글은 착하면 재미가 없어요

깜깜한 어둠 속에서도 앞다투어 빛나는 학교와 도서관 이야기

박성우 시인 <몸부림>

나의 지독한 몸부림이 누군가의 눈에는 그저 아름다운 풍경으로 비춰질 때가 있다.

가령 물고기가 튈 때다,

해 질 무렵 물고기가 튀어 오르는 것은

붉고 고요한 풍경에 격정적인 아름다움을 더하기 위해서가 아니다

그것은 비늘 안쪽으로 파고드는 기생충을 털어내기 위한 물고기의 필사적인 몸부림이다

농부가 해 지는 들판에서 땅에게 허리를 깊게 숙이는 것 또한 마찬가지,

농부는 엄숙하고도 가장 서정적인 아름다움을 더하기 위해 풍경으로 남아 있는 것이 아니다.

깜깜한 어둠 속에서도 앞다투어 빛나는 학교와 도서관과 공부방 또한 마찬가지

인공지능 교육(활용이던 소양이던)이 서글프게 빛나는 학교와 도서관의 풍경을 바꿀 수있을까?

아직도 인공지능과 디지털이 학생들에게 미래역량을 아니 역량까진 바라지도 않는다. 새로운 기회를 줄거라 믿는 분들이 많다. 진심 그랬으면 좋겠지만 허상에 불과하다.

학생들이 스스로 할 수 있다는 믿음을 갖게 하는것. 책을 읽고 글을 이해하는 문해력. 친구와 협력하고 세상을 바라보며 삶의 방식을 이해하는 것. 배려하는 마음. 재치있는 유머나 용기. 지혜나 배움. 남을 위한 헌신이나 열정이 디지털이나 인공지능으론 담아낼 수 없는 소중한 가치이기 때문이다

"학생들은 오늘도 검색창에 '정답'을 쳐다보며 묻는다, '오, 구글링이여! 지피팅이여!, 이 문제의 답이 무엇입니까?' 잠깐 생각해 보자. 우리는 지식의 소유자가 아닌 존재로서의 지식을 추구해야 하는 것 아닌가?(“에히리 프롬의 소유냐 존재냐”에서 떠올려봄) 정보 검색의 시대, 아니 정보의 홍수 속에서 우리는 존재의 지식을 추구하기보다는 소유의 지식에 집착하고 있지는 않는가? 생성형AI가 정답을 가르쳐 준다고 그것이 과연 지식인가? 정보인가? 정보라고 말할 수도 있는가? 할루시네이션이라는 용어를 사용하기 전에 기본적으로 내가 이해하지도 못하는 말을 하는 원숭이와 다를게 무엇인가?

사실 인공지능의 발달이 신기함을 넘어 무섭기 까지 하다. 이제 생성형 AI의 시대가 왔다고 말할 수도 있겠다. 알파고 충격 정도로는 인공지능 시대라는 말을 하기 그랬지만, 2024년 현재의 모습을 보면 인공지능이 우리의 삶에 스며들어 있다. 이제 인공지능 시대라고 해도 크게 이상하지 않다. 이제 구지 인공지능이라는 용어를 사용하지 않아도 모든 삶에 인공지능의 미래가 스며들어 있다해도 과언은 아니다.

아무리 공부해도 이해하지 못하는 두 개의 개념이 있다.

첫 번째는 코인의 가치, 두 번째는 양자컴퓨팅이다. 코인이야 쓰라린 기억이 있어 두 번다시 알아보고 싶지 않다만 양자 컴퓨팅 기술은 계속 공부하고 싶다. 양자 컴퓨팅은 컴퓨터 과학, 물리학, 수학의 여러 측면으로 이루어진 종합적 분야다. 양자 컴퓨팅은 기존의 컴퓨터보다 빠르게 복잡한 문제를 해결할 수 있다. 양자 컴퓨팅은 0과 1이란 이진법 신호로만 작동하는 현재 컴퓨터의 한계를 극복하기 위해 등장했다고 한다. 0과 1로 뭘 하는지도 모르는데 그것의 제곱승으로 무언가를 처리한다니, 지금의 암호체계를 해결하는데 수십년이 걸린다면 양자컴퓨팅을 사용하면 몇시간만에 해결 할 수 있을지도 모르겠다.

