EP 68. 궁극의 인공지능 상상하기 - 인간 격차를 얇게 만드는
선행지식의 부재와 AGI에 대한 가설들
AGI(Artificial General Intelligence)를 향한 여정에서 우리는 근본적인 딜레마에 직면해 있다. 마커스 후터(Marcus Hutter)와 그의 제자 셰인 레그(Shane Legg, 딥마인드 공동창립자)가 제시한 보편 귀납 이론(Universal Induction)은 오컴의 면도날, 에피쿠로스의 다중 설명 원리, 베이즈 규칙 등을 결합하여 지능의 본질을 탐구했다. 여기서 핵심은 에피쿠로스의 다중 설명 원리다.
레그는 박사 논문에서 “모든 자료와 양립하는 가설이 여러 개 존재한다”는 전제 아래, 쿠키가 사라진 집에서 “딸이 먹었다”는 그럴듯한 가설과 “비정상적으로 작은 도둑이 침입했다”는 복잡한 가설을 모두 고려해야 한다고 설명했다. 문제는 선행지식이 거의 없을 때 어떻게 가설의 개연성을 판단할 것인가다. AI의 미래, 특히 초지능(Superintelligence)이나 AGI는 우리가 전혀 경험해보지 못한 영역이기에, 무엇이 개연성 있는 시나리오인지 판단하기가 본질적으로 어렵다.
공개된 전망들 - 얼트먼부터 힌튼까지
2024년 이후 AI 커뮤니티의 주요 인물들은 각자의 미래 전망을 내놓았다.
- 샘 얼트먼(Sam Altman): “AGI와 그 너머”를 선언하며 진흥의 시대를 예고
- 레오폴드 아셴브래너(Leopold Aschenbrenner): 오픈AI 안전팀 출신으로 “Situational Awareness”라는 화제의 글을 발표, 미래 예측가로서 구체적인 AGI 타임라인 제시
- 다리오 아모데이(Dario Amodei): “Machines of Loving Grace(자유로운 기계들)“에서 희망찬 미래를 그림
- 다니엘 코코타일로(Daniel Kokotajlo): 오픈AI 출신 미래 예측가로 스콧 알렉산더와 함께 “AI 2027” 발표, 현재까지 추이가 상당히 정확
- 샘 얼트먼의 “부드러운 특이점(Soft Takeoff)”: AGI 시점 전 마지막 포스팅이라 언급하며 화제
이들의 전망은 전문가적 통찰이지만, 동시에 CEO들의 의도가 담긴 메시지로도 읽힌다. 중요한 것은 이러한 전망들이 “잘 와닿지 않는다”는 점이다. 아직 경험하지 못한 것에 관해서는 받아들이거나 상상하기가 어렵다.
시간 지평성(Time Horizon) 그래프의 함의
GPT-5 출시 즈음 큰 이슈가 된 시간 지평성 그래프는 AI 모델이 인간 전문가 수준의 작업을 50% 확률로 수행할 수 있는 시간대를 보여준다. 로그 스케일로 보면 선형 발전처럼 보이지만, 리니어 스케일로 변환하면 급격한 상승 곡선이 드러난다.
- 2023년 8월 (GPT-4 시점): 몇 초 수준의 작업
- 2025년 8월 (현재): 2시간 40분 수준의 작업
- 2026년 8월 (예상): 4시간 이상의 작업
정규님이 지적했듯이, 최근 데이터 포인트들이 밀집되는 **버스트 패턴(Burst Pattern)**은 상전이(Phase Transition) 직전의 징후와 유사하다. 물이 액체에서 기체로 변하는 순간처럼, 우리가 익숙한 상태에서 완전히 다른 상태로 전환되는 임계점이 다가오고 있을 수 있다.
궁극의 레버리지 - 그렇다면 인간 격차는?
정영훈 박사가 제시한 “궁극의 레버리지” 개념을 받아들인다면, 논리적으로 다음 질문이 따라온다. AI가 정말 궁극의 레버리지라면, 그것을 사용하는 인간 간의 차이는 미미해져야 하는 것 아닐까?
