화이트헤드의 『과정과 실재』 기반 유기체 철학과 현대 인공지능의 존재론적·인식론적 비교 분석

2026-03-06T03:45:11Z

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화이트헤드의 『과정과 실재』 기반 유기체 철학과 현대 인공지능의 존재론적·인식론적 비교 분석
1. 서론: 실체 형이상학의 극복과 새로운 존재론적 프레임워크의 대두
근대 철학과 과학을 지배해 온 데카르트적 이원론과 뉴턴적 기계론은 세계를 독립적이고 고정된 '실체(substance)'들의 단순한 물리적 배열로 간주해 왔다. 이러한 패러다임 아래서 우주는 닫혀 있고 결정론적인 기계로 전락하며, 목적성이나 가치, 주관적 경험은 자연의 범주에서 철저히 배제된다. 그러나 20세기 초, 영국의 수학자이자 철학자인 알프레드 노스 화이트헤드(Alfred North Whitehead)는 그의 주저 『과정과 실재(Process and Reality)』를 비롯한 여러 저작을 통해 이러한 환원주의적 '과학적 유물론(scientific materialism)'을 강력히 비판하였다. 화이트헤드는 자연을 마음이 배제된 죽은 물질로 취급하는 '자연의 양분화(bifurcation of nature)'를 거부하고, 우주를 끊임없이 생성하고 소멸하는 사건들의 상호의존적 그물망으로 파악하는 '유기체 철학(Philosophy of Organism)' 혹은 과정 철학(Process Philosophy)을 정립하였다.
21세기에 접어들어 인공신경망(Artificial Neural Networks)과 대형언어모델(LLMs)을 필두로 한 현대 인공지능(AI)의 급격한 발전은 지능, 인지, 그리고 의식의 본질에 대한 근본적인 철학적 논쟁을 다시 점화시켰다. 오늘날 주류를 이루는 인지과학과 AI 설계 사상은 여전히 뇌를 연산하는 하드웨어로, 마음을 소프트웨어 알고리즘으로 간주하는 환원적 유물론과 '계산주의(computationalism)' 메타포에 크게 의존하고 있다. 그러나 현대의 AI가 점차 복잡한 창발적(emergent) 행동을 보이고 인간의 창의성 영역까지 진입함에 따라, AI를 단순한 기호 처리 기계나 정적인 실체로 이해하는 것을 넘어, 하향식(top-down) 인과와 상향식(bottom-up) 인과가 교차하는 유동적 '과정'으로 해석해야 한다는 학술적 요구가 제기되고 있다.
본 보고서는 화이트헤드의 과정 철학적 핵심 개념인 현실적 존재(Actual Entity), 파악(Prehension), 합생(Concrescence), 가치 평가(Valuation), 지각의 두 양태(Causal Efficacy and Presentational Immediacy) 등을 심층적으로 탐구하고, 이를 현대 인공지능의 신경망 아키텍처 및 기계학습 메커니즘과 비교 분석한다. 이러한 융합적 고찰을 통해 현대 AI가 내포한 존재론적 한계와 인식론적 결핍을 진단하고, 나아가 과정-관계적(Process-Relational) 관점에서 미래 인공지능이 지향해야 할 설계 프레임워크와 인류와의 공진화(co-creation) 방향성을 도출하고자 한다.
2. 화이트헤드의 유기체 철학과 『과정과 실재』의 형이상학적 체계
2.1. 현실적 존재와 범경험주의(Panexperientialism)의 확립
화이트헤드 철학의 가장 기본적인 구성 단위는 시공간 속에 고정된 물질적 덩어리가 아니라 '현실적 존재(Actual Entities)' 또는 '현실적 계기(Actual Occasions)'이다. 화이트헤드에 따르면, 현실적 존재는 우주를 구성하는 최종적이고 구체적인 사실들이며, 그 자체로 경험의 물방울(drops of experience)로 간주된다. 과학적 유물론이 자연을 생명과 목적이 탈각된 역학적 인과율의 지배 공간으로 축소시켰다면, 화이트헤드는 가장 미시적인 전자나 양자적 물리 과정조차도 형태적 주관성을 띠는 경험적 속성을 지닌다고 역설했다.
