19세기 초 독일에서 태어난 말 한 마리가 전 세계 심리학자와 과학자들의 주목을 받았습니다. 바로 클레버 한스(Clever Hans)입니다. 겉보기에는 단순한 동물이었지만, 이 말은 수학 문제를 풀고 시계를 읽으며, 언어를 이해하는 능력을 가졌다고 여겨졌습니다. 그 시대 사람들은 클레버 한스가 정말로 '생각'할 수 있는 동물이라 믿었고, 그 믿음은 곧 현대 인공지능(AI) 연구에까지 영향을 미치게 됩니다.
수학을 푸는 말, 클레버 한스
클레버 한스는 당시 수학 교사이자 아마추어 마술사였던 빌헬름 폰 오스텐(Wilhelm von Osten)이 훈련시킨 말이었습니다. 그의 훈련을 받은 한스는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈은 물론, 분수 계산이나 제곱근 같은 고급 연산도 해냈습니다. 질문을 들은 뒤, 발굽으로 정답의 수만큼 바닥을 탁탁 두드리는 방식으로 답을 표현했습니다. 관중들은 그 모습에 감탄했고, 언론은 한스를 ‘천재 말’이라 불렀죠.
그뿐만 아니라 그는 시계를 보고 시간을 말하거나, 특정 날짜의 요일을 맞히는 등 달력 관련 질문에도 정확히 답했습니다. 또한, 독일어 단어의 철자를 맞히거나, 그림의 작가 이름을 맞히는 등 언어적 능력도 가지고 있다고 알려졌습니다. 그러나 이런 믿음은 1907년, 한 실험을 통해 의외의 방향으로 전환됩니다.
진실을 밝힌 실험: 똑똑한 한스 효과
그러나 클레버 한스의 수학 능력은 실제로 수학적 계산이 아닌, 훈련자의 미세한 신체 언어를 읽는 능력에 기반한 것이었습니다. 1907년 심리학자 오스카 푼그스트(Oskar Pfungst)는 클레버 한스의 능력을 과학적으로 검증하기 위한 실험을 진행했습니다. 그는 한스가 실제로 문제를 '이해'하고 푸는 것이 아니라, 질문자의 무의식적인 몸짓이나 표정 변화 같은 미세한 신체 신호를 읽고 반응한다는 것을 밝혔습니다.
실제로 질문자가 정답을 알고 있을 때 한스의 정답률은 매우 높았지만, 질문자조차 정답을 모를 경우 정확도는 급격히 낮아졌습니다. 이로 인해 밝혀진 개념이 바로 똑똑한 한스 효과(Clever Hans Effect)입니다. 이는 동물 실험이나 심리 실험에서 실험자의 의도하지 않은 신호가 실험 대상의 행동에 영향을 미칠 수 있음을 보여주는 현상으로, 이후 다양한 인지 연구에서 핵심 개념으로 자리 잡게 됩니다.
인공지능(AI)에도 존재하는 똑똑한 한스 효과
놀랍게도 이 효과는 단순히 동물 실험에만 국한되지 않습니다. 오늘날 우리가 사용하는 인공지능 기술, 특히 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 모델에서도 같은 현상이 발생할 수 있습니다. AI가 본질적인 이해 없이, 학습된 데이터의 특정 패턴이나 우연한 상관관계에 의존해 '정답'을 추론할 경우입니다.
예를 들어, 의료 영상 AI가 코로나19 진단을 할 때 폐의 질환 부위를 분석하는 것이 아니라, 단순히 이미지에 붙어 있는 '코로나19'라는 텍스트 주석이나 환자의 병원 정보에 반응하여 진단을 내리는 사례가 실제로 보고된 바 있습니다. 즉, AI가 진짜 문제를 이해한 것이 아니라, 주변의 힌트에 반응한 것이죠. 이는 한스가 문제를 풀었다기보다는 사람의 몸짓에 반응한 것과 유사합니다.
이처럼 AI가 실제로 문제를 해결하는 것이 아니라 외부의 특정 단서에 의존하는 경우, 시스템의 신뢰성과 일반화 가능성은 크게 떨어집니다. 따라서, 이러한 문제를 방지하기 위해 설명 가능한 AI(Explainable AI) 기술이 주목받고 있습니다.
설명 가능한 AI의 중요성
설명 가능한 AI는 AI 모델이 어떤 이유로 특정 결정을 내렸는지를 사람이 이해할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이를 통해 AI의 판단이 합리적이고 투명한지를 검증할 수 있으며, ‘똑똑한 한스 효과’처럼 잘못된 학습이나 결과 도출을 사전에 파악하고 개선할 수 있게 해 줍니다.
