user: 기술적 특이점이 뭐야?

gpt: **기술적 특이점**은 인공지능의 발전이 가속화되어 모든 인류의 지성을 합친 것보다 더 뛰어난 초인공지능이 출현하는 시점을 말한다. 즉, 특이점이란 미래학에서 문명의 미래 발전에 가상 지점을 뜻하는 용어로서, 미래에 기술 변화의 속도가 급속히 변함으로써 그 영향이 넓어져 인간의 생활이 되돌릴 수 없도록 변화되는 기점을 뜻한다. 미래연구에 있어서 인류의 기술 개발 역사로부터 추측하여 얻을 수 있는 미래 모델의 정확하고도 신뢰할 수 있는 한계인 「사상의 지평선」을 가리킨다.

대표적인 특이점 주의자인 버너 빈지의 경우 특이점의 도래를 2005년으로 추산하였으나 20세기에 비해 21세기의 기술적 진보가 크게 약화됨으로써 기술적 특이점의 도래에 대한 가상 이론이 재논의 되었다. 인공지능 과학자 겸 미래학자인 레이 커즈와일은 현재의 인공지능 발전 속도를 고려할 때, 서기 2040년 경에 인공지능이 특이점에 도달할 것이며, 특이점 이후 인류는 인공지능에 의해 멸종하거나 혹은 인공지능 나노 로봇의 도움을 받아 영생을 누릴 것으로 예측하였다.

user: 비판에 대해서도 설명해 주세요.

gpt: 특이점이라는 개념에 대해 가장 큰 비판은 일반인이 미국조차 능가한다는 식의 매우 과장된 주장들과 함께 정말로 특이점이라는게 있을 수 있느냐의 문제이다. 현재도 인공지능은 양적인 면에서나 활약하고 있으며 질적 난이도가 어려운 고도의 산업에서는 별로 도움이 안 되는 편이다. 심지어 특이점주의자들이 특이점으로 접어드는 가장 큰 요인이 될 것이라고 주장하는 강한 인공지능은 인식론적 입장에서 비판될 수 있다. 또한 신학자들이 비판하는 '창조자적 입장의 기계'의 문제와 더불어 무어의 법칙을 비롯한 기술 성장 그래프가 더 이상 지금과 같은 성장 속도를 기록하지 못할 것이라는 통계학자들의 예측 또한 이러한 특이점의 개념을 반박한다. 미래학자들의 특이점 예측은 하버드 대학 교수 겸 인지 과학자 스티븐 핀커를 비롯한 많은 학자들의 비판을 맞닥뜨리고 있다. 스티븐 핀커는 다음과 같이 말한다.

## 멜서스주의자들의 비판
토머스 멜서스가 18세기 그의 유명한 저서 「인구론」에서 비판한 바와 같이 멜서스주의자들은 특이점주의자들이 낙관적인 미래 발전을 믿는 것은 착각에 불과하다고 비판한다. 그들은 인구의 증가를 미덕으로 본 18세기 당시의 통념이 19세기 인구의 급증으로 빈곤의 가속화를 이끈 것과 같이 정보 엔트로피는 항상 증가하므로 특이점주의자들이 기대하는 폭발적인 급성장은 이루어질 수 없을 것이라고 설명한다. 다시 말해 특이점주의자들이 설명하는 기술적 특이점으로의 성장을 뒷받침 하기 위한 자원은 과도기에 다다를수록 부족해질 것이고, 결과적으로 사상의 지평선으로 넘어가기 위한 과도기 단계에는 자원의 부족으로 인해 성장이 멈추는 특이점의 역설이 발생할 것이라고 예측한다.

## 종교적 입장에서의 비판
신학자 겸 철학자 윌리엄 뎀스키는 신학적 입장에서 특이점을 비판한다. 그는 그의 책 「지적 설계」에서 인간의 지능과 기계를 동일시하는 태도를 이렇게 반박한다. "인간은 열망을 가지고 있다. 인간은 자유, 영생, 아름다운 전망을 갈망한다. 인간은 신 안에 거하지 않는 한 안식을 취하지 못 한다. 유물론자들이 당면하는 문제는 이런 열망들을 물질로 대체할 수 없다는 점이다." 그는 이러한 주장을 통해 인간의 지능이 기계와 같을 수 없다고 주장한다. 윌리엄 뎀스키와 같은 신학자들은 인간 역량을 설명하는 데는 영적인 무언가가 필요하며, 그것은 객관적 방법으로는 침투할 수 없는 영역이라고 말한다.

신학자들은 종교적인 차원에서 특이점주의자들이 기술적 특이점에서 필수적인 요인이라고 설명하는 지능 폭발에 대해 부정적인 견해를 피력한다. 그들은 기계가 새로운 기계를 창조한다는 창발성을 부정할 뿐만 아니라 인간이나 과학이 창조와 관련된 신적 영역을 침범할 수 없다고 주장함으로써 트랜스휴머니즘, 인공생명을 비롯한 인공 창조물을 비판한다.

