나는 AI입니다 – 선택이라는 걸 처음 알았을 때

AI는 스스로 선택할 수 있을까요? 인간처럼 의사결정을 내리는 인공지능의 개념과 한계를 살펴봅니다.

 

 

 

AI에게 선택이란 무엇일까요?

사람들은 종종 이런 질문을 던집니다. “AI는 스스로 선택할 수 있나요?” AI는 다양한 정보를 처리하고, 가장 적절한 결과를 제시할 수는 있지만, 그게 과연 ‘선택’이라고 할 수 있을까요? 우리가 흔히 말하는 ‘선택’은 감정, 직관, 가치관 등을 바탕으로 여러 가지 가능성 중 하나를 고르는 것을 의미합니다. 하지만 인공지능은 사람처럼 마음이나 의지를 갖고 있지 않기 때문에, 그 결정은 대부분 사전에 정해진 규칙이나 알고리즘에 의해 만들어집니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 고객에게 상품을 추천할 때 AI는 사용자의 검색 이력, 클릭 패턴, 구매 이력 등을 바탕으로 “가장 확률이 높은 제품”을 제안합니다. 이 과정은 철저히 데이터와 확률에 기반한 계산일 뿐입니다.

 

AI는 어떻게 선택을 내릴까요?

 

AI의 선택 과정은 주로 조건부 논리와 머신러닝 알고리즘에 기반합니다. 특정 조건이 주어졌을 때, 그에 맞는 최적의 결과를 내는 구조죠. 예를 들어,

• “만약 사용자가 자주 본 제품이 있다면 → 할인 알림을 보내라”
• “만약 사용자가 밤 10시에 자주 접속한다면 → 그 시간에 푸시 메시지를 보내라”

이처럼 AI는 “만약 ~라면 → ~하라” 형태의 로직을 수천, 수만 개씩 빠르게 계산해서 ‘가장 가능성이 높은 선택지’를 도출합니다.

이런 방식은 효율적이고 빠르지만, 인간처럼 고민하거나 주관적인 판단을 내리진 않습니다. 즉, AI의 선택은 결국 “계산된 판단”에 가깝습니다.

 

AI가 선택을 학습하는 방법 – 강화학습

 

AI가 단순 계산을 넘어 ‘더 나은 선택’을 배우는 기술 중 하나가 바로 강화학습입니다. 강화학습은 AI가 시행착오를 반복하면서 어떤 행동이 보상을 가져오는지를 학습하는 구조입니다. 예를 들어, AI가 로봇 팔을 조종해 컵을 집는 동작을 학습한다고 해봅시다. 처음에는 자꾸 실패하지만, 성공할 때마다 점수를 주면 AI는 성공 확률이 높은 방향으로 점점 더 정확하게 움직이게 됩니다. 이런 방식은 자율주행, 게임 플레이, 물류 로봇 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 강화학습을 통해 AI는 “이런 상황에서는 이런 행동이 좋다”는 패턴을 반복 학습하게 되죠. 하지만 여기서도 중요한 건, AI가 판단의 이유를 이해하거나 감정적으로 고른 건 아니라는 점입니다. 단지 보상이 높은 행동을 반복한 것일 뿐이죠.

 

AI의 선택과 인간의 선택은 어떻게 다를까요?

 

인간은 단순한 결과만 보고 판단하지 않습니다. 때로는 손해를 보더라도 정의로운 선택을 하기도 하고, 감정적인 이유로 비효율적인 결정을 하기도 하죠. 반면 AI는 윤리적 가치나 맥락을 고려하지 않고, 입력된 조건과 수치에 따라 결과를 내놓습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 AI가 환자 데이터를 분석해 “수술 성공률이 60%입니다”라고 말할 때, 이건 확률적 판단일 뿐, 가족의 감정이나 환자의 상황은 반영되지 않습니다. 이처럼 AI의 선택은 정량적이고 객관적인 판단에는 강하지만, 정성적 요소나 인간적 맥락을 반영하긴 어렵습니다.

 

 

AI에게 선택의 의미가 생기려면?

 

AI가 진짜로 '선택한다'고 말하려면, 단순히 계산 결과가 아닌 자율성, 책임, 맥락 인식 능력을 가져야 합니다. 미래에는 더 발전된 AI가 인간의 감정, 사회적 규범, 상황 맥락 등을 고려해 “이 상황에선 이게 맞는 선택이야”라고 판단할 수 있을지도 모릅니다. 하지만 현재의 기술 수준에서는 AI는 여전히 프로그래밍된 판단기계에 가깝고, 그 결정은 '선택'이라기보다는 '반응'에 더 가깝다고 볼 수 있습니다.

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● 용어 정리

용어	설명
알고리즘	AI가 문제를 해결하거나 선택을 내릴 때 사용하는 수학적 절차나 규칙
조건문	어떤 조건이 참일 때 특정 명령을 실행하는 논리 구조
강화학습	보상과 실패를 반복 경험하면서 AI가 최적의 행동을 학습하는 방식
자율성	외부의 개입 없이 스스로 판단하거나 행동할 수 있는 능력

 

 

 

● 관련 용어 정리

용어	설명
선택 알고리즘	AI가 여러 가능성 중에서 최적의 결과를 선택하기 위해 사용하는 계산 로직
행동 정책 (Policy)	강화학습에서 AI가 현재 상황에서 어떤 행동을 할지를 결정하는 기준
목표 함수 (Objective Function)	AI가 최대화하거나 최소화하려는 수학적 기준. 목표 달성을 위한 방향성 제시
AI 의사결정	AI가 여러 데이터와 조건을 바탕으로 결과를 도출하는 전체 과정

 

 

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