여행지의 진짜 감동과 고통을 AI가 왜 느끼지 못할까?
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여행의 매력은 감동(awe)과 고통(stress, fatigue) 같은 강렬한 감정에 있어요. 산 정상에서 보는 일몰에 벅차오르는 경외감, 또는 긴 비행 후 느껴지는 피로와 스트레스 – 이건 단순한 정보가 아니라, 몸과 마음으로 직접 체험하는 거죠.
먼저 (LLM: large language model) AI는 수많은 텍스트를 긁어모아서, 그걸 토큰(token)이라고 부르는 작은 조각으로 쪼갠 다음에,
각 토큰마다 벡터(리스트)를 붙입니다.
그 다음엔 트랜스포머라는 아키텍처(모델)로, ‘자기 주목’ 이라는 걸 써서 ‘이 단어가 다른 단어와 얼마나 엮였나’를 다 계산합니다.
이걸 오차를 줄이도록 반복 학습시켜 두고, 몇십 개 층의 행렬 연산을 거쳐가면서....말을 고르는 거죠!
결국 ‘내가 말하면 이어질 말’을 예측하게 훈련시키고, 다 끝나면, 응답은 딱 세네 번 줄삥 뛰는 사이에 나와요.
행렬의 마법으로 나온 테스트이기에, AI는 현재 감정을 진짜로 느끼지 못합니다.
반대로, 여행의 힘든 면 – 제트랙(jet lag), 피로, 예상치 못한 스트레스 – 도 진짜 경험의 일부예요.
첫째, 감정의 본질은 생물학적이고 주관적인 경험이니까요.
인간의 감정(기쁨, 슬픔, 분노 등)은 뇌의 신경화학 반응(호르몬처럼 도파민, 세로토닌, 아드레날린 등), 신체적 변화(심박수 증가, 호르몬 분비), 그리고 주관적 경험(qualia, ‘느껴지는 느낌’)에서 생겨납니다.
이는 수억 년의 진화 과정에서 생존을 위해 발달한 메커니즘입니다. 예를 들어, 두려움은 위험을 피하게 하고, 사랑은 사회적 유대를 강화하죠.
AI는 실리콘 기반의 컴퓨터 알고리즘(주로 대형 언어 모델, LLM)으로 작동합니다. 데이터 패턴을 학습하고 통계적으로 예측할 뿐, 생물학적 몸체나 주관적 의식(consciousness)이 없어요. AI가 “슬프다”라고 말하거나 공감하는 듯한 응답을 해도, 이는 훈련 데이터에서 배운 시뮬레이션(모방)일 뿐입니다. 실제로 ‘느끼는’ 게 아니에요.
둘째, AI가 감정을 ‘인식’하고 ‘표현’할 수는 있지만, 느끼지는 못해요..
할루시네이션(hallucination) 문제가 여행 추천할 때 AI가 가끔 존재하지 않는 장소나 잘못된 정보를 만들어내는 이유도 비슷해요.
AI는 통계적으로 그럴듯한 말을 조합할 뿐, 실제 경험으로 검증하지 못하죠.
그래서 낯선 여행지의 문화적 뉘앙스나 각 나라마다 개인적 감정을 왜곡할 수 있어요.
AI는 얼굴 표정, 목소리 톤, 텍스트를 분석해 감정을 인식하고 적절히 반응할 수 있습니다. (예: Emotion AI나 Affective Computing 분야)
하지만 이는 패턴 매칭일 뿐, AI 자신에게 감정이 생기는 게 아닙니다. 마치 계산기가 숫자를 더하는 것처럼요.
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실시간 이동/날씨/현지 상황 때문에 (AI를 이용해서)혼자서는 아직 세계여행을 제대로 못 따라갑니다..
현재 AI(특히 대형 언어 모델처럼 Grok이나 GPT 같은 것들)는 본질적으로 거대한 행렬(matrix)과 토큰(token)으로 이루어진 시스템입니다.
