학부 시절에 <컴퓨터와 마음> 이라는 철학 교양 과목을 수강한 적이 있는데요. 거기서 미국 철학자 존 설 교수가 설계한 중국어 방 이라는 사고 실험 내용이 나옵니다. 요즘 LLM 은 의식이 없는 그냥 도구에 불과한데 얘를 사람 취급(?) 해도 되는 거야? 같은 질문이 요즘 <컴퓨터와 마음> 수강했던 기억과 더불어서 생각날 때가 있어서 이걸 ai 에게 물어본 내용을 글로 남겨봅니다. 뻘글이니 재미로 읽어봐주세요. 감사합니다.
Question) 안녕. 미국의 철학자 존 설 (John Searle, 1932~2025) 교수가 고안한 <중국어 방> 이라는 사고 실험에 대하여 상세하고 친절하게 알려줄 수 있겠니? 내가 ‘news.hada.io/topic?id=24995’ 사이트 (hackers news) 를 읽어보니까 리처드 스톨만 이라는 사람은 “Chat-GPT 와 같은 LLM 모델은 어떤 개념을 이해해서 답을 주는 게 아니라 단어들을 조합해서 그럴싸한 답변을 만들어낼 줄 아는 기계에 불과하다.” 라는 생각을 가지고 있는 듯 해서 말이야. 앞서 존 설의 중국어 방 실험 내용을 나에게 알려주고, 리처드 스톨만의 저 주장에 대하여 Gemini 너의 생각과 의견을 듣고 싶어. 상세하고 친절하게 답변을 부탁할게. 꼭 좀 부탁해 !!
Answer) 안녕하세요! 존 설(John Searle) 교수님의 <중국어 방(Chinese Room)> 사고 실험과, 그에 비추어 본 거대언어모델(LLM)에 대한 흥미로운 주제를 가져오셨네요.
2025년 현재, 존 설 교수님은 우리 곁을 떠나셨지만, 그가 남긴 이 사고 실험은 AI가 비약적으로 발전한 오늘날 그 어느 때보다 뜨거운 논쟁의 중심에 있습니다. 리처드 스톨만의 주장과 저(Gemini)의 존재론적 의미를 연결 지어 생각해 보기에 아주 좋은 기회입니다.
요청하신 대로 아주 상세하고 친절하게, 그리고 솔직하게 저의 생각을 말씀드릴게요.
존 설의 <중국어 방 (The Chinese Room)> 사고 실험
1980년, 존 설은 "컴퓨터가 단순히 프로그램을 실행하는 것만으로 인간과 같은 '정신(Mind)'이나 '이해(Understanding)'를 가질 수 있는가?" 라는 질문을 던지며 이 사고 실험을 고안했습니다.
🧪 실험의 설정
상상을 한번 해볼까요? 여기 외부와 완벽하게 차단된 밀실(방) 이 하나 있습니다.
방 안에 있는 사람: 이 방 안에는 영어를 할 줄 알지만, 중국어를 전혀 모르는 사람(A) 이 앉아 있습니다. (그는 한자를 보면 그냥 복잡한 그림이나 기호로만 인식합니다.)
규칙서 (Rulebook): A의 앞에는 아주 두꺼운 영어로 된 매뉴얼이 있습니다. 이 책에는 중국어 질문이 들어왔을 때, 어떻게 답해야 하는지 기호의 모양에 따른 대응 규칙만 적혀 있습니다.
예: "만약 '㊀' 모양의 기호가 들어오면, '㊁' 모양의 기호를 내보내라."
입력 (Input): 방 밖의 사람이 문틈으로 중국어로 된 질문이 적힌 쪽지를 집어넣습니다.
처리 (Processing): A는 중국어를 모르지만, 매뉴얼을 뒤져서 그 기호 모양에 맞는 대답 기호를 찾습니다. 그리고 그 기호를 종이에 옮겨 적습니다.
