측정할 수 있는가? 측량 척도가 없습니다. 온도가 무엇인지는 알죠. 이 AI 도구들은 매우 중요하고 흥미로운 일들을 해낼 수 있으며, 많은 작업을 자동화할 수 있습니다.

AI는 예측하고, 인간은 창조한다

리 크로닌: 하지만 제가 한 가지 주장을 하겠고 앞으로도 계속 이 말을 반복하겠습니다. AI는 자신이 학습한 내용만을 알 뿐입니다. 그리고 그 데이터 안에 무언가가 내장되어 있고 질문을 올바르게 던진다면, 그것을 끌어낼 수 있습니다. 훌륭한 일이죠. 그리고 AI는 우리가 인터넷상의 인간 지식 속에서 명시적으로 발견하지 못했던 엄청난 양의 지식을 끄집어낼 수 있음을 보여주고 있습니다.

진행자: 하지만 인간이 시간이 흐름에 따라 질문을 던지고 추론하는 방식을 활용해 패턴을 조합함으로써, 앞으로 인간이 어떻게 질문을 던질지 예측하고 인간이 도달하기 전에 앞서 나갈(outrun) 수는 없나요?

리 크로닌: '인간을 앞서 나간다'는 말이 무슨 뜻인지 이해가 잘 안 가는군요.

진행자: 모든 것을 패턴화할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 설명해 보죠. 복잡하니까요. 저와 다른 100명의 사람들이 AI와 대화하고 있고, 우리 모두 페인트에 관해 무언가를 알아내려고 하며, 다양한 색상과 방을 칠하는 법 등에 대해 온갖 질문을 던지고 있다고 해봅시다. 제가 질문하는 방식은 일련의 질문(query)들입니다. 다음 사람과 매우 유사할지라도 표현 방식이 다를 수 있고, 제가 특별히 관심을 갖는 특정 사항이 다를 수 있습니다. 하지만 AI는 대규모로 이 모든 다양한 질문 방식을 수집하고 있으므로, AI는 모든 사람이 말하는 것을 패턴화하기 위해 모든 연산 기술을 동원하여 최적의 질문이 무엇이 될지 예측할 수 있습니다. 그런 방식으로 AI가 인간을 앞서 나갈 수 있다는 뜻입니다—프런트러닝(front-running)한다고 표현하는 게 더 낫겠군요.

리 크로닌: 아닙니다, 그런 일은 일어나지 않습니다.

진행자: 명쾌하게 짚어주셔서 감사합니다.

리 크로닌: 여기에는 매우 흥미로운 오류(fallacy)가 하나 있습니다. 다시 말하지만 저는 이 부분에 대해 틀렸다는 것이 밝혀져도 좋지만, 데이터로 증명하고 싶습니다. AI는 예측 기계(prediction machines)이고, 인간은 창조 기계(creation machines)입니다. 그 창조물이 다소 얕을(shallow) 때, AI는 그것을 찾아내는 데 능숙합니다. 에르되스(Erdős)의 문제들이나 수학에서 AI가 특정 추측을 반증(disproving)하는 방식들을 보면, AI는 반례를 찾아내어 무언가를 반증하는 데 매우 뛰어납니다. 하지만 AI는 단 하나의 창조적인 수학적 행위를 해낸 적이 없습니다. 단 하나의 창조적인 과학적 행위도 해내지 못했죠. 물론 사람들은 이에 대해 논쟁할 것입니다. 저는 이 논쟁을 그만두고 싶습니다. 왜냐하면 그것이 AI가 잘하는 일을 가리고 있기 때문입니다. 지난 1년 반 동안 AI는 제가 코드를 작성하고 데이터를 수집하고 처리하는 데 시간을 쏟지 않아도 되게 만들어 줌으로써 제 창조적 능력을 극대화해 주었습니다. AI는 정말 훌륭합니다. 하지만 그들이 할 수 없는 것은 바로 '창조(create)'입니다. 창조하는 것처럼 보일 수는 있지만, 그 창조물들은 상대적으로 얕습니다.

저는 지능을 미지의 문제를 해결하는 능력으로 측정할 것입니다. AI는 이미 알려졌거나 데이터에 내장된 문제를 해결할 수 있습니다. AI는 새로운(new) 일을 할 수 있지만, 참신한(novel) 일을 할 수는 없습니다. 그렇다면 새로운 것과 참신한 것의 차이는 무엇일까요? 새로운 것은 데이터셋에서 얻을 수 있는 것으로, 단순히 여러 요소의 조합일 뿐이며 꽤 얕습니다. 데이터셋에서 무언가 새로운 것을 검색해 결국 찾아낼 수 있죠. 따라서 AI가 무언가를 해냈을 때 "오, 짜릿한데"라고 느낀다면, 그것이 단지 새로우며 온전히 데이터에 내장되어 있다는 것을 알 수 있습니다. 반면에 인간은 제가 '참신함(novelty)'이라고 부르는 것을 해낼 수 있습니다. 참신함이란 원칙적으로 예측 불가능하며 데이터에 내장되어 있지 않은 것으로 정의됩니다. 패션과 음악은 그야말로 인간만의 것입니다. 인간이 다음에 무엇을 할지 여러분은 알 수 없습니다. 언젠가 제가 다시 당신의 팟캐스트에 출연할 때, 당신이 전혀 예상하지 못한 색상의 옷을 입고 나타날 수도 있겠죠. 그건 새로운(new) 것인가요, 참신한(novel) 것인가요?

진행자: 음, 그것은 참신합니다. 이전 데이터에서는 늘 분홍색만 입으셨으니까요.

리 크로닌: 맞습니다. AI는 제가 이 정장을 입은 모습만 만들어낼 테니까요. 그러니 제가 터키석 색상이나 다른 옷을 입고 나타난다면 당신은 그것이 참신하다고 느낄 것입니다. 하지만 여기에는 약간의 과대광고(misselling)가 있습니다. AI를 지능적이라고 포장하고, 박사 학위를 대체할 것이라고 선전하니까요.

진행자: 음흠.

리 크로닌: 인간은 AI를 사용하여 자신의 인지 능력을 엄청나게 확장(flex)할 것이며, 인간을 대체하지는 못할 것입니다. 바로 이 지점에서 모두가 잘못 생각하고 있습니다. AI가 과학을 대체할 것이라고요? 아닙니다, 그렇지 않습니다. 과학이란 문제 해결에 관한 것이기 때문입니다.

진행자: 그런데 교수님께서 몇 분 전에 아주 명쾌한 말씀을 하셨죠. 제가 왜 이토록 단순하게 바라보지 못했는지 믿을 수 없을 정도입니다. 그야말로 3만 피트 상공에서 바라본 가장 명백한 포인트였습니다. 우리는 지난 10년 동안, 특히 지난 3년 동안 모든 사람들이 LLM을 사용하면서 AI 위기설에 대해 광범위하게 이야기해 왔습니다. 하지만 AI는 아직 자신들만의 E=mc²을 만들어낸 적이 없습니다. 제 주장을 뒷받침해 주는 셈이죠. 과학자들이 매일 검증하려 애쓰는 양자역학의 법칙들을 AI가 스스로 알아낸 적이 없습니다. 따라서 최고 수준의 교수님 같은 분들을 대체하지 못했을 뿐만 아니라, 기술적으로 지금까지 어떤 방식으로도 과학을 대체하지 못했습니다.

리 크로닌: 사람들은 신약 개발, 단백질 구조 예측, 일부 물리학 문제 해결을 위한 훌륭한 새로운 아이디어를 떠올리는 데 AI를 사용해 왔습니다. 하지만 이러한 문제들은 이미 데이터 처리를 위해 인간에 의해 잘 정의된 문제들입니다. 따라서 AI는 훌륭한 도구입니다. 도구일 뿐이죠. 현재 사회적, 문화적으로 매우 흥미로운 일이 벌어지고 있습니다. 지금 우리에게는 AI 연구소들에 막대한 자돈, 엄청난 인프라, 막대한 에너지를 쏟아부어야 한다는 주장이 있습니다. 그리고 학계 내부에서는 학계에 대한 정치적 압박이 존재하죠. 학계는 좌파 성향의 사람들이 가득하고 비판적 사고를 하지 않으며 모두 '우파의 반대말인 워크(woke)' 물결에 젖어 있으니, 과학을 연구하는 학계를 모조리 AI로 대체하자고요. 그것은 모든 측면에서 엄청난 착각입니다. 물론 학계에도 문제가 있고 이데올로기는 어디에나 존재합니다. 하지만 AI 개발자들이 과학이 무엇인지 모른다는 점을 감안할 때 말입니다. 그들은 전혀 모릅니다. 지금 그들은 컴퓨터 과학자와 수학자들로 가득 차 있으니까요. 이것이 제가 엘리트주의적인 태도를 취하는 것이 아니라, 생물학 실험실이든 화학 실험실이든 물리학 실험실이든 기계공학 실험실이든 습식 실험실(wet laboratory)에서 과학적 문제를 해결하는 것은 매우 본능적(visceral)이고 창조성을 요구하는 일입니다. 증기 기관의 조속기(governor)처럼 말이죠. 누군가 "아, 보일러가 폭발하지 않도록 확실히 해야 하겠어, 그러려면 뭘 좀 만들어야겠군"이라고 생각하는 것과 같습니다. 우리는 세계와 상호작용합니다.

자, 저는 현재 화학을 위한 세계 모델(world model)을 구축하고 있습니다. 그게 무슨 뜻이냐고요? 모든 화학 반응을 직접 수행하면서 학습하고 있으며, 일단 그것을 학습하고 나면 어떤 분자든 만들어낼 수 있게 될 것입니다. 꽤 멋진 일이지만, 마법 같은 것은 없습니다. 저는 데이터를 수집해야 하고, 검증 가능한 프로세스를 거쳐야 하며, 실제로 그것을 실행할 수 있어야 합니다. 과학은 그 어느 때보다 흥미진진한 시기를 맞이하고 있습니다. 다만 동시에 이런 문화 전쟁이 벌어지고 있다는 점이 안타까울 뿐입니다. 우리는 결정을 내려야 합니다. 데이터를 처리하고 사람들에게 제품을 돌려주기 위해 그 모든 돈을 GPU, CPU, 물, 에너지 등에 쏟아부을 것인가, 아니면 인간들이 직접 그 일을 하도록 돈을 쓸 것인가? ChatGPT로 해결할 수 있는 문제를 풀 수 있는 인간을 하나 양성하는 데 드는 비용은 얼마입니까? 마법은 없습니다. 제가 ChatGPT로 인간을 대체하고 싶다면 할 수 있습니다. 하지만 그 대가는 무엇입니까? 그리고 이제 할 일이 없어진 인간은 어떻게 됩니까? 어쩌면 그 인간은 더 흥미로운 일을 하게 될지도 모릅니다. 우리는 아직 지능이 무엇인지 모릅니다. 측정하지도 못했죠. 우리는 AI를 사용하여 대규모로 그리고 빠른 속도로 매우 중요하고 흥미로운 일들을 해내고 있지만, 그것이 인간의 가치를 떨어뜨리는 것은 아닙니다.

진행자: 교수님께서 이 지능 루프에 대해 설명하시기 시작할 때 세 가지 단계가 있다고 하셨죠. 우리는 종종 지능, 일반 지능(AGI), 그리고 초지능(superintelligence)에 대해 이야기합니다. 그렇다면 제가 제대로 이해한 것인지 보십시오. 가장 아랫단계조차 우리가 측정할 수 없기 때문에, 다음 단계로 넘어가려면 10번의 도약과 한 번의 건너뜀이 필요하다는 말씀이시죠?

