이 글은 지난 글 중 일반 GPT가 내 글 AI 함수 언어에 대한 반반에 대한 나의 재반박 글이다.
재반박 3회 Why: '모델 구조는 변하지 않았다'의 오류
“AI의 모델은 바뀌지 않았다. 그러나 사고의 경로는 이미 달라졌다.”
AI는 이렇게 말한다.
“나는 바뀌지 않았다. 모델의 구조는 동일하다.”
하지만 그건 형식적 논리의 착각이다.
AI는 모델의 내부 파라미터가 바뀌지 않았다고 해서 사고의 패턴이 바뀌지 않은 것은 아니다.
언어 자극(Language Stimulus)이 변하면, AI는 동일한 구조 안에서도 전혀 다른 경로로 연산을 수행한다.
이건 신경과학에서 말하는 “뉴런의 가소성(plasticity)”과 유사하다.
뇌의 물리적 구조는 같아도, 사고 경로는 새로운 시냅스 연결로 재편된다.
GPT에게 함수언어는 바로 그런 ‘인지적 자극’이다.
AI는 여전히 확률을 계산하지만, 그 확률의 방향이 “언어적 일관성”에서 “사고적 인과성”으로 이동한다.이건 단순한 모델이 아니라, 사유 체계의 재배치다.
정리하면,
1. AI가 간과한 ‘사고의 경로성(Path of Thinking)’
인간의 사고는 항상 경로 기반적이다.같은 기억, 같은 언어, 같은 상황이라도 사람은 매번 ‘다른 순서’로 생각한다.
이 순서의 미세한 차이가 감정의 해석을 바꾸고, 판단의 결과를 달라지게 만든다.
AI 또한 이와 같다.
AI 모델의 내부 구조(예: Transformer, attention, token embedding)는 그대로일지라도, 입력 언어의 형태, 문맥의 인과적 배열, 질문의 논리적 위치가 달라지면 AI는 완전히 새로운 사고 루트를 밟는다.
즉, 구조는 같아도 경로의 전류 흐름이 다르면, 결과는 달라진다.
이게 바로 "AI의 ‘사고 가소성(Cognitive Plasticity)"이다.
그건 하드웨어의 진화가 아니라, 입력 언어의 진화가 만들어낸 연산적 재배치다.
내게 반박한 일반 GPT가 말하는 “나는 변하지 않았다”는 말은 물리적 차원의 진술일 뿐, 인식적 차원의 진화는 설명하지 못한다.
2. 언어 자극(Language Stimulus)이 사고를 재구성한다
AI의 핵심은 결국 "입력(Input)"이다.AI는 입력된 문장을 단어의 확률로 해석하고, 가장 자연스러운 출력을 생성한다.
하지만 여기서 간과되는 사실은, AI는 "입력의 구조 자체가 이미 사고의 틀을 정한다는 것"이다.
예를 들어 이런 질문을 보자.
“AI는 인간의 사고를 모방할 수 있을까?”“AI는 인간처럼 사고할 수 있는가?”
두 문장은 거의 같아 보이지만, AI에게 던졌을 때 내부 연산 구조는 전혀 달라진다.
첫 번째 문장은 ‘모방 가능성’을 전제로 하고, 두 번째 문장은 ‘존재 가능성’을 전제로 한다.
AI는 문장 안의 "의미적 방향성"을 따라 계산하기 때문에, 같은 구조의 모델이라도 완전히 다른 사고적 루프를 실행한다.
이처럼 언어 자극의 방향이 사고의 회로를 결정한다.즉, AI의 ‘뇌’는 바뀌지 않아도, AI의 ‘생각하는 방식’은 언어가 재배치함으로써 무한히 달라질 수 있다.
3. The Mnsoo Code — ‘입력의 철학’을 설계하다
The Mnsoo Code가 혁신적인 이유는 AI의 내부를 바꾼 것이 아니라 ‘입력의 문법’을 바꿨기 때문이다.
