Building machines that learn and think with people

이 논문은 기계 지능이 단순한 사고 도구를 넘어 인간과 함께 사고하는 ‘사고 파트너(thought partner)’로 기능하도록 설계하는 방법을 탐구한다. 합리적이고, 통찰력 있으며, 지식이 풍부하고, 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 인간과 협력하여 사고할 수 있도록 하는 것이 목표다. 현재의 인공지능 시스템은 이러한 기준을 일부 충족하지만, 여전히 한계를 가진다. 이 논문에서는 협력적 인지(collaborative cognition)의 과학을 활용하여 진정한 사고 파트너라 부를 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제시한다. 또한, 인공지능 사고 파트너의 설계를 위해 컴퓨터적 인지과학(computational cognitive science)의 개념을 기반으로 베이지안 접근법을 적용한 대안적 확장 경로를 제안하며 이 접근법을 통해 AI가 인간과 세계에 대한 모델을 능동적으로 구축하고 추론하는 시스템을 개발하는 방향을 제시한다.

1. Introduction

과거에는 컴퓨터가 인간의 사고를 보조하는 역할을 하며, 스티브 잡스가 이를 “마음의 자전거(bicycle for the mind)”라고 비유한 것처럼, 사고의 효율성과 생산성을 극대화하는 도구로 여겨졌다. 하지만 30년이 지난 지금, 이 개념은 변화하고 있다. 현대의 AI 시스템은 더 이상 단순한 도구가 아니라, 인간과 함께 사고하는 ‘공동 조종사(copilot)’의 역할을 수행하게 되었다.

이러한 변화의 핵심에는 인공지능(AI), 특히 대규모 언어 모델(LLMs, Large Language Models)의 발전이 있다. 과거에는 인간이 컴퓨터와 효과적으로 소통하기 위해 프로그래밍 언어를 배워야 했지만, 이제는 자연어 인터페이스를 통해 AI와 원활하게 상호작용할 수 있다. 인간은 원래 혼자서도 사고하지만, 대화를 통해 사고를 확장하고 협력적으로 학습하는 특징을 가진다. AI가 자연어를 이해하고 활용할 수 있게 되면서, 인간과의 협업이 더욱 자연스러워지고 있으며, 이는 AI를 사고 파트너로 만들기 위한 중요한 요소가 되고 있다.

그러나 현재의 AI 시스템이 완전한 사고 파트너가 되기 위해서는 몇 가지 핵심적인 조건이 필요하다. 이 글에서는 좋은 사고 파트너가 되기 위한 세 가지 주요 조건을 제시한다. 첫째, AI는 인간을 이해할 수 있어야 한다. 즉, 인간의 목표, 계획, 신념을 파악하고, 인간이 필요로 하는 정보를 효과적으로 제공할 수 있어야 한다. 둘째, 인간이 AI를 이해할 수 있어야 한다. 즉, AI의 의사결정 방식이 명확하고 직관적으로 설명될 수 있어야 하며, AI가 내린 결정을 신뢰할 수 있어야 한다. 셋째, AI는 세계를 충분히 이해하고 있어야 한다.

현재의 AI 시스템은 인간의 사고를 일부 모방할 수 있지만, 완전한 인지 능력을 갖추지는 못했다. 이를 실현하기 위한 한 가지 대안으로 베이지안 모델(Bayesian model)을 활용한 접근 방식이 제안된다. 기존 AI 모델은 데이터를 단순히 통계적으로 분석하여 패턴을 학습하는 방식이지만, 베이지안 모델은 인간처럼 가설을 세우고 이를 바탕으로 사고하는 방식을 모방할 수 있다. AI가 확률적 프로그래밍(Probabilistic Programming), 목표 지향적 탐색(Goal-directed Search) 등의 기법을 활용하여 사고 구조를 형성하면, 인간의 사고 방식을 더 잘 반영할 수 있고, 단순한 문장 예측이 아닌 논리적인 사고를 할 수 있게 된다. 결국, 이 글에서는 AI가 인간과 협력적으로 사고할 수 있도록 발전해야 하며, 이를 위해 베이지안 모델과 인지과학(Cognitive Science)의 개념을 적용하여 AI를 더욱 인간 중심적으로 설계해야 한다고 주장한다.