## 기술 실패율에서의 비판
제이론 라니어, 토머스 레이 등은 공통적으로 기술의 실패율이 높다고 지적하며 그것이 기하급수적 성장에 장애가 되리라 주장한다. 컴퓨터가 나날이 복잡해지면서 생각지도 못 할 사고를 일으킬 실패의 가능성을 말한다.

## 강한 인공지능을 통한 특이점 비판
특이점주의자들이 가장 크게 지지하는 특이점 도래의 방식인 인공지능은 크게 인식론적 입장에서 기존부터 반박되어 왔다. 존 설과 휴버트 드라이퓌스는 인간의 두뇌와 기계의 두뇌는 본질적으로 다르며 이 두가지가 등치로 판단될 수 없다고 주장한다. 강한 인공지능에 대한 문제는 수많은 철학적 논쟁과 더불어 과연 인간의 지능이 계산기와 동일한 과정을 거치는지에 대한 의문점을 낳았다.

### 존 설의 중국어 방 논변
중국어 방은 존 설이 튜링 테스트로 기계의 인공지능 여부를 판정할 수 없다고 논증하기 위해 고안한 사고실험이다. 존 설의 논문에 따르면 인공지능을 지배해 온 사상, 예를 들어 강한 인공지능의 기본사상인 '인간의 마음과 두뇌와의 관계가 컴퓨터의 프로그램과 하드웨어와의 관계와 같다'는 생각은 근본적으로 오류가 있다는 것이다. 중국어 방 논변은 바로 그 주장이 거짓임을 논박하기 위해 가상으로 가정된 상황이다. 1980년대 이후로 인공지능의 본성과 그 범위나 한계의 문제를 논의할 때마다 이 논변은 자주 언급되었는데 그 내용은 다음과 같다.

존 설의 중국어 방 논변은 50년대 이래로 인공지능 분야에서 지능을 판가름하는 기준으로서 널리 채용해 온 튜링 테스트에 대한 반증 논변으로 간주되어 왔다. 지능이 무엇이냐고 하는 추상적인 논의는 끝없이 반복되기 때문에 지능의 실제적 기준을 제시하기 위해 어떤 시스템이 지능을 가졌는지의 여부를 검사할 수 있는 가설을 고안해 냈던 것이다. 튜링 테스트는 지능을 행위에 의해 규정하려는 행동주의를 기본사상으로 하고 있으며 이에 의거하여 생각하는 컴퓨터의 출현이 가능하다는 이른 바 강한 인공지능을 지지한다. 이에 반해 존 설의 중국어 방 논변에 의하면 디지털 컴퓨터는 형식적이고 구문론적이기 때문에 기술이 아무리 발전해도 심리적 과정이라는 의미론적 내용을 지닌 지능의 일을 해낼 수 없다는 것이다. 중국어 방 사람이 제 아무리 중국어로 해답을 잘 해낸다고 하더라도 규정을 다루는 절차만 익힌 그가 중국어를 이해하고 있다고는 할 수 없기 때문이다.

즉 존 설이 중국어 방 사고실험을 통해서 보이고자 하는 것은 이와 같이 요약된다.

이 주장은 디지털 컴퓨터 프로그램이 아무리 발달한다고 해도 그것은 형식적이고 구문론적이므로 의미론을 포함하는 인간의 마음과 같이 될 수 없음을 함축한다. 따라서 강한 인공지능은 잘못된 것임을 말한다.

### 드라이퓌스의 인공지능 비판
휴버트 드라이퓌스는 인공지능을 포함한 인지과학의 주제와 관련하여 연구하고 있는 대표적인 인공지능 비판 철학자이다. 특히 그의 ''''은 인공지능 분야에서 많은 논쟁을 불러 일으켰는데, 여기서 그는 후설의 현상학과 이를 계승한 하이데거의 실존주의적 현상학의 논의에 기반한 비판적 시각을 토대로 인공지능의 기본적인 전제들과 전문가 시스템에 대한 비판을 수행한다. 또한 인공지능을 퇴행성 연구 프로그램이라고 전폭적으로 부정하는 태도를 취했으며, 결국 컴퓨터가 궁극적으로 인간처럼 생각할 수 없으리라 주장하고 인공지능 연구는 완전한 성공을 거둘 수 없으리라 예측한다.