현재도 컴퓨터 덕분에 많은 것을 자동화하고 편하게 살고 있는데, 양자컴퓨터 시대가 오면 인간은 놀고 먹는 일만 하면 되는 것일지도 모르겠다. 제발 그런 날이 빨리 오길 두손 모아 기도해 본다.

무튼 양자 컴퓨팅은 큐비트의 양자 입자로 표현된다 하고 원리는 중첩, 얽힘, 결잃음의 원리로 작동한다고 한다. 당췌 무슨 소리인지 나만 이해 못하는 것은 아니길 소망해 본다. 양자 기술의 유형이 게이트 기반 이온 트랩, 게이트 기반 초전도 프로세서, 광자 프로세서 등등의 원리로 작동한다고 한다. 일전 초전도체 개발로 인해 IONQ와 같은 양자 컴퓨팅 기술주가 한참 올랐다는 뉴스를 접한 적만 있지, 양자 컴퓨팅 주식을 투자할 생각조차 못했다. 공부만 하면 모하나 돈을 버는 법을 모르니 갑갑할 뿐이다. 사실 공부도 조각난 지식들의 집합체라 진짜 공부라 하기도 창피한 수준이다.

초전도체는 덩치가 커서 실제 컴퓨터로 사용하긴 어렵다 한다. 그래서 레이저로 이테르븀 이온의 초미세 에너지 상태를 조작하여 계산을 수행하는 기술을 사용하는 것이 가장 최적의 방법이긴 하나 오류가 많아 이를 극복하는 것이 가장 큰 문제이다.

이 정도 설명하는 것도 너무 힘들어서 이제 양자컴퓨팅은 이 정도로만 이야기 나누고 싶다. 이런 기술들이 결국 인공지능 기술을 발달 시킬 것이며 GPT/BING/BARD 등의 대규모 언어모델의 머신러닝 기술도 상상하지 못할 정도의 멀티모달 AI 기술로 발달할 것이다.

이러한 LLM(대규모 언어 모델)의 발달로인해 우린 무한한 정보 바다에서 허우적대는 것은 쉽지만, 중요한 것은 그 정보를 어떻게 사용하느냐가 가장 중요한 역량이 되고 있다. 비판적 디지털 리터러시, 즉 정보를 비판적으로 분석하고 평가하는 능력이 어느 때보다 중요해진 시대이다. 그저 지피팅이 알려주는 정보를 복붙하는 것이 공부는 아니기 때문이다.

그럼 공부가 무엇일까?

공부란, 뉴런이 다양한 연결망을 형성하며 지식의 경로를 개척하는 일이다. 책을 읽고, 사유하며, 타인에게 공감하고 세상과 연대하는 것, 그리고 낯선 곳을 여행하는 것. 이 모든 것이 우리의 뇌를 새로운 데이터로 채워 지혜로워지게 하는 것이다.

학교에서 학생들이 배우는 지식이 대부분은 쓸모 없는 것 같다는 말을 많이 한다. 이런 걸 왜 공부해야 하는지 잘 모를 학생들이 대다수다. 솔직하게 나도 그렇다. 저런걸 배워서 어디에 써먹나 하는 것들이 많다.

하지만 공부를 왜 하는지는 아주 명확하다. 세가지 이유를 들 수 있다.

첫째, 우리는 지금 지식이 아니라 공부하는 방법을 배우는 중이다. 쓸모 없는 지식도 잘 배우고 익힐 수 있는 능력을 키워놓으면 나중에 유용한 지식은 더욱 잘 습득할 수 있다.

둘째, 지식을 쌓는 것이 아니라 지혜로워지기 위해서다. 지혜란 서로 다른 사물이나 사건들 사이의 본질적 유사성을 간파해내는 능력이다. 그러면 내가 처음 경험하는 사물이나 사건에 대해서도 많은 것을 미리 알 수 있게 된다. 이런 지혜를 얻으려면 기본적으로 많은 지식들이 축적되어 있어야 한다.

셋째, 지금 우리들이 배우고 있는 지식들은 쓸모 없는 것들은 없다. 쓸모를 모를 뿐이지, 세상에 쓸모 없는 지식이란 없다.

계속