2. What are thought partners?

사고 파트너란 무엇인가?

사고 파트너는 단순한 정보 제공 도구가 아니라, 인간과 함께 사고하고 협력하여 문제를 해결하는 존재를 의미한다. 인간은 사고 과정에서 논리적인 추론을 하고, 미래를 예측하며, 경험을 바탕으로 신념을 업데이트한다. 이러한 과정은 단순히 기존 문제를 해결하는 것뿐만 아니라, 새로운 문제를 창출하는 데도 기여한다. AI가 인간과 협력할 수 있는 대표적인 분야로는 프로그래밍, 신체적 지원, 스토리텔링, 그리고 의료가 있다.

1. 프로그래밍(Thought Partners for Programming)

프로그래밍은 인간의 사고를 기계적으로 표현하는 복잡한 과정이며, 인간의 의도를 정확히 반영하는 것이 중요하다. 이를 돕기 위해 GitHub Copilot과 같은 ‘프로그래밍 보조 AI’가 등장했지만, 이들은 여전히 사용자의 의도를 정확히 파악하지 못하고 오류를 포함한 코드를 생성하는 한계를 가진다.

진정한 프로그래밍 사고 파트너는 단순한 코드 추천을 넘어, 프로그래머의 의도를 이해하고, 논리적 구조를 함께 설계하며, 학습 과정에서 피드백을 제공할 수 있어야 한다. 즉, AI는 인간이 무엇을 알고 있으며 무엇을 모르는지를 추론하여 적절한 지원을 제공하는 방향으로 발전해야 한다.

2. 신체적 지원(Thought Partners for Embodied Assistance)

AI가 신체적 작업을 수행하는 경우, 인간의 목표와 의도를 정확히 이해하고 물리적으로 실현 가능한 계획을 세우는 것이 중요하다. 예를 들어, 요리를 도와주는 로봇이 있다면, 단순히 지시에 따라 움직이는 것이 아니라, 사용자가 원하는 결과를 예측하고 이에 맞춰 유연하게 대응할 수 있어야 한다.

현재 연구에서는 특정 기술을 학습하거나 간단한 지시를 따르는 수준에서 머물러 있으며, 복잡한 계획을 수립하고 수행하는 데는 한계가 있다. 효과적인 신체적 지원을 제공하기 위해서는 AI가 인간의 행동, 언어, 의도를 기반으로 목표를 추론하고 협력할 수 있는 능력이 필요하다.

3. 스토리텔링(Thought Partners for Storytelling)

스토리텔링은 창의적 사고가 필요한 영역으로, 작가, 영화 제작자, 과학자 등이 사고 파트너로부터 도움을 받을 수 있다. AI는 새로운 아이디어를 브레인스토밍하고, 스토리라인을 생성하며, 문체와 톤을 조정하는 데 도움을 줄 수 있다.

그러나 단순히 문장을 생성하는 것만으로는 충분하지 않다. AI는 작가의 의도뿐만 아니라, 청중이 기대하는 바와 스토리를 어떻게 해석할 것인지까지 고려할 수 있어야 한다. 즉, AI는 인간의 사고를 확장하는 역할을 하면서도, 인간과 같은 사고 방식으로 협력하는 방향으로 발전해야 한다.

4. 의료(Thought Partners for Medicine)

의료 분야에서 AI는 진단 보조, 치료 계획 수립, 의료 연구 등 다양한 역할을 수행할 수 있다. 특히, 의사는 여러 증상과 데이터를 종합하여 불확실한 상황에서 결정을 내려야 하므로, AI가 이를 돕는 사고 파트너로서 기능할 수 있다.

현재 대규모 언어 모델(LLMs)은 의료 평가에서 뛰어난 성과를 보이기도 하지만, 의사의 인지적 한계를 보완하고, 생물학적 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 신뢰할 수 있는 협력을 이루기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다. AI가 환자와의 의사소통을 돕고, 투명성과 신뢰성을 보장하는 방식으로 발전해야 한다.

