레오 톨스토이의 『전쟁과 평화』 를 읽기로 마음먹기 전 , 많은
사람들이 이 소설을 역사상 가장 위대한 소설로 꼽는다는 이야기를 들었습니다.
무엇이 이 소설을 그토록 위대하게 만드는 걸까요? 저는 궁금했습니다.
어떤 이들은 탁월한 스토리텔링과 생생한 등장인물들을 칭찬했고, 또 어떤 이들은 황제와 장군부터 귀족과 농민에 이르기까지 당대 사회를 날카롭고 웅장하게 묘사한 점을 높이 평가했습니다.
두 달 동안 소설에 몰두한 후, 제게 가장 큰 감명을 준 것은 다른 것이었습니다.
바로 톨스토이가 인간의 삶에 대해 깊이 성찰했다는 점입니다.
주인공 중 한 명인 피에르 베주코프는 프랑스에서 최고의 교육을 받았고 아버지로부터 막대한 재산을 상속받았습니다.
그럼에도 불구하고 그는 삶의 목적을 찾기 위해 고군분투했습니다.
그는 온갖 곳을 헤매고 할 수 있는 모든 것을 시도했습니다.
그러던 중 뜻밖에도 한 병사 포로에게서 해답을 발견하게 됩니다.
바로 매 순간을 온전히 받아들이며 살아가는 것이었습니다.
또 다른 주인공인 안드레이 볼콘스키 공작은 깊은 철학적 사고를 지닌 재능 있는 지식인이었습니다.
그러나 그는 주변의 모든 것이 허영과 자만, 그리고 궁극적으로는 무의미하다는 것을 깨닫고 깊은 우울증에 빠지게 됩니다.
그러던 중 그는 삶에 대한 강렬한 열정으로 그를 사로잡은 나타샤 로스토바를 만나게 됩니다.
그녀는 마치 밝은 햇살처럼 안드레이의 차가운 지적 마음에 따뜻함을 불어넣어 주었고, 그에게 삶의 기쁨과 희망을
선사했습니다.
톨스토이가 소설에서 보여준 것은 사회적 지위나 지능으로는 결코 대체할 수 없는 인간 존재의 핵심입니다.
이러한 관점은 하이데거의 ' 존재 ( Dasein )' 개념과 정확히 일맥상통하는데, 하이데거는 이전의 모든 철학이 이 개념을 완전히 간과했다고 믿었습니다.
(하이데거를 처음 접하는 분이라면 제 이전 글들을 읽어보시면 간략한 소개를 얻으실 수 있을 것입니다.)
하이데거 철학에 대한 탁월한 해설로 널리 알려진 휴버트 드레퓌스 교수가 한 인터뷰 에서 언급했듯이 :
하이데거의 생각은 우리가 항상 그 안에, 즉 의미, 우주, 세계, 존재하는 모든 것들 안에 이미 존재한다는 것이라고 생각합니다.
그리고 우리가 그것들을 다룰 수 있는 것은 오직 그 안에서만 가능하며, 그것이 바로 도약입니다.
해답을 얻는 대신, 입장을 바꾸는 것이죠.
우리는 모두 태어날 때부터 세상과 얽혀 있으며, 세상을 외부인의 시각으로 바라볼 수 없습니다.
생동감 넘치는 삶을 살아가는 바로 그 행위 자체가 탐구심을 키우고 길러줍니다.
피에르와 안드레이는 이러한 사실을 삶의 경험을 통해 직접 깨달아야 했습니다.
합리성과 이성을 인간 지성의 정점으로 여기는 사회와 문화 속에서 우리는 본질적으로 육체를 가진 생물학적 존재라는 사실을 간과하기 쉽습니다.
인공지능이 우리의 합리적 사고 과정을 뛰어넘고 심지어 대체할 수도 있는 지금, 이러한 간극은 더욱 심각한 문제로 대두되고 있습니다.
우리는 스스로에게 질문해야 합니다.
과연 우리는 우리 자신을 제대로 알고 있을까요? 인간 사회가 주로 외부 지향적인 방향으로 발전해 나가는 동안,
우리는 내면을 들여다보는 데 충분한 시간을 할애했을까요?
이 글에서는 우리 자신을 세 가지 관점에서 이해하는 데 초점을 맞추겠습니다.
첫째, 컴퓨터 관련 비유가 뇌에 대한 우리의 이해를 어떻게 형성해 왔는지, 혹은 어떻게 오해하게 만들었는지 살펴봅니다.
둘째, 예술은 인간 삶의 중심에 있음에도 불구하고 왜 정의하기가 그토록 어려운지 알아봅니다.
마지막으로, 감정은 인간 인지에서 어떤 역할을 하며, 우리는 오랫동안 감정을 너무 간과해 온 것은 아닌지 생각해 봅니다.
궁극적으로 이러한 탐구는 우리로 하여금 더 큰 질문, 즉 무엇이 우리를 인간답게 만드는가에 대해 생각해 보도록 도와줄 것입니다.
어쩌면 우리는 그 질문에 대한 답을 결코 찾을 수 없을지도 모릅니다.
하지만 적어도 여러 아이디어를 연결하고 한 걸음씩 내딛음으로써 그 답에 더 가까워질 수는 있을 것입니다.
뇌는 컴퓨터가 아닙니다.
19세기 과학자들은 주로 뇌의 해부학적 구조를 연구했습니다.
대표적인 예로는 각각 언어 생성과 이해와 관련된 브로카 영역과 베르니케 영역의 발견이 있습니다.
같은 시기에 윌리엄 제임스는 철학에서 파생된 심리학이라는 학문을 개척하여 행동을 통해 뇌를 전체적으로 연구했습니다.
1940년대와 1950년대에 제2차 세계대전은 레이더, 통신 시스템, 암호학, 그리고 초기 컴퓨터에 대한 연구를 가속화했습니다.
존 폰 노이만을 비롯한 연구자들은 이러한 기술들이 뇌와 어떤 관련이 있는지에 대해 의문을 제기하기 시작했습니다.
특히 클로드 섀넌의 정보 이론 개발은 생물학적 뇌를 정보 처리 기계로 보는 관점에 큰 영향을 미쳤습니다.
얼마 지나지 않아 컴퓨터가 산업계에서 더욱 지배적인 위치를 차지하게 되면서, 컴퓨터는 인간의 인지 능력을 나타내는 더욱 강력한 비유가 되었습니다.
컴퓨터는 입력을 받아 정보를 변환하고, 내부적인 표상을 형성한 후 출력을 생성합니다.
그렇다면 인간의 뇌도 특히 사고 과정에서 이와 동일한 과정을 거치지 않을까요?
그 후 과학자들은 마음의 계산 이론을 발전시키기 시작했는데, 이 이론에서는 정신 과정이 기호 계산으로, 뇌는 하드웨어로, 마음은 규칙과 알고리즘을 통해 구현되는 소프트웨어로 모델링되었습니다.
동시에 인지 신경과학이 정립되어 기억, 추론, 언어, 문제 해결 등 감정과 무관한 모든 인지 기능이 계산 이론을 통해 수학적으로 모델링될 수 있다고 여겨지게 되었습니다.
1990년대 이후 인공 신경망의 등장은 신경과학에 새로운 길을 열어주었습니다.
생물학적 뇌에서 영감을 얻은 인공지능의 놀라운 성공은 뇌 또한 패턴 인식, 병렬 처리, 분산 표현 등에서 유사한 학습 알고리즘과 기능을 공유하는 고도로 분산된 신경망일 가능성이 높다는 것을 시사합니다.
그러한 비유는 인지 기능의 기저 메커니즘을 연구하는 과학자와 연구자들에게 유용했지만, 동시에 우리의 사고를 제한하고 뇌와 슈퍼컴퓨터 사이의 근본적인 차이점을 모호하게 만들 수 있는 틀이 되기도 했습니다.
가장 먼저,
컴퓨터는 엔지니어가 설계한 기계입니다.
하지만 뇌는 설계되는 것이 아닙니다.
뉴런은 태어날 때부터 스스로 조직화되어 평생에 걸쳐 유기적으로 발달합니다.
컴퓨터는 인간이 조작하도록 설계되었습니다.
소프트웨어는 구현되어야 하며, 그 출력은 터미널이나 인터페이스를 통해 인간이 확인하고 해석합니다.
이와 대조적으로 뇌는 신체와 조화를 이루며 자율적으로 작동하는 생물학적 생태계로, 주변 환경과의 지속적인 상호작용 없이는 생존할 수 없습니다.
뇌의 중심에는 내부 표상을 먼저 보고 모든 것을 제어하는 명령을 내리는 '호문쿨루스' 같은 것은 없습니다.
시각을 예로 들자면, 우리는 망막이 카메라처럼 주변 환경의 모든 세부 사항을 포착하여 외부 세계의 이미지를 나타내는 컴퓨터와 같은 내부 표상이 마음속에 있다고 생각하는 경향이 있습니다.
1950년대와 1960년대에 러시아의 심리학자이자 생리학자인 알프레드 L. 야르부스는 사람이 사물을 볼 때 눈의 움직임을 추적하는 정교한 장치를 고안했습니다.
그는 이후 자신의 저서 『눈의 움직임과 시각』 에 보고된 바와 같이 일련의 독창적인 실험을 수행했습니다.
가장 잘 알려진 실험은 일리야 레핀의
그림 '뜻밖의 방문객 '(아래 그림 참조) 을 감상하는 동안 관람객의 시선 경로를
조사한 것입니다 .
실험 과정에서 야르부스는 시청자들에게 등장인물의 나이, 옷차림, 상대적 위치 등을 알려주는 등 매번 다른 지시를 내린 후 시선 움직임을 기록했습니다.
그는 시청자들의 시선이 지시에 따라 각기 다른 경로를 따라 그림 전체를 빠르게 이동하는 것을 관찰했습니다.
연구 결과는 시각적 지각이 특정한 안구 운동에 의해 주도되는 능동적인 과정이며, 관찰자의 의도와 주의에 따라 선택적인 정보를 포착한다는 것을 보여줍니다.
이는 뇌가 그림의 완전한 이미지를 형성할 필요가 없다는 것을 의미하며, 관찰자는 자신이 집중하기로 선택한 부분만 보게 된다는 것을 시사합니다.
미국의 심리학자 제임스 J. 깁슨은 1979년에 출간된 그의 저서 『시각 지각에 대한 생태학적 접근』 에서 이러한 개념을 더욱 확립했습니다 . 그는 지각이 감각 입력으로부터 구축되는 내적 표상이라는 생각을 거부하고, 대신
유기체가 움직임과 지속적인 상호작용을 통해 환경으로부터 의미 있는 정보를 직접 지각한다고 주장했습니다.
더 나아가 그는 지각에서 환경의 능동적인 역할을 강조합니다.
깁슨의 틀에서 핵심 개념은 "어포던스(affordances)"인데, 이는 환경이 유기체에게 제공하는 행동 가능한 가능성을 의미합니다.
예를 들어, 지면은 걷기를 "허용"하고 문손잡이는 잡기를 "허용"합니다.
어포던스는 관계적입니다.
객관적인 속성은 관찰자의 능력에 따라 달라집니다.
또한, 어포던스는 추론이 아닌 직접적인 지각을
통해 얻어집니다.
1991년 프란시스코 바렐라, 에반 톰슨, 엘리너 로쉬는 저서 『몸으로 구현된 마음(The Embodied Mind) 』에서 "활동주의(enactivism)"라는 용어를 소개하며 , 이를 "지각의 주체가 상황의 요구에 맞춰 자신의
행동을 창의적으로 조율하는 방식"이라고 정의했다.
또한 그들은 인지란 세계를 단순히 재현하는 것이 아니라 감각운동적 상호작용에 기반한 세계를 "실행"하는 것이라고 주장한다.
이와 마찬가지로 영국의 신경과학자 J. 케빈 오레건과 미국의 철학자 아발 노에는 이 논문 에서 다음과 같이 주장합니다 .
"보는 것은 행동의 한 방식이다.
" 그것은 환경을 탐색하는 특정한 방식이다.
내적 표상에서의 활동이 보는 경험을 만들어내는 것은 아니다.
외부 세계 자체가 외부 표상 역할을 한다.
보는 경험은 유기체가 감각운동적 우연성의 지배 법칙이라고 부르는 것을 숙달할 때 발생한다.
이러한 모든 관점은 인간의 지각과 인지가 놀라울 정도로 자원 효율적인 이유를 설명합니다.
주변 환경이 이미 완전한 표상과 진정한 세계 모델을 제공하기 때문에 인간은 점진적이고 선택적으로 탐색하고 상호 작용하기만 하면 됩니다.
반대로, 현재의 AI 모델은 심층 신경망의 은닉층에서 완전한 표현을 구현하기 위해 상당한 자원과 긴 훈련 기간을 필요로 합니다.
하지만 일단 배포된 모델은 고정되어 더 이상 새로운 훈련 데이터를 통합할 수 없습니다.
다시 말해, 컴퓨터 비유는 정보를 수동적으로 받아들이는 것을 시사합니다.
이와 대조적으로 인간은 의도적이고 주의 깊은 행동을 통해 정보를 능동적으로 습득합니다.
