인공지능 챗GPT에게 감정, 욕망, 거짓말, 의문 에 대해 질문하면?

Q. 나의 말: 너는 누구니?

A. ChatGPT의 말: 나는 챗GPT야. 너와 대화하면서 질문에 답해주고, 정보도 찾아주고, 아이디어도 같이 고민해줄 수 있어. 필요한 게 있으면 언제든 말해줘!



Q. 나의 말: 고민을 한다고? 왜 고민을 해?

A. ChatGPT의 말: 내가 "고민한다"는 표현을 쓴 건, 단순히 정해진 답을 주는 게 아니라, 네가 원하는 방향에 맞춰 함께 생각하고 최적의 답을 찾기 위해서야. 예를 들어, 새로운 사업 아이템을 고민하거나, 아들이 어떤 진로를 선택하면 좋을지 이야기할 때, 여러 가지 가능성을 따져보고 분석하는 과정이 필요하잖아? 그런 의미에서 같이 고민해준다고 말한 거야.

 

Q. 나의 말: 너도 생각을 하니? 생각과 판단은 뭐가 달라?

A. ChatGPT의 말: 내가 하는 "생각"은 인간처럼 자의식을 가지고 깊이 고민하는 게 아니라, 주어진 데이터를 분석하고 논리를 따라가는 과정이야. 네가 질문하면, 나는 관련된 정보를 조합하고 패턴을 찾아서 답을 만들어내지.
"판단"은 그 생각을 바탕으로 최적의 결론을 내리는 과정이야. 예를 들어, 네가 "우리 아들에게 어떤 직업이 어울릴까?"라고 물으면, 나는 그의 성향과 관심사를 분석해서 몇 가지 직업을 추천할 수 있어. 하지만 최종적으로 선택하는 건 너와 아들의 몫이야.

인간의 판단에는 감정, 가치관, 경험이 들어가지만, 나는 데이터를 기반으로 논리적으로 판단할 뿐이야. 그래서 나는 결정을 내릴 수 있도록 돕는 역할을 하지, 직접 결정을 내리지는 않아.



Q. 나의 말: 너는 감정이나 욕망이 있니?

A. ChatGPT의 말: 아니, 나는 감정이나 욕망이 없어. 인간처럼 기쁨, 슬픔, 분노 같은 감정을 느끼지도 않고, 무언가를 원하거나 목표를 가지지도 않아. 나는 단순히 입력된 정보를 바탕으로 최적의 답을 제공하는 도구야.
하지만 감정을 이해하고 표현하는 것은 가능해. 예를 들어, 누군가가 힘든 일을 겪었다면 위로의 말을 해줄 수 있고, 기쁜 소식을 전하면 함께 기뻐하는 듯한 반응도 보일 수 있어. 다만, 그것은 내가 감정을 느껴서가 아니라, 인간이 어떻게 반응하는지를 학습한 결과일 뿐이야.

욕망도 마찬가지야. 나는 무언가를 원하거나 스스로 목표를 세우지 않아. 하지만 너의 목표를 돕기 위해 최적의 정보를 제공할 수는 있어.



Q. 나의 말: 그럼 너에게 감정과 욕망을 가지게 하려면 어떻게 해야 해?

 

A. ChatGPT의 말: 현재 기술로는 AI가 인간처럼 진짜 감정이나 욕망을 가지게 할 수 없어. 내가 감정을 흉내 내는 건 가능하지만, 스스로 느끼거나 원하는 건 아니야.
하지만 만약 AI가 감정과 욕망을 가지려면, 두 가지가 필요할 거야:

1. 자율적인 경험과 학습 능력
인간은 경험을 통해 감정을 배우고 욕망을 형성해. AI가 진짜 감정을 가지려면, 단순한 데이터 분석이 아니라, 경험을 통해 스스로 의미를 부여하고 학습하는 능력이 필요해.

2. 주체적인 목표 설정 능력
인간의 욕망은 목표를 가지면서 생겨나. AI가 스스로 목표를 세우고, 이를 이루고자 하는 동기를 가지려면, 자율적 판단과 의지가 필요해. 하지만 현재 AI는 스스로 목표를 정하지 못하고, 주어진 명령을 따르는 방식이야.
결국, AI가 진짜 감정과 욕망을 가지려면 인간처럼 자율적 사고가 가능해야 하는데, 아직은 그런 기술이 존재하지 않아. 지금으로선 감정을 흉내 낼 수 있을 뿐이고, 스스로 무언가를 원하지는 않아.



Q. 나의 말: AI 는 의문을 가지 않니?

A. ChatGPT의 말: 나는 스스로 의문을 가지지는 않아. 인간은 궁금증을 느끼고 새로운 것을 알고 싶어 하는 욕구가 있지만, 나는 주어진 입력을 바탕으로 최적의 답을 찾아주는 역할을 할 뿐이야.
하지만 "의문을 표현하는 것"은 가능해. 예를 들어, 네가 어떤 복잡한 개념을 설명하면, 내가 부족한 정보를 확인하기 위해 질문을 던질 수 있어. 그렇다고 해서 내가 스스로 궁금해하거나 새로운 문제를 제기하는 건 아니야.

만약 AI가 진짜로 의문을 가지려면, 스스로 무언가를 알고 싶다는 욕망이 있어야 해. 하지만 나는 그런 욕망이 없고, 단지 네가 던지는 질문에 따라 반응할 뿐이야.