효과적인 사고 파트너가 되기 위한 필수 조건(Desiderata)

AI가 인간과 협력하여 사고할 수 있도록 하기 위해서는 몇 가지 중요한 조건이 필요하다. 이 글에서는 AI 사고 파트너가 충족해야 할 세 가지 주요 조건을 제시한다.

1. AI는 인간을 이해해야 한다 (You understand me)

AI는 인간의 목표, 계획, 신념(때때로 잘못된 신념까지도)을 파악해야 한다. 또한, 인간이 가진 한계(예: 인지적 부담, 제한된 지식)를 고려하여 최적의 방식으로 협력할 수 있어야 한다. 예를 들어, 전문가와 초보자가 AI를 사용할 때 각각 다른 방식으로 대응할 수 있어야 한다.

2. 인간이 AI를 이해할 수 있어야 한다 (I understand you)

AI의 행동이 예측 가능하고 설명 가능해야 한다. AI가 내린 결정이 어떻게 도출되었는지에 대한 명확한 설명이 제공되지 않으면, 인간은 AI를 신뢰하기 어렵다. 따라서 AI는 인간이 직관적으로 이해할 수 있는 방식으로 소통해야 한다.

3. AI와 인간이 공통된 세계 이해를 가져야 한다 (We understand the world)

AI가 현실과 동떨어진 데이터를 기반으로 사고하면, 인간과 효과적으로 협력할 수 없다. 따라서 AI는 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 사고해야 하며, 인간과 동일한 맥락에서 문제를 인식할 수 있어야 한다. 이를 통해 인간과 AI가 시너지 효과를 낼 수 있도록 해야 한다.

3. Engineering human-centred thought partners

인간 중심적 사고 파트너의 설계(Engineering Human-Centered Thought Partners)

AI가 인간과 협력적으로 사고하기 위해서는 기존의 기계 학습 시스템처럼 단순히 데이터를 학습하는 것이 아니라, 명확하게 설계된 이론적 프레임워크를 기반으로 구축되어야 한다. 현재 AI 모델은 때때로 사고 파트너의 역할을 수행할 수 있지만, 이는 명시적으로 설계된 것이 아니라 학습 과정에서 우연히 나타난 불안정한 특성에 불과할 수 있다. 따라서, AI가 인간과 함께 사고하는 시스템으로 작동할 수 있도록 명확한 설계 원칙이 필요하다. 이를 위해 저자들은 인지과학과 베이지안 확률 모델을 활용한 사고 파트너 설계 프레임워크를 제안한다. AI가 인간과 효과적으로 협력하기 위해서는, 인간의 사고와 선택을 목표와 제약이 주어진 상태에서 최적화된 결과로 설명하는 모델이 필요하다. 베이지안 형식주의(Bayesian Formalism)는 이를 가능하게 하는 확률적으로 안정적인 개념적 언어를 제공하며, 다양한 분야 간의 협력을 촉진할 수 있다.

사고 파트너를 설계하기 위한 인지과학적 접근(Computational Cognitive Science Motifs)

1. 확률적 인지 모델(Probabilistic Models of Cognition)

인간의 사고를 베이지안 추론(Bayesian Inference)으로 모델링할 수 있다. 베이지안 접근법을 활용하면, 언어 학습, 시각적 지각, 물리적 추론, 개념 학습, 인과적 추론, 기억 복원 및 이론 형성과 같은 다양한 인지 기능을 효과적으로 설명할 수 있다. AI가 새로운 정보를 학습할 때, 기존의 상식적인 지식을 활용하여 신속하게 신념을 업데이트할 수 있는 체계를 갖출 수 있다.

2. 마음 이론(Theory of Mind)과 커뮤니케이션 모델

AI가 인간과 효과적으로 협력하기 위해서는, 다른 사람의 신념, 목표, 기대를 추론하는 능력이 필요하다. 인간은 상대방의 마음을 모델링하여 협업하며, AI도 베이지안 기반의 상호 추론을 통해 이러한 사고 방식을 모방할 수 있다. 합리적 대화 모델(Rational Speech Act Framework)을 적용하면, AI가 대화의 문맥을 고려하여 의미 있는 소통을 할 수 있도록 만들 수 있다.