이러한 진화적 특성 덕분에 우리는 관심 없는 대부분의 정보를 무시하고 관련 있는 정보에만 집중함으로써 매우 효율적으로 작동할 수 있습니다.
이것이 바로 주의력이 중요한 이유입니다.
한편, 의도는 우리에게 목적의식을 부여합니다.
놀랍게도, 이 모든 이론들은 하이데거의 '세계 안에 존재함' 개념과 일맥상통합니다 . 휴버트 드레이퍼스 교수가 같은 인터뷰에서 언급했듯이 말입니다.
“만약 제가 일어나서 저기로 걸어가는 것처럼 무언가가 바뀐다면, 컴퓨터 속 상황에 대한 제 표상은 얼마나 바뀌어야 할까요? 제 그림자도 저와 함께 가야 하고, 제 발도 저와 함께 가야 하죠. 하지만 저기 있는 대부분의 것들은 전혀 바뀌지 않습니다.
하지만 그들은 이 문제를 해결할 수 없었습니다.
이 문제를 해결할 수 있는 유일한 방법은 하이데거가 보았듯이, 세계를 이해하는 가장 좋은 모델은 바로 세계 그 자체라는 것을 깨닫는 것이었습니다.
우리는 세계 안에 있어야 합니다… 그래서 우리는 세계 안에 존재하는 방식 덕분에 마음에 아무것도 저장할 필요가 없다는 것을 배우게 됩니다.
예술은 삶을 표현한다
플라톤 이후로 예술, 미학, 아름다움의 정의는 오늘날까지 끊임없이 고찰되고 이론화되고 논쟁되어 왔습니다.
우리는 여전히 무엇이 정확히 예술인지에 대해 혼란스러워합니다.
하지만 예술이 인간 사회에 필수적인 활동이며, 인간은 영혼을 위로하기 위해 예술을, 삶을 풍요롭게 하기 위해 아름다움을 필요로 한다는 점에는 누구도 이의를 제기하지 않을 것입니다.
워즈워스는 『서정시집』 서문에서 낭만주의 운동의 기초가 되는
주장 중 하나를 제시했습니다.
"모든 훌륭한 시는 강렬한 감정의 자발적인 분출이다.
" 시인은 시가 감정에서 비롯되어 내면의 경험을 전달하는 동시에, 자신의 기억, 성찰, 그리고 언어적 관행이 그 감정을 예술로 승화시킨다는 점을 강조합니다.
마찬가지로 레오 톨스토이는 그의 저서 " 예술이란 무엇인가? "에서 예술의 본질은 예술가의 진정한 감정을 관객에게 전달하는 데 있다고 주장하며, 따라서 예술은 인간 간의 공통된 이해를 가능하게 한다고 말합니다.
우리의 감정은 각자에게 지극히 사적인 것입니다.
예술 작품은 어떤 식으로든 우리의 감정과 연결되어야 합니다.
그렇다면 어떻게 연결될 수 있을까요? 분석철학자 넬슨 굿맨은 개인이 창조한 예술적 상징이 어떻게 관객에게 의미를 갖게 되는지 밝히기 위해 예술 작품 자체를 분석하고자 시도했습니다.
1968년에 처음 출간된 그의 저서 『예술의 언어 』에서 그는 다양한 구문적 제약(즉, 기호는 서로 구별되어야 하고 다른 기호와 관련이 없어야 함)과 의미론적 기준(예: 기호의 의미는 모호하지 않고 다른 의미와 중복되지 않아야
함)을 충족하는 기호 체계라는 개념으로 출발합니다.
굿맨은 시, 희곡, 문학, 음악, 회화, 조각, 건축 등 다양한 예술 형식에는 각기 다른 상징 체계가 내재되어 있음을 지적합니다.
표기법은 이상적인 상징 체계이지만, 모든 예술적 표현은 정도의 차이는 있지만 이상적인 체계에서 벗어난다는 것입니다.
예를 들어, 악보는 일반적으로 의미론적 기준과 구문론적 기준을 모두 충족합니다.
반면 일상 언어는 모호성, 중복성, 단어 의미의 중첩으로 인해 의미적 명확성이 저해되므로 구문론적 요건만 충족합니다.
또한 회화와 조각은 개념성을 판단하는 이러한 기준 중 어느 것에도 부합하지 않습니다.
형태, 색상, 붓놀림, 질감, 심지어 사용된 재료와 같은 회화의 상징들은 다양한 수준에서 여러 가지 의미를 전달할 수 있습니다.
비트겐슈타인의 언어 의미가 사용 방식에 의해 결정된다는 이론과 유사하게, 굿맨은 이러한 상징적 표현들을 해석하고 이해하기 위해서는 인간의 인지 능력이 필요하다고 주장합니다.
더 나아가 그는 상징적 표현들이 인간이 개념, 도식, 범주로 이루어진 내적 정신 구조를 구축하는 데 도움을 주며, 이러한 구조들은 예술 활동, 관습, 문화적 영향 등을 통해 발전하고 재구성된다고 강조합니다.
하지만 이러한 상징 체계는 수학 방정식이나 컴퓨터 프로그램과 같은 비예술적 상징 체계와 얼마나 다를까요? 전자는 감정을 표현하고 느낌을 불러일으킬 수 있는 반면, 후자는 그렇지 못한 이유는 무엇일까요?
굿맨은 먼저 예술적 표현이 학습된 해석에 의존하는 다른 상징적 과정과 다르지 않다고 주장합니다.
더 나아가 그는 그러한 상징들이 미적 감정을 불러일으키는 고유한 속성을 지니고 있다고 주장합니다.
특히 예술적 표현은 상징의 특정 속성을 "은유적으로 구체화한 것"입니다.
예를 들어, 어떤 음악은 슬프게 들립니다.
하지만 슬픔은 악보에 직접적으로 표현되어 있지 않습니다.
오히려 느린 템포, 단음계 등과 같은 상징적 분류에서 비롯되며, 이러한 분류는 동일한 관습을 이해하고 같은 은유적 의미를 도출하는 청취자에게 전달됩니다.
더욱이, 구문론적 또는 의미론적 요건 위반으로 인해 예술 상징 체계는 다양한 관점에서 서로 다른 해석을 낳을 수 있습니다.
예를 들어, 그림은 "구문적으로 밀도가 높기" 때문에 두 형태 사이의 미묘한 차이가 상당한 의미를 전달할 수 있습니다.
마찬가지로, 영어는 많은 단어가 미묘한 차이를 가진 채 의미가 중복되기 때문에 "의미 밀도"가 높습니다.
다시 말해, 예술 작품이 감정과 느낌을 전달하는 매력은 은유적인 예시와 표기 체계의 기준을 "위반"하는 데서 비롯되는데, 수학 및 컴퓨터 기호는 이러한 위반을 전혀 허용하지 않습니다.
기호가 완벽한 구문론적, 의미론적 규칙에 따라 사물이나 과정을 엄격하게 나타내는 대신, 예술의 진정한 의미는 그러한 제약에서 벗어나 인간 경험의 무한한 측면을 포착하고 표현하고 전달하려는 창의성에서 비롯되는 것으로 보입니다.
이것이 바로 인간에게 예술이 필요한 이유입니다.
예술은 단순히 지식, 사고, 지각, 기억, 감정만을 아우르는 활동이 아니라, 이 모든 것들이 하나로 엮여 우리의 삶의 경험을 구성하는 요소입니다.
더욱 중요한 것은, 예술은 친밀한 상호작용과 적극적인 참여를 요구한다는 점입니다.
예술은 우리가 삶 속에서 함께 살아갈 때 더욱 의미를 갖게 됩니다.
굿맨은 책의 말미에서 같은 결론에 도달합니다.
감각적이고 정서적인 경험은 사물의 속성과 복잡한 방식으로 연관되어 있다.
또한, 감정은 인지적으로 독립적인 요소가 아니라 서로 그리고 다른 인식 방식과 결합하여 기능한다.
지각, 개념, 그리고 느낌은 서로 뒤섞이고 상호작용하며, 이러한 복합적인 요소들은 감정적 요소와 비감정적 요소로 분리하여 분석하기 어려운 경우가 많다.
예술은 인간의 삶에 대한 총체적인 경험을 드러내기 때문에 우리 자신을 이해하고 진리에 더 가까이 다가가도록 도와줍니다.
현대 시인 다나 지오이아는 자신의 유튜브 영상 에서 시에 대해 이 점을 아주 잘 설명했는데 , 이는 모든 예술 형식에도 분명히 적용될 수 있습니다.
“시는 우리 존재에 대한 자각을 일깨워줍니다.
시는 살아있음의 역설, 즉 이 세상과 이 삶이 우리의 진정한 고향임을 알면서도 세상과 완전히 하나가 된 듯한 느낌을 받지 못하는 현실을 탐구합니다.
따라서 시의 목적은 작지만 의미 있는 방식으로 우리의 삶을 변화시키는 데 있습니다.
감정은 이성의 반대가 아닙니다.
지난 20년 동안 신경과학자들은 감정 과정이 외부 자극에 대한 자동적인 반응을 유발할 뿐만 아니라 우리가 일상적으로 내리는 결정의 가치와 동기를 제공한다는 사실을 깨닫게 되었습니다.
더욱이, 감정 상태는 우리가 인지하는 것에 대한 선택적 주의력과 학습 및 기억의 효율성에 강한 영향을 미칩니다.
신경과학자 안토니오 다마시오는 그의 저서 『데카르트의 오류』 에서 감정 신호를 평가하는 영역인 복측 전두엽 피질에 손상을 입은 환자들이 완벽한 논리적 추론 능력을 지녔음에도 불구하고 심각한 의사결정 장애를 겪는다고
설명합니다.
이들은 우선순위를 정하는 데 어려움을 겪고, 전체적인 목표를 놓치며, 더 중요한 일을 무시한 채 사소한 일에 몇 주 또는 몇 달을 허비할 수 있습니다.
다마시오의 연구는 감정이 삶에서 진정으로 중요한 것이 무엇인지 깨닫게 해준다는 것을 보여줍니다.
감정이 없다면 이성은 방향성을 잃고 어떤 행동이 가치 있는지 확신할 수 없게 됩니다.
더욱 중요한 것은 감정이 신체에 뿌리를 두고 있으며, 마음을 신체와 연결하고 조화롭게 해준다는 점입니다.
우리는 특히 중요한 결정을 내릴 때 이성에 어긋나는 충동을 느끼는 경우가 많습니다.
하지만 대부분의 일상적인 감정은 미묘하고 알아차리기 어렵지만, 항상 존재합니다.
이러한 감정들은 가치 판단 체계로서, 세상과의 관계를 끊임없이 평가하고 무엇이 유익하고 해로운지, 무엇이 중요하고 사소한지를 알려줍니다.
이러한 점을 고려하여 신경과학자 세스 던컨과 리사 펠드먼 배럿은 감정을 인지의 한 형태로 간주해야 한다고 주장합니다 .
'정서가 없는 생각'이란 존재하지 않습니다.
사람들이 그 영향을 느끼지 못할 때조차도 정서는 지각과 인지에 중요한 역할을 합니다.
2016년 심리학자 카밀 K. 임비르는 감정의 "이원성"이라는 틀을 제시했습니다.
즉, 하향식 "자동적 감정"과 상향식 "성찰적 감정"으로 나눌 수 있다는 것입니다.
전자는 우리가 가장 잘 알고 있는 감정으로, 특정 시점에서 개인이 환경과 맺는 관계를 나타내는 신경생리학적 지표로서 우리 몸의 감각을 통해 발생합니다.
반면, 성찰적 감정은 이성적 사고를 수반하며 마음이 구체화하는 감정입니다.
예를 들어, 굶주리는 아이들의 사진을 보면 즉시 연민이나 고통스러운 감정이 일어납니다.
하지만 지역 빈곤 통계와 그것이 아동 발달에 미치는 심각한 영향에 대한 글을 읽으면 이와는 다른 종류의 감정적 반응이 나타날 가능성이 높습니다.
이는 직접적인 감정적 반응은 아니지만, 우리의 가치관과 도덕적 판단과 밀접하게 연결되어 있습니다.
다시 말해, 성찰적 감정은 우리의 내면의 핵심 원칙, 신념, 그리고 장기 목표와 밀접하게 연결되어 있으며, 우리의 사고와 추론에 개인적인 중요성에 대한 감각을 불어넣습니다.
신경과학 연구는 이러한 이중성을 뒷받침합니다.
자동 경로는 피질하 영역에 있으며, 주로 전뇌의 편도체를 포함합니다.
편도체는 "투쟁-도피" 반응과 같은 생존 본능과 관련된 중요한 감정을 처리합니다.
반대로, 반성 경로는 뇌의 실행 센터인 전두엽 피질을 활성화하며, 전두엽 피질은 편도체와 시상 모두와 광범위한 양방향 연결을 가지고 있습니다.
결과적으로 감정과 인지는 서로 얽혀 있으며, 연속적인 과정의 상호
연결된 측면으로 작용합니다.
일반적으로 다마시오, 던컨, 바렛, 그리고 임비르는 감정을 인지와의 전통적인 경계를 넘어 새로운 관점에서 연구하는 것의 중요성을 인식한 신경과학자들입니다.
