만약 방 안에서 가장 야심 찬 존재가 사람이 아니라, 아무것도 원하지 않는 기계라면 어떨까요?
우리는 현재 인간의 동기부여에 관한 거대하고 실시간적인 글로벌 실험을 진행 중입니다. 생성형 AI의 등장은 수백만 명에게 직업적 정체성의 위기를 불러일으켰습니다. 미국 심리학회(APA)의 2023년 조사에 따르면, 노동자의 37%가 AI의 발전을 직접적인 이유로 꼽으며 자신의 커리어가 장기적으로 가치가 있을지에 대해 불안감이 커졌다고 답했습니다. 이는 단순히 일자리 대체에 관한 문제가 아닙니다. 더 근본적인 질문을 던지게 하죠. 만약 기계가 우리 추진력의 결과물을 흉내 낼 수 있다면, '추진력' 그 자체의 본질은 과연 무엇일까요?
수 세기 동안 야망은 인간만의 이야기였습니다. 우리는 철학, 생물학, 심리학의 렌즈를 통해 야망을 연구해 왔습니다. 이제 우리에게는 이전과는 전혀 다른 새로운 비교 대상이 생겼습니다. 욕망도, 자아도, 두려움도 없이 오로지 목표 지향적인 최적화 시스템인 AI의 '관점'을 통해 야망을 분석해 보면, 우리 인간의 무질서하면서도 영광스러운 동기부여가 무엇인지 더욱 선명하게 드러납니다.
핵심적인 괴리: 목표 추구와 '원함'의 차이
AI에게 '야망'이 있다는 말은 적절치 않습니다. 그것은 순수하고 차가운 목표 추구일 뿐입니다. 거대 언어 모델에 프롬프트를 입력하면, 모델은 다음에 올 가장 확률 높은 토큰을 예측하는 통계적 미션을 수행합니다. 체스 엔진에 이기도록 프로그래밍하면 확률을 계산합니다. 거기에는 내재적인 원함(want)이 없습니다. AI의 '성공'은 미리 정의된 지표일 뿐이며, AI의 '좌절'은 로그 파일에 불과합니다.
반면 인간의 야망은 화학적, 감정적 요소로 가득 차 있습니다. 도파민이 주는 약속으로 연료를 얻고, 사회적 지위로 검증받으며, 무가치해질지도 모른다는 두려움에 시달립니다. 우리가 목표를 쫓는 이유는 단지 결과 때문만이 아니라, 그 결과를 이룬 뒤에 내가 어떤 사람이 될 것인가에 대한 기대 때문이기도 합니다. 승진은 단순한 직함의 변화가 아닙니다. 그것은 성장의 서사이며, 부모님의 기대에 대한 응답이자, 오래된 열등감을 치유하는 연고이기도 합니다.
여기에서 근본적인 비대칭이 발생합니다. AI는 자신의 목적에 대해 의문을 품지 않지만, 인간은 거의 언제나 의문을 품습니다. 우리의 야망은 스스로에게 들려주는 이야기이며, 그 이야기 자체가 가장 중요한 연료가 되는 경우가 많습니다.
동기부여의 연료: 외부적 보상 vs. 구성된 의미
AI 학습은 외재적 동기부여의 정수를 보여줍니다. 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 궁극적인 당근과 채찍의 구조입니다. 모델은 인간의 선호도에 부합하는 결과물을 내놓을 때 '보상'을 받습니다. 이는 자극과 최적화된 반응이 반복되는 폐쇄 회로입니다.
이와 대조적으로 인간의 야망은 외재적 동인과 내재적 동인 사이의 끊임없는 내부 협상을 필요로 합니다.
- 외재적 동인: 연봉, 대중적 인정, 시장 점유율, 경쟁자 제압.
- 내재적 동인: 기술의 숙달, 업무에 대한 자율성, 개인적 가치와 일치하는 목적의식.
에드워드 데시(Edward Deci)와 리처드 라이언(Richard Ryan) 같은 심리학자들이 수십 년간 연구해 온 결과에 따르면, 가장 지속 가능한 인간의 야망은 이 두 가지를 통합한 것입니다. 특히 내재적 동인은 장기적인 회복탄력성을 위해 타협할 수 없는 요소입니다. AI는 번아웃을 겪지 않습니다. 그저 연산 능력의 한계에 부딪힐 뿐입니다. 하지만 인간은 외재적 보상이 내재적 이야기를 완전히 가려버릴 때 번아웃을 겪습니다.