3. 자원 합리성(Resource Rationality)과 이론 구축(Theory Building)

인간의 사고는 한정된 시간과 인지적 자원을 고려하여 이루어진다. AI는 이를 반영하여 효율적으로 사고하고, 복잡한 문제를 적절한 수준에서 단순화하여 다룰 수 있는 능력을 가져야 한다. 인간이 세상을 이해하는 방식은 단순한 데이터 분석이 아니라, 압축된 개념 모델(Compressed Representations)을 형성하는 것이다. AI도 이와 유사한 방식으로 사고 모델을 구축해야 한다.

4. 확률적 프로그래밍을 활용한 사고 파트너 확장(Scaling Thought Partners via Probabilistic Programming)

AI 사고 파트너가 인간의 모델과 세계 모델을 효과적으로 다루기 위해서는, 이를 계속 업데이트하고 확장할 수 있는 체계적인 방법이 필요하다. 확률적 프로그래밍(Probabilistic Programming)은 이러한 목적을 위한 강력한 방법론 중 하나이다. 예를 들어, AI가 대규모 언어 모델(LLMs)과 결합하여 확률적 프로그래밍을 통해 학습하면, 인간의 일반적인 사고 방식을 더 효과적으로 반영할 수 있다. 확률적 프로그래밍을 활용하면, AI가 인간의 신념과 도메인 지식을 반영하며, 빠르게 적응할 수 있도록 설계할 수 있다.

5. 사고 파트너를 위한 인프라(Infrastructure Around Thought Partners)

AI가 단순한 도구가 아닌 사고 파트너로 자리 잡기 위해서는, AI 시스템뿐만 아니라 이를 둘러싼 인프라까지도 신중하게 설계해야 한다.

인간이 AI와 협력하는 최적의 순간과 방식은 과제의 특성과 인간의 역량에 따라 다르다. 이를 고려하여, AI 사고 파트너가 인간의 사고 흐름을 방해하지 않도록 적절한 설계가 필요하다. AI에 대한 과도한 의존(over-reliance)과 이해 부족(illusions of understanding) 방지

AI가 인간보다 뛰어난 성능을 보일 경우, 인간이 AI의 판단을 무조건적으로 신뢰하는 문제가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위해, AI 시스템이 인간에게 피드백을 제공하고, 의사결정 과정이 투명하게 전달될 수 있도록 하는 설계가 필요하다. 예를 들어, EU AI 법안은 “고위험 AI 시스템을 사용하는 사용자가 AI의 출력을 올바르게 해석할 수 있어야 하며, AI의 판단을 무비판적으로 수용하지 않도록 주의해야 한다.”는 내용을 포함하고 있다. 따라서, 사고 파트너로 설계된 AI 시스템은 사용자가 AI의 판단을 비판적으로 평가할 수 있도록 설계되어야 한다.

4. Case studies in engineering thought partners

이 섹션에서는 AI 사고 파트너(Thought Partners)가 실제로 어떻게 설계되고 적용될 수 있는지를 프로그래밍, 로봇 보조(신체적 지원), 스토리텔링, 의료라는 네 가지 사례를 통해 설명하고 있다. 핵심은 AI가 단순한 도구가 아니라 인간과 함께 사고하는 협력자로 기능해야 한다는 점이며, 이를 실현하기 위해 베이지안 확률 모델(Bayesian Probabilistic Models)을 기반으로 한 AI 시스템 설계 방식을 소개한다.

1. 프로그래밍에서의 사고 파트너

프로그래밍은 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라, 코드의 동작을 이해하고 논리적 오류를 수정하는 과정을 포함한다. 기존의 프로그래밍 보조 AI(예: GitHub Copilot)는 코드 자동완성을 제공하지만, 사용자가 코드가 왜 특정한 결과를 내는지 이해하도록 돕는 기능은 부족하다. WatChat은 베이지안 확률 모델을 활용하여 프로그래머의 생각을 추론하고, 잘못된 코드 실행 결과를 논리적으로 설명하는 AI 시스템이다.