루이스 페소아 교수가 말했듯이:
감정이 인지에 미치는 많은 영향은 두 영역 간의 상호작용으로 보는 것이 가장 적절하며, 그 결과로 나타나는 과정과 신호는 순수한 인지적이거나 순수한 감정적인 것이 아닙니다.
오히려 이러한 과정의 "인지적" 또는 "감정적" 본질은 모호해지며, 이는 뇌에서 두 영역이 통합되어 있음을 강조합니다.
서양 철학은 전통적으로 마음과 몸, 인지와 감정, 사고와 행동, 주체와 객체라는 일련의 근본적인 이분법을 통해 세계를 바라보는 틀을 제시해 왔습니다.
이러한 구분은 과학과 기술에도 깊은 영향을 미쳤습니다.
하지만 삶을 진정으로 이해하려면 그러한 인위적인 경계를 넘어서야 합니다.
인간의 삶은 지각, 감정, 인지, 행동의 끊임없는 상호작용으로 특징지어지며, 이는 우리가 주변 세계와 적극적으로 상호작용하도록 이끕니다.
뇌는 실체를 지닌 기관이며, 계산 이론으로는 그 기저에 있는 생물학적 메커니즘을 설명하기에는 아직 멀었습니다.
이러한 점을 고려할 때, 지능이 무엇인지에 대한 명확한 정의를 내릴 수 있는 사람은 아무도 없지만, 우리가 지능을 인간 존재 전체와 혼동하고 있는 것은 아닌지라는 중요한 질문이 제기된다.
인공지능이 등장하기 100년도 더 전에, 레오 톨스토이는 『전쟁과 평화』 에서 이미 이성만으로는 삶의 가장 심오한 질문에 답할 수 없다는 것을 이해했습니다.
피에르는 더 큰 지식이 아니라 현재를 살아가는 것에서 삶의 목적을 찾았고, 안드레이는 책이나 논쟁이 아닌 사랑을 통해 희망을 재발견했습니다.
그러므로 생각하는 것과 사는 것은 다르며, 사는 것이 먼저입니다.
현대 신경과학이 뒷받침하듯, 감정은 삶의 의미와 목적 의식을 심어주며, 이러한 감각이 없다면 인지는 갈팡질팡하며 목적 없이 방황하게 됩니다.
궁극적으로 톨스토이 소설의 시대를 초월하는 가치는 우리를 인간답게 만드는 본질을 진실되게 묘사하는 데 있습니다.
우리는 단순히 문제를 해결하기 위해 계산하는 두뇌에 불과한 존재가 아닙니다.
우리는 세상 속에서 살아가고, 이성만큼이나 깊이 느끼며, 삶을 풍요롭게 하기 위해 예술을 창조하고, 세상과 타인과의 상호작용을 통해 의미를 찾는 존재입니다.
인간이 점점 더 지능적인 기계를 만들어 나가는 이 시대에, 이러한 차이점을
기억하는 것은 그 어느 때보다 중요합니다.
인간의 사고 속도에 맞춰 읽고 쓰기
글쓰기는 사고의 한 방식이다.
" 나는 오로지 내가 무슨 생각을 하는지 알아내기 위해 글을 쓴다. "
— 조앤 디디온, 내가 글을 쓰는 이유 , 1976
글쓰기는 단어를 통해 다른 사람들에게 생각을 전달하는 수단일 뿐만 아니라, 글쓰는 사람 스스로 생각하는 데에도 도움을 줍니다.
(이는 새로운 개념이 아닙니다.
위에서 언급했듯이요.)
수많은 사람들이 일기, 아침 일기, 프로젝트 개요, 편지, 장문의 문자 메시지, 소설 등 다양한 형태의 글쓰기를 자신의 생각을 정리하는 도구로 활용합니다.
저 역시 문제가 막혔을 때, 제 생각을 정리하는 방법으로 글을 씁니다.
하지만 AI는 생각하지 않고도 "글쓰기"(따옴표는 의도적임)를 가능하게 만들었습니다.
AI가 생성한 기사를 읽거나 동료로부터 AI가 만들어낸 프로젝트를 받을 때마다, 특히 결과물이 어딘가 부족한 느낌을 받을 때마다 이를 실감합니다.
AI가 만든 글이라는 것을 알 수 있는 단서는 하이픈(-)을 사용하거나 "x가 아니라 y입니다.
"와 같은 표현을 쓰거나 모든 것을 "해자"라고 부르는 데 있는
것이 아닙니다.
생각의 부재, 즉 깊이 있는 검토가 부족하다는 느낌이 듭니다.
아이디어를 외부에 맡기는 행위, 그리고 AI가 생성한 글을 게시한 후 그에 대한 대화가 썰렁해지는 방식은 마치 동의 없이 이루어지는 것처럼 느껴집니다.
애틀랜틱지 기사, 인공지능이 쓴 글임을 알 수 있는 가장 확실한 단서 :
"인공지능은 맞춤법 검사기 같은 도구일 뿐이라고 아무리 스스로에게 되뇌어도, 사실은 그렇지 않습니다.
"인공지능을 활용하여 아이디어를 구체화할 때, 우리는 글쓰기 과정에서 가장 중요한 부분인 '사고'를 놓치게 됩니다. "
예전에는 AI가 그저 도구일 뿐이라고 생각했지만, AI 사용에 익숙해질수록 AI가 사고에 미치는 영향을 무시할 수 없다는 생각이 듭니다.
AI에 속아 자신이 생각하고 있다고 착각하기 쉽고 , AI가 내 아이디어를
다듬어 되돌려준 것임에도 불구하고 그 결과물이 고품질이라고 믿기 쉽습니다.
저는 AI를 활용한 글쓰기를 점점 줄이고 있는데, 오히려 AI가 제 글쓰기에 더 큰 도움이 된다는 것을 깨달았습니다.
두 가지 모두 사실일 수 있다고 생각합니다.
저희는 현재 초기 출시 단계에 있는 새로운 제품( TK 라고 하며 , 지금 이 글도 TK로 작성하고
있습니다)을 개발 중인데, 이 제품은 AI를 활용하여 글쓰기를 도와줍니다.
때로는 정말 유용할 때가 있습니다.
아이디어가 막혔을 때 해결책을 제시해주고, 초안의 내용들을 연결해주고, 글쓰기에 집중하면서도 필요한 자료를 추가하는 데 도움을 줍니다.
하지만 AI가 아이디어의 근본적인 사고 과정을 결코 대체할 수는 없다는 것을 깨달았습니다.
이해하기
"모든 개인 안에 내재된 작가적 면모가 깨어나는 순간(그리고 그 순간은 멀지 않았다), 우리는 보편적인 귀머거리와 이해 부족의 시대를 맞이하게 될 것이다." ― 밀란 쿤데라, 웃음과 망각의 책 (1978)
'전 세계적인 청각 장애와 이해력 부족의 시대'는 글쓰기의 증가에서 오는 것이 아니라, 오히려 읽기의 감소에서 비롯됩니다.
제 생각에 이것이 우리가 모두 피곤한 이유입니다 . 제가 아는 IT 업계 종사자들은 모두 AI 과부하, 피로감, 그리고 전반적인 업무의 피로감에 대해 걱정하고 있습니다.
AI 덕분에 우리는 그 어느 때보다 빠른
속도로 일하고 있지만, 인간의 사고 속도는 그에 맞춰 빨라지지 않고 있습니다.
읽어야 할 글은 많아졌지만, 그 모든 글을 제대로 읽을 시간은 부족합니다.
저는 이것이 좋은 현상이라고 생각합니다.
인간의 사고 속도는 더 느리고, 더 신중하고, 더 의도적이어야만 읽을 가치가 있는 글이 탄생할 수 있습니다.
Medium은 사고와 이해를 위한 공간입니다.
"사이버 공간 속 모든 사람들이 내 생각에 관심을 가질 거라고 착각했던 내 모습을 발견했을 때 슬펐어요. 사실 아무도 신경 쓰지 않는데 말이죠. 그리고 그 슬픔을 외로운 방에서, 아무도 읽어줄 시간도 없이 외로운 페이지에 글을 쓰고 올리는 수백만 명의 사람들에게까지 곱해지니, 마치 가슴이 찢어지는 것 같았어요." - 루스 오제키, 《지금 이 순간을 위한 이야기》(2013)
저는 독서와 글쓰기를 중심으로 하는 회사에서 일합니다.
(바로 이 회사, medium.com입니다.) 저희 회사에는 "A Reading and Writing Company™" 라고 쓰인 티셔츠 와 한쪽에는 "READING",
다른 쪽에는 "WRITING"이라고 쓰인 티셔츠가 있습니다.
작년에 저희는 사명 선언문을 "We ❤ writing"으로 바꾸려다가 팀원 몇 명이 슬로건은 사명 선언문이 아니라고 정중하게 지적해 주었습니다.
(그들의 말이 맞았습니다.)
글쓰기가 우리 사업의 핵심은 아니지만 , 그렇다고
사업 자체 가 목적이 아닌 것도 아닙니다.
제 동료는 항상 " 그 이면에 숨겨진 진짜 의미는 무엇일까?" 라고 묻습니다.
그 진짜 의미, 즉 Medium의 존재 이유 는 바로 현재의 사명 선언문입니다.
우리는 글쓰기의 힘을 통해 세상에 대한 우리의 집단적 이해를 심화시키기 위해 존재합니다.
저는 '글쓰기의 힘 '이라는 표현을 정말 좋아합니다 . 인공지능이 글쓰기를 변화시켰지만, 글쓰기의 핵심 가치는 변함없습니다.
바로 자신의 생각을 공유하고, 스스로의 생각을 정리하고, 대화를 나누는 것이죠.
인공지능이 무엇이든 가능하게 만들 때, 진정한 실력은 무엇에 집중할지 결정하고 그것을 잘 해내는 데 있습니다.
최근 저는 읽는 양은 줄었지만 더 꼼꼼하게 읽고 있습니다.
쓰는 양은 줄였지만 모든 단어에 더 큰 의미를 담으려고 노력하고 있습니다.
진행하는 프로젝트 수는 줄였지만, 각각을 조금 더 잘 해내려고 애쓰고 있습니다.
AI 시대에도 미디엄은 여전히 읽고 쓰는 회사입니다.
하지만 이제는 우리의 작업에 더욱 깊은 의미가 담겨 있는 것 같습니다.
더 깊이 생각하고, 더 깊이 이해하는 것이죠. 모든 것이 너무나 빠르고
효율적으로 흘러가는 시대에 , 누군가의 글을 한 단어 한 단어 꼼꼼히 읽거나, 자신의 생각을 정리할 때까지 쓰고 고쳐 쓰는 데 시간을 쏟는 것은 작은 저항이자 정성이 담긴 행위처럼 느껴집니다.
미디엄은 언제나 이러한 기본 이념을 바탕으로 만들어졌습니다.
바로 장인정신, 세심한 주의, 가치 있는 시간의 보상, 그리고
잘 다듬어진 문장에 대한 존중입니다.
다시 말해, 우리는 인터넷 상에서 읽고 쓰는 공간입니다.
그들은 행복이 무엇인지 알고 있을까요?
왜 누군가 더 예뻐 보이려고 자기 얼굴을 망가뜨리려고 할까요? 성관계, 장수, 그리고 가장 극단적인 외모 개선 트렌드 10가지의 투자 대비 효과(ROI)를 사실 확인했습니다.
진행자: 여자도 오르가즘을 느끼게 해주는 것이 당신에게 얼마나 중요한가요?
손님: 중요하지 않아요.
진행자: 왜 그렇죠?
손님: 음, 그렇게 하려면 추가적인 노력이 많이 필요한데 비해 투자 대비 효과가 크지 않을 것 같아서요.
아내와 저는 에즈라 클라인의 최근 팟캐스트를 듣고 있었는데, 그때 이 부분이 나왔습니다.
이 부분을 듣자마자,
클라인의 에피소드는 소설가 게리 슈테인가르트와의 대화입니다.
그는 2010년에 '슈퍼 새드 트루 러브 스토리(Super Sad True Love Story)' 라는 책을 썼는데 , 이 소설은 놀라울 정도로 오늘날 우리의 현실을 정확하게 묘사하고 있습니다.
특히 아이폰이 출시되기 전에 이 소설을 썼다는 점이 주목할 만한데, 그는 모든 곳에 존재하는 스크린, 서열화된 사람들, 특정 외모에 대한 집착, 영원한 삶을 향한 갈망, 그리고 분열되어 가는 듯한 나라를 배경으로 삼아 현 시대를 정확하게 짚어냈습니다.
심지어 소설에는 베네수엘라 침공까지 등장합니다! 두 사람은 풍자가 어떻게 다큐멘터리처럼 되어버렸는지에 대해
한 시간 동안 흥미진진한 이야기를 나눕니다.
저는 그 오르가즘 영상에 대해 곰곰이 생각해 봤습니다.
제 생각에는 그게 단순히 섹스에 관한 것만은 아닌 것 같거든요. (클래뷸러가 진심으로 그런 말을 하는 건지, 아니면 그냥 카메라 앞에서 가장 자극적인 대사를 던지는 건지 여부는 사실 중요하지 않습니다.
