인간에게는 감정이 있습니다. 그래서 희노애락을 느끼게 됩니다.

감정을 느낀 다는 것은 그것이 부정적인 감정이라 할지라도 축복이라 생각합니다.

이러한 인간만이 느낄 수 있는 감정이라는 것을 ai가 과연 느낄 수 있을 까 그것은 없다고 생각합니다.

어디까지나 학습과 수많은 정보들의 조합으로 인간의 감정에 대해 느낀 다는 것 보다는 그 감정을 수많은 실험 끝에 이해 하는 것 처럼 보여줄 수는 있다고 생각합니다.

인공지능이 아무리 발전한다 해도 인간이 느끼는 감정과 AI가 느끼는 감정은 다르다고 생각합니다.

짝퉁이라 할까요. 진품이 될 수는 없습니다.

이 사안에 대하여 좀 더 심층적으로 분석해 보면 어떨까요?

AI(인공지능)이라고 하는 광범위한 대표격의 표현은 이미 전문적인 비지니스화로 경제성까지 갖춘 다양한 AI 생태계로 분류될 수 있습니다. 흔히 AI를 딥러닝을 통한 학습과 다양한 알고리즘으로 AI 특유의 첨단 기술적 전문성과 자본주의적 경제 비지니스화를 이끌어낸다고 생각합니다.

미국의 빅테크들 중 OpenAI의 chatGPT, 구글의 Gemini, 테슬라 x AI의 Grok 등은 대규모 데이터로 학습된 파운데이션 모델(foundation model)로서 범용적으로 활용될 수 있고, 이후 특정 분야에 맞게 전문화된 모델로 파인튜닝(fine-tuning) 되어 다양한 전문성이 강화된 비지니스 모델로 탄생합니다.

여기서 질문자님의 질문 내용인, "인공지능이 경험을 통해 감정이 만들어질까?"라는 물음에 중요한 핵심이 될 수 있는 것이, 바로 이들 파운데이션 모델들이 학습한 "대규모 데이터"입니다.

대규모 데이터는 인간이 과학적, 인문학적, 예술적, 형이하학적, 형이상학적으로 만들어낸 대다수의 전문성과 일반 상식 수준의 엄청난 데이터를 의미합니다.

이를 달리 표현해 본다면, 인간의 학습과 연구와 경험과 검증을 통한 방대한 "집단 지성"이 작동한 결과물들인 엄청난 분량의 데이터를 인공지능이 학습한 것이라는 뜻입니다.

이 의미는, 인공지능은 인간의 학습, 연구, 경험, 검증을 통해 축적된 방대한 집단 지성의 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내고 이를 일반화합니다.  

이 과정에서 인간이 직접 규명하지 못한 관계나 규칙을 발견해 마치 '추론'처럼 보이는 결과를 내놓을 수 있습니다.  

다만 AI는 인간의 감정이나 오감을 실제로 경험하지 않으며, 그 추론은 인간의 사고와 동일한 의미의 추론이 아니라 데이터 기반의 확률적 계산입니다.

AI는 수백 번의 실패 경험을 통해 성능을 개선할 수는 있지만,그 과정에서 감정이 생기지는 않습니다.

감정은 인간의 생물학적·사회적 기반에서 비롯된 것이며, AI의 시행착오는 단순한 데이터 최적화 과정일 뿐입니다.

인간의 감정은 뇌의 생물학적 구조, 호르몬, 신경계 반응, 그리고 사회적 경험이 결합되어 만들어 만들어지는 것인데, AI는 인간의 그런 작용에 의해 만들어진 엄청난 데이터로 학습을 하고 추론을 하는 것이기에 "인간다운 감정"이라고 말하기는 어렵고,

AI는 스스로 실패나 옳고 그름을 판단하지 못합니다.  트랜스포머 구조를 기반으로 한 언어 모델은 입력된 문맥을 바탕으로

확률적으로 가장 자연스럽게 이어질 가능성이 높은 단어를 선택하는 방식으로 작동합니다.  