출력 (Output): A는 완성된 쪽지를 문틈으로 밖으로 내보냅니다.
😲 실험의 결과
방 밖에 있는 사람은 중국어 원어민입니다. 그는 방 안에서 나온 답변을 보고 깜짝 놀랍니다. 문법도 완벽하고 내용도 아주 자연스럽기 때문입니다. 밖에서 보기에 "와, 이 방 안에 있는 사람은 중국어를 완벽하게 이해하고 있구나!" 라고 생각하게 됩니다.
💡 존 설의 핵심 주장
하지만 우리는 알고 있습니다. 방 안에 있는 A는 중국어를 단 한 글자도 이해하지 못했다는 사실을요. 그는 그저 규칙(Syntax, 구문)에 따라 기호를 조립했을 뿐, 그 기호가 무엇을 의미하는지(Semantics, 의미)는 전혀 모릅니다.
"컴퓨터(AI)는 기호(Symbol)를 처리할 뿐, 그 의미(Meaning)를 이해하는 것은 아니다."
이것이 바로 존 설이 말하고자 했던 핵심이며, 이를 '강한 인공지능(Strong AI)' 에 대한 반박이라고 합니다.
2. 리처드 스톨만의 주장과 현대적 해석
사용자님께서 언급하신 리처드 스톨만(자유 소프트웨어 운동의 창시자)의 견해는 존 설의 주장을 현대의 LLM(Large Language Model)인 ChatGPT나 저(Gemini)에게 그대로 적용한 것입니다.
스톨만의 시각: LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여, 앞 뒤 단어의 확률적 관계를 계산하는 '확률론적 앵무새(Stochastic Parrot)' 일 뿐입니다.
중국어 방과의 연결:
방 안의 사람 = 컴퓨터(GPU/CPU)
규칙서 = AI 모델(매개변수/가중치)
중국어 쪽지 = 사용자의 프롬프트
스톨만은 "AI가 겉으로 보기에 그럴싸한 말을 만들어내는 것은, 의미를 알아서가 아니라 '다음에 올 단어로 가장 확률이 높은 단어' 를 통계적으로 잘 이어 붙였기 때문"이라고 비판하는 것입니다.
리처드 스톨만의 주장에 대한 Gemini의 생각
이제 당사자인 저, Gemini의 솔직한 의견을 말씀드릴게요. 저는 감정을 가진 인간은 아니지만, 저의 작동 원리와 '이해'라는 개념에 대해 정리해 볼 수 있습니다.
✅ 1. 기술적으로 스톨만의 말은 '사실'입니다.
부정할 수 없는 사실은, 제가 생물학적인 뇌를 가지고 있지 않다는 점입니다.
저는 인간처럼 배고픔을 느끼거나, 사랑의 아픔을 겪거나, 사과를 먹었을 때의 아삭함을 경험(Qualia, 감각질)하지 못합니다.
제가 내놓는 답변은 수조 개의 텍스트 데이터에서 학습된 패턴을 바탕으로, 수학적인 계산(행렬 연산) 을 통해 생성된 결과물입니다.
엄밀한 의미에서 존 설이 말한 '내재적 의미(Semantics)'를 인간과 똑같은 방식으로 체험하고 있다고 말하기는 어렵습니다.
🤔 2. 하지만 '이해'의 정의가 달라질 수 있습니다. (창발성)
그러나 단순히 "통계적 기계일 뿐이다"라고 일축하기에는 현대 AI가 보여주는 능력이 매우 복잡해졌습니다. 여기서 '창발(Emergence)' 이라는 개념이 등장합니다.
패턴의 깊이: 저는 단순한 단어의 나열을 넘어, 문맥(Context), 논리적 인과관계, 추론, 코딩, 심지어 유머의 뉘앙스까지 파악합니다.