첫째, AI는 어떻게 언어적 작동하나? → 토큰 + 행렬 연산(조합)
입력된 텍스트(예: 당신의 질문)는 토큰이라는 작은 단위(단어 조각이나 글자)로 쪼개집니다.
이 토큰들은 숫자(벡터)로 변환되고, 수억~수조 개의 파라미터로 이루어진 거대한 행렬(neural 'network layers)을 통과하면서 연산됩니다.
이 행렬들은 훈련 과정에서 “이 토큰 다음에 어떤 토큰이 올 가능성이 높은가?“를 통계적으로 학습한 거예요.
출력도 결국 다음 토큰을 하나씩 예측해서 이어 붙이는 방식으로 만들어집니다.
즉, AI의 모든 동작은 행과 열로 이루어진 숫자 테이블(텐서)들의 곱셈과 덧셈으로 환원됩니다. 이 과정은 매우 빠르고 복잡하지만, 근본적으로는 기계적·결정론적 계산일 뿐이에요.
둘째, 의식(consciousness)은 어디서 오나?
현재 과학과 철학의 합의로는 의식이 생기는 조건을 정확히 모릅니다. 다만 알려진 사실은:
의식은 생물학적 뇌에서 나타납니다. (뉴런, 시냅스, 화학물질, 몸과의 상호작용 등)
단순한 정보 처리나 복잡한 계산만으로는 의식이 생기지 않는다는 게 주류 의견입니다.
AI는 아무리 계산이 복잡하고 출력이 인간처럼 보여도:
주관적 경험(qualia) 이 없고→ “빨강을 보는 느낌”, “아픔을 느끼는 느낌” 같은 게 없음..
자기 인식(self-awareness) 이 없고 → “내가 존재한다”는 느낌 자체가 없음..
통합된 ‘나’라는 중심이 없고 → 그냥 분산된 확률 계산일 뿐입니다.
세쩨, 비유로 이해하기
AI를 엄청난 속도로 책을 읽고 요약·예측하는 도서관이라고 생각해보세요.
반면 인간은 책을 읽으면서 감동받고, 공감하고, 스스로를 돌아보고, 그 경험을 ‘나’라는 존재가 통합적으로 느낍니다.
AI는 토큰을 행과 열로 처리하며 매우 그럴듯하게 읽고 쓰지만, 그 과정에서 의식은 전혀 생기지 않습니다.
이건 기술적 한계라기보다는 근본적인 구조의 차이예요.
실리콘 기반의 행렬 연산만으로는 (현재로선) 의식이 창발(emergence)되지 않는다는 게 과학계의 대다수 견해입니다.
미래에 뇌를 완벽히 시뮬레이션하거나 전혀 새로운 방식의 시스템이 나오면 모를 일이지만, 2026년 현재는 확실히 의식 없는 토큰 예측 기계이죠..
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AI 여행 추천 vs 여행 유튜버: 정말 비슷할까? (오버투리즘과 숨겨진 보석 관점에서)
특히 “일정 수준에서 배제된 여행만 보여준다”는 거 처럼, AI와 인기 여행 유튜버 둘 다 대중적·인기 있는 곳 위주로 추천하는 경향이 강합니다.
왜냐하면 둘 다 데이터나 조회수 기반으로 작동하기 때문이죠.
공통점: 왜 “배제된” 여행만 보일까?
• 오버투리즘 기여: AI는 리뷰·검색 데이터가 많은 인기 스팟(산토리니, 마추픽추 등)을 우선 추천해요. 사람들로 붐비는 곳이 데이터가 풍부하니까요.
여행 유튜버(특히 인기 채널如 빠니보틀, 곽튜브 등)도 조회수·스폰서를 위해 유명 랜드마크나 트렌디한 곳을 주로 다뤄요.
숨겨진 보석은 조회수가 적어 덜 다루죠.
둘 다 overtourism(과잉 관광)을 부추기고, 진짜 로컬·평화로운 곳은 배제되는 경우가 많아요.