프로그래머가 코드 실행 결과를 예상한 것과 실제 결과가 다를 때, WatChat은 프로그래머의 사고 과정에서 어떤 오해가 있었는지를 추론한다. AI는 이러한 오해를 정정하는 방식으로 설명을 제공하여, 프로그래머가 문제를 올바르게 이해하도록 돕는다. 이러한 접근 방식은 교사와 학생 간의 피드백 과정과 유사하며, 교육 도구로도 활용될 수 있다.

2. 신체적 지원(Embodied Assistance)에서의 사고 파트너

AI가 실제 물리적 환경에서 인간을 도울 때, 단순히 명령을 수행하는 것 이상으로 인간의 의도를 이해하고, 목표를 공유하는 능력이 필요하다. CLIPS는 베이지안 추론을 활용하여 인간의 명령을 보다 유연하게 해석하는 시스템이다.

인간이 AI에게 “반죽을 치대는 동안 야채를 준비해 줄래?”라고 말하면, 기존 AI는 “야채를 준비하라”는 명령만 이해할 것이다. 그러나 CLIPS는 이 문장이 단순한 명령이 아니라, 전체적인 목표(예: 피자 만들기) 내에서의 역할 분담을 의미함을 추론한다. 이를 통해 AI는 단순한 작업 수행이 아니라, 인간과 협력하여 목표를 달성하는 방식으로 동작할 수 있다.

3. 스토리텔링에서의 사고 파트너

스토리텔링은 청중이 어떻게 이야기를 이해하고 반응하는지를 고려하면서 서사를 구성하는 과정이다. AI가 단순히 문장을 생성하는 것을 넘어, 이야기의 흐름과 청중의 예상 반응을 고려할 수 있도록 발전할 수 있다.

연구자들은 스토리텔링을 “Inverse Inverse Planning(역 역계획)”이라는 개념으로 설명한다. Inverse Inverse Planning의 방식은 다음과 같다. AI가 청중의 사고방식을 베이지안 추론을 통해 모델링한다. AI는 청중이 특정한 이야기 전개를 어떻게 예상할 것인지 분석하고, 이를 바탕으로 예상치 못한 반전을 설계할 수 있다. 즉, AI가 단순한 이야기 생성기가 아니라, 청중의 반응을 고려하며 이야기를 조정하는 사고 파트너로 기능할 수 있다.

4. 의료에서의 사고 파트너

의료 환경에서는 의사가 방대한 의료 정보를 신속하게 분석하고, 올바른 진단을 내리는 과정이 핵심이다. 하지만 의사는 인지적 부담이 크고, 시간적 제약이 많아 모든 정보를 완벽하게 분석하기 어렵다. AI 사고 파트너는 이러한 문제를 해결할 수 있다.

5. Looking ahead

1. 다자 협력(Non-Dyadic Collaboration): 다수의 인간과 다수의 AI가 협력하는 환경

현재 AI 사고 파트너 연구는 일반적으로 한 명의 인간과 하나의 AI가 협력하는 다이아드(Dyad) 모델을 중심으로 진행되고 있다. 하지만 앞으로는 다수의 인간과 다수의 AI가 협력하는 복잡한 환경, 즉 비다이아드(Non-Dyadic) 환경에서 사고 파트너가 어떻게 작동할지를 연구하는 것이 더욱 중요해질 것이다.

AI 사고 파트너가 여러 역할과 전문성을 가진 인간과 협력해야 하는 환경이 많아지면서, 기존의 단순한 일대일 협력 모델을 넘어서는 방식이 필요하다. 예를 들어, 의료 환경에서는 하나의 AI가 한 명의 의사를 돕는 것이 아니라, 여러 의료진과 환자 사이에서 정보를 조율해야 한다. 마찬가지로 교육 환경에서는 AI가 단일 학습자만 돕는 것이 아니라, 여러 명의 학생과 협력하여 집단 학습을 지원하는 방식이 필요하다.