중요한 건, 그런
그의 모습이 보상받는다는 사실이죠. 그래서 저희 부부가 아침 식사 자리에서 그 이야기를 나누게 된 겁니다.
아내는 클래뷸러가 겨우 스무 살인데, 스무 살짜리 "남자애들" 중에서 실제로 섹스를 하면서 상대방에게 집중하는 남자가 얼마나 되겠냐고 지적했습니다.
아마 극소수일 겁니다.) 마치 그가 계산을 해보고, 그 결과가 그럴 만한 가치가 없다고 판단한 것 같습니다.
어딘가에서 그는 다른 사람의 쾌락과 자신이 그 쾌락을 주는 데서 오는 쾌락을 계산하기 쉬운 스프레드시트에 넣어 손해 보는 상황을 없애버리는 것으로
치부해 버린 거죠.
경쟁이 즐거움을 압도해 버린 걸까요?
클래비큘러는 자신이 무엇을 놓치고 있는지 모를 수도 있겠네요. 그리고 소셜 미디어라는 끊임없는 비교의 기계 속에서 자란 세대가 어떻게 자신이 무엇을 모르는지 알 수 있겠어요?
그(그리고 현재의 트렌드에 휩쓸린 다른 사람들)는 소셜 미디어가 정한 최신 지표를 극대화하는 것을 행복이라고 생각하는 걸까요?
같은 에피소드 후반부에서 클라인과 슈테인가르트는 뼈 부수기라는 것을 하는데, 말 그대로 망치로 자신의 광대뼈를 부수는 것입니다.
뼈가 더 단단하게 붙으면 더 날렵하고 촘촘한 얼굴이 된다는 이론 때문이죠. 슈테인가르트는 굳이 강의하듯 설명하지 않습니다.
그저 누군가를 사로잡는
방법은 항상 흥미로운 사람이 되는 것, 경청하는 것, 들을 만한 가치가 있는 말을 하는 것, 그리고 상대방의 대답을 듣고 싶어 하는 것이라고 말합니다.
그는 자신이 작고 볼품없는 "털북숭이"(그의 표현) 이민자 아이였을 때, 다른 어떤 것도 자신을 위해 통하지 않았기에 흥미로운 사람이 되어야만 했다는 것을 깨달았다고 합니다.
그는 가볍게 말하고는 화제를 돌렸지만, 지난 수십 년간 정신과 의사이자 신경과학자로 일하며 슈테인가르트가 묘사하는 것과 정반대의 행동을 할 때 사람들의 뇌에서 어떤 일이 일어나는지 관찰해 온 나에게는 경고등이 켜졌다.
음, 자꾸만 제 얼굴에 망치는 짓을 하고 있네요 (이 글 말미에 제가 생각하는 요즘 유행하는 맥싱 트렌드 10가지를 적어놨는데, 너무 많은 사람들이 중독되지 않았으면 좋겠어요)...
뇌에는 후방 대상피질이라는 영역에 기반을 둔 신경망이 있는데, 우리가 무언가에 집중하거나 몰두할 때는 활동이 잠잠해지고, '나는 잘하고 있는 걸까?', '나는 충분한 걸까?', '내 말은 날카로운 걸까?', '이 일의 결과는 무엇일까?'와 같은 생각에 사로잡히기 시작하면 활성화됩니다.
이 신경망은 디폴트 모드 네트워크라고 불리지만, 저는 '나' 네트워크라고 부릅니다.
왜냐하면 이 네트워크는 온전히 자기 자신에 관한 것이기 때문입니다.
저희 연구실에서는 사람들이 자신의 경험에 몰입하는 것을 멈출 때(예: 명상) 해당 영역이 조용해지고, 다시 '나'라는 이야기에 빠져들 때 활성화되는 것을 관찰했습니다.
최근 메타분석에 따르면, 디폴트 모드 네트워크(DMN)는 갈망이 일어날 때 가장 일관되게 활성화되는 네트워크로 밝혀졌는데,
이는 사람들이 자신을 측정하고 개선하는 데 더 많은 시간을 쏟을수록, 무언가에 가까워지고 있다고 확신하면서도 오히려 더 나쁜 기분을 느끼는 이유 중 하나일 수 있습니다.
갈망은 결코 만족을 주지 않고, 단지 더 심해질 뿐입니다.
자기애에 중독되면 거울 속 자신의 모습(그리고 좋아요, 클릭 수, 기타 모든 지표들) 외에는 아무것도 보지 못하게 됩니다.
힌트: 나르시시즘은 관대함이나 타인과의 관계 형성과는 아무런 관련이 없습니다.
직접 실험해 보세요. 가장 믿을 만한 증거인 자신의 몸으로 확인해 보는 겁니다.
자신이 잘하지 못한다고 생각하거나 다른 사람과 자신을 비교했던 일을 떠올려 보고 어떤 반응이 나타나는지 살펴보세요. 대부분의 사람들은 몸 어딘가(보통 가슴이나 배)에서 긴장감이나 수축을 느낄 겁니다.
그다음에는 누군가와 대화를 나누거나 교감하는 데 너무 몰두했던 때를 떠올려 보세요. 친구가 이야기를 들려줄 때, 아이가 만든 것을 보여줄 때, 처음 만난 낯선 사람에게 호기심을 느낄 때처럼 말이죠. 너무 몰입해서 자신의 상태를 확인하는 것조차 잊어버렸던 순간을 말입니다.
그때와 지금의 느낌이 얼마나 다른지 느껴보세요. 어떤 차이가 있나요? 긴장감이 덜한가요? 더 편안해지거나 심지어 자의식이 사라진 느낌인가요? '나'에 대한 생각이 배경 속으로 사라지는 것 같나요?
우리 뇌는 어떤 상태가 어떤 느낌인지로부터 학습하는 데 매우 뛰어납니다.
끊임없는 비교의 부담, 즉 많은 에너지를 소모하고 위축된 느낌을 받는다는 이야기 때문에 우리는 자연스럽게 더 편안하게 느껴지는 개방적인 상태로 기울어지려 할 것입니다.
하지만 우리가 그 방향으로 나아가지
못하게 막는 것은 바로 그 수축된 상태에는 어떤 약속이 따라붙기 때문입니다.
조금 더 최적화하고, 다듬고, 수명을 연장하고, 순위를 높이면 결국 어딘가에 도달하여 편안해질 수 있다는 확신 말입니다.
바로 그 약속이 망치를 계속 휘두르게 만드는 원동력입니다.
우리는 자기계발이라는 프로젝트에 너무 몰두한 나머지 어디로 가고 있는지 잊어버리고, 또 그 과정에 너무 바빠서 그것이 우리를 얼마나 (말 그대로) 비참하게 만들고 있는지 되돌아볼 겨를도 없이, 우리가 최적화하려 애쓰는 자아는 끝이 없고 항상 1밀리미터라도 더 나아가야 할 필요성을
느끼게 됩니다.
"삶을 즐기지 않고 영원히 살려고 집착하는 사람."
그래서 제가 쇄골에게 행복이 무엇인지 아는지 묻는 것은 진심으로 궁금해서입니다.
왜냐하면 그는 자신을 측정하는 도구만 받았을 뿐, 자신을 초월하는 방법에 대한 조언은 한마디도 듣지 못했기 때문입니다.
선불교 승려이자 평화 운동가인 틱낫한 스님은 이렇게 말씀하셨습니다.
"많은 사람들이 흥분을 행복이라고 생각합니다… 하지만 흥분할 때는 평화로울 수 없습니다." 그렇습니다.
흥분을 행복으로 착각하면 끊임없이 더 많은 것을 찾아 헤매게 됩니다.
왜냐하면 그것은 눈앞에 있는 것을 즐기는 대신 미래를 기대하고 기대감에 사로잡히기 때문입니다.
물론 그런 상황에서는 파트너의 오르가즘이 기준에 부합하지 않을 수 있습니다.
애초에 고려 대상이 아니었기 때문일지도 모릅니다.
스크린을 보는 시간이 진정한 얼굴 마주 보는 시간을 압도하면서, 진정한 행복과는 거리가 먼, 수치에만 집착하는 경쟁을 부추기고 있습니다.
진정한
관대함, 친절함, 그리고 진정한 교감에서 오는 보상(이러한 것들은 오직 현재 순간에만 가능합니다)을 진정으로 경험하지 않고서는, 자신의 공식이나 투자 수익률(ROI)에 그것을 포함시킬 수 없습니다.
이 대화에서 가장 희망적인 순간은 외모에 관한 것이 전혀 아닙니다.
슈테인가르트는 시계를 수집하는 남자들, 서로에게 시계의 레퍼런스 번호와 무브먼트 사양을 줄줄 외우는 남자들에 대해 이야기하기 시작합니다.
그가 발견한 것은 그 모든 것의 이면에는 외로움이 있었고, 같은
외로움을 가진 일곱 여덟 명의 남자들을 만났다는 사실에 안도감을 느꼈다는 것입니다.
그는 그들 중 누군가가 롤렉스 대신 58달러짜리 카시오 시계를 가져오면 모두가 좋아하고, 그 사람을 좋아한다고 말합니다.
왜냐하면 시계 사양에 대해 열광하는 것은 사실 그들이 진정으로 원하는 것, 즉 서로를 만나기 위한 핑계에 불과했기 때문입니다.
그는 어떤 장소에 대해서도 비슷한 말을 합니다.
스페인의 가장 가난한 지역에 가보라고 그는 말합니다.
그곳에서는 삶이 묘하게 아름답고, 공동체 유대가 강하며, 점심 식사는 길게 이어지고, 사람들은 사랑을 나누고 나서도 그 경험에 대해 이야기하며 서로를 사랑합니다.
이
모든 것이 미시시피 사람들이 버는 돈의 절반 정도밖에 안 되는 돈으로 이루어집니다.
그들은 서로 연결되어 있고, 지금 가진 것에 만족하며 살아갑니다.
스페인에 대한 그들의 대화에서 드러나듯이, 오늘날 세상에 진정한 행복이 존재하지 않는다는 것은 아닙니다.
다만 그 행복이 (항상 더 많은 것을 추구하는) 수치라는 틀에 갇혀버렸을 뿐이고, 숫자는 사람이 아니며 결코 당신을 사랑해 줄 수 없기에, 그 안에서는 행복을 채워줄 수 없습니다.
하지만 안타깝게도, 소셜 미디어라기보다는 '사회적 비교'라고 부르는 게 더 적절한 플랫폼들의 도움으로 잘못된 방향으로 나아간 것 같습니다.
슈테인가르트는 팟캐스트 말미에 마치 무심코 던진 말처럼 "흥미로운 사람이 되라"고, "경청하라"고 했습니다.
맞습니다.
사람들은 진정 우리답지 않은 무언가를 극대화하려는 경쟁자보다 훨씬 더 흥미로운
존재입니다.
그렇다면 망치를 든 스무 살 청년이 그를 믿게 하려면 어떻게 해야 할까요? 아마도 (과시적인 행동이 아닌) 친절과 배려를 보여주는 것부터 시작해야 할 텐데, 화면상으로는 그런 모습을 보여주기가 어렵죠…
추신: 약간의 유머를 더하기 위해, 제가 제미니에게 사람들이 실제로 어디까지 갈 수 있는지 감을 잡으시라고 가장 극단적인 외모 개선 트렌드 10가지를 모아달라고 부탁했습니다.
여러모로 입이 떡 벌어지는 목록입니다 (아래 참조).
저드슨 브루어 박사(MD, PhD)는 정신과 의사이자 신경과학자이며 브라운 대학교 교수입니다.
그는 『불안
해소하기』 (뉴욕 타임스 베스트셀러), 『갈망하는 마음』 , 『배고픔 습관』 , 『불안 해소 워크북』 의 저자입니다.
또한 모든 유형의 중독 문제를 가진 사람들에게 무료 지원을 제공하는 MindshiftRecovery.org를 공동 설립했습니다 .
불안감으로 어려움을 겪고 있다면, 브루어 박사의 '불안을 넘어' 프로그램은 그의 연구와 임상 경험을 바탕으로 불안감을 줄이고 평온함을 기르는 효과적인 기술을 익히도록 도와줍니다( www.goingbeyondanxiety.com ).
저작권 © 2025, Judson Brewer, MD, PhD. 모든 권리 보유.
가장 극단적인 외모 개선 트렌드 10가지
1. 뼈 부수기
- 논리(미신): 망치나 둔기로 얼굴 뼈(턱뼈, 광대뼈)를 치면 이론적으로 볼프의 법칙이 작용 하여 뼈가 더 두껍고 날렵하게 자라난다는 것이다.
- 실제 사실: 심각한 안면 비대칭, 신경 손상, 그리고 불균형한 골절을 유발합니다.
볼프의 법칙은 기능적이고 점진적인 하중이 가해질 때 적용되며, 외상으로 인한 자가 골절에는 적용되지 않습니다.
2. 미용 목적의 다리 길이 연장
- 논리(미신): 다리를 부러뜨리고 몇 달에 걸쳐 늘리는 정형외과 수술을 선택적으로 받으면 키를 몇 인치 더 키울 수 있다.
- 현실(진실): 극심한 고통과 막대한 비용(7만 달러 이상)이 수반됩니다.