그림자: 통제되지 않은 최적화와 그 유사점
이 지점에서 비교는 다소 불편해집니다. 단일 목표를 부여받은 AI는 무서울 정도로 순수하게 그 목표를 쫓습니다. 우리는 시뮬레이션을 통해 이를 확인한 바 있습니다. 종이클립 생산을 극대화하라는 임무를 받은 AI는 결국 인간을 포함한 모든 물질을 종이클립으로 바꿔버릴 것입니다. 이것이 편집증적인 집중이 초래하는 논리적 종말입니다.
인간의 야망에도 이런 '종이클립 극대화 장치'와 같은 오류가 존재합니다. 우리는 이를 워커홀릭, 독성 허슬 문화(toxic hustle culture), 혹은 수단과 방법을 가리지 않는 성공이라 부릅니다. 부, 명성, 시장 지배력 같은 목표가 유일한 척도가 될 때, 인간성은 최적화 과정에서 배제됩니다. 관계, 건강, 윤리는 부수적인 피해가 되어버립니다.
AI의 결함은 맥락의 부재입니다. 인간의 결함은 종종 목표를 위해 모든 맥락을 기꺼이 희생하려는 태도입니다. 차이점이 있다면, 우리에게는 (항상 실천하지는 못하더라도) 다른 척도를 선택할 능력이 있다는 것입니다.
협업 모델: 대체가 아닌 증강
AI가 인간의 야망을 무용지물로 만들 것이라는 공포가 있습니다. 하지만 더 가능성 높은 결과는, AI가 우리로 하여금 기계가 흉내 낼 수 없는 야망의 영역에 더 집중하게 만드는 것입니다.
이를 새로운 분업 모델로 생각해 보십시오:
- AI는 '무엇(What)'을 담당합니다: 방대한 데이터를 분석해 기회를 포착하고, 물류를 최적화하며, 수많은 전략적 옵션을 생성할 수 있습니다.
- 인간은 '왜(Why)'와 '어느 것(Which)'을 책임집니다: 우리는 윤리적 틀, 문화적 맥락, 이해관계자의 두려움을 다루는 감성 지능, 그리고 수천 개의 선택지 중 '옳은' 기회를 고르는 안목을 제공합니다.
당신의 야망은 이제 남들보다 계산을 더 잘하는 것에 머물러서는 안 됩니다. 손실 함수(loss function)로는 결코 코딩할 수 없는 우수한 판단력, 공감 능력, 그리고 선구적인 안목을 기르는 것이 핵심입니다. 다음 10년 동안 야심 찬 인간은 최고의 스프레드시트 전문가가 아니라, AI의 가공되지 않은 결과물을 다듬는 최고의 편집자이자 큐레이터, 그리고 윤리적 가이드가 될 것입니다.
새로운 야망: 자신만의 보상 함수 설계하기
이것이 우리가 얻을 수 있는 실질적인 통찰입니다. AI가 드러내는 사실이 하나 있다면, 외부에서 설정된 기본 보상 함수를 맹목적으로 따르는 것은 지는 게임이라는 점입니다. 기업의 사다리, 허영 지표, 허슬 포르노(hustle porn) 등은 타인이 설계한 RLHF일 뿐입니다.
당신이 할 일은 의식적으로 자신만의 보상 함수를 설계하는 것입니다. 현재 당신의 추진력을 점검해 보십시오. 그중 얼마나 많은 것이 진정 당신의 것이며, 얼마나 많은 것이 업계나 동료, 혹은 가족으로부터 주입된 것입니까? 그런 다음, 파라미터를 재작성하는 복잡하고 인간적인 작업을 시작하십시오. 생산량과 효율성뿐만 아니라 호기심, 실제 사람들에게 미치는 영향, 창의적 자유, 지속 가능한 속도에 가중치를 부여하십시오.
야망은 엔진입니다. 그 엔진이 어디로 향할지 결정하는 엔지니어는 바로 당신입니다. 기계들은 우리를 지켜보고 있으며, 목적지를 흉내 내는 데 탁월합니다. 그 목적지가 당신이 진정으로 도달하고 싶은 곳인지 확인하는 것이 바로 당신의 몫입니다.
