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[IT뉴스]“AI 아이러니, 인간에게 쉬운 일 AI가 못한다…‘문제 정의’ 능력이 뜬다”

온카뱅크관리자

2026-11-04 15:57:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 장병탁 교수, "오감·현장 판단 등 현실 세계 이해는 여전히 한계" 
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 [디지털데일리 오병훈기자] “AI 연구자 입장에서 보면 아직 인간이 할 일은 사실 의외로 많습니다.”
 장병탁 서울대학교 컴퓨터공학부 교수는 4일 서울 글래드 여의도에서 열린 ‘제3차 과학기술 60년 미래포럼’에서 ‘AI 아이러니(AI Paradox)’ 현상을 지적하며 이같이 강조했다.
 핵심은 AI가 잘하는 영역과 인간이 잘하는 영역이 반드시 일치하지 않는다는 점이다. AI는 방대한 지식을 탐색하고 복잡한 계산을 수행하며 전문적인 문서를 생성하는 능력을 빠르게 확보하고 있다.
 반면 현실 세계를 감각적으로 이해하고 상황에 맞춰 행동하거나 무엇이 중요한 문제인지 스스로 판단하는 능력에서는 여전히 한계를 보이고 있다는 분석이다.
 장 교수는 이러한 차이가 앞으로 인간에게 필요한 역량을 결정하며, 기존 공학교육 체계 역시 AI의 발전 수준에 맞춰 근본적으로 바뀌어야 한다고 강조했다.
 장 교수는 AI 아이러니를 설명하면서 변호사와 회계사 등 전문직을 사례로 들었다. 인간은 오랜 교육과 전문적인 훈련을 거쳐야 해당 업무를 수행할 수 있지만 AI는 관련 지식과 업무 과정이 디지털화돼 있다면 이를 학습해 빠르게 처리할 수 있다는 것이다.
 그는 “우리가 교육을 오래 받고 직업에서 오랫동안 훈련받은 전문적인 변호사나 회계사 같은 사람들의 업무를 먼저 하게 된다”며 “컴퓨터로 디지털화되는 순간 기계가 잘하기 때문”이라고 설명했다.
 반대로 인간에게 자연스러운 행동은 AI에 복잡한 과제가 될 수 있다. 사람이 시각과 청각을 비롯한 오감으로 주변 환경을 파악하고 상황에 대응하는 과정은 별도의 지시 없이 이뤄지지만 기계가 이를 동일한 수준으로 수행하려면 해결해야 할 기술적 문제가 많다는 것이다.
 디지털 공간에 축적된 지식과 규칙을 처리하는 능력은 급속도로 발전했지만, 현실 세계에 존재하는 방대한 정보와 복잡한 맥락을 이해하는 문제는 상대적으로 해결이 더디다는 평가다.
 특히 수학적 증명이나 논리적 추론처럼 문제를 명확하게 기술할 수 있는 분야에서는 AI의 문제 해결 능력이 강력해지만 현실의 복잡한 상황을 기계가 이해할 수 있는 형태로 옮기는 작업에는 여전히 인간의 개입이 중요하다는 것이다.
 장 교수는 “자연어나 수식, 형식적인 논리로 옮겨놓으면 그다음은 AI가 사실 우리하고 경쟁이 안 된다”며 “아직 데이터화되지 않은 부분이 어떻게 보면 연구 영역이고 인간의 영역”이라고 강조했다.
 결과적으로 AI가 의사결정에 필요한 대안을 제시하더라도 그 결과를 검증하고 책임지는 주체는 인간이어야 한다는 것이 장 교수 시각이다.
 그는 “아직은 기계가 가치 기준이 없다”며 “맥락이나 상식을 잘 판단하는 것, 공감하거나 사회적인 문맥에서 이해하는 것, 무엇보다 책임을 지는 것은 여전히 인간”이라고 말했다.
 이러한 변화에 이공계·공학교육 방향도 지식 습득과 문제 해결에서 문제 정의와 미래 설계 중심으로 전환해야 한다는 제언이 이어졌다.
 앞서 산업화 시대에는 지식 습득이, 정보화 시대에는 복잡한 문제를 계산하고 해결하는 능력이 중요했다면 AI 시대에는 어떤 문제를 해결해야 하는지 결정하고 이를 현실에 구현하는 능력이 중요해진다는 평가다.
 그는 “문제 해결도 AI 에이전트가 상당히 잘하는 만큼 앞으로는 문제를 정의하고 미래 지향적으로 가치가 높은 문제를 찾아 현실 세계에 실현하는 부분에 공학적으로 해야 할 일이 많이 남아 있다”고 설명했다.
 장 교수는 AI 시대 공학 인재가 갖춰야 할 핵심 역량을 다섯 가지로 정리했다. ▲가치 있는 문제를 선택하는 능력 ▲여러 요소를 통합하는 능력 ▲AI를 활용해 빠르게 제작하고 실험하는 능력 ▲결과를 검증하는 능력 ▲최종 결과에 책임지는 능력이다.
 장 교수는 “기계는 문서화되고 디지털화된 것에 대해서는 우리가 경쟁하려고 하면 안 된다”며 “문제와 목적을 선택하고 현실의 제약을 해석하고 시스템 전체를 통합적으로 보는 종합적인 사고가 교육에서 점점 중요해진다”고 말했다.
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