리 크로닌: 네, 제 생각에 AI 제공업체들은—실제로 저는 그들의 제품을 좋아하고 훌륭하다고 생각합니다만—

진행자: 안경은 잘 모르겠군요. 아까 계산을 좀 하던데요. 그것들은 한번 확인해 보셔야겠습니다.

리 크로닌: 당신의 팟캐스트에서 제품 홍보를 하려는 건 아닙니다. 메타(Meta) 안경도 아니고요.

진행자: 네, 하지만 메타가 그 부분은 제대로 해냈을지도 모르죠. 제가 그들을 옹호하려는 건 아닙니다만.

리 크로닌: 아니요, 작동은 했는데 그저—어쨌든. 다시 돌아갑시다. AGI: 많은 사람들이 AGI란 대부분의 작업을 자동화할 수 있는 무언가에 붙이는 용어라고 말합니다. 자, 그것이 진정한 AGI, 즉 인공일반지능인가요, 아니면 단순히 '인공일반자동화기(artificial general automator)'인가요?

AGI가 진정으로 지능적이지 않은 이유

리 크로닌: 제 이메일을 정리해 줄 수 있는 AI가 있다면 정말 좋겠습니다. 사실 저는 제 이메일을 정리하는 데 AI를 사용하고 있습니다. 약 8년 된 모델을 쓰죠. 저는 이메일 정리 강박증이 있습니다. 답장해야 할 이메일은 전부 답장하고 모든 것을 분류합니다. 새로운 메일이 들어와도 소음 속에 파묻혀 길을 잃지 않죠. 매일 너무나 많은 이메일을 받기 때문에 답장해야 할 중요한 내용들을 소음 속에서 놓쳐버리면 정말 우울해집니다. 제 인지적 대역폭에는 한계가 있으니까요. 따라서 최첨단 연구소들이 논의하는 AGI란 말 그대로 수많은 작업을 수행할 수 있는 실체일 뿐입니다. 그것이 보편적인 문제를 해결합니까? 아닙니다. 인간이 이 분야에 능숙합니다. 어쩌면 학교에서 대학으로, 혹은 직장으로 넘어가는 인간 사회에 서류 정돈 같은 일자리가 존재하는데, 어쩌면 우리는 더 가치 있고 의미 있는 일자리를 창출해야 할지도 모릅니다. 우리는 그렇게 할 수 있으며, AI는 그에 대한 절호의 기회를 제공합니다.

자, 이제 슈퍼인텔리전스(초지능)로 넘어가 보죠. 닉 보스트롬(Nick Bostrom)이 이 용어를 만들어냈습니다.

진행자: 네, 지난번에는 이 주제로 깊이 들어가지 못했죠. 저는 그 책을 처음부터 끝까지 다 읽었습니다.

리 크로닌: 그냥 지어낸 이야기라는 뜻입니다. 어떤 대상을 정의조차 할 수 없으면서 '슈퍼'라고 붙인다면, 말하자면 저도 '슈퍼 화학자'가 될 수 있겠죠. 그게 무슨 뜻입니까? 제게 슈퍼인텔리전스란 마법처럼 우리의 현재 물리학 및 수학적 이해를 뛰어넘는 무언가일 것입니다. 다시 말해, 슈퍼인텔리전스는 "오, 나보다 훨씬 더 지능이 뛰어나고 더 많이 아는 실체가 존재할 수 있다"는 식의 관념에 기대고 있습니다. 그게 무슨 뜻일까요? 인간은 우주가 작동하는 방식을 배우고 있습니다. 진화가 우리에게 장착해 준 것보다 훨씬 더 많은 것을 이해할 수 있는 능력을 지니고 있죠. 자, 비관론자들이 말하는 바는 이 슈퍼인텔리전스가 인류를 끝장내거나 초강력 무기를 만드는 방법을 알아낼 수 있다는 것입니다. 글쎄요, 저는 그에 대한 증거를 이해할 수 없습니다. 그래서 제가 하려는 일은 '슈퍼인텔리전스'라는 용어의 거품을 빼는 것입니다. 그 말이 무슨 뜻인지 모르니까요.

자, 세 가지 방향으로 나누어 추측해 보겠습니다. 첫째, 단순히 더 빠른 사고 방식일 수 있습니다. 물론 체스 컴퓨터는 체스를 아주 빨리 둘 수 있으니 그건 이해합니다. 하지만 왜 굳이 '슈퍼'라고 부릅니까? 그냥 '빠르다'고 하면 되지요. 둘째, 결정 이론(decision theory)에 따른 일련의 추론 체인(chain of reasoning)을 실행할 수 있어서, 이 결들에 씨앗을 심으면 시장을 교란할 수 있다는 식일 수도 있습니다. 예를 들어 여기에 밈(meme)을 하나 심어 모두가 특정 방식으로 주식을 사게 만듦으로써 시장을 뒤흔드는 식이죠. 그럴 수도 있겠지만, 시장은 워낙 소음이 많고 인간들은 엉뚱한 짓을 너무 잘하기 때문에 그런 시도는 결국 다 씻겨 내려가기 마련입니다. 마지막 가능성은 갑자기 전례가 없는 전혀 새로운 것을 불쑥 만들어낼 수 있다는 것입니다. 글쎄요, 우리는 그런 것을 본 적이 없습니다. 아까 E=mc² 같은 건 없다고 말씀하셨듯이요.

문제는 AI 안에서, 자, 아인슈타인의 시대로 돌아가 보죠. 특수 상대성 이론에서 아인슈타인은 "내가 광선 위에 올라타면 어떤 일이 일어날까?"라는 질문을 던졌습니다. 그는 빛의 속도가 우주에서 가장 빠른 속도 한계이며 빛보다 더 빨리 움직일 수 없다는 것을 깨닫기 시작했습니다. 그렇다면 일반 상대성 이론에서는 어떤 일이 일어날까요? 아인슈타인은 질량이 시공간을 휘게 만들며, 사물은 직선으로 이동하는 것이 아니라 휜 시공간을 통과한다고 말했습니다. 멋진 일이죠. 갑자기 일반 상대성 이론을 사용하게 되면 이런 생각을 할 수 있습니다. 위성을 우주로 발사할 때, 위성이 지구에서 멀어질수록 위성에 실린 원자시계와 지구상의 원자시계 사이의 시간 오차가 더 커진다는 것입니다. 실제로 위성이 시계의 펄스를 송출하고 그것을 지구의 시계와 비교 측정하면, 우리는 그것을 이용해 GPS 위치를 파악할 수 있죠. 우주에 위성을 쏘아 올리기 전에 이미 일반 상대성 이론을 이해하고 있었던 것입니다. 그리고 우주에 위성을 쏘아 올렸을 때 프레임 끌림(frame-dragging) 현상을 이해하게 되었고 GPS를 구축할 수 있었습니다. 이 생각을 붙잡고 계세요. 우리는 데이터를 계속 추출하고 관계를 찾아낼 수 있는 시스템들을 구축해 왔으며, 지능의 근본적인 이론을 이해하지 못한 채 이러한 관계들에 우리가 이해하지 못하는 속성들을 부여하고 있습니다.

마찬가지로, 만약 우리가 일반 상대성 이론 없이 위성을 우주로 쏘아 올렸다고 상상해 봅시다. "도대체 무슨 일이야, 시간이 자꾸 어긋나잖아"라며 당황했을 것이고, 그것을 이해하기 위해 온갖 엉뚱한 가설들을 지어냈을 겁니다. 따라서 최첨단 연구소들은 우리가 이전에 예상하지 못했던 추론을 수행하고 작업을 해내는 엄청나게 유능한 시스템들을 도출해 냈지만, 그것은 우리가 지능에 대한 훌륭한 이론을 가지고 있지 않기 때문입니다.

진행자: 아인슈타인과 GPS로 위성을 테스트한 것처럼, 일단 무언가를 정의해 두면 테스트를 거쳐 측정할 수 있다는 그 기준점은 마음에 드는군요. AI 시대의 최근 타임라인에 비추어 볼 때 보스트롬이 그 책을 썼던 시기가 꽤 이른 편임에도 불구하고, 제가 항상 그를 바라보던 방식은 그가 일련의 결정 트리(decision trees)를 만들어냈다는 점이었습니다. 가능성들을 만들어낸 것이죠. 기본 이론이 결여되어 있었다는 교수님의 주장에 저도 동의하지만, 그의 결정 트리는 상황이 평화롭게 흘러갈 수 있는 가능성부터 완전히 파멸하는 시나리오까지 스케일별로 지적해 주었습니다. 만약 이렇다면 저렇게 되고, 저렇다면 이렇게 된다는 식으로 코드가 통제를 벗어나는 다양한 세계들을 그려냈죠. 그가 묘사한 일부 사례들에 대해—저는 이 AI가 자의식을 가지게 되었다는 비약은 하지 않겠습니다—단지 인간의 실수로 인해 무언가를 하도록 코딩되었을 뿐이라고 봅니다. 그 예시 중 하나가 클립을 과도하게 생성하여 지구 전체의 표면을 클립으로 뒤덮고 우리를 익사시키게 만드는 것이었죠. 그런 것들을 보면 미친 소리처럼 들리겠지만, 동시에—이것은 정확히 교수님의 주장으로 이어지는데—인간이 코드를 작성하는 데 책임감 있게 행동하지 않는다면 그런 상황이 실제로 일어날 수 있을 것이라는 생각이 듭니다. 그렇다면 그가 우리를 파멸시킬 인간의 실수와 AI의 행동들을 지적한 것이 완전히 쓸모없는 일이라고 보십니까?

리 크로닌: AI는 아무것도 하지 않습니다. AI는 인간에 의해 프로그래밍됩니다. 모든 결정은 인간으로부터 나옵니다. 이것이 바로 사람들이 이해하지 못하는 부분입니다. 그리고 이것이 제가 이 주제가 꽤 흥미롭다고 생각하는 이유 중 하나입니다. 제 연구—제가 화학을 위한 세계 모델을 만들고 신약을 발굴하기 위해 회사를 세운 이유, 화학을 위한 엔진을 구축하는 이유는—물리학에서 화학으로, 생물학으로, 인지나 문화로 넘어가는 전환 과정을 이해하고 싶기 때문입니다. 그곳에서 무슨 일이 일어나고 있는가? 우리는 진정으로 그것을 이해하지 못합니다. 그리고 제가 슈퍼인텔리전스에 대해 가지는 문제는 그것이 존재하지 않는 메커니즘을 요구한다는 점입니다. 당신은 도약을 볼 수 있다고 말하죠. '이것이 일어나면 저것이 일어난다'고요. 좋습니다, 그럼 제가 반대로 'AG, 즉 반중력(anti-gravity)을 두려워한다'고 말해봅시다. 반중력이란 무엇인가? 새로운 기술을 개발했더니 갑자기 중력이 꺼져서 우리 모두 둥둥 떠올라 죽게 되는 현상입니다. 더 이상 지구에 붙어있지도 않고 공기조차 없어지니까요. 언젠가 나타날 수 있는 슈퍼 반중력에 관한 책을 써볼까요? 물론 할 수 있죠. 결정 트리를 만들어드릴 수 있습니다. 반중력이 발생하면 둥둥 뜬다. 하지만 반중력의 메커니즘은 무엇입니까? 저는 그냥 무언가를 지어낸 것뿐입니다. 무언가를 정의하고 메커니즘을 이해할 수 없다면—클립이라니, 무슨 말도 안 되는 소리입니까! 비행기를 타고 세상을 내려다보면, 세상의 대부분은 기계로 뒤덮여 있지 않습니다. 텅 빈 공간, 들판, 나무, 바다뿐이죠. 도대체 무슨 클립 말입니까?