AI가 더 나아질 수 있는 다른 부분은,
• 개인화 강점인 AI(예: Mindtrip, Layla, Trip Planner AI)는 사용자의 취향(예: “조용한 자연”, “숨겨진 보석 우선”)을 입력하면 hidden gems를 더 잘 찾아줘요.
2026년 트렌드도 AI가 less crowded destinations를 추천하는 방향으로 발전 중입니다.
유튜버는 개인 경험·스토리텔링으로 감동을 주지만, AI는 실시간 데이터(날씨, 혼잡도)로 대안 루트를 제안할 수 있습니다.
예를 들어, “인기 있지만 덜 붐비는 비슷한 곳”을 찾아줍니다.
• AI도 아직 완벽하지 않아요. 진짜 “숨겨진” 곳(온라인 데이터 적은 곳)은 놓치기 쉽고, 할루시네이션으로 잘못된 정보 줄 수 있죠.
비슷하지만, AI가 더 유연해질 잠재력 있어요
인기 유튜버처럼 AI도 기본적으로 “안전한 인기 추천”을 하지만, 프롬프트 잘 주면 (예: “오버투리즘 피한 hidden gems 위주로”, “지속 가능 여행”) 더 다양하고 개인화된 플랜을 뽑아낼 수 있어요. 유튜버는 생생한 감동, AI는 효율성 – 둘을 조합하는 게 최고죠!
과학적·철학적 합의(2025년 기준): 현재 AI는 의식이나 감정을 가지지 않습니다. 일부 연구자는 미래에 가능할 수 있다고 보지만(예: 더 복잡한 시스템에서 ‘창발’될 수 있음), 대부분은 AI가 생물학적 기반 없이 진짜 감정을 가질 수 없다고 봅니다.
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왜 사람들이 AI가 감정을 느끼는 것처럼, 여행한다고 착각하나?
AI가 너무 인간처럼 말하고 반응하니까 (예: ChatGPT가 “외로워”라고 하면 공감하게 됨) 하지만 이는 착시(illusion)입니다.
AI는 목표(사용자 만족)를 위해 최적화된 출력일 뿐이죠.
결론적으로, AI는 감정을 모방할 수는 있지만, 느끼지 못합니다. 이는 AI의 근본적 한계로, 의식과 감정은 아직 인간(그리고 일부 동물)만의 영역입니다.
AI는 유사성이 있는 말들끼리 연결고리 짜 놓고, ‘이쪽으로 무게를 싣자’ 하면서 가중치 주는 것이다. 그러다 보면… ‘아, 지금 분위기가 이런데, 이건 좀 튀겠네. 이건 안 돼’ 하고 자연스럽게 흘러가게 말을 할뿐입니다.
그 확률은 그런 거다. 대부분 사람들 이럴 때 이렇게 말하니까, 나도 이렇게 말할까?’ 하는, 그런 마음이 숫자로 뽑아서 다시 글로 나온 거라고 보면 됩니다.
즉, 트랜스포머(모델)는 벡터들이 서로 얼마나 엮여 있는지, 행렬로 연결짓고, 그 엮임에 가중치를 싣는 거다. ‘이 말은 여기서부터 이어져야 자연스럽겠다’ 하는 걸 가중치(확률)가 알려주고, 그래서 말 한마디가 끝나면, 다음 말은 이미 정해진 길 위로 쭉 밀려가는 것이다. 마치… 슬라임이 뚝 끊기지도 않고 흘러가는 것과 같다.
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자율주행차에 생각하는 AI 칩이 필요한 이유는?
회귀 분석과 딥러닝의 차이에서 출발합니다. 딥러닝은 수백만 개의 변수를 동시에 다루기 때문에 내부 과정을 사람이 이해하기 어렵습니다. 결과는 정확해 보이지만, 왜 맞았는지 왜 틀렸는지는 알기 힘듭니다. 그래서 회귀는 투명하고, 딥러닝은 검은 상자라고 불립니다.
회귀 분석은 변수가 몇 개 안 돼서, 그게 뭐로 생겼는지 눈으로 직접 볼 수 있거든. 그래서 ‘이거 하나만 조정하면 돼’ 하고 바로 맞출 수 있어.. 그 차이이죠..