이러한 기술은 특히 의료, 금융, 자율주행 같은 고위험 분야에서 필수적입니다. AI가 단순히 높은 정확도를 보이는 것에만 의존해서는 안 되며, 왜 그런 판단을 했는지에 대한 설명력이 수반되어야만 진정한 '지능'이라고 할 수 있습니다.
AI는 인간을 대체할 수 있을까?
클레버 한스는 진정한 의미에서 ‘똑똑한 말’은 아니었을지 몰라도, 인간의 기대가 어떻게 오해를 낳을 수 있는지를 여실히 보여준 존재입니다. AI도 마찬가지입니다. 우리가 AI에게 기대하는 ‘지능’은 단순히 정답을 맞히는 것이 아니라, 그 과정을 이해하고 논리적으로 설명할 수 있어야 합니다.
AI 기술이 더욱 발전하면서, 똑똑한 한스 효과를 넘어서는 투명하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 만들어가는 것이 우리 모두의 과제입니다. 클레버 한스의 이야기는 단순한 해프닝이 아니라, 지금도 여전히 유효한 교훈을 우리에게 전해주고 있습니다.
AI는 인간을 위협할 수 있을까?
현재 많은 사람들이 AI의 발전을 보며 일자리 상실, 판단력 저하, 인간 지능의 무력화 등을 우려합니다. 이미 제조업, 고객센터, 물류 산업 등에서는 자동화 시스템이 기존 인력을 빠르게 대체하고 있으며, 최근에는 콘텐츠 제작이나 코딩처럼 창의성과 분석력이 요구되는 영역까지 AI가 진입하고 있습니다.
이러한 속도라면 ‘AI가 인간을 완전히 대체할 날도 머지않았다’는 전망도 일부에서 제기되고 있습니다. 특히 생성형 AI가 텍스트, 이미지, 음악 등을 만들어내며 인간과 유사한 수준의 결과물을 보여줄 때, 우리는 종종 AI가 ‘생각’하고 ‘창조’한다고 착각하게 됩니다.
그러나 AI는 인간을 대체할 수 없다
반대로, 전문가들 사이에서는 “AI는 결코 인간을 완전히 대체할 수 없다”는 견해도 강하게 존재합니다. AI는 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 확률적인 결과를 예측하는 ‘모델’ 일뿐, 의도, 감정, 윤리, 도덕 같은 인간 고유의 판단 기준을 갖고 있지 않습니다. AI가 생성한 결과는 어디까지나 훈련된 데이터의 조합일 뿐, ‘의미’를 스스로 창조해 내는 능력은 없습니다.
게다가, AI는 환경 변화나 맥락에 매우 취약하며, 인간처럼 직관적으로 상황을 해석하거나 즉흥적으로 사고를 전환하는 데 한계가 있습니다. 이 때문에 의료, 법률, 교육, 예술과 같은 고차원적 판단이 필요한 영역에서는 아직까지 인간의 역할이 절대적입니다.
앞으로 AI가 인간을 대체할 가능성
미래에 AI가 인간을 ‘부분적으로’ 대체할 가능성은 충분히 존재합니다. 반복적이고 규칙 기반의 업무, 대량 데이터 분석, 정보 정리 등에서는 이미 인간보다 효율적으로 작동하고 있으며, 앞으로 더 넓은 영역에서 적용될 수 있습니다. 특히 인공지능이 인간의 의사결정을 보조하고, 복잡한 문제를 해결하는 도구로 활용된다면 인간과 AI의 협업은 더욱 확대될 것입니다.
하지만 ‘완전한 대체’는 여전히 먼 이야기입니다. AI가 인간을 대신하려면 단순한 지식 전달을 넘어, 감정 공감, 윤리 판단, 사회적 책임 같은 복합적인 능력을 갖춰야 합니다. 이러한 특성은 현재 기술로는 구현이 어렵고, 오히려 인간의 본질적 가치를 더욱 부각시키는 요소가 됩니다.
결론
AI의 발전은 분명 우리 사회에 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 일부 직무는 점차 AI 중심으로 재편될 것입니다. 그러나 인간의 고유한 감정, 직관, 창의성, 윤리 의식은 기술이 모방할 수 없는 영역입니다. 앞으로의 핵심은 ‘AI가 인간을 대체할까’가 아니라, ‘AI와 어떻게 함께 일하고 공존할 수 있을까’에 대한 고민이어야 합니다.