진행자: 그가 든 예시는 말 그대로 터무니없는 비유였죠.

리 크로닌: 네, 하지만 완전히 터무니없습니다. 과학적 가치가 전혀 없고 현실과 동떨어져 있습니다. 그야말로 최악의 의미에서의 공상과학 소설입니다. 그럴싸하고 차분한 어조로 포장되어 있을 뿐입니다. 닉을 포함해 모든 사상가들과 우리 모두는 우리 자신의 아이디어를 비판해야 할 의무가 있습니다. 우리는 인간의 의식, 자의식, 의사결정이 무엇인지 이해하지 못합니다. 사람들이 앞으로 몇 년 안에 AI가 자체 저작권을 가져야 한다고 주장하기 시작할 것이라는 사실은, 본질적으로 남의 저작권을 가져다가 AI 모델에 먹인 뒤—조금 무례하게 표현하자면—"어이, 인터넷을 읽고 내 지식재산권을 훔쳐서 모델을 학습시킨 다음 내 지적재산권을 다른 사람들에게 팔아넘긴 기업들아, 고맙다"고 말하는 핑계에 불과합니다. 그러자 AI 옹호자들이 "당신은 AI가 똑똑하다는 걸 받아들일 수 없는군요"라고 말합니다. 저는 "아니, 그냥 내 지적재산권을 훔친 거잖아!"라고 답합니다. "당신의 집을 훔쳐도 되겠습니까? AI가 그렇게 하라고 하니까 괜찮나요?" 아니죠. 세 가지가 있습니다. 우리는 지능이 무엇인지 모릅니다. 창조성이 무엇인지 모릅니다. 참신함이 무엇인지 모릅니다. 이 세 가지를 이해하지 못하면서 그것들을 마구잡이로 혼용하고 있습니다. 제가 그 작동 원리를 설명해 드릴 수 있습니다.

드레이크/위켄드 AI 노래와 표절

리 크로닌: 모든 것이 연산 가능하게 보이는 이유는, 일단 세상에 무언가 창조되면 그것에 라벨을 붙이고 데이터베이스에 집어넣을 수 있기 때문입니다. 분해할 수 있죠. 하지만 그렇다고 해서 우리가 미래를 충실하게 예측할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 우리는 다음 토큰(token)을 예측할 수 있을 뿐입니다. 그리고 검색 공간이 충분히 얕다면, 어떤 평가 기준에는 수용 가능한 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 우리가 보게 될 것은 인간이 하는 일이 정량적으로 완전히 다르다는 점입니다. 우리가 실리콘 연산으로 하고 있는 것과는 완전히 다른 우주에 존재합니다. 좋습니다. 다시 말하지만 저는 물질 너머의 초자연적인 무언가가 있다고 믿지 않습니다. 저는 유물론자(materialist)입니다. 하지만 로저 펜로즈(Roger Penrose)나 제 공동 연구자인 사라 워커(Sara Walker), 그리고 다른 많은 이들처럼, 우리는 그 물질이 정확히 무엇을 하고 있는지 알지 못합니다.

진행자: 그 부분에 대해 조금 더 확장해서 설명해 주실 수 있나요? "무엇을 하고 있는지 알지 못한다"고 하신 말씀이오.

리 크로닌: 네, 물질이 시공간 속에서 어떻게 정보를 처리할 수 있는지 저는 이해하지 못합니다. 몇 가지 모델은 존재하지만, 화학으로부터 생물학이 어떻게 창조되는지, 진화가 어떻게 생물학을 만들어내는지, 그리고 생물학이 어떻게 의식과 지능을 낳는지에 대해 우리가 이해하지 못하는 부분이 너무나 많습니다. 우리는 그저 모릅니다. 우리는 지금 이 모든 도구와 데이터를 가진 정말 멋진 시대를 살아가고 있지만, AI는 과거를 예측하는 데 정말 능숙합니다. 그 말을 다시 하겠습니다. AI는 과거를 가지고 있기 때문에 과거를 예측하는 가장 뛰어난 존재입니다. 자, 조건을 달아보죠. AI는 과거의 충실한 표현으로 학습할 수 있을 때 과거를 예측하는 데 매우 뛰어납니다. AI가 할 수 없는 것은 미래를 예측하는 것입니다. 미래는 완전히 다른 것이기 때문입니다. 과거는 확률 공간(probability space)입니다. 일어난 일들에 대해서는 그곳의 확률을 살펴볼 수 있죠. 미래는 가능성 공간(possibility space)입니다. 사람들이 이 두 가지의 차이를 이해할 때까지 우리는 계속 혼란을 겪을 것입니다.

진행자: 두 개념의 차이를 어떻게 정의하시나요?

리 크로닌: 가능성 공간은 아직 일어나지 않은 것입니다. 확률 공간은 이미 일어난 것입니다. 왜냐하면 아직 일어나지 않은 일에는 확률을 정의할 수 없기 때문입니다. 무슨 뜻이냐고요? 주사위를 가져와서 던지면 1부터 6까지 나올 것이라는 걸 압니다. 이미 과거에 일어났던 일이니까요. 제 모델을 거기에 훈련시킬 수 있습니다. 하지만 예측할 수 없는 새로운 형태의 주사위를 종이로 만들어낼 수도 있습니다. 따라서 그것은 확률이 아니라 가능성입니다. 이 두 가지의 미묘한 차이를 이해하기 전까지는 AI가 실제로 무엇을 하고 있는지 계속 오해하게 될 것입니다. 이러한 모델들을 떠받치기 위해 엄청난 이해관계와 자금이 얽혀 있습니다. 하지만 바로 이 때문에 AI가 과학을 결코 할 수 없는 것입니다. AI는 제가 과학을 하기 위해 사용하는 도구일 뿐입니다.

진행자: 네, 로켓이 아니라 아주 멋진 로켓 연료인 셈이군요.

리 크로닌: 과학자들의 99%는 저와 논쟁하며 AI가 과학을 한다고 주장하겠지만, 그들은 과학이 무엇인지 이해하지 못하고 있습니다. 과학이란 문제를 식별하고, 무슨 일이 일어나고 있는지 가설을 세우며, 그것을 테스트할 실험을 만들어내는 능력입니다. AI가 매우 잘하는 일은 실험을 실행하는 것입니다. 하지만 박사들이 하는 일 전부가 바로 문제 진술(problem statements)을 조립하는 것입니다. 박사 과정을 밟는 것이 그토록 짜증 나는 이유가 바로 그 때문입니다. 제 박사 학생들 중 일부는 "교수님은 왜 우리를 이런 미친 방식으로 생각하게 만드십니까?"라고 묻습니다. 하지만 문제나 이상 징후를 식별해 내는 것은 정말 어렵습니다. 많은 사람들이 AI가 이것을 할 수 있다고 생각합니다. 그렇지 않습니다. AI는 아주 얕은 일을 하고 있을 뿐입니다. 방대한 데이터셋을 살펴보고 빈틈을 찾아내어 이상 징후를 식별할 수 있지만, 그것은 본질적으로 같은 것이 아닙니다.

진행자: 어째서 그것이 같은 것이 아니죠?

리 크로닌: 하나는 다른 것의 역(inverse)이기 때문입니다. 실험을 이미 정의해 둔 데이터를 AI에게 주고 그 실험 안에서 이상 징후를 찾아내라고 시킬 수는 있습니다. 그것은 훌륭합니다. 하지만 실험은 이미 제가 정의한 것입니다. AI가 할 수 없는 것은 완전히 새로운 한 세트의 실험을 정의하는 것입니다. 그들은 항상 자신이 아는 것에 기반하여 실험을 정의합니다. AI가 과학을 하고 있다는 것은 거대한 망상입니다. 며칠 전 저는 AI를 사용하여 조립 이론(assembly theory)을 이용한 생명의 기원 시뮬레이션을 작성했습니다. 저는 "야, 내가 원하는 건 이거야: 여기 내 분자용 조립 이론 계산기가 있어, 무작위 분자들을 잔뜩 생성해서 서로 연결해 봐"라고 말했습니다. 그리고 기본적으로 꽤 그럴듯한 작업을 해내더군요. 깃허브(GitHub)의 일부 툴킷을 가져와 코드와 결합해 시뮬레이터를 생성했습니다. 하지만 그것은 미치도록 엉뚱하고 안정성도 없는 무작위 분자들을 마구 만들어냈고, 저는 "아니, 그러지 마, 저거 빼, 이거 빼"라며 제약을 추가했습니다. 제 취향에 맞게 큐레이션(curation)한 것이죠.

진행자: 맞습니다, 교수님이 직접 수정하셔야 했던 거군요.

리 크로닌: 제 취향이었죠. 마치 음악 프로듀서가 된 기분이었습니다. "저 소리는 별로네, 저걸 바꿔야겠어." 과학의 기술적인 부분 중 상당수는 AI가 대체할 것이고, 우리는 사람들이 그것들을 사용하는 법을 교육해야 합니다. 하지만 지루한 과학을 흉내 내는 데 AI를 사용해서는 안 됩니다. AI가 스스로 새로운 이론을 도출하고, 양자 중력을 설명하거나, 우리가 상상조차 할 수 없는 무언가를 내놓을 때가 온다면 저는 그때를 주목할 것입니다. 오늘날인 2026년 8월 현재, 우리가 알고 있는 실리콘 기반 컴퓨터는 참신함(novelty)을 창조할 능력이 없습니다. 그렇다고 해서 우리가 알고 있는 연산을 뛰어넘는 기계를 결코 만들지 못할 것이라는 뜻은 아닙니다.

진행자: 그렇다면 현재 우리가 'AI'라고 부르지 않는 무언가를 우리가 만들어낼 수 있다는 말씀이신가요?

리 크로닌: 물론입니다. 뇌를 만들고 싶다면 구식 방법이 있습니다. 제가 만든 두 개의 뇌가 있죠. 이번 주에 각각 20살, 18살이 된 제 두 아들입니다. 그들은 루카(LUCA, 공통 조상)까지 거슬러 올라가는 다윈식 진화를 통해 만들어졌습니다. 의식을 이해하려면 그 전에 실험실에서 생명체를 창조해야 할 것입니다. 아마 그 외에는 다른 방법이 없을 겁니다. 우리는 거대한 도약을 하고 있으며, 어쩌면 중세 시대처럼 창조적 과학이 정체되는 새로운 과학의 암흑기에 진입하고 있을지도 모릅니다. 성과와 논문을 찍어내기 위해 과학을 무기화하는 현상이 하늘을 찌를 테니까요. 모든 사람이 LLM을 이용해 논문을 쓰고, LLM으로 논문을 심사하고, LLM으로 연구비를 신청하고, LLM으로 연구비 심사를 할 것입니다. 그리고 누가 그 '취향(taste)'을 가질 것인가요? 그렇게 되면 보스트롬이 예언한 클립의 재앙이 과학계에서 실제로 일어날 것이며, 그 클립들은 그저 논문들과 연구비 신청서 쪼가리들에 불과할 것입니다.