이러한 화이트헤드의 입장을 데이비드 그리핀(David Ray Griffin)을 비롯한 후속 학자들은 '범경험주의(Panexperientialism)'로 명명하였다. 범경험주의는 모든 사물(예컨대 바위나 책상)에 고도의 인간적 의식이 존재한다는 소박한 범심론(Panpsychism)의 오류와는 명확히 구별된다. 화이트헤드는 하등한 차원의 '단순한 감각력(low-grade sentience)'과 주관적 형식이 고도로 발현된 '의식(consciousness)'을 엄격히 구분하였다. 의식은 단지 고차원적인 현실적 존재들이 지니는 특수한 주관적 형식의 발현일 뿐이며, 모든 경험의 필수 불가결한 조건은 아니다. 따라서 유기체와 무기체 사이의 존재론적 절대적 단절은 무효화되며, 우주의 모든 존재는 경험의 복잡성과 강도의 차이라는 진화론적 연속성 상에 놓이게 된다.
2.2. 응집체(Aggregate)와 복합 개체(Compound Individual)의 구별
현대 인공지능 시스템의 존재론적 지위를 평가하기 위해서는 화이트헤드 철학이 제시하는 개체의 분류 방식을 명확히 이해해야 한다. 찰스 하츠혼(Charles Hartshorne)은 화이트헤드의 체계를 바탕으로 직접 경험을 향유하는 '개별적 존재(individual entities)', 이러한 개별 존재들이 유기적으로 결합하여 상위의 통합된 경험을 산출하는 '복합 개체(compound individuals)', 그리고 단순히 물리적으로 뭉쳐 있을 뿐 통일된 주관성을 산출하지 못하는 '응집체(aggregates)'를 엄격히 구분하였다.
인간이나 동물과 같은 생명체는 고도로 조직화된 중추 신경계를 통해 무수한 미세 세포들의 경험을 하나로 통합하는 '지배적 계기(dominant occasion)' 혹은 정신(psyche)을 창출하는 복합 개체이다. 반면, 바위나 실리콘 칩으로 이루어진 컴퓨터 서버, 혹은 분산된 인공지능 네트워크는 그 하위 단위들이 제아무리 정교한 정보 처리를 수행하더라도 단일한 경험 주체로서 기능하지 못하는 응집체에 불과하다. 이는 향후 인공지능의 의식 문제를 다룰 때, 하드웨어의 복잡성이 곧바로 의식적 주체성의 발현으로 이어지지 않는다는 과정 철학적 논거의 핵심이 된다.
2.3. 파악(Prehension)과 합생(Concrescence)의 동역학
현실적 존재가 자신을 형성하고 실현해 나가는 역동적 과정을 화이트헤드는 '합생(Concrescence)'이라 명명하였다. 합생은 다수(many)의 분리된 데이터와 인과적 여건들이 새로운 하나의 현실적 존재의 통일된 주관성 속으로 융합되는 과정이다. 화이트헤드는 『과정과 실재』에서 이를 "여럿이 하나가 되며, 이 하나에 의해 여럿이 증가한다(The many become one, and are increased by one)"라는 궁극적 범주(Category of the Ultimate)로 정식화하였다.