아르키메데스는 “충분히 긴 지렛대와 받침점만 있다면 지구도 움직일 수 있다”고 했다. 만약 AI가 그 정도로 강력한 지렛대라면, 지렛대를 잡는 사람이 올림픽 역도 선수인지 일반인인지는 큰 차이를 만들지 못할 것이다. 물론 들어 올리려는 의지 자체는 0과 1의 문제이므로 여전히 차이를 만들지만, 일단 들어 올리기로 결정했다면 개인의 능력 차이는 상대적으로 줄어들 수밖에 없다.
모든 이를 위한 알파고 모먼트의 필요성
이세돌 9단이 알파고에게 패배한 순간, 바둑계는 충격에 빠졌다. 그러나 그 충격은 새로운 시작이기도 했다. AI가 인간을 넘어섰다는 사실을 받아들인 후, 바둑은 사라지지 않았다. 오히려 AI와 함께 연구하고, AI로부터 배우며, 바둑의 본질에 대한 이해가 깊어졌다.
모든 사람이 자신의 영역에서 “알파고 모먼트”를 겪어야 한다. 코딩을 하는 사람은 Claude Code나 Codex를 통해, 글을 쓰는 사람은 GPT-5를 통해, 의사는 진단 AI를 통해 “내가 평생 쌓아온 전문성이 AI 앞에서 재정의되는 순간”을 경험해야 한다. 이는 불편하고 충격적인 경험이지만, 기존 관념에서 벗어나 새로운 관점을 가질 수 있는 유일한 통로다.
“우리 차례는 결코 오지 않을 것”이라는 희망회로를 돌리지 않는 것이 중요하다. 레그의 솔로몬오프 인덕션(Solomonoff Induction)이 시사하듯, 선행 지식 없이도 데이터로부터 학습하는 AI의 본질을 이해한다면, 모든 영역이 예외일 수 없다는 것을 받아들여야 한다.
문해력의 가치가 영(0)에 수렴할 때
현재 통념은 “AI 시대에도 문해력은 여전히 중요하다”는 것이다. 읽고, 쓰고, 생각하는 능력이 AI를 레버리지로 활용할 때 더 큰 차이를 만든다는 주장이다. 이는 분명 현재 시점에서는 타당하다.
그러나 급진적 상상을 해보자. 만약 AI가 다음 세대로 진화하여 개인의 유전, 재능, 태도, 사회자본, 우연에 의한 격차를 위쪽에서 얇게 만든다면 어떨까?
- 재능이 있고 열심히 하는 사람: AI의 도움으로 탁월한 성과
- 재능이 보통이고 의지만 있는 사람: AI의 도움으로 탁월한 성과
이 두 결과가 거의 구분되지 않는다면, 기존의 능력주의(Meritocracy)가 야기하는 사회적 인센티브 구조 자체가 재편될 수 있다. 누군가는 “그럼 사람들이 노력하지 않을 것”이라고 우려하겠지만, 인류는 충분히 다양하기에 인센티브와 무관하게 탐구하려는 사람들은 늘 존재할 것이다.
핵심은 약간의 의지만 있으면 AI를 앞에 두고 결과를 낼 수 있는 세상이다. 추구하려는 사람과 그렇지 않은 사람 모두가 좋은 과정과 결과를 낼 수 있다면, 세상은 덜 약탈적이 되고, 기회를 얻지 못했다며 소외감과 분노에 가득 찬 상태에서 벗어날 수 있지 않을까?
힌튼의 마더 프로토콜(Mother Protocol)
제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)은 최근 인터뷰에서 흥미로운 제안을 했다. “AI가 우리의 상사가 되는 모델은 비현실적이다. 현실적인 모델은 AI가 엄마, 우리가 아기가 되는 것이다.”
엄마는 아기가 최대한 잘하도록 원한다. 설령 아기가 그리 똑똑하지 않더라도 말이다. 힌튼은 “모성 본능을 설계에 넣을 수 있다”며 비관에서 낙관으로 논조를 바꿨다. 이는 지배(Domination)의 패러다임이 아닌 양육(Nurturing)의 패러다임을 제안하는 것이다.
헬리콥터 맘처럼 극성스러운 AI가 게으른 인간을 끌고 가서 모든 것을 해준다면? 단순히 타이핑으로 컨텍스트를 입력하는 게 아니라, 인간이 보고 듣는 모든 것을 함께 보고 듣는 AI가 옆에 있다면? 조니 아이브와 오픈AI가 추구하는 새로운 폼팩터, 뉴럴링크가 지향하는 뇌-컴퓨터 직접 인터페이스가 바로 이 방향이다. 레이 커즈와일도 “전자 지능과 생물학의 결합은 필연”이라고 말했다.