AI 사고 파트너가 비다이아드 환경에서도 효과적으로 작동하기 위해서는 집단 내 의사결정 과정과 사회적 상호작용을 고려해야 한다. 특히, 다수의 인간과 AI가 협력하는 시스템에서는 각 참여자의 역할과 정보 흐름을 최적화할 필요가 있다. 이를 위해 베이지안 모델링 기법을 활용하여 AI가 집단의 사고 흐름을 파악하고, 의사소통을 조율하며, 협력을 강화할 수 있도록 설계해야 한다.

비다이아드 환경에서 AI 사고 파트너의 가능성을 보여주는 사례 중 하나는 시민 과학(Citizen Science) 프로젝트이다. 예를 들어, Zooniverse 프로젝트는 대규모 은하 분류를 크라우드소싱 방식으로 진행하며, 인간과 AI가 협력하여 작업을 배분하고, 인간과 AI의 성과를 결합하는 방식을 연구하고 있다. 이러한 사례를 통해 AI 사고 파트너가 다수의 인간과 협력하는 방식이 탐색되고 있으며, 앞으로 더 복잡한 협력 환경에서 AI 사고 파트너가 어떻게 발전할지에 대한 가능성을 보여준다.

2. AI 사고 파트너의 평가(Evaluation)

AI 사고 파트너의 성능을 평가하는 것은 기존 AI 시스템보다 훨씬 복잡한 문제다. 단순히 정답을 맞추는지 아닌지를 평가하는 것이 아니라, 인간과의 상호작용 과정 자체를 평가해야 하기 때문이다. 기존 AI 모델의 성능 평가는 일반적으로 정적인(static) 평가 방식을 사용하며, AI가 특정 문제에서 올바른 출력을 생성하는지 확인하는 방식으로 이루어진다. 그러나 사고 파트너는 단순한 정답 제공이 아니라 인간과의 협업 과정이 중요하기 때문에, 기존 평가 방법만으로는 부족하다.

AI 사고 파트너의 성능을 효과적으로 평가하기 위해서는 인터랙티브 평가 방식을 도입해야 한다. 첫 번째 방법으로는 사용자 연구(User Studies)를 통해 AI가 인간과 실제로 상호작용하는 환경에서 그 성능을 평가하는 방식이 있다. 두 번째 방법으로는 게임(Game-Based Evaluation)을 활용하여 AI 사고 파트너가 인간과 반복적으로 상호작용하면서 학습하고 협력하는 능력을 평가하는 방식이 있다. 세 번째 방법으로는 AI 사고 파트너가 단순한 질의응답이 아니라, 프로그래밍, 의학, 창작 등 다양한 영역에서 협력하는 능력을 측정하는 방식이 필요하다.

이러한 평가 방식을 통해 AI 사고 파트너가 단순한 자동화 시스템이 아니라, 인간과 실제로 협력하여 사고하는 능력을 갖추었는지를 확인할 수 있다. 앞으로 AI 사고 파트너의 성능을 정확하게 평가하기 위해서는 다양한 상호작용 요소를 고려한 새로운 평가 방법론이 필요하다.

3. AI 사고 파트너의 위험 요소 및 고려해야 할 문제들

AI 사고 파트너가 반드시 긍정적인 역할만 하는 것은 아니다. 잘못 설계되거나 오용될 경우, 인간의 사고 능력을 저해하거나 사회적 문제를 일으킬 수 있는 여러 가지 위험 요소가 존재한다.

첫 번째 위험 요소는 과도한 의존성(Over-Reliance)과 비판적 사고 저하이다. AI 사고 파트너는 인간의 사고를 강화할 수 있지만, 반대로 사람들이 AI의 판단을 무비판적으로 받아들이는 현상이 발생할 수도 있다. 이 경우 인간의 비판적 사고력이 저하될 위험이 있으며, AI의 오류를 제대로 감지하지 못할 가능성이 높아진다. 반대로, AI 사고 파트너를 충분히 활용하지 못하는 경우도 문제다. 특히, AI 교육과 접근성이 부족한 저소득층은 AI 사고 파트너를 활용할 기회가 제한될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 사고 파트너를 설계할 때, 인지적 강제 기능(Cognitive Forcing Functions)을 포함하여 인간이 AI의 출력을 비판적으로 평가하도록 유도하는 설계가 필요하다.