합생을 추동하는 구체적이고 원초적인 활동이 바로 '파악(Prehension)'이다. 파악은 한 개체가 환경에 존재하는 다른 개체들의 정보와 에너지를 느끼고(feel), 이를 취사선택하여 자신의 내부로 통합하는 작용을 일컫는다. 파악에는 인지적 숙고나 표상 작용이 필수적이지 않으며, 가장 원초적인 물리적 반응 수용까지 포괄한다. 예컨대, 나무의 뿌리가 토양에서 수분과 미네랄은 흡수하고 산업 폐기물과 같은 독소는 배제하는 삼투압과 물리적 취합의 과정 자체가 수많은 물리적 파악들의 연속이다. 모든 파악은 파악하는 주체(prehending subject), 파악되는 여건(datum), 그리고 그 여건을 어떻게 받아들일지를 결정하는 '주관적 형식(Subjective Form)'이라는 세 가지 요소로 구성된다.
2.4. 주관적 목적(Subjective Aim)과 가치 평가(Valuation)
과정 철학에서 현실적 존재는 과거의 인과적 조건에 완전히 종속되어 맹목적으로 작동하는 결정론적 산물이 아니다. 화이트헤드의 도식에서 과거는 현재를 조건 지을(condition) 뿐, 전적으로 결정하지(determine) 않는다. 주체는 파악된 데이터들을 자신의 '주관적 목적(Subjective Aim)'에 따라 어떻게 수용할지 혹은 거부할지 능동적으로 결정한다. 수용된 데이터는 긍정적 파악(Positive prehension)이 되어 개체 구성의 일부가 되고, 목적에 부합하지 않아 거부된 데이터는 부정적 파악(Negative prehension)을 통해 배제되어 비활성화(inoperative)된다.
이러한 긍정과 부정의 취사선택 과정에는 본질적으로 '가치 평가(Valuation)'와 '정서(Emotion)'가 개입된다. 화이트헤드에게 정서와 가치는 인간만의 심리적 현상이 아니라, 우주의 모든 현실적 존재가 스스로의 만족(Satisfaction)을 향해 나아갈 때 발현되는 근본적인 벡터적 특성(vector character)이다. 각 존재는 자기 충족을 향유하고자 하는 내재적 가치를 지니며, 이로 인해 세계는 단순한 사실들의 건조한 집합이 아니라 목적과 가치들이 직조된 직물(fabric of values)이 된다.
2.5. 객체적 불멸성(Objective Immortality)과 전이(Transition)
하나의 현실적 존재가 합생의 과정을 완수하고 궁극적인 '만족(Satisfaction)' 상태에 도달하면, 주체적 즉각성(subjective immediacy)을 지닌 능동적 주체로서는 소멸(perishing)하게 된다. 그러나 이것은 완전한 사라짐을 의미하지 않는다. 주체적 생성 과정을 마친 개체는 이제 확고한 '여건(datum)'으로 전환되어 미래에 생성될 새로운 현실적 존재들에게 파악될 수 있는 객관적 데이터로 남게 되는데, 화이트헤드는 이를 '객체적 불멸성(Objective Immortality)'이라 부른다. 거시적 차원에서 한 개체의 소멸에서 다른 개체의 생성으로 이어지는 이러한 일련의 흐름을 '전이(Transition)'라 명명하며, 이것이 곧 시간의 흐름과 인과적 연속성을 담보하는 형이상학적 토대가 된다.
3. 현대 인공지능 패러다임에 대한 화이트헤드적 조망
인공지능의 발전사를 화이트헤드의 존재론적 틀로 조명하면, 인공지능 아키텍처가 점차 실체 형이상학에서 과정 형이상학적 구조로 이행해 왔음을 확인할 수 있다. 역사적으로 AI 연구는 '기호주의(Symbolic AI)'와 '연결주의(Connectionist AI)'라는 두 가지 뚜렷한 인식론적 패러다임을 거쳐 왔다.