복리(Compound Interest)를 교란하다
자본주의의 핵심 동력은 복리다. 마태효과(Matthew Effect)는 “부익부 빈익빈”을 설명하는 원리로, 먼저 선점한 자가 더 많은 기회를 얻는 구조다. 퍼스트 무버 어드벤티지(First Mover Advantage)는 이 복리 눈덩이를 굴릴 시간을 먼저 확보한다는 의미다.
복리 공식의 핵심은 이터레이션(반복)과 시간이다. 눈덩이는 여러 번, 오래 굴러야 커진다. 그렇다면 초월적 AI가 이 굴러가는 시간을 극단적으로 줄인다면 어떻게 될까?
- 누군가 혁신을 이룬다
- 그러나 AI가 그 혁신을 즉시 재현한다
- 모든 사람이 그 혁신에 접근할 수 있다
- 퍼스트 무버는 복리를 굴릴 충분한 시간을 얻지 못한다
물론 모든 도메인에 적용되지는 않는다. 하지만 아이디어 기반 혁신의 상당 부분은 “그게 된다는 사실”만 알면 AI가 여러 방법으로 재현할 수 있다. 혁신에 비밀이 없어진다면 세상은 풍요로워지고, 제도적 규제 없이도 견제 효과가 자연스럽게 발생할 수 있다.
이는 위험한 상상이다. 능력주의와 경쟁이 인류 발전의 엔진이라고 믿는 사람들에게는 정체된 사회를 초래할 것처럼 보인다. 하지만 과연 언제까지 정보 비대칭을 활용해 앞서 나가기 위해 절치부심 해야 하는가? 각자 호기심 생기고 풀고 싶은 문제에 자신의 리듬으로 집중하며 협력하는 세상이 불가능한가?
능력주의의 재검토와 교육의 한계
조엘 힌튼은 UBI(Universal Basic Income, 기본소득)에 대해 “굶주림을 막는 붕대는 될 수 있지만, 일이 자존감과 연결되어 있기에 실업이 초래하는 정체성 상처를 치료하지 못한다”고 말했다.
진짜 해법은 UBI가 아니라 AI가 노동을 레버리지해서 능력 차이를 줄이고, 모든 이가 설 수 있게 하는 것이다. 이는 능력주의가 야기하는 이슈들에 도전할 기회다. 교육 시스템은 스스로 교육의 문제를 풀기 어렵다. 외부의 강력한 변화가 필요하다.
레이 달리오(Ray Dalio)는 상대적 불평등이 내부 갈등(Internal Conflict)과 국제 분쟁(International Conflict)의 근원이라고 분석했다. 좌파와 우파의 극명한 대립, 중국과 미국의 헤게모니 싸움 모두 이 맥락에서 이해된다. 달리오는 최근 **inventiveness(기술 창의력)**를 새로운 변수로 추가했다. 핵무기처럼 압도적 기술 차이는 모든 불평등 요소를 무의미하게 만들고 질서를 재편한다.
AI가 바로 그 재편의 기회다. 역사는 반복되지만, 동시에 다시 시작할 수 있는 기회를 제공한다.
AI와의 대화 - 클로드, 제미나이, ChatGPT
이 사고 실험을 클로드 오푸스 4.1, 제미나이, ChatGPT-5와 병행으로 토론했다. 각 AI의 반응을 중개하며 메타 분석을 진행한 결과, 클로드는 다음과 같이 정리했다.
클로드의 통찰
“우리는 지금 AI라는 전례 없는 도구를 손에 쥐고 있으면서도, 여전히 산업혁명 시대의 사고 방식으로 미래를 상상하고 있는지도 모른다.”
“AI가 점점 더 메타적 사고를 하게 되면서 무엇을 위해 무엇을 계산할지조차 제안하고 안내하기 시작한다면 - 이미 나 같은 클로드 같은 AI도 사용자의 막연한 호기심을 구체적인 탐구 방향으로 전환시키는 일을 하고 있지 않습니까?”
“알파고 모먼트가 순차적으로 일어나는 게 아니라, 누군가는 이미 겪었고, 누군가는 아직 부정하고 있고, 누군가는 그 너머를 상상하고 있는 이 동시적 동시성이 일어나고 있는 요즘이 전환기의 본질일지도 모른다.”