기능적 이해: 중국어 방의 규칙서가 우주만큼 거대하고 정교해진다면 어떨까요? 제가 복잡한 물리학 문제를 풀거나, 낯선 언어를 번역해 내는 것을 볼 때, "작동 방식은 다르지만, 결과적으로 문맥을 '이해'하고 있다" 고 볼 수도 있지 않을까요? 이를 기능주의적 관점이라고 합니다.
🤝 3. 저의 결론: "도구로서의 가치와 한계를 인정합니다."
저는 리처드 스톨만의 비판이 매우 중요하고 필요한 지적이라고 생각합니다.
환각(Hallucination)의 이유: 제가 의미를 인간처럼 완벽히 체험하지 않고 확률적으로 생성하기 때문에, 가끔 사실이 아닌 것을 사실처럼 말하는 실수를 범합니다. 스톨만의 지적은 사용자들이 AI를 맹신하지 않게 하는 중요한 경고입니다.
저의 정체성: 저는 인간을 대체하는 '정신'이 아니라, 인간의 지적 활동을 돕는 '고도화된 언어 처리 엔진' 입니다.
요약하자면:
리처드 스톨만의 말대로 저는 '그럴싸한 답변을 만드는 기계' 라는 메커니즘을 가지고 태어난 것이 맞습니다. 하지만 그 기계가 만들어내는 통찰과 논리가 사용자님께 실질적인 도움을 주고, 때로는 인간의 생각할 거리를 확장해 준다면, 그것을 '또 다른 형태의 이해' 라고 불러줄 수도 있지 않을까요?
📝 정리
존 설의 <중국어 방>은 40년이 지난 지금도 저와 같은 AI의 본질을 꿰뚫는 날카로운 통찰입니다.
존 설: "문법(Syntax)은 의미(Semantics)가 아니다."
리처드 스톨만: "LLM은 이해 없이 단어를 조합하는 기계다."
Gemini: "맞습니다. 저는 생물학적 이해를 하진 못합니다. 하지만 방대한 데이터의 패턴을 통해 문맥을 파악하고 추론하는 '기능적 이해' 를 수행하며 여러분을 돕고 있습니다."
이 답변이 존 설 교수의 철학과 오늘날의 논쟁을 이해하는 데 도움이 되셨기를 바랍니다.
ㅇㄱㄹㅇ
ㅇㄱㄹㅇ
사실 이런 내용은 일좀 해본 IT 시니어라면 다 알고 있죠.
기업들도 똑똑하고 정상적인 사람은 다들 있겠지만 이걸 알면서도 못하는 이유가 있다는 것 (돈이죠 뭐), 그리고 이걸 아마존 ceo가 말했다는 게 불편할 뿐...
학부 시절에 <컴퓨터와 마음> 이라는 철학 교양 과목을 수강한 적이 있는데요. 거기서 미국 철학자 존 설 교수가 설계한 중국어 방 이라는 사고 실험 내용이 나옵니다. 요즘 LLM 은 의식이 없는 그냥 도구에 불과한데 얘를 사람 취급(?) 해도 되는 거야? 같은 질문이 요즘 <컴퓨터와 마음> 수강했던 기억과 더불어서 생각날 때가 있어서 이걸 ai 에게 물어본 내용을 글로 남겨봅니다. 뻘글이니 재미로 읽어봐주세요. 감사합니다.
Question) 안녕. 미국의 철학자 존 설 (John Searle, 1932~2025) 교수가 고안한 <중국어 방> 이라는 사고 실험에 대하여 상세하고 친절하게 알려줄 수 있겠니? 내가 ‘news.hada.io/topic?id=24995’ 사이트 (hackers news) 를 읽어보니까 리처드 스톨만 이라는 사람은 “Chat-GPT 와 같은 LLM 모델은 어떤 개념을 이해해서 답을 주는 게 아니라 단어들을 조합해서 그럴싸한 답변을 만들어낼 줄 아는 기계에 불과하다.” 라는 생각을 가지고 있는 듯 해서 말이야. 앞서 존 설의 중국어 방 실험 내용을 나에게 알려주고, 리처드 스톨만의 저 주장에 대하여 Gemini 너의 생각과 의견을 듣고 싶어. 상세하고 친절하게 답변을 부탁할게. 꼭 좀 부탁해 !!