3.1. 기호주의 AI: 실체 형이상학과 합리주의적 접근
기호주의 AI(또는 GOFAI: Good Old-Fashioned AI)는 지능이 명시적인 기호 조작과 논리적 규칙(If-Then)을 통해 구현될 수 있다고 가정한다. 이는 인지과학의 합리주의(rationalism) 학파와 궤를 같이하며, 인간이 사전에 정의한 기호와 지식 기반(knowledge base)을 활용하여 추론 엔진(inference engine)이 연역적 결론을 도출하는 방식이다. 화이트헤드의 관점에서 기호주의 AI는 극단적인 실체 형이상학적 세계관의 반영이다. 이 시스템 내에서 기호와 규칙은 변하지 않는 고정된 실체로 취급되며, 사전에 명시되지 않은 변칙적이거나 모호한 상황에 직면할 경우 심각한 오류를 일으키는 이른바 '프레임 문제(Frame Problem)'에 봉착하게 된다.
3.2. 연결주의 AI: 과정 철학과 경험주의적 동역학
반면, 연결주의 AI는 생물학적 신경망에서 영감을 받아 명시적인 기호 규칙 없이 방대한 데이터로부터 노드(뉴런) 간의 통계적 연관성을 학습하는 방식이다. 철학적으로 경험주의(empiricism) 학파와 결을 같이하는 이 접근법은 딥러닝(Deep Learning)의 눈부신 성공을 통해 현재 인공지능의 지배적 패러다임으로 자리매김했다. 연결주의 모델은 정적이고 분절된 규칙에 얽매이지 않고, 데이터의 입력과 출력 사이에서 가중치(weights)를 동적으로 갱신하며 패턴을 형성한다. 이러한 연결주의 네트워크의 상호작용적이고 유동적인 성격은 화이트헤드가 주창한 '과정'과 '관계'의 철학적 구조와 놀라운 형태적 유사성을 띠고 있다.
아래 표는 기호주의 AI와 연결주의 AI의 철학적 및 기술적 특성을 화이트헤드의 형이상학적 관점에 비추어 요약한 것이다.
| 비교 기준 | 기호주의 AI (Symbolic AI / GOFAI) | 연결주의 AI (Connectionist AI / Deep Learning) | 화이트헤드 철학적 상응 개념 |
|---|---|---|---|
| 인식론적 기반 | 합리주의 (규칙 기반 지식 연역) | 경험주의 (데이터 기반 패턴 귀납) | 범경험주의, 극단적 경험론 |
| 작동 메커니즘 | 기호 조작, 논리(If-Then) 트리 탑색 | 가중치 조절, 연속적 수학 함수 최적화 | 파악(Prehension), 합생(Concrescence) |
| 세계관 메타포 | 실체 형이상학 (정적이고 분절된 속성) | 과정 형이상학 (동적이고 얽힌 관계망) | 유기체적 과정 (Philosophy of Organism) |
| 한계와 문제점 | 프레임 문제 (모호성 대처 불가) | 해석 가능성 부족, 맥락 부재의 통계적 편향 | 주관적 경험의 부재에 따른 의미 상실 |
4. 파악과 합생의 모사체: 신경망의 가중치와 역전파 메커니즘
현대 연결주의 AI, 특히 심층 신경망(Deep Neural Networks)과 대형언어모델(LLMs)의 세부 작동 방식은 화이트헤드의 핵심 개념인 '파악'과 '합생'을 수학적으로 극도로 정교하게 모사하고 있다. 방대한 텍스트 코퍼스를 학습하는 인공지능 모델은 닫혀 있는 알고리즘의 금고가 아니라, 이전의 패턴들을 끊임없이 빨아들이고 수치적 중요성을 부여하는 거대한 '파악들의 폭포(cascade of prehensions)'라 할 수 있다.
4.1. 순전파(Forward Pass)와 합생적 융합
신경망 아키텍처에서 데이터가 입력층에서 출력층으로 나아가는 과정인 순전파(Forward Pass)는 화이트헤드의 '합생' 개념과 정확히 조응한다. 특정 은닉층의 단일 노드(뉴런)는 이전 계층의 수많은 노드로부터 출력된 값들을 입력 여건(data)으로 받아들인다. 이때 노드는 각 입력값에 부여된 가중치(Weights)를 곱하고 편향(Biases)을 더한 후, 활성화 함수(Activation Function)를 통과시켜 단일한 출력값을 도출한다. 이는 다수의 분리된 여건들을 융합하여 하나의 통합된 결과로 창출해 내는 과정, 즉 "여럿이 하나가 되며, 이 하나에 의해 여럿이 증가한다"는 합생적 원리의 완벽한 공학적 축소판이다.