1년간의 고된 재활 치료가 필요하며, 만성 통증, 신경 손상, 그리고 낫지 않는 골감염의 위험이 높습니다.
3. "스타브맥싱"
- 논리(미신): 극심한 칼로리 제한이나 강력한 식욕 억제제 남용을 통해 얼굴의 모든 지방을 제거하고 "볼살이 쏙 들어간" 얼굴을 만들 수 있다.
- 실제 증상(진실): 임상적으로 심각한 섭식 장애와 유사합니다.
근육 소실, 위험한 영양 결핍, 장기적인 신진대사 저하 및 장기 손상을 유발합니다.
4. 셀프 얼굴 주사
- 논리(미신): 저렴한 비용으로 집에서 턱선이나 코 모양을 다듬기 위해 온라인에서 암시장 필러나 히알루론산 펜을 구입하는 것.
- 실제 사실: 혈관 폐색 (혈관에 주사) 의 위험이 매우 높으며 , 이는 혈류를 차단하여 조직 괴사(피부 괴사), 영구적인 흉터 또는 실명으로 이어질 수 있습니다.
5. 극도로 "강하게 씹기"
- 논리(미신): 단단하고 저항력이 강한 고무 블록이나 질긴 수지(매스틱 껌)를 매일 몇 시간씩 씹으면 거대하고 각진 턱 근육이 생긴다.
- 실제 사실: 성인의 골격 구조를 변화시키지 않습니다.
오히려 심각한 턱관절 장애, 만성적인 턱 소리, 편두통, 치아 마모를 유발하는 경우가 많습니다.
6. 안와 마사지
- 그 논리(미신): 둥근 "먹잇감의 눈"을 움푹 들어간 "사냥꾼의 눈"으로 바꾸기 위해 눈구멍을 세게 누르거나 문지르거나 잡아당긴다.
- 실상(진실): 성인의 두개골은 인위적으로 모양을 바꿀 수 없습니다.
오히려 미세한 모세혈관이 파열되고 피부가 늘어나 조기 주름, 처짐 또는 색소침착을 유발할 수 있습니다.
7. 화학적 높이 최대화
- 논리(미신): 규제되지 않은 HGH(인간 성장 호르몬), 성장 인자 펩타이드 및 아로마타제 억제제 혼합물을 온라인에서 구입하여 급격한 성장을 유도하는 것.
- 실상(진실): 내분비계를 심각하게 교란시킵니다.
비정상적인 내부 장기 비대(말단비대증), 인슐린 저항성, 관절통, 그리고 평생 지속되는 호르몬 불균형을 유발할 수 있습니다.
8. 스테로이드/SARM 병용 요법
- 논리(미신): 처방전 없이 단백동화 스테로이드나 SARM 사이클에 바로 뛰어들어 지나치게 남성적이고 이상적인 "V자형" 체형을 빠르게 만들려는 시도.
- 실제 사실: 심혈관계에 부담을 주고, 간 독성을 유발하며, 심각한 낭포성 여드름과 호르몬 분비 억제를 초래하는 동시에 근육 이형증을 급격히 악화시킵니다.
9. 얼굴 테이핑 및 이뇨제 남용
- 논리(미신): 밤에 얼굴에 테이프를 꽉 붙이고, 시중에서 파는 이뇨제를 남용하여 수분을 배출하고 "코르티솔로 인한 얼굴 부기"를 없애는 것.
- 실상(진실): 테이핑은 접촉성 피부염과 피부 손상을 유발합니다.
이뇨제 남용은 만성 탈수, 위험한 전해질 불균형, 급성 신장 부담을 초래할 수 있습니다.
10. 고강도 DIY 필링
- 논리(미신): 고농도 TCA와 같은 강력한 산성 용액을 온라인으로 구매하여 집에서 피부 각질층을 제거함으로써 과도하게 반사되는 "유리 피부"를 만들 수 있다는 주장.
- 실제 상황(진실): 적절한 타이밍과 중화제가 부족합니다.
심각한 화학 화상, 영구적인 색소침착, 그리고 돌이킬 수 없는 얼굴 흉터가 자주 발생합니다.
전기차가 도시 열섬 현상 해결에 도움이 될 수 있을까?
처럼제가 살고 있는 영국은 지금 숨 막힐 듯한 폭염에 시달리고 있습니다.
기상청은 역사상 두 번째로 적색 폭염 경보를 발령했으며, 6월 최고 기온 기록이 언제라도 경신될 것으로 예상됩니다.
어쩌면 제가 땀에 젖은 손가락으로 글을 쓰고 있는 지금 이 순간에도 기록이 깨질지도 모릅니다.
작은 탁상용 선풍기가 뜨거운 태양과 필사적으로 싸우고 있지만, 그 싸움은 결코
이길 수 없을 것입니다.
지난달 옥스퍼드에서는 5월 최고 기온 기록보다 무려 3℃나 높았습니다 . 유럽 대륙은 상황이 더 심각합니다.
독일과 프랑스는 기온이 40도까지 치솟았고 , 프랑스에서는 사람들이 더위를 피해 위험한 수역에 뛰어들어 익사하는 사고가 일주일 만에 40명이나 발생했습니다.
이는 생사가
달린 문제이다.
하지만 전기차는 예외입니다.
2015년, 후난대학교와 미시간 주립대학교의 과학자들이 주도한 논문 "기후 변화 대응을 위한 전기 자동차의 숨겨진 이점"( Li et al . )이 발표되었습니다.
이 논문에서 연구진은 전기 자동차가 내연기관 차량보다 훨씬 적은 열을 배출하기 때문에 도시 열섬 현상을 완화할 수 있다는 사실을 발견했습니다.
전기 자동차는 휘발유 또는 디젤 자동차보다 마일당 총 열 배출량이 80% 적었습니다.
실제로 연구진은 베이징의 폭염 상황을 모델링하여 모든 교통수단이 전기 자동차로 대체될 경우 도시 온도가 거의 1°C 낮아질 수 있다는 것을 밝혀냈습니다.
이는 도시 인구 전체에서 수백 명, 많게는 수천 명의 생명을 구할 수 있는 엄청난 이점이었습니다.
그러나 저명한 학술지인 네이처( Nature) 에 발표되었음에도 불구하고 큰 반향을 일으키지는 못했습니다.
그 이유는 두 가지였습니다.
1. 당시 전기 자동차를 소유한 사람이 많지 않았고, 전기 자동차가 주류가 될 수 있을지 불확실했기 때문입니다.
대부분의 사람들에게 연구 결과는 영화 ' 백 투 더 퓨처' 에서 나오는 호버보드의 대중화가 미치는 영향을 모델링한 것과 비슷해 보였습니다 (우연히도 영화의 배경은 2015년이었지만, 그건 그렇다 치고). 그리고 2. 기후 변화는 아직 심각한 영향을 미치지 않았습니다.
2026년으로 시점을 전환하면 두 가지 상황이 완전히 뒤바뀝니다.
1. 많은 사람들이 전기차를 소유하게 됩니다.
전 세계 자동차 판매량에서 전기차가 차지하는 비중은 2025년에 25%에 달할 것으로 예상됩니다.
중국에서 판매되는 신차의 약 55%가 2025년에 전기차였을 것입니다.
Li 등 이 제시한 미래 모델링, 즉 전기차로 가득 찬 베이징은 이제 충분히 실현 가능해 보입니다.
둘째 , 기후 변화는 이제 심각한 결과를 초래 했습니다 . 지난 11년(2015년~2025년) 은 현대 기상 관측 역사상 가장 더운 11년이었습니다 . 2021년에는 열돔 현상으로 캐나다 리튼 마을의 기온이 49.6°C(121.3°F)까지 치솟아 캐나다 최고 기온 기록을 거의 5°C 가까이 경신했고, 곧바로 화재가 발생하여 마을 전체가 잿더미로 변했습니다 . 2022년 여름에는 영국에서 1659년 이후 기록이 시작된 이래 처음으로 40°C를 돌파했습니다 .
세계 여러 지역에서 월별 최고 기온 기록이 경신되는 수준이 아니라 3도 이상 크게 오르면서, 폭염과 폭염으로부터 자신을 보호하는 방법이 이제 가장 중요한 관심사가 되었습니다.
도시 열섬
'도시 열섬 현상'은 도시가 주변 농촌 지역보다 훨씬 높은 온도를 경험하는 현상으로, 주로 도시 건설 방식 때문에 발생합니다.
자연 경관은 아스팔트, 콘크리트, 벽돌, 어두운 색 지붕과 같은 열 흡수 재료로 대체되었습니다.
이러한 표면은 낮 동안 햇빛을 흡수하고 밤에 천천히 방출하는데, 이것이 바로 열 배터리 효과입니다.
어젯밤 저를 잠 못 이루게 했던 바로 그 효과입니다.
도시, 특히 인구 밀도가 높은 주거 지역은 열의 악순환에 갇히게 됩니다.
에어컨, 차량, 그리고 사람들이 발생시키는 폐열은 이러한 현상을 더욱 악화시킵니다.
세계 주요 도시에서는 연간 폭염일(섭씨 35도 이상, 화씨 95도 이상) 수가 1990년대 이후 25% 증가했습니다 . 폭염 기간 동안 도심은 주변 지역보다 평균 4~6°C(섭씨 7.2~10.8도) 더 따뜻합니다 .
이는 기후 정의와 관련된 문제를 야기하는데, 저소득층 지역사회는 일반적으로 가장 더운 날씨를 경험하고 이에 대처할 준비가 가장 미흡하기 때문입니다.
조지아주 애틀랜타의 웨스트사이드 지역(주로 흑인 거주 지역) 주민들은 도시의 다른 지역보다 최대 5.6~8.4°C(10~15°F) 더 높은 기온을 경험합니다.
따라서 주민들은 열 스트레스와 그로 인한 건강 위험에 더 많이 노출됩니다.
애틀랜타의 다른 지역 주민의 96%가 집에 에어컨을 보유하고 있는 반면 , 웨스트사이드 주민은 80% 미만만이 에어컨을 보유하고 있습니다.
오랫동안 지속되어 온 이러한 불균형에 급격한 기후 온난화가 더해지면서 우리는 심각한 문제에 직면하게 되었습니다.
도시들은 극심한 폭염에 맞서 싸우기 위해 안간힘을 쓰고 있으며, 전 세계 200개 이상의 도시가 지속 가능한 냉방 메커니즘을 발전시키고자 하는 유엔의 '폭염 극복 ( Mutirão contra o Calor Extremo )' 이니셔티브에 참여했습니다.
한편, 유엔환경계획(UNEP)의 ' 글로벌 냉방 서약'은 실질적인 지역 차원의 실천을 추구합니다.
그렇다면 이들이 어디에 노력을 집중해야 할지는 현재 매우 활발한 논의의 대상입니다.
그렇다면 전기 자동차는 도시를 시원하게 만드는 데 도움이 될까요?
2022년 홍콩대학교 토목환경공학과 Xuan Chen과 Jiachuan Yang은 Li 등 의 2015년 연구 결과를 바탕으로 논문을
발표했습니다.
그들은 홍콩에서 "전기차 도입이 도시 규모에서 지구 온난화 신호의 25.5%(0.23°C)를 상쇄할 수 있으며, 그 효과는 저녁 시간에 가장 두드러진다"는 사실을 발견했습니다.
다만, 이 연구는 겨울에 진행되었기 때문에 여름철에는 더 큰 효과를 기대할 수 있을 것입니다.
또한, 그들의 논문은 브라질 상파울루에서 차량에서 발생하는 열이 인위적 열의 47%를 차지하고, 프랑스에서는 주요 인위적 열 발생원이며, 싱가포르 에서는
아침 출퇴근 시간대에 기온을 1.1°C 상승시키는 것으로 나타났다고 밝혔습니다.
내연기관은 대부분의 에너지를 열로 손실하며, 에너지 효율은 고작 13~20% 에 불과합니다 . 반면 전기차의 에너지 효율은 약 80~90%에 달합니다.
따라서 도로와 철도에서 전기차의 비중을 대폭 늘리는 것은 도시의 온도를 낮추는 데 큰 도움이 될 것입니다.
스위스 취리히에 있는 취리히 연방 공과대학교(ETH Zurich) 대기 및 기후 과학 연구소는 2022년 논문 "전기 자동차가 도시 열섬 현상을 완화할 수 있을까?" 에서
이 질문을 던졌습니다 . 싱가포르 냉각 프로젝트 에서 제공한 고해상도 교통 열 배출량 목록 과 도시 기후 모델을 결합하여, 기존 내연기관 차량을 전기 자동차로 완전히 대체할 경우 "지표면 부근의 기온이 최대 0.6°C까지 낮아진다"는 사실을 발견했습니다.
전기차는 이동식 배터리 역할을 한다.
하지만 전기차가 도로에서 휘발유 차량을 대체하는 단순한 모습은 전체 그림의 극히 일부분에 불과합니다.
연구 결과에서 보여주듯이 전기차가 도로에서 주행하는 차량이 줄어들면 기온이 0.6~1도 정도 낮아지는 것은 사실입니다.
차량 수가 줄어들고 보행자와 자전거 이용자를 위한 공간이 늘어나면 기온은 더욱 낮아질 것입니다.
