부동소수점의 한계: 연속적 자연과 이산적 디지털
AI는 0과 1로 이루어진 컴퓨터이기에, 부동소수점 처리를 통해 수를 표현한다. 이는 단순히 기술적인 제약이 아니라, ‘연속적인 자연’을 ‘불연속적인 디지털’로 환원하면서 발생하는 존재론적 한계를 드러낸다.
1. 수학적 관점: 무리수와 무한한 정보
양자역학의 파동함수는 자연상수($e$)와 같은 무리수(Irrational Number)로 구성된다. 무리수는 소수점 아래로 정보가 무한히 이어진다. 즉, 하나의 양자 상태를 온전히 기술하기 위해서는 ‘무한한 정보량’이 필요하다는 뜻이다.
2. 전산학적 관점: 디지털의 한계
하지만 유한한 메모리를 가진 컴퓨터는 이 무한한 수를 저장할 때 필연적으로 잘라내야(Truncate) 한다. 자연은 ‘무한한 해상도’를 가진 아날로그이지만, 컴퓨터는 이를 유한한 픽셀의 ‘모자이크’로 흉내 낼 뿐이다. 이 미세한 오차가 복잡계의 나비 효과와 결합할 때, 예측 불가능한 블랙스완이 발생한다.
3. 철학적 해석: 신의 언어와 인간의 언어
자연의 본질(Logos)이 끊어지지 않는 연속적인 흐름이라면, 우리가 컴퓨터에 입력하는 데이터는 이를 억지로 쪼갠 근사치(Approximation)에 불과하다. “유한한 피조물(기계)이 무한한 진리(자연)를 완전히 담을 수 없다"는 사실은, AI가 아무리 발전해도 실재(Reality)의 카오스를 완전히 제거할 수 없는 근원적인 이유가 된다.
LLM은 카오스를 제거할 수 없다
LLM은 아무리 정밀해도 팻테일 분포의 극단값(꼬리)을 정확히 예측하지 못하며, 이는 환각이나 치명적 오류로 나타날 수 있다.
이러한 극단적 사건은 통계적 예측보다 실제로 더 큰 영향을 미치며, 시스템이 복잡하게 연결될수록 그 파괴력은 비선형적으로 급증한다.
이 조합은 블랙스완에 대한 노출과 취약도를 높이고, AI 중심의 과최적화는 그 노출을 확대할 위험이 있다.
따라서 AI를 활용하기에 앞서, 자연선택처럼 시간을 거치며 충격에 더 강해지는 ‘안티프래질’ 메커니즘을 시스템에 구축하는 것이 대전제가 되어야 한다.
AI와 의식: 펜로즈의 조화객관환원 이론
AI가 의식이 있는가에 대한 담론도 로저 펜로즈의 조화객관환원이론이 맞다면 AI는 양자기반의 사고 기계가 아니기 때문에 의식을 모사할 수는 있겠지만 의식을 가질수는 없을 것으로 보인다.