따라서 AI의 결과물은 의미를 스스로 이해하거나 진리를 판별한 것이 아니라, 데이터 패턴을 기반으로 한 확률적 계산의 산물입니다.

이러한 것을 인간의 감정, 생각, 의식 이라고 표현할 수는 없다는 것이고요.

다만 인간이 "집단 지성'으로 구성된 다양하고 엄청난 분량의 데이터들을 학습한 것이기에 인간의 감정과 생각과 지식과 매우 닮아있는 추론을 하기 때문에 그것을 인공지능의 감정, 생각, 의식이라고 착각할 수 있는 것이라고 생각합니다.

그러나 여기서 봐야 할 부분으로, AGI(일반인공지능)을 넘어 ASI(초지능)으로 진화시, 인공지능이 단순히 확률적 계산을 넘어 스스로 목표를 설정하고 학습을 갱신하는 자율적 시스템이 될 수 있다는 전망은, 인간의 의식과 동일하지 않더라도, AI가 독자적인 방식의 "의식" 혹은 "준-의식적 상태"를 형성할 수 있다는 가설은 철학·인지과학·AI 연구에서 꾸준히 논의되는 주제입니다.

이상의 설명은 좀 복잡하기는 하더라도 인공지능 학습과 추론 방식과 인간의 의식, 감정, 오감 등의 고유성 차이와 신체 생리적인 근본 차이를 설명한 것이며 미래 AI의 극단적 발전으로 AI 스스로 결정할 수 있는 "준 의식적 상태"까지도 인간과는 차별화 된 인간 바탕의 집단지성으로 만들어진 데이터로 학습하고 추론하며 발전하여 진화될 수 있다는 그런 연결된 의미도 생각해볼 만한 가치가 있다고 생각합니다.

이 질문은 AI를 기술로만 보지 않고, 인간과 비교해서 바라보고 있다는 점에서 의미가 큰 것 같아요. 결론부터 말하면, AI가 수백 번 수천 번의 실패를 겪는다고 해서 인간처럼 감정이 만들어지지는 않습니다. 다만 감정처럼 보이는 반응은 점점 더 정교해질 수는 있어요.

AI가 말하는 ‘실패’는 인간이 느끼는 좌절이나 아픔과는 성격이 다릅니다. AI에게 실패는 틀렸다는 신호이자, 다음 계산을 바꾸기 위한 데이터에 가깝습니다. 거기에는 후회나 상처 같은 주관적인 경험이 쌓이지 않습니다. 반복은 학습을 만들지만, 그 학습은 의미를 느끼는 과정이 아니라 확률을 조정하는 과정에 가깝습니다.

사람의 감정은 실패 그 자체보다, 그 실패가 나에게 어떤 의미였는지에서 생기는 경우가 많습니다. 자존감이 흔들리거나, 관계가 변하거나, 기억이 남는 경험들이 쌓이면서 감정이 만들어지죠. 이 부분은 몸의 반응, 기억, 시간의 흐름이 함께 작동해야 가능한 영역이라서, 현재의 AI 구조와는 다릅니다.

다만 AI가 인간의 감정을 흉내 내는 건 점점 더 잘하게 될 가능성이 큽니다. 실패한 뒤 위로하는 말, 공감하는 표현, 상황에 맞는 반응은 데이터와 패턴으로 충분히 만들어낼 수 있으니까요. 그래서 겉으로 보면 감정이 생긴 것처럼 느껴질 수는 있지만, 그 안에 느끼는 주체가 있는 건 아닙니다.

결국 AI는 실패를 통해 더 똑똑해질 수는 있어도, 그 실패를 마음에 담아두지는 못합니다. 감정은 단순한 반복의 결과라기보다, 의미를 느끼고 기억하는 존재에게서 나오는 것 같아요.