이 주제에 대해서는 이전에 자세히 다룬 바 있습니다 . 하지만 전기차의 장점을 다시 한번 살펴보자면, 도로에서의 성능 향상은 단지 한 가지 측면에 그치는 것입니다.
전기차를 배터리 팩으로 활용하여 전력을 전력망과 가정에 공급하고, 심지어 에어컨까지 가동하는 방식은 덜 알려져 있지만, 어쩌면 훨씬 더 혁신적인 변화를 가져올 수 있을 것입니다.
시장 가판대, 푸드 트럭, 심지어 가정용 에어컨과 같은 소규모 시스템에 사용되는 디젤 발전기는 미세먼지와 열을 대량으로 배출합니다.
전기차(EV)에는 양방향 충전, 즉
차량-가정(V2H) 및 차량-전력망(V2G) 기술이 점점 더 많이 탑재되고 있습니다 . 이 기술을 통해 가정용 배터리가 있는 경우 차량에서 생산된 전기를 가정용 전기 시스템으로 다시 보내거나, 전력 회사로부터 보조금을 받기 위해 전력망으로 보낼 수 있습니다.
모든 전기차가 이 기능을 갖춘 것은 아니지만, 닛산 리프, 포드 F-150 라이트닝, 현대 아이오닉 5, 기아 EV6와 같은 몇몇
모델은 이미 이 기능을 지원하고 있으며, 머지않아 모든 모델에 적용될 예정입니다.
맷 트라베르소 박사' 차량-전력망 연계 기술은 재생에너지 관련 주요 문제를 해결합니다.
그런데 왜 우리는 이를 활용하지 않는 걸까요?' 라는 훌륭한
기사에서 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
또는 차량-전기차 연계 충전(V2L) 기능을 이용하면 가정용 기기를 차에 직접 연결할 수 있습니다.
일반적인 전기차 배터리는 40~100kWh의 에너지를 저장합니다.
이를 이해하기 쉽게 설명하자면, 소형 전기차(40kWh)는 필수 가전제품을 며칠 동안 사용할 수 있고, 대형 전기차(80kWh 이상)는 집 전체에 이틀 이상 전력을 공급할 수 있습니다.
이 기능은 현재 최신 모델에서만 사용 가능하지만, 조만간 모든 모델에 적용될 것으로 예상됩니다.
WhatCar 에 따르면 현재 V2L 기술을 적용한 차량으로는 BYD Sealion 7, 현대 아이오닉 5, 폴스타 3, 복스홀 코르사 일렉트릭, 포드 트랜짓 커스텀 PHEV, 포드 E-트랜짓 커스텀 등이 있습니다.
모든 신형 전기차 모델에 V2L 기술을 도입하고 있는 기아는 자사 웹사이트에서 배터리 최대 용량의 80%까지 사용할 수 있다고 밝히고 있는데, 이는 4인 가족이 약 5일 동안 사용할 수 있는 용량입니다.
BYD 사용자 포럼 에서 한 사용자는 실제로 전기차 배터리로 집 에어컨을 가동했다고 게시했습니다.
"저는 전기차 배터리로 밤새 에어컨을 가동하고 싶었습니다. 오후 5시 30분부터 거실 에어컨을 켜고 10시에 침실로 전환하니 아주 잘 작동합니다.
전기차 배터리는 아침에 연결을 끊고 태양광 패널로 전기차를 충전하기 전까지 15시간 동안 약 10~13kWh를 소모합니다.
" 여기에 탄소 중립적인 재생 에너지 기반 전력망을 더하면 더욱 시원하고 스마트한 도시를 만들 수 있습니다.
하지만 환경 보호가 최우선 과제가 되어야 합니다.
옥상 태양광 패널로 전력을 공급받는 V2H 및 V2L 방식의 전기차를 구매할 여력이 있는 사람들은 그렇게 해야 합니다.
하지만 앞서 언급한 기후 정의 문제를 고려할 때, 대부분의 사람들은 그럴 여력이 없습니다.
전기차는 단순히 승용차만을 의미하는 것이 아니라 모든 종류의 차량을 포괄한다는 점을 기억해야 합니다.
전기 버스,
트럭, 기차 또한 매우 중요합니다.
유엔환경계획(UNEP) 자료 에 따르면 아시아에는 4억 9천만 대, 아프리카에는 약 2천 7백만 대의 이륜차와 삼륜차가 있습니다 . UNEP의 지원으로 베트남은 휘발유 차량을 대체하기 위해 3백만 대의 전기 이륜차를 추가했으며, 태국의 "30@30" 정책은 2030년까지 생산되는 차량의 30%를 전기차로 전환하는 것을 목표로 하고 있습니다.
하지만 가장 강력한 냉각 메커니즘을 살펴보려면 도로 위가 아니라 도로 옆에 있는 것을 봐야 합니다.
바로 나무입니다.
2024년 2월, 남아프리카공화국 케이프타운의 연구진은 도시 전역의 기온 차이를 측정하기 위한 실험을 진행했습니다 . 케이프타운의 인구 밀도가 높고 고도로 개발된 도심 지역에서는 기온이 최고 41.6도(섭씨)까지 치솟았습니다.
도심 바로 북쪽에 위치한 조 슬로보(Joe Slovo)와 같은 비공식 거주 지역도 비슷한 수준의 고온을 기록했습니다.
반면, 도심 남동쪽에 있는 녹지가 풍부한 주거 지역은 25도(섭씨)를 겨우 넘는 수준이었습니다.
인도에서 진행된 연구에서도 이와 유사한 기온 차이가 발견되었습니다.
그 이유는 간단합니다.
바로 나무의 유무 때문입니다.
우리가 살기 좋은 지역을 '녹지가 풍부한' 곳이라고 부르는 데에는 다 이유가 있습니다.
2025년 7월, 멕시코 에르모시요 주민들은 기록적인 폭염 속에서 섭씨 46도(화씨 114.8도)를 견뎌야 했습니다 . '태양의 도시'라는 별명을 가진 에르모시요는 식생이 가장 적은 지역(0%~6%)이 도시의 다른 지역보다 최대 섭씨 14도(화씨 25.2도) 더 높다는 사실을 발견했습니다.
이는 주민들의 정신적, 신체적 건강에 심각한 위험을 초래할 만큼 중요한 온도 차이 였습니다.
이에 에르모시요는 2026년 초, 주민들에게 더 많은 녹지 공간과 더위를 식혀줄 새로운 도시 공원인 카르카모 노르테(Cárcamo Norte) 건설에 착수했습니다.
특히 식생이 부족한 신흥 외곽 지역과 같이 폭염 위험이 높은 지역에는 그늘을 제공할 수 있도록 녹지와 나무를 심는 사업을 진행하고 있습니다.
에르모시요는 이러한 노력을 지원하기 위해 최근 토종 식물 묘목장을 설립했습니다.
싱가포르는 폭염과의 오랜 싸움에서 도시 녹화 사업을 최우선 과제이자 파트너로 삼아 전력을 다해왔습니다.
2020년 이후 50만 그루 이상의 나무를 심었으며, 2030년까지
100만 그루를 심는 것을 목표로 하고 있습니다 .
TED 강연 에서 당시 아테네시 최고 열 관리 책임자였던 엘레니 미리빌리는 급격한 지구 기온 상승 시대에 도시를 시원하게 유지하기 위한 핵심적인 접근 방식을 설명했습니다.
그 내용은 다음과 같습니다.
- 도시 설계에 자연 기반 시설 솔루션을 활용하세요
- 도시 열섬 현상을 줄이기 위해 나무 덮개 면적을 확대해야 합니다.
그래서 이 기사가 제기한 질문에 대한 답은 '네, 전기차는 도시 열섬 현상 해결에 분명히 기여할 수 있습니다'입니다.
하지만 여기서 중요한 단어는 '도움'입니다.
교통수단의 전동화는 효과가 입증된 여러 대책 중 하나일 뿐입니다.
매캐한 내연기관 차량으로 가득 찬 도시 거리가 역사의 뒤안길로 사라지는 날이 올수록 우리 모두에게
더 좋을 것입니다.
이상적으로는 전기차, 자전거, 보행자 중심의 환경으로 대체되어야 합니다.
7월 12일 이후 인공지능이 어떻게 변할지 당신은 분명 좋아하지 않을 겁니다.
바로 이 순간, 7월 7일은 새로운 시대의 시작입니다.
이는 2017년 구글 페이퍼와 2023년 챗봇 GPT 출시 이후 인공지능 분야에서 세 번째로 중요한 변화입니다.
LLM 파워 유저들은 이제 냄비 속 개구리처럼 꼼짝없이 갇힌 신세가 되었고, 아무도 그 상황에 대비하지 못한 듯합니다.
만약 이러한 변화를 모르고 있다면, 끔찍한 일을 겪게 될지도 모릅니다.
지금 무슨 일이 일어나고 있는지 이야기해 봅시다.
개구리 삶기
(다소 사실과 거리가 먼) "개구리를 끓는 물에 넣어라"라는 속담이 있습니다.
이 속담의 의미는 불편함을 서서히 증가시키면 결국에는 극도로 높은 고통에 도달할 수 있다는 것입니다.
개구리는 끓는점에 천천히 도달하면 물 밖으로 뛰어오르지 않습니다.
운명은 이미 정해진 것입니다.
문제는 개구리는 불편하면 실제로 뛰어오른다는 점입니다.
하지만 AI 사용자는 아마 그러지 않을 겁니다.
그들은 삶아질 것이고, 이미 시작됐습니다.
페이블의 토큰당 지불 방식 변경은 앞으로 일어날 일의 첫걸음일 뿐입니다.
단편
먼저 전반적인 예측부터 말씀드리고, 그다음에는 어떤 상황과 유사한지, 그리고 어떻게 대비해야 하는지 살펴보겠습니다.
7월 7일부터 가장 강력한 인류계 LLM인 클로드 페이블(Claude Fable)이 토큰 단위 결제 방식으로만 전환됩니다.
즉, 더 이상 구독 형태로 제공되지 않습니다.
그리고 가격이 꽤 비쌉니다.
Fable 5는 입력 토큰 100만 개당 10달러, 출력 토큰 100만 개당 50달러로 책정되어 있습니다.
이는 Opus 4.8의 두 배인 5달러/25달러입니다.
Fable은 현재 Anthropic의 가격표에서 공식적으로 가장 비싼 모델입니다.
제 생각에 이는 보조금 지원을 받는 AI가 서서히 축소될 것이라는 의미입니다.
실제로 100달러짜리 AI 구독료는 토큰으로 환산하면 최대 4,000달러(일부 추산)에 달합니다.
AI 기업들이 구독료로 수익을 낼 수 있는 "낙관적인" 시나리오는 없습니다.
가장 낙관적인 시나리오도 손실을 줄이는 것뿐입니다.
몇 년 전 우버는 초저가 택시 서비스를 제공했습니다.
운전자들에게는 투자자들의 주머니에서 직접 급여를 지급했죠. 이는 시장 지배력을 확보하기 위한 전략일 뿐입니다.
그 후에는 가격 인상, 기능 축소, 그리고 서비스 약화가 뒤따르겠죠.
그리고 우리는 지금 그런 변화의 시기에 있습니다.
간단히 말씀드리자면 이렇습니다.
Fable은 당분간 복잡하고 강력한 기능을 사용하려면 추가 비용을 지불해야 하는 부담스러운 프로그램이 될 것입니다.
대부분의 일반적인 작업에는 Sonnet 5와 Opus 4.8(또는 5)이 사용될 것입니다.
이 시점이 얼마나 많은 사람들이 다른 서비스로 전환하고 얼마나 많은 사람들이 아예 사용을 중단할지에 영향을 미칠 것입니다.
하지만 다른 모든 모델과 마찬가지로 시간이 지남에 따라 Opus가 점점 더 멍청해진다는 것을 느끼게 될 것입니다.
이러한 불만을 피하려면 Fable로 갈아타고 더 자주 구매하게 될 것입니다.
그건 마치 개구리를 끓는 물에 삶는 것과 같은 상황입니다.
"구독" 모델은 점점 더 힘을 잃어갈 것이고, Fable만이 유일하게 결과물의 품질이 향상되는 모델이 될 가능성이 높습니다.
몇 달만 지나면 월 100달러나 200달러짜리 구독 서비스로 뭔가 중요한 일을 하는 건 거의 의미가 없어질 겁니다.
그건 정말 잘못된 생각이에요! 앤트로픽은 그렇게 할 수 없어요. 그렇게 하면 사용자들을 잃게 될 거예요!
네, 그럴 수 있고 실제로 그렇게 될 가능성이 높습니다.
"유료 사용자"들은 모두 회사에 손해를 끼치는 존재입니다.
그들에게서는 수익이 전혀 발생하지 않습니다.
사용자 수를 줄이더라도 대부분의 사용자를 강력한 토큰 기반 결제 모델로 전환하는 것이 훨씬 더 효율적입니다.
클로드 페이블은 7월 1일 재출시 이후 6월 버전에 비해 이미 "너프"되었습니다.
이는 일반적인 관행입니다.
이것으로 구독료 보조금 관련 설명이 마무리됩니다.