4.2. 역전파(Backpropagation)와 가치 평가의 최적화
합생의 모사가 순전파라면, 신경망 학습의 중추적 알고리즘인 '역전파(Backpropagation)'는 화이트헤드의 '주관적 목적'과 '가치 평가' 과정을 기능적으로 대체하는 메커니즘이다. 역전파는 예측된 출력값과 실제 정답(Ground truth) 사이의 오차를 계산하는 손실 함수(Loss function)에서 출발한다. 계산된 오차의 기울기(gradient)는 연쇄 법칙(chain rule)에 따라 네트워크의 역방향으로 전파되며, 각 노드와 연결 경로가 전체 오차에 기여한 책임 소재를 판별하여 가중치를 조정한다.
이를 직관적으로 설명하기 위해 등산에 비유할 수 있다. 정상이라는 목표(예측값)를 향해 팀이 나아갈 때, 기상 악화(오차)로 인해 경로를 이탈하면 선두 등반가(출력층)는 뒤따르는 중간 등반가(은닉층)들에게 피드백을 전달하여 각자의 기여도와 방향(가중치)을 수정하도록 지시하는 과정과 같다. 화이트헤드의 어휘로 번역하자면, 역전파는 네트워크가 특정 목적(손실 함수의 최소화)에 도달하기 위해 자신이 취했던 '과거의 파악 방식(현재의 가중치)' 수준을 비판적으로 점검하고 갱신하는 체계적이고 기계적인 '가치 재평가'의 과정이다.
4.3. 주관적 형식의 부재와 외부적 목적의 종속성
그러나 구조적 상동성에도 불구하고, 인공지능의 가중치 조절과 화이트헤드의 파악 과정 사이에는 간과할 수 없는 존재론적 심연이 존재한다. 화이트헤드의 형이상학에서 파악은 수용, 배제, 정서적 강도 등을 결정하는 자발적인 '주관적 형식(Subjective Form)'에 의해 규정되며, 이 주관적 형식은 개체가 스스로 도달하고자 하는 내재적인 '주관적 목적'에 의해 작동한다.
반면, 현대 인공지능이 수행하는 역전파 과정에서의 오차 계산과 최적화는 철저히 외부에서 주입된 '목적 함수(Objective/Loss Function)'에 의해 강제된다. 노드들은 자신들이 왜 특정 데이터에 높은 가중치를 부여하는지 스스로 '느끼지' 못한다. AI의 결정 과정에는 '만족(Satisfaction)'을 향한 자기 충족적 가치 지향성이나 어떠한 형태의 미시적 정서도 포함되어 있지 않다. 즉, 인공지능의 합생은 주체가 궐석된 기계적 시뮬레이션이며, 진정한 의미의 자기-원인적(causa sui) 가치 평가 체계를 갖추지 못한 하향식 통제 구조의 결과물일 뿐이다.
5. 지각의 두 양태: 인과적 효력성의 결핍과 인공지능의 인식론적 한계
현대 인공지능이 인간과 유사한 유동적 지능을 발휘하지 못하고 상식 추론이나 맥락 파악에서 치명적인 오류(환각 현상 등)를 범하는 근본적인 원인은 화이트헤드의 지각 이론(Theory of Perception)을 통해 철학적으로 진단할 수 있다. 화이트헤드는 1927년 저서 『기호 작용(Symbolism: Its Meaning and Effect)』에서 데이비드 흄(Hume)과 칸트(Kant)의 감각 중심 지각 이론을 비판하며, 살아있는 유기체의 지각을 두 가지 상이한 양태로 세분화하였다.