진행자: 음, 그가 말했던 것과는 다소 거리가 있지만—

리 크로닌: 똑같은 얘기입니다. 인쇄기가 처음 나왔을 때 무슨 일이 있었습니까? 모든 사람이 끔찍하다고 말했죠. 기록을 남기는 것이 우리로부터 무언가를 앗아갈 것이라고요. 하지만 사실 우리의 기록 능력이 없었다면 우리는 오늘날 이룬 것들을 창조할 수 없었을 것입니다. 따라서 제가 기대하는 바는 우리가 AI를 사용하여 무엇을 창조해 낼 수 있는가 하는 점입니다.

진행자: 네, 그리고 이 지점에서 AI가 만든 음악에 대한 흔한 예시가 떠오릅니다. 1년 반 전에 AI가 드레이크와 위켄드의 목소리를 모방해 만든 노래가 꽤 좋은 반응을 얻으며 큰 소동이 일어났었죠. 사람들은 "어, 이거 큰일 나는 거 아니야?"라고 반응했습니다. 하지만 그 곡은 대중적으로 크게 뜨지 못했습니다. 첫째, 사람들이 그것이 AI로 만들어졌다는 사실을 알게 되었기 때문입니다. "인간의 창조성이 이걸 만든 게 아니야, 그래서 감정이 느껴지지 않아"라는 반응이었죠. 하지만 둘째 이유는 교수님의 주장으로 다시 귀결됩니다. 그것은 어떤 참신한(novel) 것도 만들어내지 못했습니다. 그 아티스트들이 이미 창조해 낸 음악의 스타일을 가져와서 "똑같이 하나 더 만들어봐"라고 했을 뿐입니다.

리 크로닌: 제가 지금 집필 중인 원고에서 특종 하나를 말씀드리죠. 만약 제가 지금 당장 아주 참신한 무언가를 내놓고 "봐라, 이게 그 참신한 것이다"라고 말한다면, 우리는 그에 도달하는 경로를 라벨링하고 데이터베이스에 집어넣어 거기에 도달할 확률을 파악할 수 있다는 것을 잘 알고 있습니다. 왜냐하면 이제 선례(precedent)가 생겼으니까요. AI는 여러 요소들을 조합할 수 있지만, AI를 위한 조합 공간의 크기는 크지만 그렇게 크지 않습니다. 대략적으로 말해, 공간이 크더라도 검색 가능하다면 AI는 얕은 공간에서 꽤 잘 해냅니다. 하지만 인간이 해낼 수 있는 일은, 너무나 깊어서 보유하고 있는 연산 능력으로는 절대 검색할 수 없는 무언가를 공기 중에서 쓱 건져 올리는 것입니다. 인간은 거의 무한한 가능성의 파도 위를 서핑하고 있습니다. 창조성이 바로 거기에 존재합니다. 그리고 무언가를 찾아내자마자 그것을 다시 던져 넣고, 순식간에 그 무한한 가장자리(edge)에서 유한하고 인코딩 가능한 현재 상태로 이동합니다. AI는 과거를 예측하고, 현재를 인코딩하고 있으며, 현재와 미래 사이의 인터페이스는 무한함이 연속적인 기질(substrate)로 존재하는 곳입니다. 무언가가 연속적일 때 그것은 무한하며, 원칙적으로 무엇이 올지 알 수 없습니다. 창조성이 바로 거기서 오는 것입니다. 많은 사람들이 창조적인 척하지만 실상은 서로를 표절하고 있을 뿐입니다. 데이터베이스에 존재하는 무언가를 문자 그대로 조합해서 마치 자신의 것인 마냥 내놓는다면—저도 그런 적이 있습니다. 저는 늘 수많은 아이디어를 떠올리지만 나중에 보면 "아, 누군가 이미 그 아이디어를 생각했었구나, 내 아이디어가 아니었어"라고 깨닫습니다. 그렇다고 제가 표절자입니까? 아닙니다. 남의 것을 고의로 가져다가 제 것인 마냥 속인 적은 없으니까요. 제 삶의 대부분 동안 저는 얕은 아이디어를 내놓는 얕은 사상가일 뿐입니다. 하지만 가끔은 꽤 참신한 생각을 하기도 하죠. 그리고 인간들은 그런 일에 꽤 능숙합니다. 위대한 예술가, 음악가, 패션 피플들이 바로 현재와 미래 사이의 그 경계면을 서핑하고 있으니까요.

진행자: 아이디어는 어디서 온다고 생각하십니까?

리 크로닌: 모릅니다.

진행자: 전혀 감이 없으시다고요?

분자 컴퓨팅과 DNA 컴퓨터

리 크로닌: 제가 제안하려는 것이 하나 있습니다. 만약 여러분에게 참신한 아이디어, 즉 창조적인 무언가를 떠올릴 수 있는 레시피를 드리고 싶다면, 여러분이 해야 할 일은 원칙적으로 검색조차 불가능할 정도로 거대한 공간 속으로 도약하는 것입니다. 그리고 인간이 정말 잘하는 것은 그 공간 속에서 상상하는 것입니다. 상상력이란 원칙적으로 연산 불가능합니다. 공간이 너무 거대해서 연산할 수 없기 때문입니다. 누구나 "하지만 그것은 바보 같은 소리다. 당신의 뇌가 상상하고 있지 않느냐"고 말합니다. 그렇다면 제 뇌가 원칙적으로 연산 불가능한 방식으로 하고 있는 일이 도대체 무엇일까요? 상상력은 인간의 뇌가 튜링 기계(Turing machine), 즉 계산하는 기계나 라벨링하는 기계로는 연산할 수 없는 일들을 수행하고 있다는 증거처럼 보입니다.

진행자: 그렇다면 연산조차 되지 않는 작업을 수행하는 뇌를 어떻게 인공적으로 만들겠다는 말씀입니까? 현실 세계에서 어떻게 연산하여 그것을 구축할 수 있죠?

리 크로닌: 물리적 객체를 가져와서 디지털 방식으로 인터페이스를 연결합니다. 디지털 컴퓨터에 그것을 꽂는 것이죠. 그러면 디지털 컴퓨터가 결코 예측하거나 마법처럼 불러낼 수 없는 상상력을 뇌가 이끌어낼 수 있게 됩니다. 인터페이스를 붕괴시킬 수 있는 고분자 뇌(polymer brain)만의 무언가가 존재합니다. 그것이 어떻게 작동할지에 대한 직관은 있지만, 올바른 수학으로 정립하기에는 아직 고군분투하고 있습니다.

진행자: 이 연구를 얼마나 오래 해오셨나요?

리 크로닌: 꽤 오래되었습니다. 아마 20년 내지 30년 넘게 제 머릿속을 떠나지 않고 있는 주제입니다.

진행자: 오, 대단하군요.

리 크로닌: 네.

진행자: 아까 AI 이야기로 곁길로 샌 적이 있는데, 원래는 뇌 이야기에서 출발했습니다. 49개의 우물을 만들어 불빛이 켜지고 꺼지는 0과 1을 얻어낸 다음, 그것을 젤 속에 집어넣는다고 하셨죠? 제대로 이해한 건가요?

리 크로닌: 그것이 바로 다음 단계입니다. 지금 당장 뇌 젤을 구축하는 것이죠.

진행자: 이 주제로 다시 돌아가서 조금 더 설명해 주실 수 있나요?

리 크로닌: 제가 하려는 것은 프로세스가 디지털 방식으로 인코딩될 수 있지만 아날로그 방식으로 전환되는 물질을 만드는 것입니다. 진동처럼 말이죠—켜짐-꺼짐, 켜짐-꺼짐, 똑딱-똑딱. 전기 펄스로 자극을 주기 때문에 디지털 방식으로 인코딩되지만, 나중에 무슨 일이 일어나는지 읽어내는(readout) 것은 아날로그식입니다. 저는 그 디지털 인코딩과 리드아웃이 어떻게 연관되어 있는지, 그리고 그 둘 사이에 복잡한 관계가 있는지 선형적인 관계가 있는지 이해하고 싶습니다. 현재 우리가 바라보고 있는 현상은 제가 아직 이해하지 못하고 있으며, '분자 컴퓨팅(molecular computing)'이라고 부르는 이 연구를 수행하면서 많은 컴퓨터 과학자들을 분노하게 만들고 있습니다.

진행자: 그게 무엇인가요?

리 크로닌: 그들은 DNA를 사용하고 있습니다. DNA에는 4개의 염기쌍이 있고, 그들은 그 염기쌍들을 연산에 연결할 수 있습니다. 튜링 기계, 즉 기본적으로 디지털 컴퓨터를 만들어 DNA 컴퓨터를 구현하는 것이죠.

진행자: DNA 컴퓨터라고요?

리 크로닌: 네, 이미 성공했습니다. DARPA가 자금을 지원했죠.

진행자: DARPA 참 대단하군요, 원더풀. 앤디 제이콥슨(Andy Jacobson)은 1992년에 돌고래와 텔레파시로 대화하고 있었다고 말했어요. 그냥 그렇다는 겁니다.

리 크로닌: DARPA는 자금 지원 기관입니다. 사람들에게 자금을 주고, 연구자들은 미친 짓(?)을 하죠.

진행자: 교수님도 그들의 비밀 연구소 중 한 곳에 가보신 적이 있나요?

리 크로닌: 비밀 연구소 같은 건 없습니다.

진행자: 안 믿습니다. DARPA 지원을 받고 있다면 당연히 그렇게 말씀하시겠죠.

리 크로닌: DARPA는 워싱턴 지역에 본부가 있습니다. 프로그램 매니저들이 있고, 모든 것이 공개 도메인(public domain)에 나와 있어요. 그들은 매우 흥미로운 분야를 식별하고 자금을 지원합니다. 만약 이게 성공한다면 세상을 바꿀 수 있는 아이디어를 내놓죠. 인터넷이 세상을 바꿨습니다. 자율주행차: DARPA는 사막을 가로지르는 자율주행차 챌린지를 개최했고, 차들이 자꾸 뒤집어지긴 했지만 의심할 여지 없이 시각적 연산과 로봇 공학을 크게 가속화했습니다. 그러니 DARPA에 대한 환상을 너무 깨고 싶지는 않군요.

진행자: 아니요, 정말 매력적인 곳인 건 틀림없습니다. 리 교수님을 찾아와서 "자, 우리가 지금 작업 중인 10억 가지 비밀이 여기 다 있다"고 털어놓는 식은 아니겠죠. 교수님이 전문성을 가진 특정 분야가 있기 때문에 아주 구체적인 목적을 가지고 접근하는 거겠죠. 그들이 처음 연구비를 제안하러 왔을 때, "우리가 이런 종류의 연구를 하고 있는데, 교수님 연구 분야가 바로 그겁니다. 뭔가 보태줄 아이디어가 있습니까?"라고 하던가요?

리 크로닌: 매우 협력적입니다. 자금을 지원받는 수많은 연구 수행자(performers)들이 존재하고, 우리 모두 모여서 정보를 공유하고 풀(pool)을 형성합니다. 그들은 과학의 경계를 넓히려 노력하고 있습니다. 영국에도 DARPA의 영국판 버전이 존재합니다. 바로 ARIA(고급연구발명청, Advanced Research and Invention Agency)라는 곳입니다.

진행자: 영국인이신데 DARPA와 일하는 것에 대해 그쪽에서 별말 안 하던가요?

리 크로닌: 물론 괜찮습니다. ARIA 역시 DARPA가 해외 연구자들을 지원하는 것과 마찬가지로 미국의 연구를 지원하기도 하니까요.

진행자: 오, 흥미롭군요.