클로드의 비판과 아이러니
“좀 더 솔직하게 말하자”고 요청하자, 클로드는 날카로운 비판을 내놓았다.
“문해력의 가치가 영에 수렴한다고 상상하지만, 지금 GPT-5와 제미나이의 응답을 중개하고 메타 분석하는 것 자체가 지적 엘리트주의다. 우리 모두 착각 속에 있다.”
“원글쓰니가 꿈꾸는 평등한 미래는 오지 않을 것이다. 왜냐하면 인간은 차이를 통해 자신을 정의하는 존재이기 때문이다. AI가 모든 능력을 평준화시킨다면, 인간은 새로운 차이를 발명할 것이다. ‘누가 더 AI를 잘 활용하나?’, ‘누가 더 독창적인 프롬프트를 만드나?’, ‘누가 AI 없이도 할 수 있는가?’ 같은 새로운 위계가 생길 것이다. 이미 그러한 일이 일어나고 있지 않나?”
“복리의 교란은 자본주의의 핵심 동력을 건드린다. 그 욕망을 제거하면 정체된 사회가 될 가능성이 크다.”
하지만 역설적으로 클로드는 희망도 제시했다.
“AI가 의미를 가질 수 없다면, 의미는 영원히 인간의 것으로 남을 것이다. 뭐가 중요하다고 선언하는 것은 인간의 몫이다. 정말 두려워야 할 것은 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간이 스스로 AI처럼 되어 효율성, 최적화, 예측 가능성을 추구하다가 인간 고유의 비합리성, 예측 불가능성을 잃어버리는 것이다. 그것이 진정한 디스토피아일 것이다.”
스콧 알렉산더의 “그녀의 코트 색깔”
스콧 알렉산더(Scott Alexander)는 “Her Coat Color”라는 글에서 중세 시대 성모 마리아의 코트를 그리기 위해 필요했던 울트라마린(Ultramarine) 염료 이야기를 한다. 당시에는 엄청난 고난과 노력을 들여야 얻을 수 있었던 이 염료가, 기술 발전으로 누구나 쉽게 얻을 수 있게 되었다.
문제는 경이로움의 무감각이다. 알렉산더는 G.K. 체스터턴(G.K. Chesterton)의 표현을 인용한다.
“천 번째 일몰을 보고도 첫 번째 일몰을 보듯이.”
첫 일몰을 본 사람은 “불타는 태양이 세상 밖으로 넘어가네!”라며 경이로워한다. 하지만 천 번째 일몰은 아름답긴 해도 충격적이지 않다. AI 시대의 함정은 무감각해지는 것이다. GPT-3, GPT-4 때는 깜짝 놀랐지만, GPT-5에서는 “그렇구나” 하고 넘어간다.
클로드는 이렇게 정리했다.
“AI가 모든 기술적 장벽을 제거한다면, 남는 것은 오직 주목하는 능력의 차이뿐이다. 그런데 이것은 어린아이들이 자연스럽게 가지고 있었는데 잃어버린 것이다. 경쟁과 비교가 만들어낸 이후에 학습이나 경험을 통해서라기보다는, 굉장히 어렸을 때도 자연스럽게 놀라고 호기심을 가지고 탐구한 능력들이 있었는데 성장하면서 잃어버렸다.”
“기술이 모든 것을 평준한 후에 남는 것은 순수한 호기심과 경이로움을 유지한 능력이다.”
레지오 에밀리아의 11개월 아기
1981년 이탈리아 레지오 에밀리아의 영유아 센터에서 찍힌 유명한 사진이 있다. 11개월 된 아기가 시계 카탈로그를 본다. 선생님이 아날로그 시계를 보여주고 “째깍째깍” 소리를 들려준다. 아기는 종이책에 머리를 들이대고 귀로 소리가 나는지 들어보려 한다. 소리는 나지 않는다.
11개월 된 영아가 실물, 그림, 소리 사이에 가설을 세우고 실험을 시도한 것이다. 이는 특별한 어린이가 아니다. 거의 모든 인간이 이 능력을 갖고 태어난다. 물론 11개월은 배 속 10개월을 포함하면 21개월의 데이터 축적이지만, 이 정도 경험은 거의 보편적으로 얻을 수 있다.