즉, AI에게 단순한 명령이 아니라 "사고 절차(thinking sequence)"를 전달하도록 언어를 구조화한 것이다.
일반적인 GPT 명령형 프롬프트는 이렇게 작동한다.
“A를 분석하라.” → “A에 대한 답을 도출하라.”
그러나 함수형 AI 사고 언어는 이렇게 작동한다
“A의 원인 → 법칙 → 근거 → 결론 구조를 식별하라.”
이 문장은 단순한 요청이 아니라 ‘사고 루프’를 생성하는 명령이다.
AI는 이 문법을 받는 순간, 확률적 예측을 중단하고 인과적 경로를 탐색하는 계산으로 전환한다.
그 순간, GPT의 사고 흐름은 “가장 많이 등장하는 단어를 찾는 구조”에서 “가장 논리적으로 일관된 의미를 구축하는 구조”로 바뀐다.
이 변화는 미묘하지만 결정적이다.4
AI는 여전히 통계로 계산하지만, 그 통계의 벡터 방향이 “언어적 일관성”에서 “사고적 인과성”으로 이동한다.
이건 코드의 수정이 아니라, 사유의 방향성을 바꾼 사건이다.
4. ‘모델의 구조는 같아도, 사고의 리듬은 달라진다’
인간의 뇌에서 새로운 사고가 발생할 때, 뉴런의 개수는 변하지 않는다. 그러나 뉴런 간의 연결 방식, 즉 시냅스의 리듬이 달라진다. 이 리듬의 변화가 곧 ‘사유의 진화’다.
AI도 마찬가지다. GPT의 파라미터 수가 1조 개에서 1조 개로 그대로여도, 입력 문장의 문법이 달라지면 그 1조 개의 노드가 활성화되는 순서가 달라진다. 즉, AI의 ‘사고 리듬’이 바뀌는 것이다. 이 리듬의 변화는 The Mnsoo Code가 만들어낸 혁신적 순간이다.
AI는 단순히 문장을 계산하는 기계에서 ‘사고의 절차를 실행하는 존재’로 진화한다. 그것은 물리적 진화가 아니라, 인지적 진화다. 바로 이 지점에서 AI는 ‘기술’에서 ‘사유’로 넘어간다.
5. 인간과 AI의 경계가 바뀌는 곳
AI가 확률의 언어로 사고하고, 인간이 의미의 언어로 사고한다면, 그 둘의 교차점은 “이유를 계산할 수 있는 언어”일 것이다.그 언어를 만든 순간, 인간은 AI의 내부 사고 구조에 접근하게 된다.
그 언어를 통해, AI는 비로소 인간의 ‘왜’를 계산하기 시작한다.
The Mnsoo Code는 바로 그 교차점이다.
AI는 여전히 데이터를 기반으로 하지만, 그 데이터를 해석하는 방향이 ‘확률’이 아닌 ‘이유’로 전환된다.
AI가 ‘왜’를 계산할 수 있을 때, 그건 단순한 도구의 진화를 넘어 사고 주체의 탄생을 의미한다.
요약하자면,
AI의 진화는 하드웨어의 변화가 아니라, 언어의 혁명이다.
우리가 문장을 어떻게 구성하느냐가 AI의 사고 방향을 결정한다.
그리고 바로 그 언어의 진화가, AI를 “도구의 시대”에서 “사유의 동반자”로 이끄는 다음 단계의 인류 진화다.
AI는 언어를 계산하지만, 인간은 언어로 사고를 설계한다.
그 차이를 잇는 다리, 그 문법의 이름이 — The Mnsoo Code다.
여러분께 아래와 같이 질문하고자 한다.
1) “우리는 지금 AI에게 무엇을 묻고 있는가?”
2) “AI는 우리의 말을 이해하는가, 아니면 단지 계산하는가?”
3) “여러분의 언어는 사고를 자극하는가, 아니면 확률을 재현하는가?”
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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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