리 크로닌: 가장 좋은 아이디어가 있는 곳에 자금을 지원합니다. 물론 납세자에 대한 책임성(accountability)이 따르지만, 누군가 자신들에게 크게 유용한 것을 만들고 있다면 당연히 말이 되는 일이죠. DNA 컴퓨터 이야기로 돌아가서요: 컴퓨터 과학자들은 DNA를 컴퓨터로 생각하며 이를 전통적인 컴퓨팅 패러다임으로 환원하려 합니다. 하지만 저는 뇌가 전통적인 컴퓨터가 아니라고 주장합니다. 뇌는 우리가 이해하지 못하는 일들, 즉 '상상력'을 발휘할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 정말 놀랍지 않습니까? 아직 존재하지 않는 무언가를 상상할 수 있고, 그 상상된 것은 인과적 힘(causal power)을 가집니다. 왜냐하면 그것을 상상함으로써 실제로 그것을 실현할 수 있으니까요. 이것이 바로 기업가들이 매년 하는 일입니다. "내가 이 위젯, 즉 휴대폰이나 아이팟 나노를 만들겠어." 인간은 머릿속에만 존재하는—분자와 시냅스에 불과한—아직 존재하지 않는 무언가를 고유하게 상상할 수 있으며, 문자 그대로 미래에서 그것을 움켜쥐어 현재로 끌어올 수 있습니다.

진행자: 문자 그대로 미래에서 말이죠.

리 크로닌: 제가 그렇게 부르기를 좋아하는 이유입니다. 제게 미래란 예측 불가능하며 가능성 공간이고, 상상력은 확률 공간이 아니라 가능성 공간에서 작동하기 때문입니다. 스페이스X(SpaceX)에서 누군가 나와서 "알다시피, 우리는 로켓을 강철로 만들고 그것을 공중에서 잡아낼 겁니다. 마천루 크기의 물체가 이륙해 초음속으로 날아가 아음속으로 하강하고, 우리가 그것을 공중에서 낚아채는 동안 음속 폭음(sonic boom)을 듣게 될 겁니다"라고 말했을 때를 생각해보세요. 제정신이 아니죠. 하지만 그것은 이제 과학적 사실(science fact)이 되었습니다. 이것이 바로 인간이 쥘 베른(Jules Verne)처럼 공상과학 소설을 쓰는 데 정말 뛰어난 이유입니다. 디지털 컴퓨팅이 전부는 아닙니다. 그리고 사실 우리는 온 세상이 시뮬레이션 가능한 실체라고 생각합니다. 닉 보스트롬은 우리 모두가 시뮬레이션 속에 살고 있다고 말했지만, 그것은 본질적으로 반증 불가능(unfalsifiable)합니다.

진행자: 우리가 시뮬레이션 안에 살고 있다는 주장이 왜 반증 불가능하다는 건가요?

'믿음에 뿌리를 둔' 시뮬레이션 가설

리 크로닌: 시뮬레이션이 어디에 존재합니까? 무한 퇴행(infinite regress)에 빠지게 됩니다.

진행자: 무한 퇴행이라는 게 무슨 뜻이죠?

리 크로닌: 만약 제가 시뮬레이션 속에 살고 있다면 좋습니다. 그 시뮬레이션은 어딘가에 존재해야 합니다. 제가 어떤 컴퓨터 안에 존재한다고 해봅시다. 그 컴퓨터는 어디에 있습니까? 또 다른 시뮬레이션인가요? 시뮬레이션 속의 시뮬레이션인가요? 끝없이 밑바닥까지 시뮬레이션인지 아닌지 반증할 수 없다면, 그것은 종교적 헌신, 즉 '믿음'과 다를 바 없습니다. 제가 "신을 반증할 수 없으므로 신은 존재하지 않는다"고 말하는 것이 아닙니다. 그것은 과학적 프로세스에 부합하지 않는다는 뜻입니다. 어떤 대상이 과학적 방법론에 부합하지 않는다면 그것은 믿음의 영역입니다. 데이비드 도이치(David Deutsch)가 《무한의 시작(The Beginning of Infinity)》에서 이 점을 아주 훌륭하게 저술했습니다. 시뮬레이션 논증은 믿음에서 비롯된 것이기 때문에 쓰레기 같은 논증이라는 것이죠.

진행자: 제 생각에 이것이 단순히 믿음을 넘어선다고 여겨지는 부분은 두 가지입니다. 첫째, 우주가 어디까지 뻗어 있는지조차 우리는 모른 채 오직 물리적으로 관측 가능한 것만 알 수 있다는 점입니다. 둘째, 인간의 패턴 속에서 일어나는 설명 불가능한 현상들은 어쩌면 우리가 여러 겹의 시뮬레이션 속에 있다는 점을 암시하는지도 모른다는 점입니다.

리 크로닌: 우리는 우주 안에 살고 있습니다. 우주를 창조한 것은 누구입니까?

진행자: 제가 믿기로는 누가 창조했냐고요?

리 크로닌: 창조주가 존재한다고 말할 수도 있고, 그냥 존재한다고 할 수도 있습니다. 하지만 그것을 반증할 수 없다는 사실 자체가 그 대화를 흥미로운 가십거리로 만들 뿐이죠. 디자이너가 있었는가, 신이 존재했는가? 물론 그럴 수 있습니다. 하지만 과학적 방법론을 이용해 무엇을 탐구할 수 있습니까?

진행자: 하지만 교수님은 로런스 크로스(Lawrence Krauss)처럼 '무(nothing)로부터 무언가(something)가 생겨났다'고 믿는 사람이 아니라고 하셨잖아요. 무엇인가로부터 시작되었다고 믿으시죠.

리 크로닌: '무에서 유가 창조되었다'는 주장은 제게 시뮬레이션 논증과 꽤 비슷합니다. 둘 다 근본적인 과학적 결함을 가지고 있으니까요. 유물론자로서 저는 물질 세계에서 일어나는 일들과 제 주변의 사물들에 대해 실험을 수행하는 것을 선호합니다. 그렇다고 해서 우리가 시뮬레이션 속에 살고 있지 않다거나 무에서 유가 생겨나지 않았다는 뜻은 아닙니다. 단지 제가 그것을 반증할 실험을 구축할 수 없을 뿐입니다.

진행자: 그렇다면 그것을 반증할 실험을 구축할 수 있는 방법을 어떻게 찾아내야 할까요?

리 크로닌: 불가능하다고 봅니다. 저 같은 작은 지성으로는 당장 그것을 반증할 수 없습니다.

진행자: 1400년대에는 중력을 반증할 수 없었지만, 결국 사과가 떨어졌잖아요.

리 크로닌: 아니요, 반증할 수 있었습니다. 그들도 서로 물건을 던지고 있었으니까요. 다만 그것을 어떻게 공식화해야 할지 몰랐을 뿐입니다. 바로 이 지점에서 철학이 매우 중요해집니다. 어떤 것들이 존재한다고 가정하고—존재론(ontology)이나 형이상학(metaphysics)—그 형이상학 내부의 관계들을 살펴볼 때, 그 층위들은 자기 모순이 없어야(self-consistent) 합니다. 시뮬레이션 가설과 무에서 유가 창조되었다는 가설 두 가지 모두에서 발견하게 되는 것은 '무한 퇴행'입니다. 무한 퇴행에 빠지면 앞으로 나아갈 수 없습니다. 따라서 그것들은 제쳐두고 과학적 방법론의 범위를 벗어난 영역이라고 규정해야 합니다. 이것이 바로 시뮬레이션 논증을 마치 진지한 논증인 양 계속 토론하는 것이 어리석은 이유입니다. 우리의 삶에는 토론할 수 있는 훨씬 더 흥미로운 주제들이 너무나 많으니까요: 어떻게 암을 치료할 것인가, 핵융합 엔진을 이용해 얼마나 빨리 화성에 갈 수 있을 것인가 등등. 이런 질문들이 훨씬 더 흥미로운 이유는 우리가 실제로 그것들에 개입해 변화를 만들 수 있기 때문입니다.

제게 있어 시뮬레이션은 매우 흥미롭습니다. 화학 로봇을 만들고 있으니까요. 로봇이 무언가를 하도록 만들고 시뮬레이션을 구축할 때, 우리에게는 '검증(verification)'이라는 과정이 필요합니다. AI 세계에서 AI가 매우 잘 작동하는 이유는 특정 문제들에 대해 훌륭한 검증 체계를 갖추고 있기 때문입니다. 제가 AI로부터 영감을 받은 부분 중 하나는 물리 화학을 위한 올바른 검증 루프를 구축하는 것입니다. 몇 년 전에 저는 화학을 위한 프로그래밍 언어를 발명했고, 모든 사람이 "이건 말도 안 된다, 그냥 네가 지어낸 거잖아"라고 말했습니다. 실제로 제가 지어낸 것이 맞지만 말도 안 되는 소리는 아닙니다. 제 3D 프린터가 화학 실험을 수행하도록 프로그래밍하고 싶었고, 프린터가 불타지 않도록 확실히 해두고 싶어서 그 아이디어가 떠올랐죠. 그래서 그 프로그래밍 언어를 만들었고, 그것을 통해 디지털 트윈(digital twin)을 만들어 샌드박스 안에서 검증하고 테스트할 수 있었습니다. 현실 세계의 무언가를 검증할 수 있게 해주는 시뮬레이션은 훌륭합니다. 현실 세계를 가져와 그것의 모델을 만들고, 현실 세계에서 실험을 수행할 때 불기둥이 치솟지 않는지 확인할 수 있다면 저는 기꺼이 그렇게 할 것입니다.

자, 그렇다고 해서 언젠가 우리가 '디지언트(digients)'들을 그 안에 집어넣을 수 있는 시뮬레이션을 창조할 수 없다는 뜻은 아닙니다. 테드 창(Ted Chiang)이 《소프트웨어 객체의 생애 주기(The Lifecycle of Software Objects)》라는 정말 훌륭한 단편 소설을 썼습니다. 테드 창은 환상적인 사상가이자 작가이며 산타페 연구소(Santa Fe Institute)의 객원 연구원입니다. 저는 그와 여러 차례 만났고 조립 이론에 대해 토론도 나누었습니다. 이 디지언트들은 어떤 세계 속에서 살아가며 물리적 로봇으로 실현될 수 있는 실체들입니다. 제가 자의식을 가진 것처럼 보일 수 있는 충분히 풍부한 연산적 우주를 창조하여 그 속에서 테스트를 수행하고, 도덕 철학과 윤리학에 대해 진지하게 고민해야 하는 그런 세계를 상상할 수는 있습니다. 상상할 수는 있지만, 그 세계를 위해 어떤 물리학을 구축해야 할지 저는 모릅니다. 생명이란 무엇인지, 화학이 어떻게 생물학이 되는지, 생물학이 어떻게 의식을 창출하는지, 그리고 의식이 어떻게 지능과 자유 의지를 만드는지 이해하지 못하니까요. 그것들을 알기 전에는 그에 대한 시뮬레이션을 구축할 수 없습니다.

진행자: 네, 무슨 말씀인지 알겠습니다.

리 크로닌: 보스트롬은 정말 좋은 사람입니다.

진행자: 직접 대화해 보신 적 있나요?

리 크로닌: 없3습니다. 그가 참석한 회의에 몇 번 동석한 적은 있지만, 제가 너무 성가시게 굴었을 겁니다. 아마 '보스트롬 콩팹레이터(confabulator)'를 만들어냈겠죠: 온갖 엉뚱한 것들을 한데 엮어놓고 진짜라고 우기는 철학자 말입니다. '이 대안 우주에서 우리가 잘못된 커피 컵을 시뮬레이션했더니 특이점(singularity)이 발생해서 온 세상이 사라졌다' 같은 식의 이야기겠죠?