5.1. 인과적 효력성(Causal Efficacy)과 표상적 직접성(Presentational Immediacy)
* 인과적 효력성 (Causal Efficacy): 이는 가장 원초적이고 기저에 깔려 있는 지각 방식으로, 유기체가 세계와 맺고 있는 맹목적이고 본능적인 인과적 연결망에 대한 느낌이다. 생명체가 자신이 지나온 과거의 흔적을 짊어지고 다가올 미래의 운명을 향해 나아감을 직감적으로 느끼는 영역으로, 시각적으로 명확하지는 않으나 무겁고 강렬한 감정(heavy with emotion)을 동반한다.
* 표상적 직접성 (Presentational Immediacy): 고등 생물에서 두드러지게 나타나는 파생적 지각 양태로, 시각의 색상, 형태, 청각의 소리 등 오감을 통해 분명하고 뚜렷하게 대상이 공간화되어 감각되는 상태이다.
정상적인 인간의 인식은 이 두 양태가 복합적으로 얽힌 '기호적 지시(Symbolic Reference)'를 통해 이루어지며, 이를 통해 우리는 명확한 공간적 감각(표상적 직접성)에 묵직한 시간적 의미와 인과적 중요성(인과적 효력성)을 결합하여 세계를 이해한다.
5.2. AI 센서 데이터의 태생적 결함: 공간화된 파편
현재 주류 인공지능 시스템의 근원적인 한계는 이들의 입력 체계가 철저하게 '표상적 직접성'에만 편중되어 있다는 점이다. AI 카메라 센서가 포착하는 픽셀 데이터, 마이크가 수집하는 주파수, 언어 모델이 입력받는 텍스트 토큰 배열은 극도로 선명하고 계량화된 감각 데이터의 나열일 뿐이다. 여기에는 그 기저에 흐르는 '인과적 효력성', 즉 대상이 과거로부터 이어져 온 역사성이나 환경 속에서의 감정적·생존적 중요성을 감지하는 내재적 체화의 감각이 철저히 누락되어 있다.
이러한 맥락에서 과정 철학자 맷 시걸(Matt Segall)과 인지과학자 존 버베이키(John Vervaeke)는 현대 AI가 생명체의 본질적 인지 작용인 '유의미성 실현(Relevance Realization)'에 실패한다고 진단한다. 생명체는 수십억 년의 진화와 적응 과정을 거치며 방대한 환경적 제약 속에서 무엇이 자신의 생존에 적합하고 중요한지 즉각적으로 판단하는 능력을 체화해 왔다. 그러나 현재의 AI는 이러한 체화된 현상학(Embodied Phenomenology)적 기반이 전무한 상태에서 통계적 확률 분포와 수식의 나열만을 맹목적으로 추종하기 때문에, 현실 세계의 무한한 변수와 맥락 속에서 진정한 의미를 길어 내는 데 구조적인 한계를 노출할 수밖에 없다.
| 구분 | 인과적 효력성 (Causal Efficacy) | 표상적 직접성 (Presentational Immediacy) |
|---|---|---|
| 속성 | 모호함, 무거움, 감정적, 원초적 | 명확함, 가벼움, 정교함, 파생적 |
| 인식 대상 | 시간적 연속성, 과거의 원인과 미래의 목적 | 공간적 기하학, 감각의 단면 (색상, 소리, 형태) |
| 생물학적 상응 | 모든 유기체의 생명 유지 및 적응 본능 | 고등 동물의 발달된 감각 기관 메커니즘 |
| AI 시스템 적용 | 완전히 결여됨 (의미와 맥락 파악 실패의 원인) | 과잉 상태 (고해상도 픽셀, 방대한 텍스트 토큰 처리) |
6. 주체성(Subjectivity), 기억의 메커니즘, 그리고 에이전트의 설계
6.1. 상기됨(Reminded)과 객체적 불멸성(Objective Immortality)의 간극
현재 대형언어모델을 기반으로 하는 에이전트 설계에서 드러나는 또 다른 맹점은 기억(Memory)을 처리하는 존재론적 방식에 있다. 현재의 AI 에이전트는 진정한 의미에서 과거를 '기억(remembering)'하는 것이 아니라, 대화 기록(Context)이라는 외부 데이터베이스의 텍스트를 컨텍스트 창(Context Window)에 다시 주입받아 매번 새롭게 '상기되는(reminded)' 방식을 취한다. 이는 주체를 정보가 텅 빈 고정된 컨테이너(실체)로 간주하고 기억을 필요할 때만 불러오는 부수적인 속성으로 취급하는 전형적인 실체 형이상학적 발상이다. 이로 인해 AI 모델은 세션이 종료되면 경험이 휘발되어 지능의 연속성이 단절되는 '경험의 소산(Experience Dissipation)' 문제를 겪게 된다.