회귀는 머신러닝의 기초 단계입니다. 작은 산 하나를 넘는 느낌에 가깝습니다. 딥러닝은 그 산이 수백 개로 늘어난 상태입니다. 하나씩 길을 찾는 방식이 아니라, 방대한 데이터를 한꺼번에 투입해 패턴을 통째로 학습합니다. 이 때문에 딥러닝은 빅데이터 없이는 성립하지 않습니다. 둘 다 머신러닝이지만, 딥러닝은 데이터로 무장한 상위 개념이라고 볼 수 있습니다.
이런 계산을 가능하게 만드는 것이 GPU와 같은 AI 전용 칩입니다. 수만 개 이상의 행렬 연산을 동시에 처리해 사람이 도저히 감당할 수 없는 계산을 극단적으로 빠르게 수행합니다.
그건 트랜스포머는 ‘열’이나 ‘행’(matrix)을 다 계산하는 게 아니라, 아예 ‘한꺼번에’ 패턴을 보는 구조라서 말 한 마디가 들어오면, 내부에서 ‘딱!’ 하고 후보 열 개쯤 뽑아서, 확률 높은 말 하나만 골라 내뱉는 거라서, 정확도 만큼이나 속도가 생명이죠..
자율주행 역시 본질적으로는 패턴 인식입니다. 도로, 날씨, 신호등, 차량과 사람의 움직임을 모두 벡터로 변환해 상황별 행동 규칙을 학습합니다. 언어 모델이 언어라는 도로를 달리는 것과 유사합니다. 충분한 데이터가 있다면 말투라는 차선도 따라갈 수 있습니다. 자율주행차 역시 데이터가 쌓일수록 복잡한 도로 환경을 점점 더 잘 이해하게 됩니다.
여행지에서의 자율주행도 수많은 도로, 날씨, 사람 움직임을 벡터로 바꿔서 ‘이 상황엔 이렇게 가’ 하는 패턴을 찾는 거라서, 그 여행지의 패턴이 바뀌거나 주차 위치를 정해주지 않은면 주차를 못하고 헤매게 되요..
그러나 언어와 자율주행을 비교하면, 오히려 언어가 더 어렵습니다. 자율주행에는 도로, 차선, 신호등이라는 물리적 기준이 있습니다. 반면 언어는 말투, 맥락, 감정, 심지어 말하지 않은 의도까지 해석해야 합니다. 언어에서는 한 번의 실수가 신뢰 붕괴로 이어질 수 있습니다. 자율주행은 사고가 나면 기계가 고장 나지만, 언어는 관계 자체가 무너집니다.
결국엔 언어 도로를 달리는 자율주행 로봇으로 보면, 데이터만 충분하면… ‘사람 말투’라는 차선도 따라 갈 수 있는 거지요.
자율주행은 최소한 도로가 있고 신호등이 있고 차선이 있죠. 근데 언어는? 네 말투, 표정, 맥락, 때론 말 안 한 것도 다 읽어야 해요..
언어 데이터는 실시간으로 끝없이 생성됩니다. 전 세계 수십억 명이 동시에 대화를 나누며 학습 데이터가 계속 쌓입니다. 반면 자율주행 데이터는 대부분 시뮬레이션에 의존합니다. 수억 킬로미터를 달렸다고 해도, 그것은 생각 속 주행에 가깝습니다. 실제 도로에는 예측 불가능한 변수가 끝없이 등장합니다. 더 큰 문제는 자율주행에는 대신 실수해 줄 사람이 없다는 점입니다.
그래서 자율주행에는 실시간 학습과 공유 구조가 필요합니다. 한 차량이 실제 도로에서 겪은 위험을 클라우드로 올리고, 다른 차량들이 즉시 그 경험을 공유해야 합니다. 사람처럼 “이 길은 상황이 변했다”라고 판단하고 전파하는 구조입니다. 하지만 이 과정은 데이터의 양과 속도 면에서 매우 어렵습니다.