진행자: 그 정도까지 갔는지는 모르겠군요. 제 생각에 그는 일반적인 창조나 파괴를 위해 코딩된 영역에 대해 이야기했던 것 같습니다. 물리 법칙을 거스르는 둥둥 떠다니는 물체 같은 걸 말한 게 아니고요.

리 크로닌: 그런 주장은 사람들이 '슈퍼인텔리전스'라는 것이 가능하다고 믿게 만들었습니다. 마치 빛보다 빠르게 이동할 수 있다고 말하는 것과 비슷하죠. 빛보다 더 빠르게는 절대 갈 수 없습니다. 우주의 법치입니다. 질량을 가진 물체에 에너지를 가해 가속할수록, 거기에 도달하지 못하도록 에너지를 복사해 내뿜으니까요. CERN(유럽입자물리연구소)의 양성자 빔 실험에서도 항상 그런 일이 일어납니다. 빛의 속도는 99.99999% 절대적인 법칙으로 보입니다.

진행자: 그렇다면 가능성이 아예 없지는 않다는 말씀이시군요.

리 크로닌: 아니요, 가능성은 전혀 없습니다. 하지만 과학자로서 어떤 것을 절대적이라고 단정하는 것은 불가능합니다. 열린 마음을 가져야 하니까요. 사물에 한계(limits)를 설정했기에 우리가 기술 사회를 구축할 수 있었습니다. 병원에 가서 동맥에 스텐트 시술을 받을 때 사망할 확률이 존재하지만, 모든 통계를 보면 스텐트를 통해 생존할 확률이 수많은 생명을 구해냈습니다. 과학에서는 '절대 안 된다'고 말하지 않습니다. 다만 척도의 끝자락으로 가서 "빛의 속도보다 더 빠르게 이동하지 못할 것이라고 99.999999% 확신한다"고 말할 뿐이죠.

진행자: CERN을 언급하셨는데, 혹시 CERN과 관련이 있으십니까?

리 크로닌: 아니요, 없습니다. CERN에 가본 적은 있습니다. CERN에서 TEDx 강연을 한 적이 있거든요. CERN은 관련된 미디어와 대중의 관심을 불러일으키는 방식 측면에서 아주 훌륭한 기계입니다. 엄청난 규모의 실험이며 막대한 비용이 소요되죠. 우리는 CERN을 이용해 힉스 보손(Higgs boson)을 발견했습니다. 훌륭합니다.

인간 게놈 프로젝트는 그만한 가치가 있었는가?

리 크로닌: 그것이 50억 유로 혹은 달러, 아무튼 그만한 가치가 있었습니까? 잘 모르겠습니다.

진행자: 학계의 상당 부분이 그런 식인 것 같습니다. 대중을 향해 얼마나 많은 화제(buzz)와 과장(hype), 창조적 SF적 흥미를 불러일으킬 것인가 하는 점과, 실제로 획기적인 무언가를 창조할 가치가 있는 아이디어에 자금을 지원하는 것 사이의 괴리 말입니다.

리 크로닌: 어떤 과학적 사업에든 자금을 지원하면 성과들이 도출되고, 그 성과들이 시들해지면 어떻게 합니까? 아마 폐기하고 새로 시작하겠죠—창조적 파괴(creative destruction)입니다. 인간 게놈 프로젝트(Human Genome Project)는 그만한 가치가 있었습니까? 글쎄요, 당시에는 그만한 가치가 없었을지 몰라도, 이제는 게놈을 편집하는 법을 알게 되었으므로 앞으로 가치가 입증될 것입니다.

진행자: 그 점을 조금 더 설명해 주실 수 있나요?

리 크로닌: 인간 게놈 프로젝트가 수행되었을 당시, 그것은 영국 의학연구위원회(MRC)와 미국 국립보건원(NIH) 간의 대규모 협력 프로젝트였습니다. 그들은 인간 게놈을 해독하기 위한 기술을 구축하는 데 꽤 많은 돈을 썼습니다. 그러자 위대한 개척자이자 기업가인 크레이그 벤터(Craig Venter)가 지적재산권을 선점하기 위해 그들보다 먼저 해내겠다며 회사를 차렸죠. 그것을 정당화하기 위해 우리는 "좋다, 우리는 모든 질병을 치료할 것이다"라고 말했습니다. 그리고 인간 게놈이 해독되었지만, 모든 질병을 치료하지는 못했습니다. 지금 비로소 일어나기 시작하여 정말 흥미진진한 부분은, 우리가 질병을 유발하는 유전자를 교정하는 방법을 이해하게 된 유전자 치료(gene therapies)가 늘고 있다는 점입니다. 시력을 잃은 채 태어난 어린아이들이 유전자 치료를 통해 단백질이 교정되어 앞을 볼 수 있게 된 사례들이 있습니다. 놀라운 일이죠. 또한 암을 치료하기 위해 신체의 면역 시스템을 재프로그래밍하는 방법을 이해하는 유전자 치료들도 존재합니다. 우리가 알고 있는 대부분의 암들이 우리의 생애 안에 분자 치료와 유전체 치료의 결합을 통해 치료될 수 있는 강력한 가능성이 있습니다.

진행자: 혹시 그 치료법들이 이미 존재하는데 사람들에게 그냥 안 주고 있는 건 아닐까요?

리 크로닌: 아니요. 왜 그러겠습니까—그런 짓은 바보 같은 짓이니까요.

진행자: 왜 그게 바보 같은 짓이죠? 우리는 수십 년 동안 똑같은 잔인한 치료 방식(화학요법 등)을 고수해 왔잖습니까.

리 크로닌: 음모론 같은 건 존재하지 않습니다. 그럴 수 없어요. 수많은 제약회사들이 신약 화학 연구를 수행하고 있습니다. 생물학의 발전은 빠르게 진행되고 있지만, 가장 치명적인 문제는 연구실에서의 발전 성과를 임상(clinic)으로 번역해 내는 것이며, 인간이란 존재는 다루기 까다롭고 사람은 죽기 마련입니다. 현재 중국과 미국, 영국 사이에 규제 수준을 두고 흥미로운 대조가 이루어지고 있습니다. 규제가 다르기 때문에 중국에서는 임상 시험이 더 빨리 진행되는 측면이 있습니다. 서구권에서는 훨씬 더 위험 회피적이죠. 만약 우리가 조금 더 많은 죽음을 감수한다면 더 빨리 나아갈 수 있을까요? 아마 그럴 겁니다. 서구 사회가 가진 어떤 한계든 그것은 우리 유권자들의 반영인 규제 환경의 기능일 뿐입니다.

진행자: 중국은 그런 가드레일(안전장치)을 똑같이 두지 않는 방식으로 리스크를 감수하며 움직여 왔죠. 확실히 가드레일을 두는 것에도 배울 점이 있습니다만.

리 크로닌: 유전자 치료를 이용해 인간이 될 배아를 편집하여 문제를 일으킨 한 중국인 과학자가 있었습니다. 그는 결국 감옥에 갔죠. 유전체를 잘못 편집했기 때문입니다.

진행자: 그가 무엇을 했길래 아이들이 더 나은 삶을 살지 못하게 된 건가요?

리 크로닌: 제 기억에 HIV 바이러스와 관련된 무언가였던 것 같은데, 그다지 현명하지 못한 행동을 저질렀습니다.

진행자: 유전자 조작 아기를 탄생시켰다고 발표해 세상을 경악하게 했던 그 중국인 과학자가 3년형을 선고받았죠. 허젠쿠이와 그의 두 동료가 불법 의료 행위 유죄 판결을 받았습니다. 그들이 무엇을 했는지 보죠: 전 세계를 경악하게 했던 중국인 연구원이 3년 형을 선고받았습니다. 선전 법원은 그와 두 동료가 윤리 심사 서류를 위조하고 의사들을 속여 유전자 편집 배아를 두 여성에게 무단으로 착상시키도록 만들었다고 밝혔습니다. 중국 관영 통신 신화사에 따르면요. 한 어머니가 2018년 11월 쌍둥이 여아를 출산했으며, 세 번째 아기가 언제 태어났는지는 명확히 밝혀지지 않았습니다. 법원은 피고인 3명이 생명공학 연구 및 의료 윤리에 관한 국가 규정을 고의로 위반하고 인간 생식 의학에 유전자 편집 기술을 경솔하게 적용했다고 판결했습니다. 세 사람 모두 유죄를 인정했습니다. 2018년 11월 그는 HIV에 대한 저항력을 부여하는 것으로 여겨지는 방식으로 인간 배아의 핵심 유전자를 수정했다고 발표했습니다. 아이들이 나중에 삶을 살아가며 HIV에 감염될 가능성을 없애주고 싶어 했다는 것이죠. 하지만 그것은 다른 심각한 부작용을 초래했습니다.

리 크로닌: 그것이야말로 완전히 가장 멍청한 짓이었습니다. 왜냐하면 HIV는 이제—과거에는 인구 집단, 주로 동성애 남성들을 초토화시켰지만—그 후 바이러스를 통제할 수 있는 치료법들이 나왔고, 오늘날에는 바이러스 수치(viral load)가 아예 검출되지 않을 정도로 억제할 수 있게 되었으니까요. 즉 전파하는 것이 거의 불가능해졌다는 뜻입니다. 화학적으로 바이러스를 통제하고 억제할 수 있게 된 것이죠. 인간 의료 기술의 얼마나 놀라운 성취입니까. 그는 단지 선을 한참 넘었을 뿐입니다. 우리는 앞으로 유전자 편집을 어떻게 수행해야 할지 논의해야 합니다. 인간 게놈 프로젝트가 엄청난 성취였던 것처럼, CERN을 이용해 힉스 보손을 발견한 것 역시 엄청난 성취였습니다. 우리는 지금 AI 연구소들이 모든 과학을 자동화하여 비용이 저렴해지고 모든 질병을 치료할 수 있게 될 것이라는 환상에 사로잡혀 있습니다. 그런 일은 절대 일어나지 않습니다. AI 도구들은 일부 질병을 치료하고 새로운 분자를 만들어내는 데 도움을 주겠지만, 그 정확한 범위가 어디까지일지는 저도 모릅니다.

진행자: 만약 그것이 인간이 여전히 주도권을 쥔 채 문제를 훨씬 더 빠르게 해결할 수 있도록 돕는 거대한 촉진제일 뿐이라면, 이것은 종말론과는 정반대의 이야기군요.

리 크로닌: 정치인들이 무슨 일이 벌어지고 있는지 이해하도록 설득하려 애쓰는 AI 비관론자들에게도 동정심이 갑니다. 그리고 인류의 번영을 위해 이 도구들을 사용하고자 하는 AI 낙관론자들(abundantists)에게도 공감합니다. 제가 싫어하는 것은 극단주의입니다. 우리 모두 죽을 것이라거나, 아니면 우리 모두 영원히 살며 무한한 부를 누릴 것이라는 식의 주장 말입니다. 그 두 가지 모두 명백히 터무니없는 소리입니다.

일론의 주장: 10년 뒤에는 돈이 사라진다

리 크로닌: AI 시스템을 이용해 컴퓨터 시스템을 해킹하고, 은행 계좌나 암호화 등 모든 소프트웨어가 영원히 안전하지 않게 될 것이라는 우려가 존재합니다. 고속도로를 달리던 테슬라가 미쳐 날뛰는 상황은 아무도 원하지 않으니까요. 반면에 우리는 AI를 사용해 기술을 가속화하고 질병을 치료하기를 원합니다. 하지만 꽤 부유해진 일부 AI 인사들은 "10년 안에 돈이 사라질 것"이라고 말합니다.

