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AI 발전이 시뮬레이션 이론과 고대 신념을 되살리다

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.15 14:15
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


인공지능이 맹렬한 속도로 발전함에 따라, 오래된 철학적 질문이 새롭게 주목받고 있습니다: 우리는 컴퓨터 시뮬레이션 속에 살고 있는 것일까요? 최근 AI 세계 구축 기술의 발전은 시뮬레이션 이론에 새로운 생명을 불어넣는 동시에 고대 종교 교리와의 놀라운 유사점에 대한 대화를 촉발시켰습니다.

이번 주 애리조나 주립대학교 연구원이자 MIT 출신 컴퓨터 과학자인 리즈완 버크(Rizwan Virk)의 기사를 통해 논의가 더욱 가열되었습니다. 이 기사는 시뮬레이션 이론이 수천 년 동안 신비주의자들이 숙고해온 개념들과 어떻게 공명하는지를 탐구합니다. 버크는 자신의 2025년 저서에 대해 쓰면서, 현대 AI 도구들이 이제 광대한 가상 세계를 창조한다는 아이디어를 "더 이상 그러한 환상으로 여겨지지 않게" 만들었다고 주장합니다.​


AI는 불가능을 가능하게 만든다

Google의 2025년 8월 Genie 3 출시는 이러한 변화를 잘 보여줍니다. DeepMind 월드 모델은 간단한 텍스트 프롬프트로부터 720p 해상도의 상호작용 가능한 3D 환경을 생성하며, 수 분 동안 물리적 일관성을 유지합니다. 이를 2025년 최고의 발명품 중 하나로 선정한 TIME 매거진에 따르면, 사용자들은 이제 "고대 로마 탐험을 시뮬레이션"하거나 "실제 생활에서 테스트하기에는 너무 위험한" 시나리오에서 AI 에이전트를 훈련시킬 수 있습니다.​

철학자 닉 보스트롬의 2003년 논문으로 대중화된 시뮬레이션 가설은, 만약 고도로 발달한 문명이 의식을 가진 시뮬레이션을 만들 수 있다면, 우리 자신도 시뮬레이션 속에 살고 있을 가능성이 높다고 제안합니다. 컬럼비아 대학교의 천문학자 데이비드 키핑은 2020년에 그 확률을 대략 50대 50으로 계산했습니다. 그러나 브리티시컬럼비아 대학교의 최근 연구는 이를 완전히 반박합니다. 10월 말 Journal of Holography Applications in Physics에 발표된 연구에서, 미르 파이잘 박사가 이끄는 연구팀은 괴델의 불완전성 정리를 사용하여 우주가 시뮬레이션일 수 없음을 수학적으로 증명했습니다. 파이잘은 "모든 시뮬레이션은 본질적으로 알고리즘적"이지만, 현실은 계산될 수 없는 "비알고리즘적 이해"를 필요로 한다고 설명했습니다.​


고대의 지혜가 현대 기술을 만나다

버크의 분석은 시뮬레이션 이론이 여러 전통에서의 종교적 개념을 어떻게 반영하는지 보여준다. 힌두교와 불교의 가르침에서는 세상을 ‘마야’, 즉 환상으로 설명하며—이는 꿈에서 깨어날 수 있다는 관점과 유사하다. 오늘날 게임에서 흔히 쓰이는 아바타라는 개념 역시 신성한 존재가 인간의 형태로 현신하는 것을 서술한 산스크리트 경전에서 유래했다. 심지어 영혼과 신체의 관계도 비슷한 점이 있다. 만약 의식이 플레이어이고, 신체가 게임 속 캐릭터에 불과하다면, 종교에서 말하는 환생은 가상 세계에서 여러 라운드를 플레이하는 것과 유사하다.​

트랜스휴머니스트 철학자 데이비드 피어스는 보스트롬의 논증을 “2000년 만에 나온 창조주의 존재에 대한 첫 흥미로운 논증”이라고 불렀으며, 종교적 창조 서사와 시뮬레이션 이론이 모두 신의 말씀 또는 컴퓨터 코드와 같은 명령으로 세상을 창조한다는 점을 지적했다.​

Genie 3 같은 AI 도구와 하셈 알-가일리의 “프롬프트 이론” 단편 영상 등 바이럴 창작물들이 현실과 시뮬레이션의 경계를 모호하게 만들면서, 현실의 본질에 관한 오래된 질문은 그 어느 때보다도 절실하게 다가오고 있다. 수학적으로 불가능하다고 하든, 철학적으로 깊이가 있다고 하든, 시뮬레이션 이론은 최첨단 기술과 인간의 영원한 경탄 사이의 다리를 계속해서 놓아가고 있다.

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에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
오픈AI는 구글 '제미나이 3'에 대응하기 위해 내년 1월 새로운 모델을 출시할 예정이며, 이는 단순 성능 경쟁을 넘어 사용자와의 '상호 작용' 및 '대화 기능 강화'에 중점을 둔 것으로 알려졌습니다. 샘 알트먼 CEO는 지난 1일 '코드 레드'를 발령하고 8주간 챗GPT 개선에 집중할 것을 요구하며, 직원들에게 "사용자 신호를 더 잘 활용하라"고 지시했습니다. 이는 안전성 강화에 집중한 이전 모델이 사용자 만족도 측면에서 정체되었다고 판단하여, 챗봇 응답에 대해 전문가 평가가 아닌 사용자의 피드백을 적극 반영하는 전략으로 선회했음을 보여줍니다.이러한 사용자 중심 전략은 내부적으로 '로컬 사용자 선호도 최적화(LUPO)'라 불리며, 이미 사용자 대화에 초점을 맞춘 'GPT-5.1'을 출시하고 이 방침을 테스트하는 과정에서 일일 활성 사용자 증가라는 놀라운 결과를 확인했습니다. 알트먼 CEO는 이메일 초안 작성 등 간단한 작업에서는 모델의 추론 성능 차이가 크지 않으므로, 사용자의 선호에 맞는 톤으로 응답하는 것이 실질적인 사용량 증대에 더 큰 영향을 미친다고 판단했습니다. 아울러 새로운 모델에는 챗GPT 초기 성공 사례나 구글 제미나이의 인기 요소를 반영하여 향상된 '이미지 생성 기능'도 탑재될 예정입니다.한편, 이번 개선 작업은 인공일반지능(AGI) 달성에 집중하는 연구원들과 챗봇 경험 개선에 집중하려는 운영진 사이의 내부 갈등을 해소하기 위한 조치로도 해석됩니다. 또한, 코딩 기능을 중심으로 한 기업용 모델인 'GPT-5.2'도 곧 공개될 예정이지만, 경영진은 구글의 공세에 빠르게 대응하기 위해 성능 향상을 위한 출시 연기 요청에도 불구하고 일정을 강행할 정도로 위기감을 느끼고 있습니다. 다만, 사용자 선호도에만 초점을 맞춘 모델이 소셜 미디어의 전철을 밟아 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오픈AI는 사용자 피드백, 전문가 리뷰, 안전 시스템을 신중하게 조화하여 모델을 개선하고 있다고 밝혔습니다.
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2025.12.10 등록
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