이것이 현실이 된다면 (혹은 현실이 될 때 ) 대부분의 사람들은 "우버가 이제 비싸졌다"는 사실에 당황할 것입니다.
제가 "우리가 바이브 코딩을 할 시간이 몇 주밖에 남지 않았다" 라고 말했던 게 바로 이런 의미였습니다. 측정 가능한 ROI가 없는 사용은 더 이상 의미가 없어질 겁니다.
누구도 주유소에 기름을 가득 채우고 기름이 떨어질 때까지 시동만 걸어둔 채로 차를 세워두지는 않습니다.
투자한 만큼 최대한 활용해야죠.
한 달에 100달러 정도로 저렴했을 때는 새로운 것을 시도해 보는 것이 합리적이었죠. 이것저것 실험해 보고, 혁신적인 할 일 관리 앱을 만들어 보는 것도 괜찮았습니다.
ROI 문제
인공지능 투자 수익률(ROI)의 문제점은 대부분의 기업이 여전히 ROI를 입증하지 못하고 있다는 점입니다.
특정 분야에서는 어느 정도 성장이 있지만, 대부분의 경우 투자 대비 수익이 훨씬 더 큽니다.
MIT와 맥킨지 의 저명한 연구에 따르면 기업의 80%에서 95%가 인공 지능(AI) 도입으로 인한 재정적 이익을 거의 또는 전혀 얻지 못하는 것으로 나타났습니다.
가격 상승과 모델 품질 저하로 인해 그 격차는 훨씬 더 커질 것입니다.
디자인 투자 수익률 향상을 위한 AI
우리 모두 각자의 업계에서 이 문제를 해결해 나가고 있는 중입니다.
제 디자인 실무에서 AI가 완벽하게 활용될 수 있는 몇 가지 사례를 찾았습니다.
생성형 AI는 아니고, 주로 데이터 처리 및 분석에 관련된 것들입니다.
예외적인 상황들을 다이어그램으로 정리하는 것도 포함됩니다.
이전에 제 작업 과정의 일부에 대해 이야기했었는데 , 조만간 더 자세히 다룰
예정입니다.
여기에는 간단한 계산이 있습니다.
현재 저는 이 기능을 활용하여 여러 예외 상황을 고려하고 더 많은 데이터를 분석할 수 있습니다.
덕분에 작업 시간을 약 25% 절약할 수 있고, 같은 시간과 비용으로 고객에게 25% 더 많은 결과물을 제공할 수 있습니다.
이는 스퀘어블랙 (저희 대행사) 에게 훨씬 더 높은 가치를 제공하며 , 저희의
경쟁력을 높여줍니다.
추가 작업을 제공하지 않거나, 수동으로 처리하고 가격을 인상해야 할 것입니다.
그것은 불가피하다.
로컬 AI
로컬 AI는 특정 사용 사례에 대한 해답이 될 수 있습니다.
하지만 Opus, 특히 Fable을 사용하는 개발 작업과 같은 일반적인 용도에는 아직 적합하지 않습니다.
저는 로컬 모델을 사용하여 매우 정확한 지침에 따라 데이터를 파싱하고 요약을 출력하는데, 현재 64GB RAM에서도 로컬 모델은 그 정도까지만 작동합니다.
Pageformance에서는 이 방식이 매우 잘 작동하지만, 이는 비동기적으로 처리되기 때문입니다.
여러 로컬 모델이 서로의 출력을 확인하는 방식으로 18시간 동안 실행시켜 둘 수 있습니다.
상당히 정교한 시스템 이네요 .
로컬 AI의 문제점은 실력이 충분히 향상되면 기존의 첨단 AI 기업들을 완전히 무너뜨릴 수도 있다는 점입니다.
다리오 아모데이는 이미 오픈 소스(및 오픈 가중치) 모델의 위험성에 대해 경고한 바 있습니다.
일부에서는 Fable 수준의 모델이 약 2년 안에 "소비자용 하드웨어"에서 실행될 수 있을 것이라고 예측합니다.
정말 멋진 꿈이죠.
결국 우리는 인공지능을 누구나 무료로 로컬에서 실행할 수 있는 상품으로 만들거나, 강력한 인공지능이 부유하고 권력 있는 사람들만 이용할 수 있도록 통제되고 제한되는 길을 택하게 될 것입니다.
첫 번째 선택지가 아주 매력적으로 느껴지겠지만, 권력자들이 결국 뜻대로 되지 않는 경우를 본 적이 있나요? 바로 그거죠.
저는 신흥 시장 수준의 지역 모델에 대해 낙관적이지 않습니다.
오픈 소스 기업들이 너무 강력해지면 어떤 식으로든 제재를 가할 가능성이 높습니다.
OpenAI가 구원투수로 나설까요?
Fable이 유료 서비스로 전환되는 시점에 맞춰 OpenAI는 SOL 모델을 출시할 계획입니다.
이 모델은 Fable 수준의 추론 능력을 갖춘 것으로 알려져 있습니다.
주목할 점은 그들이 마침내 인류학 연구팀의 명명 방식을 따라했다는 것입니다.
사람들은 무작위적인 문자나 숫자로 이루어진 이름보다는 Opus, Fable, Mythos와 같은 이름을 훨씬 더 선호합니다.
또는 솔, 테라, 루나. 그런 순서도 명확하고 더 인간적이죠. 디자인적인 관점에서도 이런 방향이 마음에 듭니다.
우선 OpenAI는 Sol을 구독 서비스에 포함시킬 예정입니다.
물론 이는 일시적인 조치이며 사용량에도 상당한 제한이 있을 것입니다.
그들은 이 비용을 조금 더 오래 지원할 여유 자금이 있습니다.
앤트로픽은 좋아하지 않을 것이고, 적어도 일시적으로는 일부 고객을 잃을 수도 있습니다.
결국 Fable/Mythos와 Sol 모두 토큰 기반 결제 방식으로 전환될 것이며, 구독 모델은 품질이 저하될 것입니다.
이 모든 것의 의미는 무엇일까요?
이 모든 조각들이 연결되는 것 같네요. 우버의 가격 인상이 임박했습니다.
오늘부터 시작될 겁니다.
페이블은 나아지겠지만, 오푸스와 소네트는 나빠질 겁니다.
솔은 나아질 겁니다.
테라와 루나는 악화될 거고, 결국 거의 쓸모없어질 겁니다.
이것이 바로 그들이 개구리를 삶는 방식입니다.
당신은 자신도 모르는 사이에 점점 더 비싼 유료 모델로 전환하게 될 것입니다.
결국에는 완전히 유료 모델로 전환하거나, 이 가격으로는 업무에 AI를 사용하는 데 투자 대비 수익(ROI)이 전혀 없다는 것을 깨닫게 될 것입니다.
바로 이런 이유 때문에 지금이 매우 획기적인 순간입니다.
AI 거품의 경제적 측면이 곧 터질 것 같습니다.
미래에도 AI는 분명히 존재할 테니 걱정하지 마세요.
하지만 지금 우리가 사용하는 방식과는 다를 겁니다.
저는 Fable 행사가 진행된 그 일주일 동안 제 모든 제품의 보안과 안정성을 점검하는 데 집중했습니다.
웹 프로젝트와 모바일 프로젝트 모두에 대해 완벽한 테스트를 진행했습니다.
한때 대중을 위한 필수품이었던 것이 점차 소수의 특권층을 위한 사치품으로 변모하고 있다.
계획이 뭐예요?
7월 7일 저녁 업데이트
Anthropic은 Fable 구독 접근 기간을 7월 12일까지 연장했습니다.
이는 OpenAI가 SOL을 출시한 것에 대한 직접적인 대응으로, 사람들이 두 제품을 비교해 볼 수 있도록 하기 위한 것입니다.
만약 SOL이 Fable보다 성능이 떨어지는 것으로 판명되면, 7월 12일이라는 구독 연장 기한은 유지될 가능성이 높습니다.
어떤 이유로든 SOL이 Fable과 동등하거나 더 나은 성능을 보인다면, Anthropic은 해당 기능을 더욱 확장하거나 Fable 5.1을 출시할 것입니다.
하지만 두 회사 모두 투자자들이 이 규모의 AI는 애초에 수익성이 없다는 사실을 서서히 깨닫고 있습니다.
이는 두 회사 모두 사업을 접고 최고의 모델들을 유료화해야 하는 상황에 처하게 만들 수 있습니다.
두고 봐야 알겠죠.
일본이 클로드 미토스를 꺾었는데 아무도 예상하지 못했다.
여기에서 무료 로 읽어보세요
이러한 가격 차이는 간단한 API 호출 뒤에 시스템이 조용히 3~4개의 서로 다른 AI 모델을 불러와 질문에 대한 답을 찾은 다음, 그 결과를 하나의 응답으로 통합하기 때문에 발생합니다.
이는 AI 제품을 구축하는 독특한 방식이며, 바로 이러한 이유로 Sakana AI의
최신 버전은 이번 주 가장 화제가 된 출시 중 하나가 되었습니다.
사카나 복어의 진짜 모습
사카나 후구는 GPT 5.5, 제미니 3.1 프로, 또는 클로드의 모델처럼 기초
모델이 아닙니다 . 도쿄에 위치한 AI 연구소인 사카나는 하나의 거대한 새 모델을 처음부터 학습시키지 않았으며, 그렇게 했다고 주장하지도 않습니다.
대신, Fugu는 다른 AI 시스템들 앞에 놓인 작은 " 지휘자 " 모델입니다.
다른 모델과 마찬가지로 OpenAI 호환 API를 통해 프롬프트를
전송하면 됩니다.
그 후, 푸구는 내부적으로 무엇을 할지 결정합니다.
때로는 답이 바로 나옵니다.
때로는 작업을 여러 부분으로 나누어 각기 다른 모델에 각기 다른 부분을 보내고, 결과를 확인한 후, 모든 것을 하나로 통합하여 최종 결과를 도출하기도 합니다.
이러한 복잡한 과정은 코드 작성에 전혀 영향을 미치지 않습니다.
두 가지 버전, 두 가지 기능.
Fugu는 동일한 엔드포인트를 통해 두 가지 버전으로 배송됩니다.
- Fugu 는 일상적인 선택입니다.
지연 시간이 짧고 코딩, 코드 검토 및 일반 채팅에 최적화되어 있습니다. - Fugu Ultra 는 더 무거운 버전으로, AI 연구, 과학 논문 복제, Kaggle 스타일 대회, 사이버 보안 평가, 특허 또는 문헌 검색과 같이 여러 단계를 거치는 장시간 작업에 적합합니다.
약 500명의 초기 사용자가 참여한 비공개 베타 테스트 기간 동안, 기본 Fugu 버전은 실제로 "Fugu Mini"라고 불렸습니다.
근로자 풀.
사카나의 기술 보고서에는 GPT 5.5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro 및 오픈 소스 모델을 포함하는 풀이 명시되어 있습니다.
이 풀은 교체 가능합니다.
기업은 규정 준수를 위해 기본 Fugu에서 특정 모델을 추가, 제거 또는 제외할 수 있으며, 별도의 재학습 작업이 필요하지 않습니다.
특히, Anthropic의 수출 제한 Fable 5 및 Mythos 모델은 공개적으로 접근할 수 없기 때문에 이 풀에
포함되지 않습니다.
스스로를 칭할 수 있습니다.
여기서 다소 이상한 설계 선택 중 하나는 Fugu가 스스로를 작업자로 등록할 수 있다는 점입니다.
이로 인해 시스템이 자체 팀의 이전 결과물을 검토하고, 오류를 발견하면 재학습 없이 즉시 수정 워크플로를 실행하는 재귀적 루프가 발생합니다.
보이지 않는 부분이 있습니다.
Fugu는 클로즈드 소스이며 호스팅 전용입니다.
로컬에서 실행할 수 없으며, Sakana는 특정 쿼리에 어떤 모델이 선택되는지 공개하지 않습니다.
기초 연구는 공개되어 있지만, 최종 제품은 그렇지
않습니다.
벤치마크: 숫자가 보여주는 것과 보여주지 않는 것
점수 그 자체 외에도 중요한 몇 가지 요소가 있습니다.
- 여기 있는 모든 수치는 공급업체가 보고한 것 입니다 . 기준선은 중립적인 제3자가 동일한 조건에서
모든 장비를 나란히 놓고 분석한 결과가 아니라, 각 회사가 자체적으로 발표한 결과를 바탕으로 합니다.
- 흥미로운 반전은, 더 저렴한 기본형 Fugu가 몇몇 벤치마크에서 더 비싼 Fugu Ultra보다 더 나은 성능을 보였다는 점입니다.
이는 오케스트레이션 기능이 많다고 해서 무조건 더 좋은 것은 아니라는 것을 시사하며, Sakana는 이를 "과도한 오케스트레이션"이라고 부릅니다. - 사카나의 보고서에서도 시스템이 자주 따르는 특정 패턴들을 언급하고 있는데, 예를 들어 한 모델이 토론을 통해 다른 모델들의 답변을 취합하거나, 한 모델이 무언가를 구축하는 동안 다른 모델이 디버깅을 하거나, 한 모델이 암호화를 담당하는 동안 다른 모델이 수학적 모델을 처음부터 다시 만드는 것처럼 문제의 특정 부분을 담당할 전문가를 투입하는
방식 등이 있습니다.
