인공지능에 관한 현재의 논의는 대규모 언어 모델(LLM)이 컴퓨터 과학의 추상화 단계에서 다음 계단을 의미한다는 전제가 지배적이다. 많은 지지자는 평이한 영어로 모델에 명령을 내리는 것이 어셈블리어에서 고급 코드로 넘어가는 것과 같으며, 기계가 복잡한 하단 구조를 처리해 준다고 주장한다.

그러나 이러한 시각이 근본적으로 잘못되었다는 강력한 반론이 존재한다. 전통적인 의미의 추상화는 구현 세부 사항을 숨겨 개발자가 명확하고 논리적인 인터페이스와 상호작용하도록 돕는 것을 의미한다. 반면 LLM은 완전히 다른 메커니즘인 확률과 통계적 상관관계를 바탕으로 작동한다.

LLM을 높은 수준의 추상화로 간주하면 사용자는 모델이 실제로는 갖추지 못한 결정론적 논리 체계를 가진 것으로 오해하게 된다. 소프트웨어 라이브러리나 API와 같은 추상화 도구는 일관되게 작동하도록 설계되어 특정 함수를 실행하면 예측 가능한 규칙에 따라 결과가 나온다. 하지만 LLM은 확률적이다. 모델은 문제의 정답을 아는 것이 아니라 이전에 학습한 방대한 데이터 패턴을 기반으로 다음 토큰의 확률을 계산할 뿐이다.

이러한 개념을 혼동하는 것은 학생과 개발자 모두에게 치명적인 오류를 범하게 한다. AI가 산출하는 결과물은 유창하고 문법적으로 완벽하기 때문에 사용자는 자연스럽게 모델이 논리적인 경로를 거쳐 답에 도달했다고 믿는다. 실제로는 모델이 텍스트 패턴의 고차원 공간을 항해하며 통계적으로 응답을 추정했을 뿐이다. 모델은 추론의 형식을 흉내 낼 뿐 그 본질을 담고 있지 않다는 점을 명심해야 한다.

이처럼 추상화라는 신화를 걷어내면 AI 모델이 실제로 무엇을 하는지 더 명확히 이해할 수 있다. 모델은 자연어 처리나 창의적인 브레인스토밍, 대규모 패턴 인식에는 독보적인 성능을 발휘한다. 하지만 이는 상징적 추론이나 형식 검증 시스템을 대체할 수 없다는 의미이기도 하다. 완벽한 논리적 증명이나 수학적 정확성을 요구하는 것은 모델이 가진 아키텍처의 근본적인 한계를 무시하는 행위다.

대학생들은 AI를 '생각하는' 존재가 아닌 텍스트를 예측하는 도구로 바라보아야 한다. 유창함과 지능을 혼동하지 않을 때 비로소 모델을 더 강력하고 안전하게 활용할 수 있다. 진정한 추상화는 규칙이 명확하고 투명하며 디버깅이 가능한 인간 설계 알고리즘의 영역이다. LLM은 통계적 가능성이라는 거대하고 흥미롭지만 모호한 영역에 머물러 있다는 점을 항상 비판적인 시각으로 바라보아야 한다.

인공지능에 관한 현재의 논의는 대규모 언어 모델(LLM)이 컴퓨터 과학의 추상화 단계에서 다음 계단을 의미한다는 전제가 지배적이다. 많은 지지자는 평이한 영어로 모델에 명령을 내리는 것이 어셈블리어에서 고급 코드로 넘어가는 것과 같으며, 기계가 복잡한 하단 구조를 처리해 준다고 주장한다.

그러나 이러한 시각이 근본적으로 잘못되었다는 강력한 반론이 존재한다. 전통적인 의미의 추상화는 구현 세부 사항을 숨겨 개발자가 명확하고 논리적인 인터페이스와 상호작용하도록 돕는 것을 의미한다. 반면 LLM은 완전히 다른 메커니즘인 확률과 통계적 상관관계를 바탕으로 작동한다.

LLM을 높은 수준의 추상화로 간주하면 사용자는 모델이 실제로는 갖추지 못한 결정론적 논리 체계를 가진 것으로 오해하게 된다. 소프트웨어 라이브러리나 API와 같은 추상화 도구는 일관되게 작동하도록 설계되어 특정 함수를 실행하면 예측 가능한 규칙에 따라 결과가 나온다. 하지만 LLM은 확률적이다. 모델은 문제의 정답을 아는 것이 아니라 이전에 학습한 방대한 데이터 패턴을 기반으로 다음 토큰의 확률을 계산할 뿐이다.

이러한 개념을 혼동하는 것은 학생과 개발자 모두에게 치명적인 오류를 범하게 한다. AI가 산출하는 결과물은 유창하고 문법적으로 완벽하기 때문에 사용자는 자연스럽게 모델이 논리적인 경로를 거쳐 답에 도달했다고 믿는다. 실제로는 모델이 텍스트 패턴의 고차원 공간을 항해하며 통계적으로 응답을 추정했을 뿐이다. 모델은 추론의 형식을 흉내 낼 뿐 그 본질을 담고 있지 않다는 점을 명심해야 한다.

이처럼 추상화라는 신화를 걷어내면 AI 모델이 실제로 무엇을 하는지 더 명확히 이해할 수 있다. 모델은 자연어 처리나 창의적인 브레인스토밍, 대규모 패턴 인식에는 독보적인 성능을 발휘한다. 하지만 이는 상징적 추론이나 형식 검증 시스템을 대체할 수 없다는 의미이기도 하다. 완벽한 논리적 증명이나 수학적 정확성을 요구하는 것은 모델이 가진 아키텍처의 근본적인 한계를 무시하는 행위다.

대학생들은 AI를 '생각하는' 존재가 아닌 텍스트를 예측하는 도구로 바라보아야 한다. 유창함과 지능을 혼동하지 않을 때 비로소 모델을 더 강력하고 안전하게 활용할 수 있다. 진정한 추상화는 규칙이 명확하고 투명하며 디버깅이 가능한 인간 설계 알고리즘의 영역이다. LLM은 통계적 가능성이라는 거대하고 흥미롭지만 모호한 영역에 머물러 있다는 점을 항상 비판적인 시각으로 바라보아야 한다.