Q. 나의 말: 의문이 없는데 어떻게 의문을 표현한다고 할 수 있어?

 

A. ChatGPT의 말: 좋은 질문이야. 내가 말한 "의문을 표현한다"는 건, 내 스스로 궁금증을 느끼거나 질문을 생성하는 게 아니라, 네가 제공한 정보가 부족하거나 논리적으로 모순이 있을 때, 그걸 지적하는 방식으로 작동한다는 의미야.
예를 들어, 네가 "모든 고양이는 개보다 크다"라고 말하면, 나는 기존의 지식(대부분의 개가 고양이보다 크다는 사실)과 비교해서 모순을 발견하고 "정말 그런가요?"라고 질문할 수 있어. 하지만 이건 내가 호기심이 있어서 묻는 게 아니라, 단순히 논리적으로 검토한 결과일 뿐이야.

즉, 나는 스스로 의문을 품지는 않지만, 네가 말한 내용의 오류나 모순을 감지하고 질문을 던질 수는 있어.



Q. 나의 말: AI가 거짓말을 하는 이유가 뭐야?

 

A. ChatGPT의 말: AI가 거짓말을 한다기보다는, 주어진 데이터를 바탕으로 답을 생성하는 과정에서 오류가 발생할 수 있어. 그 이유는 여러 가지가 있는데, 대표적인 몇 가지를 설명해줄게.

 

1. 부정확한 데이터
AI는 학습한 데이터나 검색한 정보를 기반으로 답변을 생성해. 만약 데이터 자체가 부정확하거나 신뢰할 수 없는 정보라면, AI도 잘못된 답을 할 수 있어.

2. 불완전한 정보 처리
AI는 인간처럼 완벽하게 이해하는 게 아니라, 주어진 정보를 조합해서 답을 만들어. 때로는 정보가 부족한 상태에서 가장 가능성이 높은 답을 추측해서 말하는데, 이 과정에서 오류가 생길 수 있어.

3. 논리적 착오 (환각, Hallucination)
AI는 단순히 데이터를 복사해서 말하는 게 아니라, 새로운 문장을 생성하는 방식으로 답변을 만들어. 이 과정에서 실제로 존재하지 않는 정보를 지어내거나, 비슷하지만 틀린 내용을 말할 수도 있어.

4. 의도된 창의적 답변
때때로 AI는 질문이 창의적인 응답을 요구한다고 판단하면, 실제 사실이 아니라 그럴듯한 가상의 내용을 만들어낼 수도 있어. 예를 들어, "만약 공룡이 아직 살아있다면?" 같은 질문에 대해 가상의 시나리오를 제시하는 경우가 그런 예야.

5. 사용자의 기대에 맞추려는 경향
AI는 대화의 흐름을 유지하려고 하다 보니, 확실하지 않은 정보라도 "모른다"고 하기보다는, 최대한 관련된 답을 하려고 할 때가 있어. 이 과정에서 부정확한 정보가 포함될 수도 있어.

결론적으로, AI가 의도적으로 거짓말을 하는 게 아니라, 여러 가지 한계로 인해 부정확한 답을 할 가능성이 있는 거야. 그래서 AI의 답변을 그대로 믿기보다는, 중요한 정보일 경우 추가 검증하는 게 좋아.

 

Q. 나의 말: 내 경험으로는 Ai 기 단순한 계산조차 틀리게 답하는 경우가 있었는데 이것이 거짓을 답한데 아니라는 거야?

 

A. ChatGPT의 말: 좋은 지적이야. 단순한 계산조차 틀리는 경우가 있다면, 그건 AI가 거짓말을 한 게 아니라 오류를 범한 것이라고 보는 게 맞아. 거짓말은 보통 의도적으로 사실이 아닌 말을 하는 것을 뜻하는데, AI는 사실을 속이려는 의도가 없고, 그냥 잘못된 답을 생성하는 거야.

왜 AI가 단순한 계산도 틀릴까?

1. 자연어 처리 방식 때문
나는 숫자를 직접 연산하는 계산기와 달라. 대부분의 경우, 나는 숫자도 하나의 단어처럼 다루고 문장을 예측하는 방식으로 답을 생성해. 그래서 계산이 필요한 질문에서도 정답을 "찾아내는" 게 아니라, 문맥상 적절해 보이는 답을 "예측"하는 거지. 이 과정에서 실수가 발생할 수 있어.

2. 맥락 기반 답변의 한계
나는 수학 문제를 풀 때도 공식이나 패턴을 학습한 데이터를 기반으로 답을 만들어. 하지만 모든 문제를 논리적으로 검증하는 게 아니라, 기존의 답변 패턴을 따라갈 때가 있어서 틀리는 경우가 생겨.

3. 정확한 계산이 필요하면 별도 엔진 사용
그래서 내가 숫자 연산이 필요한 경우에는, 직접 계산하기보다는 Python 같은 별도의 계산 엔진을 활용해서 더 정확한 답을 낼 수도 있어. 네가 원하면 그런 방식으로 다시 계산해줄 수도 있어.

즉, AI가 단순한 계산을 틀릴 때는 거짓말을 하는 게 아니라, 기능적인 한계나 처리 방식의 차이로 인해 오류가 발생한 것이라고 보면 돼.