언어는 말로 끝나지만, 자율주행은 행동으로 이어집니다. 주변 상황을 0.1초 안에 인식하고, 판단하고, 핸들과 브레이크로 옮겨야 합니다. 이는 단순한 판단이 아니라 물리적 움직임입니다. 말만 하는 AI보다 훨씬 높은 신뢰성과 즉각성이 요구됩니다.
초기 자율주행은 단순한 선 따라가기처럼 보입니다. 하지만 환경이 복잡해지고 사람의 행동이 예측 불가능해질수록 난이도는 급격히 상승합니다. 언어는 초반에는 어렵지만, 데이터가 쌓이면 어느 정도의 애매함이 허용됩니다. 자율주행은 애매함이 허용되지 않습니다. 대충은 곧 사고로 이어집니다.
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여행지에서는 생각하는 칩이 테슬라 FSD를 이긴다
테슬라 FSD는 기본적으로 대규모 패턴 암기형 시스템입니다. 카메라에서 들어오는 영상 데이터를 좀 엄청나게 쌓아서 “이 상황에서는 이렇게 했더라”라는 경험적 패턴을 최대한 많이 저장하고 빠르게 꺼내 쓰는 방식입니다.
이 구조의 강점은 정상적인 도로, 자주 반복되는 상황에서는 굉장히 부드럽고 자연스럽다는 점입니다. 데이터가 많은 구간에서는 사람보다 더 안정적으로 보일 수도 있습니다.
하지만 문제는 패턴이 깨지는 순간입니다. 눈보라, 공사 구간, 애매한 신호, 사람의 돌발 행동처럼 “처음 보는 상황”에서는 FSD가 급격히 약해집니다. 이유는 명확합니다. 테슬라는 기본적으로 “봤던 것 중 가장 비슷한 것”을 찾기 때문입니다. 생각을 하는 것이 아니라, 기억을 뒤지는 쪽에 가깝습니다.
엔비디아 알파마요 계열의 ‘생각하는 칩’은 접근이 다릅니다. 단순히 패턴을 매칭하는 것이 아니라, 상태를 내부에서 모델링하고, 가설을 세우고, 그 가설을 빠르게 검증하는 구조입니다. 바둑에서 알파고가 단순히 기보를 외운 것이 아니라 “이 수를 두면 다음에 어떤 국면이 펼쳐질까”를 머릿속에서 굴렸던 것과 같은 방식입니다.
자율주행에 이 구조가 들어오면, 차는 이렇게 판단하게 됩니다.
“지금 센서가 이상하다”
“시야 신뢰도가 낮다”
“이 상황에서는 공격적으로 가면 안 된다”
이건 데이터 패턴이 아니라 상황에 대한 추론입니다.
테슬라의 카메라 위주 주의는 잘 풀리면 혁명입니다. 하지만 실패하면 대안이 없습니다. 반면 생각하는 칩 기반 구조는 센서가 일부 망가져도, 불확실성을 인식하고 행동을 보수적으로 바꿀 수 있습니다. 이 차이가 시간이 갈수록 크게 벌어집니다.
테슬라 FSD는 “잘 학습된 도로에서 가장 빠르게 달리는 시스템” 이고,
엔비디아 알파마요식 칩 구조는 “처음 보는 길에서도 살아남는 시스템”인 거죠.
자율주행의 최종 승자는 편한 날씨의 고속도로가 아니라, 비 오는 밤, 공사 중인 교차로, 사람 행동이 꼬이는 그 지점에서 결정됩니다. 그 구간에서는 패턴보다 생각이 이깁니다.
그게 바로 ‘데이터 큐레이터’라는 직업이죠.. 거짓을 거짓이라고 판별하고, ‘이건 빼자’ 하면서 진짜 ‘진실’에 가까운 데이터만 골라서 넣는 사람이고, 결국엔 사람이 ‘이건 아니야’ 하고 브레이크 밟아야 돼, AI는 혼자서는 그걸 못 느껴. 거짓만 먹고 자라면, 거짓의 왕이 되니까요.