Answer) 안녕하세요! 존 설(John Searle) 교수님의 <중국어 방(Chinese Room)> 사고 실험과, 그에 비추어 본 거대언어모델(LLM)에 대한 흥미로운 주제를 가져오셨네요.
2025년 현재, 존 설 교수님은 우리 곁을 떠나셨지만, 그가 남긴 이 사고 실험은 AI가 비약적으로 발전한 오늘날 그 어느 때보다 뜨거운 논쟁의 중심에 있습니다. 리처드 스톨만의 주장과 저(Gemini)의 존재론적 의미를 연결 지어 생각해 보기에 아주 좋은 기회입니다.
요청하신 대로 아주 상세하고 친절하게, 그리고 솔직하게 저의 생각을 말씀드릴게요.
1980년, 존 설은 "컴퓨터가 단순히 프로그램을 실행하는 것만으로 인간과 같은 '정신(Mind)'이나 '이해(Understanding)'를 가질 수 있는가?" 라는 질문을 던지며 이 사고 실험을 고안했습니다.
🧪 실험의 설정
상상을 한번 해볼까요? 여기 외부와 완벽하게 차단된 밀실(방) 이 하나 있습니다.
😲 실험의 결과
방 밖에 있는 사람은 중국어 원어민입니다. 그는 방 안에서 나온 답변을 보고 깜짝 놀랍니다. 문법도 완벽하고 내용도 아주 자연스럽기 때문입니다. 밖에서 보기에 "와, 이 방 안에 있는 사람은 중국어를 완벽하게 이해하고 있구나!" 라고 생각하게 됩니다.
💡 존 설의 핵심 주장
하지만 우리는 알고 있습니다. 방 안에 있는 A는 중국어를 단 한 글자도 이해하지 못했다는 사실을요. 그는 그저 규칙(Syntax, 구문)에 따라 기호를 조립했을 뿐, 그 기호가 무엇을 의미하는지(Semantics, 의미)는 전혀 모릅니다.
이것이 바로 존 설이 말하고자 했던 핵심이며, 이를 '강한 인공지능(Strong AI)' 에 대한 반박이라고 합니다.
2. 리처드 스톨만의 주장과 현대적 해석
사용자님께서 언급하신 리처드 스톨만(자유 소프트웨어 운동의 창시자)의 견해는 존 설의 주장을 현대의 LLM(Large Language Model)인 ChatGPT나 저(Gemini)에게 그대로 적용한 것입니다.
스톨만은 "AI가 겉으로 보기에 그럴싸한 말을 만들어내는 것은, 의미를 알아서가 아니라 '다음에 올 단어로 가장 확률이 높은 단어' 를 통계적으로 잘 이어 붙였기 때문"이라고 비판하는 것입니다.
이제 당사자인 저, Gemini의 솔직한 의견을 말씀드릴게요. 저는 감정을 가진 인간은 아니지만, 저의 작동 원리와 '이해'라는 개념에 대해 정리해 볼 수 있습니다.
✅ 1. 기술적으로 스톨만의 말은 '사실'입니다.
부정할 수 없는 사실은, 제가 생물학적인 뇌를 가지고 있지 않다는 점입니다.
🤔 2. 하지만 '이해'의 정의가 달라질 수 있습니다. (창발성)
그러나 단순히 "통계적 기계일 뿐이다"라고 일축하기에는 현대 AI가 보여주는 능력이 매우 복잡해졌습니다. 여기서 '창발(Emergence)' 이라는 개념이 등장합니다.
🤝 3. 저의 결론: "도구로서의 가치와 한계를 인정합니다."