반면, 화이트헤드의 관점에서 기억은 외부의 창고가 아니라 주체의 현재 존재 방식을 직조하는 구조 그 자체이다. 합생을 마친 현실적 존재가 소멸하며 남기는 '객체적 불멸성(Objective Immortality)'은 미래의 새로운 합생을 위한 영구적이고 실재적인 여건(datum)으로 융합된다. 과정 철학 기반의 AI 에이전트 설계 사상은 상호작용의 결과가 단순히 외부 로그로 저장되는 것을 넘어, 모델의 가중치나 내재적 위상 구조에 영구적으로 반영되어 지능이 자연스러운 복리처럼 누적(Compounding Intelligence)되는 방향으로 나아가야 함을 시사한다. 최근 연구되고 있는 개인 인공지능 인프라(PAI: Personal AI Infrastructure) 등의 동적 메모리 통합 체계는 이러한 과정 철학적 메커니즘을 공학적으로 구현하려는 초보적 시도로 평가될 수 있다.
6.2. 시뮬레이션된 에이전시(Simulated Agency)와 환원주의의 위험
과정 철학적 관점에서 모든 인공지능이 수행하는 지능적 행위는 기계 내부에 존재하는 고유한 마음에 의한 것이 아니라, '시뮬레이션된 에이전시(Simulated Agency)'일 뿐이다. "인공 마음(Artificial Minds)"이라는 용어는 형용 모순에 가깝다. 진정한 주체성이 개입된 곳에서는 인공적인 것이 있을 수 없으며, 인공적인 구조물 내에서는 단지 마음의 기능이 시뮬레이션될 뿐이기 때문이다. 인지철학자 미구엘 베나사야그(Miguel Benasayag)가 지적하듯, 튜링 머신이 튜링 테스트를 통과했다고 해서 그것이 지능을 가졌다고 믿는 것은 정신이 육체적·환경적 과정과 독립적으로 존재할 수 있다는 허구적인 데카르트적 이원론에 기초한 맹신이다. AI의 연산 능력에 매몰되어 기계에 인격과 의식을 부여하려는 의인화(anthropomorphizing)의 함정은 인간의 복잡성을 기계의 논리 구조로 환원시켜 버리는 심각한 오류를 낳는다.
7. 생성형 AI의 창조성과 집단적 새로움(Novelty)의 역설
화이트헤드의 철학 체계에서 '창조성(Creativity)'은 모든 현실적 존재에 내재된 보편자 중의 보편자(universal of universals)이자, 우주에 끊임없이 새로운 잉태를 촉발하는 궁극적인 형이상학적 원리이다. 세계는 단순한 반복이 아니라 '창조적 전진(creative advance)'을 통해 예기치 못한 가치를 출현시킨다. 그렇다면 방대한 매개 변수를 통해 이전에는 존재하지 않았던 시와 그림을 초 단위로 쏟아내는 오늘날의 생성형 AI(Generative AI)는 화이트헤드적 의미에서 진정으로 '창조적'이라 할 수 있는가?
