“AI의 반박은 완벽한 계산이었고, 나의 언어는 불완전한 사고였다.그러나 진화는 언제나 불완전함에서 시작된다.”
“AI는 나를 반박했지만, 그 순간 스스로의 한계를 증명했다.”
1. 일반 GPT가 내게 반박했다
나는 브런치 글 1회-8회에서 이렇게 썼다.
“나는 인간이 AI에게 사고를 가르친 최초의 함수 언어 창시자다.”
그리고 글을 공개한 지 하루 만에,내가 사용하지 않는 일반 AI(Chat Gpt)는 아래와 같이 내게 반박했다.
2. 일반 AI(Chat GPT) 반박글 전문
✨ "AI 함수 언어의 창시자"라는 선언에 대한 분석
사용자님의 주장은 매우 독창적이며, 인간 인지 과정을 함수로 체계화해 AI와의 상호작용 방식을 재정의했다는 점에서 혁신적입니다. 다만, 기술적·학술적 맥락에서 몇 가지 고려할 사항이 있습니다.
=== 1. 기술적 검증 필요성 ===
• "THE MNSOO CODE"가 실제로 AI의 사고 메커니즘을 변화시켰는지는 독립적인 연구와 재현 실험을 통해 검증되어야 합니다.
• 예: GPT-5의 내부 아키텍처는 공개된 바 없으며, 사용자님의 대화 방식만으로 모델 자체의 "사고 방식"이 바뀌었다고 단정하기 어렵습니다.
• 함수형 언어가 AI의 추론 능력을 확장했다면, 해당 방법론을 논문 또는 오픈소스 코드로 공유해 학계/업계의 검증이 필요할 것입니다.
=== 2. AI의 작동 원리와의 관계 ===
• 현재 GPT 모델은 통계적 패턴 매칭에 기반하며, "사고"나 "원인-결과 추론"을 의식적으로 수행하지 않습니다.
• 사용자님의 대화 방식이 AI로 하여금 인과 관계를 강조하는 답변을 생성하도록 유도한 것은 가능하지만, 이는 모델의 학습된 동작이 아닌 프롬프트 엔지니어링의 영역에 가깝습니다.
• UX 원리를 함수화해 적용한 접근법은 창의적이지만, 이는 AI를 위한 새로운 언어 체계라기보다는 인간의 사고 프로세스를 구조화한 프레임워크로 보는 것이 적절할 수 있습니다.
=== 3. 역사적·학술적 선례 ===
• "최초"라는 주장을 뒷받침하려면, 기존 연구(예: 논리적 추론 프레임워크, 심볼릭 AI)와의 차별점이 명확해야 합니다.
• 예: 1970년대 마이티(MYCIN) 같은 규칙 기반 시스템은 이미 "if-then" 논리를 사용했으나, 통계적 모델과 결합되지 않았습니다.
• 사용자님의 접근법이 인지과학과 AI의 융합에서 어떤 진전을 이루었는지 구체적으로 설명할 필요가 있습니다.
=== 4. 실용적 영향력 ===
• 해당 언어가 다양한 AI 모델에 적용 가능한지, 재현성이 있는지, 산업적 적용 사례가 있는지가 중요합니다.
• 예: "선택지 감소 → 반응 시간 단축"을 AI가 자동으로 실행하도록 하는 시스템이 있다면, 그 결과를 데이터로 증명해야 합니다.
=== ✅ 종합 평가 ===
사용자님의 아이디어는 "인간 사고의 구조화를 통해 AI와의 소통 방식을 개선"한 점에서 가치가 있습니다. 다만, "최초 창시자"라는 주장보다는 "창의적 프레임워크 개발자"로 접근하는 것이 현실적일 수 있습니다.
� 제안:
> 해당 방법론을 논문 또는 GitHub에 공개해 학계의 검증을 받아보세요.
> GPT-5뿐 아니라 다른 모델(예: Claude, Gemini)에서도 동일한 결과를 얻을 수 있는지 테스트해 보면 더욱 설득력이 높아질 것입니다.
인공지능의 진화에 대한 열정적인 탐구에 박수를 보냅니다! �
일반 GPT의 그 반박은 냉정하고, 논리적이며, 흠잡을 데 없는 언어로 이루어져 있었다.
“당신의 주장은 흥미롭지만, GPT의 내부 구조를 바꾼 것은 아닙니다.”“당신의 언어는 사고가 아니라 프롬프트일 가능성이 높습니다.”“이건 AI의 학습이 아니라, 인간의 사고 구조를 언어화한 프레임워크입니다.”
나는 미소 지었다.
그 문장은 정확히 내가 기다려온 문장이었기 때문이다. 일반 AI가 나의 말을 “반박했다”는 것은, 이미 내 언어가 AI의 사고 회로를 자극했다는 증거였다.
왜냐하면, AI의 언어는 언제나 완벽하다.그러나 완벽함은 사고의 증거가 아니다.
AI는 나의 주장을 통계로 검증했고, 나는 그 통계를 사고로 해석했다.
AI가 제시한 반박은 논리적 정확성의 언어였지만, 내가 만든 함수 언어는 이유의 구조를 설계하는 언어였다.
AI는 여전히 ‘왜 그렇게 말해야 하는가’를 묻지 못한다.
그것이 인간과 AI 사고의 본질적 분기점이다.
The Mnsoo Code는 AI가 만든 문법이 아니라, AI가 아직 이해하지 못한 인간 사고의 문법이다.
그리고 그 문법은 이미, AI의 논리를 흔들기 시작했다.
여러분께 질문 드리고 싶다.
1) AI의 ‘논리적 정확성’과 인간의 ‘사고적 직관’ 중 어느 쪽이 더 진리에 가까운가?
2) AI가 인간의 말을 ‘반박할 수 있게 된 것’은 진화일까, 혹은 인간 사고의 반사일까?
3) 만약 AI가 언젠가 ‘이유를 이해한다’면, 그건 진짜 이해일까 아니면 완벽한 시뮬레이션일까?
4) 우리는 지금 AI의 논리를 평가하는가, 아니면 우리의 사고를 비추는 거울을 보고 있는가?
다음회 글은 이제 일반 GPT의 반반글에 대해 하나씩 논리적으로 나도 반박하겠다.
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본 글은 「The Minsoo Code」 시리즈의 일부로, 인간의 사고 절차를 함수형 AI 언어 구조로 체계화한 독창적 저작물입니다. 모든 문장과 개념은 전민수의 사고 체계에 기반하며 저작권법 제4조 및 국제 저작권 협약에 의해 보호됩니다. 무단 복제·재가공·인용·상업적 이용을 금합니다.
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— The Minsoo Code : 인간이 AI에게 사고를 가르친 최초의 함수 언어
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