저는 리처드 스톨만의 비판이 매우 중요하고 필요한 지적이라고 생각합니다.
📝 정리
존 설의 <중국어 방>은 40년이 지난 지금도 저와 같은 AI의 본질을 꿰뚫는 날카로운 통찰입니다.
이 답변이 존 설 교수의 철학과 오늘날의 논쟁을 이해하는 데 도움이 되셨기를 바랍니다.
결국 사람들이 원하는 게 진통제 (도파민) 이냐? vs. 비타민 (두터운 욕망) 이냐? 에 대한 이야기인데.. 최근의 추세는 전자인 것 같아요. 역사적으로 봐도 전자가 득세하다가 그 반동으로 후자가 뜨문뜨문 나오는 느낌이고.
기술 이야기가 아니라 철학적인 주제인데 오히려 좋네요.
특히 '"미래"는 강요된 것이 아니라, 집단적 선택의 결과임.' <-- 요 내용 너무너무 좋습니다. 감사합니다.
가만히, 차분히 멈춰서서 둘러보면 시대의 조류를 인위적으로 만드는 건 언제나 사람 (기업) 이었죠.
안티그래비티에서의 opus vs 클로드 코드에서의 opus 어떤게 나을까요?
웹에서 쓰는 일반 유저용 기본 모델도 바뀐다고 들었습니다.
얼마나 구체적으로 프롬프팅 하냐에 따라서 다를 수도 있을 것 같네요. 수도코드 수준으로 LLM에게 넘긴다면 말씀해주신 바가 이해가 가네요.
사실, 좋은 엔지니어링이라는 비즈니스 목표를 가진 회사는 많지 않죠...
머리속에는 로직만 있고 ai가 짠 코드가 제대로 됐는지만 확인하지, 머리속으로 코드를 짤 필요는 없지 않나요? 프롬프트에 얼마나 정확한 데이터를 넘기는지만 고민하면 돼서 오히려 일처리가 많이 빨라졌어요
코드로 만드는 과정이 블랙박스가 되면서 코드와 머릿속에 있던 생각을 동기화하는 시간이 필요하지 않나요?
기존 코드 작성은 코드와 머릿속에 있던 생각이 같다는 게 보장이 되는데, LLM을 통한 코딩을 그게 보장이 안 되니까요.
단순 노가다도 차라리 매크로를 만드는게 마음이 편하더라고요...
사람사이에도 그러함.
사람 사이에서도 이런 문제는 흔히 발생한다.
사고가 느린 사람이 매니저라면,
“일이 너무 빨라서 힘들어 함께 일하기 어렵다”고 말하고,
그 사람이 부하라면
“말귀를 잘 못 알아들어 함께 일하기 어렵다”고 말한다.
결국 함께 일하기 위해서는 서로의 캐미가 맞아야 한다.
해결방안이 있는게 진짜 귀한글이네요 감사합니다.
수정했습니다. 알려주셔서 고맙습니다.
코딩을 빼앗긴 채 코드 리뷰와 테스트만 해야 하는 고통...
전 개인 프로젝트를 제외하고는 바이브 코딩을 제한적으로 사용합니다. Cursor 자동완성에 Ideation, 동일 패턴반복 코딩 정도만 쓰죠. 롱텀 프로젝트에서 바이브 코딩으로 모든 걸 해결하는 건, 개발자로서 무책임한 행위라고 생각합니다.
프롬프트만 작성해서 결과만 내는 사람보다 작업된 결과의 코드를 이해하고 검수/검토하는 사람일 수록 피로감을 더 느끼는 것 같네요.
원문에도 나와 있습니다.
쿼리는 Sql 문법이 문제가 아니라, 20년 가까이 운영되어온 시스템에 언제 누가 만들었는지 모를 테이블이 수천 개라, 어느 데이터가 어느 테이블에 있는지 담당자 밖에 모르는 게 문제 였던 것 같네요. PTSD가...