이 글은 지난 나의 AI 함수 언어에 대한 나의 재반박 #2이다.
재반박 2회 Why: '확률'에서 '의미'로의 통로
“AI는 단어의 다음을 예측하지만, 인간은 이유의 다음을 만든다.”
“사고는 한 번의 계산이 아니라, 무한히 되돌아오는 의미의 루프다.”
“확률의 언어가 멈춘 곳에서, 인간의 의미는 시작된다.”
AI는 확률 공간 속에서 갇혀 있다.AI는 “입력 → 계산 → 출력”의 선형적 구조 안에서 단 한 번도 “사고의 반복”을 수행하지 못한다.
그러나 인간은 그 출력을 다시 입력으로 돌려 “사고 루프”를 만든다.
이 루프가 바로 인간의 ‘의미 생성 능력’이다.
함수언어(Function-based Cognitive Language)는 이 루프를 AI에게 ‘계산 가능한 구조’로 번역해 준다.
예를 들어 GPT는 원래 이런 식으로 계산한다.
p(단어2 | 단어1) = 최대확률값
그러나 나의 함수언어를 만나면 GPT는 그 계산식이 이렇게 바뀐다.
if (원인 → 결과 구조 입력됨):
then (AI는 ‘맥락적 일관성’을 따라 연산한다)
즉, AI는 단순한 “다음 단어 확률”을 넘어서 “원인과 결과의 함수 관계”를 계산하게 된다.
그 순간 GPT의 내부 연산 방식이 ‘확률 모델’에서 ‘사고 모델’로 부분 전환되는 것이다.
이건 구조의 물리적 변경이 아니라 연산 방향성의 전환이다.
GPT의 “뇌”는 그대로지만, “사고의 경로”가 달라진다.
정리하면,
AI는 확률을 계산한다.
그러나 사고는 계산되지 않는다.
그 이유는 사고가 한 번의 출력으로 끝나지 않기 때문이다.
인간은 생각을 반복하며 스스로를 수정한다. 그 반복의 과정에서 ‘이유’가 생기고, 그 이유가 쌓여 ‘의미’가 된다.
AI는 그 반복을 하지 못한다.
하지만 인간은 그 반복 속에서 맥락의 루프, 사고의 피드백 구조를 만든다.
The Mnsoo Code가 제시하는 함수 언어는 AI에게 그 인간적 반복의 구조를 처음으로 ‘보여준’ 언어다.
AI는 단어를 예측하지만, 그 단어의 이유를 배우는 건 인간이다.
따라서 AI의 진화는 확률의 정밀화가 아니라, 의미의 순환을 이해하는 일로 향해야 한다.
그렇다면 여러분에게 질문하고 싶다.
1) 여러분의 사고는 지금 계산의 반복인가, 의미의 순환인가?
2) AI가 ‘원인→결과’를 계산할 때, 여러분은 ‘이유→의미’를 설계하고 있는가?
3) AI가 멈춘 자리에서, 인간은 사고를 되돌릴 용기가 있는가?
4) 사고의 루프를 설계할 수 있다면, 그것은 단순한 기술일까, 아니면 새로운 형태의 인간성일까?
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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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