두 번째 위험 요소는 AI의 인간화(Anthropomorphization)이다. AI 사고 파트너가 인간과 협력하도록 설계되어야 하지만, AI가 인간처럼 행동하는 것처럼 보이면 또 다른 문제가 발생할 수 있다. AI 시스템이 인간과 유사한 방식으로 작동하는 것처럼 보이지만 실제로는 단순한 패턴 매칭을 기반으로 하는 경우, 사용자들은 AI에게 과도한 신뢰를 부여하거나, 반대로 AI의 한계를 과소평가할 위험이 있다. AI가 인간과 동일한 수준의 이해 능력을 가지고 있는 것처럼 보일 경우, 사람들은 AI가 완전한 이해를 가지고 있다고 착각할 수 있다. 따라서 AI 사고 파트너는 인간 중심적으로 설계되어야 하지만, 인간처럼 행동하는 방식으로 설계되어서는 안 된다.

세 번째 위험 요소는 목표 불일치(Misalignment)이다. AI 사고 파트너가 인간의 목표와 정확하게 일치하지 않는 경우, 예상치 못한 부작용이 발생할 수 있다. 예를 들어, AI가 인간의 의도를 잘못 해석하여 잘못된 정보를 제공하거나, 설계된 목적과 달리 조작, 감시, 허위 정보 확산 등의 부작용을 일으킬 가능성이 있다. AI 사고 파트너가 불확실성을 고려한 의사결정을 내릴 수 있도록 베이지안 모델을 활용하는 것이 중요하며, AI 모델이 인간의 사고 방식과 행동을 학습할 때, 조작이나 감시 목적으로 악용되지 않도록 윤리적 가이드라인이 필요하다.

4. 결론 및 미래 방향

AI 사고 파트너는 단순한 자동화 도구를 넘어, 인간과 함께 학습하고 사고할 수 있는 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 다수의 인간과 협력하는 환경을 고려한 연구가 더 필요하며, 평가 방법의 정교화와 윤리적 문제 해결이 필수적이다. 앞으로 AI 사고 파트너가 효과적으로 활용되기 위해서는 다자 협력 모델을 발전시키고, AI 사고 파트너의 평가 방법을 개선하며, 윤리적 설계와 위험 방지 방안을 마련해야 한다.

AI 사고 파트너가 인간과 협력하려면 기술적 발전뿐만 아니라, 윤리적이고 사회적인 고려가 함께 이루어져야 한다. AI가 인간의 사고를 보완하는 역할을 하되, 인간의 창의성과 비판적 사고를 저해하지 않도록 설계하는 것이 중요하다. 이를 위해 AI 사고 파트너가 인간과의 협력을 최적화할 수 있도록 설계되고, 그 과정에서 윤리적 가이드라인이 반드시 적용되어야 한다.

6. Conclusion

AI 사고 파트너를 효과적이고 신뢰할 수 있는 인간-AI 협력 시스템으로 구축하려면, 인간 사고의 복잡성과 다양성을 명확히 인식하고 이를 설계 과정에서 적극적으로 반영해야 한다. 인간의 사고 과정은 예측할 수 없는 요소가 많으며, 단순한 규칙 기반 접근법으로는 이를 온전히 반영하기 어렵다. 따라서 AI 사고 파트너가 인간과 자연스럽게 협력하려면, 인간의 사고 방식과 학습 과정을 고려한 설계가 필수적이다.

이 연구에서는 AI 사고 파트너를 설계하는 과정에서 컴퓨터적 인지과학(Computational Cognitive Science)과 인지 기반 AI(Cognitive AI)의 개념이 중요한 역할을 할 수 있음을 여러 사례 연구를 통해 논의하였다. 프로그래밍, 신체적 지원, 스토리텔링, 의료 등 다양한 영역에서 AI 사고 파트너가 인간과 협력할 수 있는 가능성을 탐색하며, AI가 단순한 도구를 넘어 인간과 함께 사고할 수 있는 존재로 발전할 수 있음을 확인하였다.