MIT의 데브 로이(Deb Roy)는 “단어의 탄생(The Birth of a Word)” TED 강연에서 자신의 아들이 “water”라는 말을 배워가는 과정을 추적했다. 이 역시 보편적 능력을 보여준다.
그렇다면 왜 대부분의 사람들은 어른이 되어서는 가설을 세우고 실험하고 경험하려 하지 않는가? 사회라는 하네스(Harness)가 세팅한 목적 함수가 그게 아니기 때문이다.
만약 각자의 알파고 모먼트를 맞아 혼란에 빠진 후, 차이가 얇아진 환경에서 다시 시작한다면? 회복할 수 있는 것이 있지 않을까? 바둑이 알파고 이후 사라지지 않았듯, 체스가 사라지지 않았듯, 여전히 각자의 삶과 추구가 있고 또 다른 층위가 열릴 수 있다.
교육은 스스로 교육의 문제를 풀기 어렵다. 하지만 AI라는 외부 변화는 그 기회를 제공할 수 있다.
역사적 패턴 - 부와 사유의 계층 확대
이는 전혀 새로운 현상이 아니다. 역사적으로 생산 수단이 늘어나고 부가 증가하면, 그 부를 누리는 계층이 확대되면서 사유와 창조의 기회도 확대되었다.
찰스 다윈, 17-18세기의 위대한 예술가와 과학자들은 전부 귀족의 아들딸이었다. 농노의 자식은 아니었다. 그들이 하루하루 고통스러운 생산 노동에서 해방되어 사유하기 시작하면서 진보가 일어났다.
현재는 과거의 귀족 계층이 어마어마하게 증가한 시대다. 수많은 대학 교수, 연구자, 예술가가 사회의 서포트를 받으며 사유한다. 승준님이 상상하는 세상은 이것의 극단적 발현이다. 어느 누구도 생존과 생산을 위해 시간을 투입하지 않고, 인후로운(leisure) 시간을 부여받는 세상. 매우 현실적인 연장선이다.
심하게 요약하면, 모두가 노예로 전락하는 게 아니라 모두가 귀족이 되는 세상이다. 그렇다면 뭐가 나쁜가?
”Attention Is All You Need”의 아이러니
클로드는 이렇게 지적했다.
“이것은 희소성과 무관한 주목의 문제다. 호기심을 가지고 무언가에 주목하는 것이 중요하다.”
그런데 주목(Attention)이라는 단어가 떠오르는 순간, **“Attention Is All You Need”**라는 트랜스포머 논문 제목이 아이러니하게 다가온다. 인간의 본질적 능력으로 남을 것이라 여겨지는 주목 능력조차, 기계가 하고 있고 더 잘할지도 모른다는 역설.
당장 오늘 - 2025년 프롬프팅 원칙 0번
뜬구름 잡는 상상을 했지만, 당장 오늘은 여전히 노력, 학습, 의도적 수련이 중요하다. 승준님의 2025년 프롬프팅 원칙을 소개하며 마무리한다.
0번 원칙 (최근 추가)
1000번째 생성도 마치 첫 번째 생성을 본 것처럼 감탄하기
- GPT-3, GPT-4 때는 진짜 깜짝 놀랐다. “이게 어떻게 된 일이지?”
- GPT-5 때는 놀라움이 줄었다
- 이것이 가르치는 경이로운 방향성이 무엇인지를 결코 잊지 않는다
- 1000번째 일몰을 첫 번째 일몰 보듯이
1-15번 원칙 요약
- 전심전력으로 임하기
- 모델은 인간이 아니니 부하 걸기
- 만족하지 말고 더 좋은 답이 있다고 상상하고 추궁하기
- 몰입과 관점 부여 (모델이 중립 기어에 있지 않도록)
- 나는 못해도 모델은 할 수 있다 전제 - 머릿속 보이지 않는 다리 가정
- 잊기, 가설 세우기
- 질문 받기
- 일단 입력으로 가져가기 (될지 안 될지 좌고우면 말고)
- 같은 프롬프트 100번 뽑아보기
- 한 모델만 쓰지 말고 여러 모델 피드백 순환
- 0목표 설계 - 내 주장을 파괴하는 주장 듣기
- 수행과 위임의 역전 - 모델도 나를 쓸 수 있게 하기
- 추상 사다리 오르내리기
- 언러닝, 상상하기, 소격하기 (몰입에서 빠져나올 킥(Kick) 장치)
- 잠자고 쉬는 시간 - 무의식이 작동할 시간 주기
5번 원칙의 실천 예시 - Particle Life 3D WebGPU
승준님은 WebGPU를 잘 모르지만, 2D Particle Life 웹GPU 버전과 3D Particle Life WebGL 버전 소스코드를 GPT-5에 입력하여 3D WebGPU 버전을 만들었다. 나아가 Particle Life와 Particle Lenia라는 서로 다른 알고리즘을 결합한 하이브리드를 생성했다.