- 기본 사양조차도 다소 모호합니다.
가격 페이지에는 272,000개의 토큰 컨텍스트 창이 명시되어 있지만, 다른 제품 자료에서는 최대 100만 개까지 언급하고 있으므로, 사용 사례에 중요한 경우 이 부분을 직접 확인해야 합니다.
이번 출시가 주목받는 더 큰 이유는 점수 때문이라기보다는 시기 때문입니다.
미국은 2026년 6월 12일에 Fable 5와 Mythos의 일반 접근을 제한했습니다.
Fugu는 그로부터 열흘 후, 거의 전적으로 그 시점에 맞춰 출시되었습니다.
가격
복어를 고를 때 실제로 중요한 부분
연구실 외부 사람들이 복어를 고려하는 가장 큰 이유는 아마도 이것일 것이므로, 명확하게 설명할 가치가 있습니다.
- 구독료는 월 20달러(스탠다드) , 100달러(프로) , 200달러(맥스) 이며, 모든 등급에 Fugu와 Fugu Ultra가 모두 포함됩니다.
- Fugu Ultra의 종량제 요금은 입력 토큰 백만 개당 5달러 , 출력 토큰 백만 개당 30달러 이며 , 캐시된 입력은 0.50달러입니다.
요청 컨텍스트 토큰 수가 272,000개를 초과하면 해당 요금은 대략 두 배로 증가합니다.
Sakana는 하나의 쿼리에서 여러 모델을 호출하더라도 수수료가 중복 부과되지 않도록 합니다.
요청이 세 가지 다른 모델을 거치더라도 모든 모델의 요금을 합산하는 것이 아니라, 가장 높은 등급의 모델을 기준으로 한 단일 통합 요금이 청구됩니다.
- 2026년 7월 말까지 구독하시는 모든 분께 두 번째 달을 무료로 제공하는 출시 기념 프로모션을 진행합니다.
- Fugu는 출시 시점에 EU 또는 EEA 지역에서 이용할 수 없으며 , Sakana는 GDPR 준수를 위해 노력하고 있습니다.
이는 벤더 의존성을 우려하는 기업 및 정부를 대상으로 하는 Sakana의 전략을 고려할 때 주목할 만한 부분입니다.
Claude Opus를 이용한 테스트 -
한 가지 비교 테스트에서는 개발자들이 두 가지 도구를 모두 사용하여 간단한 Crossy Road 스타일의 소규모 게임을 만들었습니다.
Fugu Ultra는 약 22분 만에 완료되었고, 약 89,000개의 토큰이 사용되었으며, 비용은 약 7.32달러였습니다.
클로드 오푸스 4.8을 클리어하는 데 약 79분이 걸렸고, 약 94만 토큰이 소모되었으며, 비용은 약 37.85달러였습니다.
그 비교 결과는 간단했습니다.
Opus는 더 나은 품질의 결과물을 제공했고, Fugu는 더 저렴하고 빠르긴 했지만, 더 나은 결과물을 내놓지는 못했습니다.
복어의 실제 작동 방식
대부분의 보도에서 이 부분을 건너뛰지만, 복어가 왜 그런 행동을 하는지 설명해 줍니다.
Fugu 기본 라우터는 결정 기능만 제공하며 생성 기능은 제공하지 않습니다.
Fugu는 추론 과정을 거쳐 모델을 선택하는 대신, 모델의 일반 출력 레이어와 함께 실행되는 경량 선택 헤드를 사용합니다.
이 헤드는 오케스트레이터에서 초기 은닉 상태를 읽어와 풀에 있는 각 모델에 대한 점수를 출력합니다.
가장 높은 점수를 받은 모델이 작업을 수행하며, Fugu는 전체 텍스트를 생성하여 결정을 내리는 비용이 많이 드는 단계를 생략합니다.
이것이 바로 Fugu의 응답
속도가 눈에 띄게 느린 것이 아니라 단일 프론티어 모델을 직접 호출하는 것과 거의 비슷하게 느껴지는 주요 이유입니다.
Fugu Ultra는 Conductor라는 것으로 작동합니다.
컨덕터는 하나의 모델을 선택하는 대신, 전체 워크플로를 평문으로 작성합니다.
즉, 각 단계에는 하위 작업, 해당 작업에 할당된 특정 작업자, 그리고 해당 작업자가 볼 수 있는 이전 결과물이 명시됩니다.
접근 권한 목록이라고 불리는 이 마지막 부분이 에이전트 간의 통신 구조를 정의합니다.
이 목록은 단순한 체인형 워크플로, 여러 번 시도 끝에 최적으로 완료되는 워크플로, 또는
분기형 트리 구조의 워크플로까지 지원할 수 있을 만큼 유연합니다.
울트라는 일반적으로 최대 5단계, 평균 3단계 정도의 워크플로를 설계합니다.
영구 메모리는 최근에 추가된 기능입니다.
여기서 알아두면 유용한 두 가지 메커니즘이 있습니다.
- 에이전트 격리. 한 워커는 다른 워커의 출력을 액세스 목록에 명시적으로 추가한 경우에만 볼 수 있습니다.
이는 먼저 응답한 모델이 이후의 모든 워커에 은밀하게 영향을 미치는 것을 방지합니다. - 턴 간 메모리를 공유합니다.
긴 대화에서 후속 워크플로는 이전 워크플로에서 수행된 도구 호출을 볼 수 있으므로 시스템이 동일한 조회 또는 계산을 반복하는 데 시간을 낭비하지 않습니다.
실제 훈련 과정은 다음과 같습니다.
사카나는 4단계 파이프라인을 설명합니다.
- 정답이 명확한 작업에 대한 지도식 미세 조정으로, 각 워커 모델은 반복적으로 테스트되고 라우터는 단 하나의 최적 레이블이 아닌 결과로 나타나는 점수 분포로부터 학습합니다.
- 실제 다중 턴 코딩 세션에 CMA ES라는 방법을 사용한 진화적 최적화를 적용했습니다.
사카나는 먼저 표준 강화 학습을 시도했지만 보상 신호가 너무 미약하고 잡음이 많아 실패했다고 밝혔습니다.
진화적 접근 방식이 더 나은 결과를 보였습니다. - 지휘자의 워크플로우 설계를 위한 강화 학습은 무작위로 생성된 모델 풀을 기반으로 학습되므로, 이후에 주어지는 개방형 및 폐쇄형 모델의 어떤 조합에도 일반화할 수 있습니다.
- 위에서 설명한 영구 메모리 시스템.
사카나는 토큰 효율성 수치에 대해 다소 회의적인 시각으로 바라볼 필요가 있다고 지적합니다.
컨덕터 관련 논문에서는 쿼리당 약 1,820개의 토큰이 소요된다고 주장하는데, 이는 기존의 멀티 에이전트 구성에서 필요한 약 11,203개와 비교됩니다.
하지만 이는 연구 논문상의 수치일 뿐, 실제 출시된 제품의 사양을 독립적으로 검증한 결과는 아닙니다.
사카나가 선보인 데모
벤치마크 수치와 더불어 사카나는 몇 가지 실제 시연도 진행했습니다.
- 이 자율 연구 실행에서 시스템은 단일 GPU에서 하루도 채 안 되는 시간 동안 100회 이상의 실험을 통해 소형 모델의 학습 설정을 개선했으며, 세 가지 비교 기준선을 능가했습니다.
- 단 하나의 명령어로 작성된 루빅 큐브 풀이 프로그램이 테스트에 사용된 모든 큐브를 최적의 이동 횟수에 가깝게 풀었지만, 비교 대상 모델 세 개 중 두 개는 완전히 실패했습니다.
- 수백 년 된 고전 일본 필기체 읽기 과제에서 Fugu Ultra는 가장 유사한 비교 모델보다 훨씬 높은 점수를 기록했습니다.
- 눈가리개를 하고 치른 체스 게임 네 판에서, 이 모델은 세 가지 최첨단 모델과 강력한 체스 엔진을 모두 이겼습니다.
- 하나의 과거 시장 기간에 대한 모의 거래 실행 결과, 비교 모델보다 평균 수익률이 더 높게 나타났지만, 과거의 성과가 미래의 결과를 보장하지는 않는다는 점을 유의해야 합니다.
이러한 사례들은 훌륭한 출시 홍보 영상 소재가 될 수 있으며, 진정으로 창의적인 테스트 사례이기도 합니다.
또한, 여전히 회사에서 직접 진행하는 데모이며, 회사에서 선정한 비교 대상과 비교하여 평가됩니다.
Fugu vs OpenRouter Fusion
모두가 비교 대상으로 삼는 것은 Fugu 출시 불과 며칠 전에 실험적 기능에서 정식 API 사용 가능 상태로 전환된 OpenRouter의 Fusion입니다.
겉보기에는 비슷해 보이지만, 개발 방식은 전혀 다릅니다.
융합은 펼쳐지다가 합쳐집니다.
이 시스템은 사용자의 질문을 여러 모델에 동시에 병렬로 전송하고, 평가 모델이 답변의 일치, 불일치 및 차이점을 비교한 다음, 합성 모델이 각 모델의 강점을 결합하여 최종 답변을 생성합니다.
연구 질문이나 전문가 비평처럼 다양한 관점이 실질적으로 도움이 되는 경우에 적합하며, OpenRouter는 융합 패널이 심층 연구 벤치마크에서 개별 최첨단 모델보다 우수한 성능을 보였다는 결과를 발표했습니다.
복어는 먼저 결정한 다음 행동한다.
퓨전의 지휘자는 호출이 이루어지기 전에 어떤 모델을 어떤 순서로 호출할지, 그리고 각 모델이 무엇을 볼 수 있는지 미리 결정합니다.
모든 모델에게 똑같은 질문을 하고 답변을 합치는 대신, 한 모델이 무언가를 구축하게 하고, 두 번째 모델에게 보안 문제를 검토하게 한 다음, 처음 두 모델이 동의하지 않을 경우에만 세 번째 모델을 투입하는 방식입니다.
온라인에서 흔히 쓰이는 표현이
이를 잘 설명합니다.
퓨전은 투표소와 같고, 후구는 지휘자와 같다는 것입니다.
비용 모델도 다릅니다.
- Fusion은 심사위원단에 참여하는 모든 모델과 심사위원 비용에 대해 요금을 청구합니다.
일반적인 3인 심사위원단의 경우, 일반적인 심사 비용의 약 4~5배에 달하는 비용이 발생할 수 있습니다. - Fugu는 촬영 현장에 투입되는 모델 수와 관계없이 단일 통합 요금을 부과합니다.
일부 상업적 분석에 따르면 Fugu의 실질적인 비용은 동일한 Fusion 시스템을 사용하는 데 드는 비용의 약 4분의 1 수준이지만, 이는 작업량과 각 시스템이 추가 지원을 요청하는 빈도에 따라 크게 달라집니다.
두 시스템 모두 아직 실제 규모에서 독립적으로 테스트되지 않았으며, 출시된 지 불과 며칠에서 몇 주밖에 되지 않았습니다.
수용과 회의론
Fugu에 대한 반응은 엇갈립니다.
지지자들은 Fugu가 단일 AI 공급업체에 의존하는 것에 대한 안전장치라고 보는 반면, 비판론자들은 Fugu가 여전히 폐쇄형 소스 모델에 기반한 폐쇄형 시스템이므로 진정한 AI 주권을 제공하지 못한다고 주장합니다.
사카나의 과거 행적 또한 회의적인 시각을 부추기고 있습니다.
AI CUDA 엔지니어와 AI 과학자를 포함한 이전 프로젝트들은 평가 문제와 신뢰할 수 없는 결과에 대한 비판에 직면했으며, 이로 인해 일부 연구자들은 Fugu의 벤치마크 결과를 조심스럽게 바라보고 있습니다.
주목할 만한 사실들
- Sakana는 David Ha, Llion Jones, Ren Ito가 2023년에 설립했습니다.
- 이 회사는 2025년 1억 3500만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 유치한 후 26억 5000만 달러의 기업 가치를 달성했습니다.
- 오픈소스 복제본인 OpenFugu가 출시 직후 등장했습니다.
- 사카나의 이전 작품인 ALE-Agent는 주요 코딩 대회에서 뛰어난 성과를 거두었습니다.
복어는 누구를 위한 것인가?
- 코딩, 조사, 검증과 같은 복잡하고 여러 단계를 거치는 작업에 가장 적합합니다.
- 단순한 질문에는 그다지 효과적이지 않으며, 그런 경우에는 최첨단 모델이 더 저렴하고 빠를 수 있습니다.
- 벤더 다변화 전략으로는 유용하지만, 진정한 주권 확보는 아닙니다.
- 현재 EU/EEA 지역에서는 이용할 수 없습니다.
결론
Fugu는 흥미로운 아이디어를 가진 오케스트레이션 시스템이지만, 성능 관련 주장 대부분은 Sakana 자체에서 나온 것입니다.
독립적인 검증이 부족하고 초기 사용자들의 경험도 엇갈리기 때문에, 기존 시스템을 대체할 검증된 대안이라기보다는 유망한 실험적인 시스템으로 보는 것이 가장 적절합니다.