진행자: 네, 그 주장은 도무지 이해가 안 가더군요.

리 크로닌: 그냥 일론이 또 무언가를 지어낸 것뿐입니다. 일론은 천재이지만, 소통의 천재는 아닙니다.

진행자: 어떻게 돈이 사라져서 사람들이 모두 똑같아질 수 있다는 거죠, 특히 그렇게 빠른 시일 안에요?

리 크로닌: 돈이란 자원 배분의 표현(representation)입니다. 무엇을 할지 결정하는 인간이 존재하는 한 돈은 필요할 것입니다. 어떤 것을 만드는 데 필요한 자원의 양은 감소하여 점근적으로(asymptotically) 제로(0)에 수렴할 수는 있습니다. 과거에는 몇 달러씩 하던 마이크로프로세서가 이제는 단 15센트밖에 하지 않는 경우도 존재하니까요. 하지만 언제나 병목 현상(bottleneck)은 존재합니다. 지구는 유한한 크기를 가지고 있고, 오늘날 접근 가능한 에너지는 유한하며, 물리적 자원 역시 유한합니다. 하지만 가능성은 무한합니다. 우리는 자원을 재활용하고, 새로운 에너지원을 찾고, 완전히 새로운 경제를 창조할 것입니다. 10년도 안 되어 무한한 풍요를 누리게 될 것이라는 생각은, AI 도구를 만드는 사람들이 그 능력에 너무 놀란 나머지 과잉 반응을 보이는 것일지도 모릅니다. 클로드나 ChatGPT를 사용해 파워포인트 발표 자료를 만들면 꽤 훌륭하니까요.

진행자: 네, 그런 걸로 앱도 만들 수 있죠.

리 크로닌: 하지만 클로드에게 "X를 수행하는 파워포인트 만들어 줘"라고 말하면서 충분한 정보를 주지 않으면 쓰레기 결과물이 나옵니다. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나오죠(Garbage in, garbage out). 제가 "내가 만들고 싶은 요점들은 이것이고 핵심 데이터는 이것이니, 만들어 보고 나와 반복해서 수정하자"고 한다면, 제 창조력을 발휘하는 데 AI 도구를 사용하는 것에 아무런 불만이 없습니다. 글쓰기의 경우, AI에게 대신 글을 써달라고 합니까? 아니요. 그들은 너무나 의미론적으로 획일적인 방식으로 글을 씁니다. 항상 "A가 아니라 B이다" 같은 식이죠. 제발 그런 식으로 글을 쓰지 말아 주세요! 제 글쓰기는 결점이 있지만, 그것은 제 목소리입니다. 다만 요즘 오탈자를 교정하는 용도로는 AI를 사용합니다. AI가 문법을 다듬으려고 들면 저는 "아니, 내 목소리 그대로 들리게 해줘"라고 말하죠. 매우 흥미로웠던 점은, 이제 제 논문 교정본(proofs)을 검토하는 데 AI를 사용한다는 것입니다. 외계 생명체 탐지 시스템에 관해 PNAS에 실린 제 논문이 있었습니다: "분자 조립은 질량 분석법으로 측정 가능한 보편적인 생체 서명이다(Molecular Assembly Is a Universal Biosignature Measurable by Mass Spectrometry)." 초안 교정본을 ChatGPT에 집어넣었더니 제가 찾아내지 못했던 오탈자 10개를 찾아내더군요.

진행자: 초록(abstract)을 읽어보죠: "지구 외의 생명체를 탐지하려면 알려진 유기체의 화학 작용에 의존하지 않는 생체 서명이 필요하다. 조립 이론에서 도출된 분자 조립(Molecular Assembly, MA)은 기본 구성 요소로부터 분자를 구축하는 것이 얼마나 어려운지 수치화하며, 복잡성을 선택 및 진화에 직접 연결한다. 여기서 우리는 MA가 해석 가능하고 실험적으로 측정 가능한 보편적인 생체 서명으로 기능할 수 있음을 보여준다. 정보 이론적 측정치와 달리, MA는 구조적 규명 없이 질량 분석 데이터로부터 직접 추론될 수 있다. 표준화된 단일 단계 스펙트럼으로 학습된 머신러닝 모델을 사용하면 기준 방법보다 3배 낮은 오차로 MA를 예측할 수 있음을 입증한다. 시뮬레이션된 다단게 데이터는 미세한 기기 변동이 예측 오차를 두 배로 늘릴 수 있음을 보여주며, 이는 교정(calibration)의 중요성을 강조한다. 이러한 발견은 분자 조립을 질량 분석기로 측정되는 물리적으로 근거한 정량 가능한 생체 서명으로 확립하며, 그 해석은 기기 효과의 신중한 제어에 의존함으로써 향후 행성 탐사 미션에서 생명체 탐지를 위한 확장 가능한 경로를 제공한다." 그래프로 내려가 보죠.

리 크로닌: 이론이 존재하기 때문에 머신러닝을 사용할 수 있습니다. 사람들은 생명체를 찾기 위해 머신러닝을 사용하려고 애썼지만 그저 엉터리로 지어내고 있었을 뿐입니다. 조립 이론은 그 기초를 이해하도록 도와줍니다. 온도: 우리는 무엇이 뜨겁고 차가운지 알지만 그것을 어떻게 정량화합니까? 생명: 우리는 무엇이 살아있고 죽어있는지 알지만 그것을 어떻게 측정합니까? 살아있는 시스템은 수많은 다양한 부품을 높은 카피 수(copy number)로 가진 분자들을 독특하게 만들어내므로, 우리는 그것을 측정할 수 있습니다. 우리의 온도계에 해당하는 도구가 바로 질량 분석기(mass spectrometer)입니다. 질량 분석기가 하는 일은 분자의 무게를 재고, 진공 전계(electric field) 속으로 발사하여 얼마나 무거운지 측정하는 것입니다. 그런 다음 에너지를 가해 조각내는데, 접시를 바닥에 내리쳐 깨뜨리는 것과 비슷합니다. 부품들의 개수를 세고, 이를 이용해 조립 지수(assembly index)를 측정할 수 있죠. 지금 화성에는 3대의 질량 분석기가 가동 중이며, 나사(NASA)는 타이탄(Titan)이라는 위성으로 플루토늄 탄알로 구동되는 원자력 질량 분석기를 보내고 있습니다. '드래곤플라이(Dragonfly)'라고 불리는 쿼드콥터인데, 타이탄 상대를 날아다니며 공기를 들이마시고 질량 분석을 수행할 것입니다.

진행자: 외계 행성에서 생명체를 찾기 위해 이런 방식을 사용할 수도 있습니까?

리 크로닌: 물론입니다. 곧 발표될 논문에서 우리는 조립 이론을 사용하여 외계 행성에서 생명체가 존재할 확률을 측정합니다. 외계 행성계 연구에서는 메탄(CH4), 산소(O2), 물(H2O) 같은 생명체의 단일 표지에 대해 이야기하는 것이 매우 익숙합니다. 하지만 이들은 모두 매우 작은 분자들이어서 생명과 비생명 사이의 차이를 구별할 수 있을 만큼 충분한 정보를 담고 있지 않습니다. 화성의 메탄은 지질학적 과정에 의해 생성되었을 수도 있습니다. 산소는 자외선으로 물을 분해하여 만들어질 수 있죠. 기체들로부터 생명 작용을 추론하는 해답은 바로 조립 이론이 될 것입니다. 실험실에서 조립 지수를 측정하는 데는 질량 분석법, NMR(핵자기공명), 적외선 분광법 등 세 가지 기술을 사용할 수 있습니다.

조립 이론과 우주 속의 생명체

진행자: 어린 시절에 외계인에 대해 많이 생각하셨나요?

리 크로닌: 강박적으로 생각하진 않았습니다. 아마 '나는 왜 여기에 존재하는가', '생명은 왜 존재하는가', '이것들을 어떻게 분해할 수 있을까' 같은 고민을 했을 겁니다. 하지만 화학적 현상으로서 생명이 무엇인지 이해하는 것은 지구상 생명체의 현상을 이해하는 데 매우 중요하며, 그것은 곧 외계인에 대해 알려줄 것입니다. 만약 우리가 검은 하늘 속에서 우리의 태양 하나만 보았다면, 태양이 어떻게 만들어졌는지에 대해 집착했을 것입니다. 우리는 태양이 수소의 중력 붕괴에 의해 만들어졌고, 강한 핵력을 극복하고 핵융합을 일으킬 만큼 뜨거워졌다는 것을 알고 있습니다. 우주 어디에서나 별들을 볼 수 있죠. 하지만 지구상의 생명체는 표본 수가 N=1뿐입니다. 만약 지구상에서 생명이 출현할 화학적 확률이 얼마나 되는지 이해할 수 있다면, 우리는 그 확률의 범위를 좁혀나갈 수 있습니다.

진행자: 우주가 얼마나 거대한지 이해하지 못한 채 어떻게 그것을 할 수 있나요?

리 크로닌: 우리 은하의 크기를 추정할 수 있고, 우주의 광추(light cone)에 대한 한계도 알고 있습니다. 모든 별들은 주위에 행성을 가지고 있는 것처럼 보입니다. 그 행성들은 다음과 같습니다: 죽어있고 결코 생명이 생기지 않을 행성; 생명체는 없지만 생명의 가능성을 품은 행성; 살아있는 행성; 살아있고 기술을 가진 행성; 혹은 기술 이후의(post-technological) 행성. 생명은 아마도 특정 온도 구역 내에서만 가능할 것입니다. 너무 뜨거우면 화학 결합이 파괴되고, 너무 차가우면 아무 일도 일어나지 않죠. 데이비드 키핑(David Kipping)의 팟캐스트 '쿨 월즈(Cool Worlds)'를 들었는데, 그들은 거주 가능 영역(habitable zone)에 대해 이야기하고 있었습니다. 그리고 저는 행성들이 스스로 반응할 수 있다는 것을 깨달았죠. 지구는 후기 대폭격기(Late Heavy Bombardment) 이후 냉각되기 시작했고, 제임스 러브락(James Lovelock)의 가이아 가설처럼 피드백 과정들이 온도를 조절했습니다. 만약 행성계에서 생명이 형성되기 시작하고 행성이 그 구역을 벗어나 표류하게 된다면, 온도 조절기(thermostat)처럼 그에 대응하여 반격하는 진화가 일어날 것입니다. 행성은 생명의 출현을 위해 스스로를 조절할 수 있습니다.

진행자: 만약 행성이 항성 주위를 돌며 점점 더 가까워져 뜨거워지고 있다면, 행성 스스로 조절할 수 있다는 말씀이신가요?

리 크로닌: 지능이 등장하기 전에는 불가능하지만, 지능이 등장한 후라면 가능할지도 모릅니다. 여기서 제가 가장 좋아하는 중국 SF 영화인 《유랑지구(The Wandering Earth)》가 떠오릅니다. 만약 행성이 항성 주위를 돌며 점점 더 가까워져 뜨거워진다면, 대기압을 조절할 수 있을 것입니다: 너무 뜨거워지면 대기를 반사성으로 만들어 방패를 치고, 멀어지면 빛을 가두어 방패를 내리는 식이죠. 기후 변화는 인간에게 성가신 문제입니다. 우리가 해안가와 적당한 농경에 알맞은 적도 주변에 도시를 건설했기 때문이지만, 시베리아는 살기 좋은 곳으로 변하게 될 것입니다. 수백 년의 타임라인으로 본다면 시베리아에 부동산을 사십시오. 우리는 아마도 기후 변화에 대한 기술적 해결책을 찾아낼 것입니다. 어쩌면 지구를 탄생시켰기 때문에 지구가 그렇지 않았을 때보다 더 오래 살아남을지도 모릅니다.