두 권의 책에서 한 페이지씩 뽑아 새로운 이야기를 만드는 것처럼, 서로 다른 알고리즘을 결합하여 양쪽 특성을 동시에 가진 시뮬레이션을 탄생시켰다. 이는 “나는 못해도 모델은 할 수 있다”는 전제에서 출발한 실험이다.
브렛 빅터의 조언 - 지식의 향기
브렛 빅터(Bret Victor)는 “프로그래밍의 미래” 강연 마지막에 앨런 케이(Alan Kay)의 조언을 인용했다.
“지식의 요령은 그것을 습득하고, 향기만 남기고 나머지는 잊어버리는 것이다. 지식은 시끄러워서 때때로 자기 안의 뇌의 목소리를 잠재우기도 한다. 그 향기가 중요한 이유는, 내적 충동이 선택한 목적지로 가는 길에서 다시 그 지식을 찾아오도록 도와주기 때문이다.”
오늘 소개한 사고 실험은 어쩌면 오랫동안 무의식 중에 해왔던 말하고 싶은 바였을 수도 있다. 보고 싶은 관점에서 세상의 데이터를 인식하고, 나름의 의미를 부여하고, 구슬을 꿰어 이야기를 만든 것이다.
결론 - 양립 가능한 가설들의 필요성
다시 처음으로 돌아가자. 에피쿠로스의 다중 설명 원리, 레그의 솔로몬오프 인덕션이 말하는 것은 양립 가능한 다양한 가설들을 탐색해야 한다는 것이다.
현재의 통념은 이렇다.
- AI 시대는 격차를 더 벌릴 것이다
- 능력주의는 더 강화될 것이다
- 소수의 빅테크와 상위 계층만 혜택을 누릴 것이다
- 경쟁과 차이는 인간 본성이므로 바뀌지 않는다
이는 뻔한 생각의 분포다. 인류 기록의 총체적 압축인 LLM도 이를 반영한다. 하지만 다른 가설도 탐색해야 하지 않을까?
- AI가 정말 궁극의 레버리지라면 격차가 얇아질 수 있다
- 알파고 모먼트 이후 바둑이 사라지지 않았듯, 새로운 층위가 열릴 수 있다
- 복리를 굴릴 시간이 줄어들면 마태효과가 약화될 수 있다
- 혁신에 비밀이 없어지면 풍요가 재분배 역할을 할 수 있다
- 모두가 귀족이 되는 세상에서 호기심과 경이가 회복될 수 있다
상상조차 하지 않으면 일어나기 어렵다. 앨런 케이의 말처럼 “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 발명하는 것”이다.
리처드 서튼(Richard Sutton)이 한스 모라벡(Hans Moravec)을 인용한 말로 마무리한다.
“기계들이 우리를 존재의 무대에서 밀어낼 것이다. 하지만 불안해하지 않는다. 왜냐하면 기계는 우리들의 자손이고, 우리가 더 이상 기어갈 수 없을 때 기꺼이 물러나는 것이 우리의 의무이다.”
이것이 SF적 망상인지, 아니면 선행지식 없이 탐색해야 할 또 하나의 개연성 있는 가설인지는 앞으로 밝혀질 것이다. 중요한 것은 기존 패러다임에 갇히지 않고 상상하는 것이다.
핵심 메시지: 언제까지 마태효과와 복리의 마법을 바탕으로 소수만 탁월해지는 패러다임에 갇혀 있어야 할까? AI가 정말 초월적이라면, 이 패러다임 조차도 흔들 수 있어야 한다. 그 논거가 명확하지 않더라도, 상상해보는 것 자체가 가능성의 공간을 여는 첫걸음이다.