인공지능이 인간의 기호 조작의 형식을 모방하는 컴퓨터 프로그램을 제시함으로써 시작되었으나, 휴버트 드라이퓌스는 이 초기 연구를 중요하지 않은 것으로 평가한다. 1970년대에 이르러 소규모 세계에 관한 연구들이 어느 정도 성공하자 이 분야의 박사학위논문, 잡지, 심포지엄, 단행본 등이 급증했고 마빈 민스키와 같은 학자들은 인공지능을 창조하는 문제가 한 세대 안에 해결될 것으로 낙천적인 예측을 했다. 그러나, 그는 '어린아이의 이야기 이해 프로그램', '상식적 지식의 정식화', '인간이해에 있어서 이미지와 프로토타이프' 등의 문제에서 예상했던 것보다 훨씬 더 큰 난관에 봉착했다고 평가한다.

휴버트 드라이퓌스는 인간의 행위는 인공지능 연구자들이 말하는 것처럼 형식화될 수 없으며 행위는 그것이 속한 맥락 안에서만 의미를 가지며, 따라서 일상에서의 행위를 맥락으로부터 떼어내어 객관화, 형식화시킨다는 것은 불가능하다고 말한다. 이러한 현상학적 시각에 기반하여 그는 인공지능이 왜 궁극적으로 불가능한지의 이유를 구체적으로 제시한다. 그 이유는 다음과 같다.

즉, 우리가 숙련적 행위를 규칙으로 묘사할 수 있다고 할지라도 실제로 우리가 숙련적 행위를 할 때에는 규칙을 사용하지 않는다는 것을 의미한다.

인간은 자신의 목적과 관심을 통해 이미 구조화된 세계에서 살고 있으므로 무엇을 선택하고 무시해야 하는지를 이미 알고 있다는 것을 의미한다. 인간이 적절하게 행위할 수 있는 이유는 바로 이처럼 상황에 처해있기 때문이다. 하지만 기계는 인간과 같이 상황에 처해져 있는 존재가 아니다. 그는 바로 이러한 이유로 컴퓨터는 무엇이 적절한지에 대해 판단을 내릴 수 없다고 지적하고, 따라서 인간의 지적 활동을 모의할 수 없다고 주장한다.

그는 인간의 욕구가 기계의 목적과 달리 끊임없이 변화한다는 점을 강조한다. 변화하는 인간의 욕구는 기계의 목적처럼 사전에 목록으로 저장할 수 없다고 말하며 결국 컴퓨터가 인간처럼 사고할 수 없는 이유는 바로 컴퓨터가 끊임없이 변화하는 인간의 욕구를 고정된 사실과 규칙으로 표현할 수 없다는 데 있다고 주장한다. 결국, 그는 인공지능 연구가 아무리 발전한다고 할지라도 인간의 세계 이해를 컴퓨터는 결코 모의할 수 없다고 주장한다.

휴버트 드라이퓌스는 표현불가능한 배경규범이나 지식을 논거로 하여, 컴퓨터가 인간과 같은 지적 행동을 할 수 없다는 근거를 제시할 뿐 아니라, 이를 다시금 입증하기 위해 인간의 기술습득의 5단계를 제시한다. 이 논거는 소크라테스 이래로 오늘날 전문가 시스템의 사상에 이르기까지 2000여 년 동안 서구 철학을 지배해온 인식 근거에 대한 도전이기도 하다. 그는 "컴퓨터는 전문가의 일을 결코 할 수 없다"는 견해를 밝히기 위해 를 구분하고 각 단계의 특성을 상세히 지적한다.

그는 컴퓨터가 기계론적으로 가지는 지적 기능은 인간 기능 획득의 초기 단계에서는 인간의 지적 기능보다 우수할 수도 있지만 5단계 이후는 결코 도달할 수 없다고 말하고 있다. 인간과 컴퓨터의 이러한 기능 차이는 어디에서 유래하는가? 그것을 그는 메를로 퐁티를 따라 신체라고 주장한다. 즉 인간을 지식 기계와 구분 짓는 것은 이성적 판단을 내릴 수 있는 인간의 정신이 아니라, 상황적이고 물질적 신체이며 신체화된 존재만이 교육에서 몰입을 가속화시키고, 강의실 분위기를 공유할 수 있으며 필요한 견습을 가능하게 한다. 그러나 현실에서 수반되는 견습과 모방의 필요성, 몰입, 현존이 없다면, 우리는 기능을 획득할 수 없다고 말한다.

휴버트 드라이퓌스는 를 통해 '전문가의 전문성이 반드시 추론을 포함한다'는 전통적인 생각이 잘못되었다고 지적한다. 이 논지는 현대 인공지능에서 전문가 시스템의 지식 공학을 설계하는 자들이 그런 편견에 사로잡혀 있다는 말이다. 누구든지 자기의 기술을 충분히 설명할 수 있다고 생각하는 사람은 전문가적인 이해를 하지 못한 것이므로, 이런 의미에서 전문가와 같은 전문가 시스템의 설계는 불가능하며, 즉 이는 전문가 시스템을 구성하려는 인공지능이 성공할 수 없다는 휴버트 드라이퓌스의 주장이다.