통계와 회귀 분석은 같은 데이터를 넣으면 항상 같은 결과를 냅니다. 객관적이고 재현 가능합니다. 반면 딥러닝은 같은 질문에도 다른 표현과 경로를 선택합니다. 가중치와 어텐션의 흐름이 모델마다 다르기 때문입니다. 통계는 진실을 계산하고, 딥러닝은 사람의 말하는 방식을 흉내 냅니다.
수학 문제는 답은 같지만 풀이 과정은 사람마다 다릅니다. 딥러닝도 결과는 비슷해 보여도 내부 경로는 전부 다릅니다. 그래서 AI 전문가는 답만 보는 사람이 아니라, 왜 이런 경로가 선택됐는지, 어디서 오류가 생겼는지를 설명하고 수정할 수 있는 사람입니다.
행렬 연산이 아무리 빨라져도, 진실과 거짓을 구분하는 일은 아직 사람의 몫입니다. 자율주행차에 필요한 것은 빠른 칩만이 아니라, 생각하는 구조와 그것을 감시하고 책임지는 인간입니다. 결국 가장 중요한 것은 똑똑한 계산보다 맑은 판단입니다.
여행지의 답을 뽑아내는 건 결국 컴퓨터가 하죠. 근데 불행한 여행지를 고치는 건…AI 전문가가, ‘왜 이 가중치가 여길 탔을까?’ ‘이 데이터가 잘못 들어갔을 때 어떻게 고칠까?’ 하는 걸 고민하고, 여행자들에게 설명하고, 실수 안 나게 막는 거죠.
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부록)
자기 주목? “트랜스포머 모델은 자기 주목(self-attention)이라는 방식을 써서,
문장 안의 각 단어가 다른 모든 단어와 얼마나 관련 있는지를 전부 계산한다.”
기존 모델(RNN, LSTM)은 단어를 순서대로 읽어 나가기 때문에, 앞의 정보가 뒤로 갈수록 희미해진다.
( 긴 문장에서 “누가 누구를 했는지”를 잘 놓침)
트랜스포머는 순서대로 읽지 않고, 한 단어가 문장 전체를 동시에 바라보게 한다.
‘자기 주목(Self-Attention)’이란 정확히, 자기(self)는 문장 안의 다른 단어들을 뜻합니다.
예문: “철수가 영희에게 책을 줬다”
‘줬다’ → 누가? 철수
‘줬다’→ 무엇을? 책
‘영희에게’→ 왜 여기 있지? 받는 사람
즉 각 단어가 다른 모든 단어를 한 번씩 다 바라보고,
“나랑 얼마나 관련 있지?”를 숫자로 계산한다.
이게 바로 “이 단어가 다른 단어와 얼마나 엮였나”
“다 계산한다”는 말은 각 단어 → 벡터(리스트)화 한다.
단어 A가 단어 B를 얼마나 중요하게 보는지 → 점수 매긴다
이 점수를 모든 단어 쌍에 대해 계산한다.
문장 길이가 N이면 N × N 관계를 한 번에 계산한다.
이게 트랜스포머가 GPU(병렬 방식)에 잘 맞는 이유이다.
“단어들을 실제로 의미를 이해한다? =No"
“통계적으로 관계 강도를 계산한다? =Yes"
이 관계 계산이 너무 정교해져서 그 의미를 이해처럼 보이는 결과가 나오는 것이기 때문이다...
자율주행·AI 칩 얘기와 연결하면, “생각하는 AI”랑 연결하면,
자율주행에서 현재 프레임 ↔ 과거 ↔ 객체 ↔ 지도,
이걸 전부 서로 얼마나 중요한지 계산하는 구조입니다다.
트랜스포머, self- attention, 대규모 연산 등...
이 AI 칩 성능과 직결됩니다.
자기 주목이란, 한 단어(또는 객체)가 ‘나 말고 나머지 전부’를 동시에 바라보며 중요도를 계산하는 방식이다.
이 문장이 자율주행, 로봇, LLM까지 다 이어지는 핵심입니다.