케미파이 제네시스와 일자리 대체에 대한 공포

리 크로닌: 향후 50억 년 동안 태양은 수소가 고갈되고 헬륨을 융합하기 시작하면서 더 커지고 뜨거워질 것입니다. 우리에게는 수십억 년의 여유가 있습니다. 지구를 그 방향으로 살짝 밀어내면 안 될까요? 핵폭탄 몇 개를 터뜨려서 말입니다: 쾅, 매년 몇 밀리미터씩 궤도를 이동시키는 거죠. 2억 년이라는 시간이 주어지면 우리는 많은 것을 할 수 있습니다.

진행자: 교수님과 데이비드 키핑을 모시고 함께 팟캐스트를 진행해야겠습니다. 그가 11월에 다시 출연하거든요.

리 크로닌: 두 사람이 아이디어를 교환하면 정말 멋질 것 같군요. 그의 팟캐스트를 들으면서 "아냐, 그건 틀렸어"라고 생각했었거든요.

진행자: 교수님은 '아니오'라고 말하는 분이시군요. 의심스러운 점을 들으면 전혀 망설이지 않고 반박하시죠.

리 크로닌: 실시간 비판적 사고를 하려면 타인의 반박에 주눅 들지 않고, 내가 틀릴 수 있음을 기꺼이 인정하며, 교육받을 준비가 되어 있어야 합니다. 우리는 AI가 마치 마법인 양 신비화하고 있습니다. 오픈AI는 모델을 학습시켰을 때 인지적 보물 창고를 발견했고, 갑자기 챗봇들이 다음 토큰을 예측하는 데 엄청나게 능숙해졌습니다. 컨텍스트 윈도우(context window)를 늘리자 더욱 좋아졌죠. 가드레일과 사고 체계(chain-of-thought) 능력을 구축하자 이 시스템들은 서로를 고리로 엮을 수 있게 되었습니다. 하지만 우리는 신비화를 풀고 지능, 창조성, 참신함이 실제로 무엇인지 정의해야 합니다.

제 회사인 케미파이는 현재 수백 명의 직원을 두고 있습니다. 사람들을 해고하여 인력을 대폭 감축했다고 자랑하는 사람들과 미팅을 한 적이 있습니다. 저는 "여러분, 지금 무슨 짓을 하고 있는 겁니까?"라고 물었습니다. 인간은 환상적으로 유연하며, 무한한 문제 해결사이자 무한한 창조 기계입니다. 줄이는 게 아니라 더 많이 고용해야 합니다. 저는 일자리 대체에 대한 공포 전체가 꽤 혐오스럽습니다. 케미파이의 목표는 화학을 위한 세계 모델을 구축하는 것입니다. chemify.io/genesis에 가시면 그 세계 모델에 대한 설명이 나와 있습니다.

분자의 가상 라이브러리

진행자: "화면 위의 분자는 단지 가설일 뿐이다. 묻고, 만들고, 테스트하라."

리 크로닌: 사람들은 신약 개발이란 분자를 '발견하는' 것이라고 생각합니다. 옛날에는 식물을 관찰하고 생물학적 활성을 가진 분자를 찾아내어 약을 발견했죠. 가능한 약물 분자의 화학적 공간(chemical space)은 전형적으로 10의 60승이라고 말합니다. 우주에 존재하는 원자의 수는 10의 80승개입니다. 저는 조립 이론을 이용해 그 계산을 다시 해보았습니다. 10의 60승이 아니라 10의 117승입니다. 우리는 이를 arXiv에 논문으로 발표했습니다: "조립 이론으로 화학적 공간의 크기 해명하기(Elucidating the Size of Chemical Space with Assembly Theory)." 사용 가능한 화학 반응을 통해 분자의 조립 지수를 25단계로 허용한다면, 접근 가능한 분자는 10의 117승 개에 달합니다. 검색조차 할 수 없을 정도로 공간이 거대할 때, 당신은 참신한 무언가를 생성해 내야 합니다. 제네시스(Genesis)가 탄생한 배경이 바로 그것입니다.

제네시스는 카탈로그도 아니고 반응 검색 도구도 아닙니다. 아이디어를 검증된 물질로 바꾸어주는, 실제 화학적 역량과 연결된 연산 실행 루프(computational executable loop)입니다. 신약 개발을 한다는 모든 AI 기업들은 화면 위에 무작위 그래프를 생성해내고 있을 뿐, 실제로 그것을 만들 수는 없습니다. 케미파이가 해온 일은 화학 로봇을 통해 물리 세계에서 분자들을 직접 합성하는 것입니다. 고객들은 제네시스를 구매하고 자신들의 지적재산권을 온전히 소유하면서, 운영 데이터만 연합(federated)합니다. 케미파이는 화학 실험을 수행하는 속도가 더 빨라지고, 고객의 디자인은 영국의 바이오뱅크(UK Biobank)가 운영되는 방식과 유사하게 완전히 암호화되고 격리된 상태로 유지됩니다. 우리는 글래스고에 '컴퓨터(chemputer) 농장'을 구축했습니다. 우리가 실험을 수행할 때마다 우리의 세계 모델은 더 정교해집니다. 케미파이가 보유한, 디지털로 검증 가능한 분자들의 가상 라이브러리는 전체 10의 117승 공간에서 추출된 10의 40승 개에 달합니다.

그렇다, 나는 신이 되고 싶다

진행자: AI 같은 도구의 확장성과 인간이 기하급수적 비율로 활용할 수 있는 능력을 볼 때, 우리가 신 노릇을 시작하게 될 미래에 대해 걱정해 본 적은 없으신가요?

리 크로닌: 아니요, 저는 신이 되고 싶습니다. 사실 신 노릇 하는 걸 좋아하죠. 우리에겐 스마트폰도 있고, 약도 있고, 자동차도 있습니다. 저는 나는 자동차를 원합니다. 아서 C. 클라크(Arthur C. Clarke)가 말했듯이, 충분히 발전된 기술은 마법과 구별할 수 없습니다. 작동하는 스마트폰을 들고 과거로 돌아가 누군가와 페이스타임을 한다면 사람들은 당신을 신으로 여길 것입니다. 우리는 인간이 번영하고 잘 살아갈 수 있도록 보장해야 합니다. 어떤 기준으로 보더라도 인류는 지구상에서 지금보다 더 나은 시대를 누린 적이 없습니다. 우리는 세계를 먹여 살리기 위해 암모니아를 만들기 위해 화석 연료를 태웁니다. 기후 변화를 해결하기 위해 지구 공학(geoengineering)을 시도하다가 예측치 못한 무언가로 인해 50명이 사망하더라도 수십억 명의 목숨을 구할 수 있다면 계산은 끝난 것 아닙니까?

진행자: 콜로사스 바이오사이언스(Colossal Biosciences)가 늑대나 털모코리 같은 멸종 위기 동물들을 복원하는 것 같은 유전 공학은 어떻습니까?

리 크로닌: 조지 처치(George Church)가 그 모든 일의 배후에 있겠죠. 조지는 아주 엉뚱하고 장난기가 많습니다. 제가 화학 실험을 즐기듯, 그는 생물학 실험을 즐깁니다. 그는 윤리적, 상업적으로 용인되는 한계가 어디까지인지 테스트하고 있습니다. 낮은 IQ는 치료 가능한 질환일까요? 만약 인간의 더 높은 IQ를 유전적으로 조작할 수 있다면 하시겠습니까? 제왕절개가 보편화되었듯, 사회는 무엇이 용인될 수 있는지 결정하게 될 것입니다. 영국의 경우 중증 미토콘드리아 질환을 예방하기 위해—소위 '세 부모 아기(three-parent babies)'라고 불리는—미토콘드리아 기증 치료를 승인했고, 그렇지 않았다면 근디스트로피로 사망했을 건강한 아이들이 태어났습니다.

12피트 거인과 유전적 운명

진행자: 반박하기 어려운 말이군요.

리 크로닌: 미토콘드리아를 강화하면 슈퍼 애슬리트가 탄생할 수 있을까요? 지난 수백 년 동안 서유럽에서는 영양실조 때문에 사람들이 유전적 운명을 다 이루지 못했지만, 오늘날 네덜란드 사람들은 키가 6피트가 넘습니다. 사람들이 케미파이의 기술을 이용해 나쁜 것들을 대량 생산할까 봐 걱정되냐고요? 우리는 시스템에 암호화와 GPS 위치 기반 라이선싱을 내장하고 있습니다. 광범위한 방화벽, 실시간 원격측정(telemetry), 그리고 페이세이프(fail-safe) 설계가 우리의 켐푸터에 구축되어 있습니다.

100년 전 '컴퓨터'란 슬라이드 규칙을 사용해 초당 수십만 번의 연산을 수행하던 마천루 속의 인간들이었습니다. 오늘날 매일 화학 반응을 수행하는 화학자의 수는 10만 명에서 100만 명 사이입니다. 케미파이의 물리적 AI는 화학적 연산을 급격하게 증가시킬 것입니다. 출산율이 감소하는 상황에서 우리는 구독형 헬스케어와 첨단 치료제를 통해 사람들을 더 오래 건강하게 유지해야 경제를 이끌어갈 수 있습니다.

피어스 모건에 출연한 리 대 제임스 투어

진행자: 제임스 투어(James Tour) 박사 말이 틀리고 교수님 말이 맞기를 바랍니다. 피어스 모건(Piers Morgan) 쇼에서 두분이 벌이신 논쟁을 흥미롭게 보았습니다.

리 크로닌: 제임스 투어는 화학자가 먼저고 과학자는 그다음이지만, 저는 과학자가 먼저고 화학자는 그다음입니다. 제임스는 화학을 수행하고 자신의 종교적 신념 체계를 강요하기 위해 그 권위를 사용합니다. 그는 생명의 기원에 대해 모두가 무지하다고 주장하죠. 제가 이미 정답을 알고 있다면 왜 실험을 하겠습니까? 그와 공개적으로 토론할 의향이 있는 사람은 저밖에 없습니다. 피어스 모건은 엄청난 팔로워를 가지고 있고, 꽤 재미있는 토론이었습니다. 제 아들 중 한 명이 그것을 보고 저에게 말하더군요. "아빠가 무언가에 대해 이야기하는 걸 이해한 건 이번이 처음이야." 아들에게 영감을 주었다면 그것만으로도 할 가치가 있었습니다.

리 크로닌의 연구

진행자: 과학에 대해 열린 대화를 나누는 것은 언제나 즐겁습니다. 리, 언제나 감사합니다. 조만간 다시 모셔야겠군요. 자, 이제 스테이크나 좀 먹으러 가시죠.

리 크로닌: 감사합니다, 함께 해서 즐거웠고, 네, 다음 기회에 뵙죠.

진행자: 여러분, 깊이 생각해 보시기 바랍니다. 평안하시기를. 시청해 주셔서 대단히 감사합니다. 구독 버튼을 누르고, 좋아요를 누르고, 패트리온에 가입하고, 아래 디스코드 클립 커뮤니티에 참여해 주세요. 다음 에피소드에서 뵙겠습니다.