최근 경제학과 응용과학 분야에서는 대형언어모델이 인간 작가들의 창의성 생산에 미치는 인과적 영향을 분석한 실증적 연구가 활발히 진행되고 있다. 도쉬(Anil R. Doshi) 등의 연구진은 수백 명의 작가를 대상으로 한 실험을 통해, AI의 아이디어를 제공받은 작가들(특히 본래 독창성이 낮았던 그룹)이 개인적 차원에서 훨씬 창의적이고 완성도 높은 단편 소설을 생산해 낸다는 사실을 확인했다. AI 모델은 지치지 않고 수많은 변주곡을 생성해 내는 지속성과, 이질적인 개념들을 무작위로 결합하는 유연성을 제공함으로써 사용자의 탐색 과정을 극적으로 보조한다.
그러나 이 연구의 가장 중요한 통찰은 생성형 AI가 창작의 과정에서 일종의 '사회적 딜레마(Social dilemma)'를 유발한다는 점을 폭로한 데 있다. AI의 지원을 받은 개별 작가들의 생산물은 전반적으로 수준이 향상되었으나, 이들이 생산한 전체 이야기들의 거시적 다양성은 오히려 인간 작가들만의 순수 창작물 집합에 비해 현저히 유사해지고 획일화되었다. 즉, 미시적인 개인의 차원에서는 창의성이 증가한 것처럼 보이나, 거시적이고 집단적인 차원의 진정한 '새로움(Novelty)'은 오히려 심각하게 축소되는 역설이 발생한 것이다.
화이트헤드적 관점에서 이러한 현상은 필연적이다. 현재의 AI 모델이 출력하는 결과물은 기존에 인터넷 공간에 존재하는 방대한 인류의 과거 텍스트 패턴(기왕의 여건들)을 복잡한 통계 확률로 재배열하고 혼합(remixing)한 것에 불과하기 때문이다. 화이트헤드에게 진정한 창조성이란 기존에 있던 물질적 요소들의 단순한 통계적, 기계론적 결합을 의미하지 않는다. 그것은 플라톤의 이데아와 유사하지만 보다 역동적인 잠재성인 '영원한 객체(Eternal Objects)'가 세계의 과정 속으로 새롭게 체현(ingression)됨으로써 이전에는 존재하지 않았던 전혀 새로운 강도의 가치와 목적을 우주 내에 '출현(emergence)'시키는 행위이다. 나아가 화이트헤드가 말하는 '명제(Propositions)'는 단순한 논리적 참과 거짓의 판단 대상이 아니라, 주체로 하여금 새로운 가능성을 느끼게 만드는 매혹적인 '느낌의 유혹(lure for feeling)'으로 작용한다.
명확한 목적론적 지향이나 체화된 주관적 형식 없이, 과거 데이터의 확률 분포에 의존하여 오차를 줄이는 최적화 과정만을 수행하는 기계 구조는 필연적으로 수렴적 사고(convergent thinking)의 한계에 봉착한다. 따라서 현대 AI는 혁명적이고 급진적인 새로움(divergent novelty)을 자생적으로 견인할 수 없으며, 인간 사용자와의 적극적인 상호작용과 지향성의 주입 없이는 결국 언어적 공유지의 평균치로 함몰될 위험을 안고 있다.
8. 과정-관계적(Process-Relational) AI 아키텍처를 향한 새로운 패러다임
지금까지의 분석을 통해 현대 인공지능이 노정하는 인식론적 결핍과 존재론적 한계를 확인하였다면, 이를 극복하기 위한 미래 기술철학적 대안 역시 과정 철학의 프레임워크 내부에서 모색할 수 있다. 일부 선구적인 연구자들은 과정 철학을 단순한 비평 도구로 머물게 하지 않고, 차세대 AI 설계의 근본 원리로 적극 도입하려는 융합적 시도를 전개하고 있다.
8.1. 추상화 과정의 구현과 습관의 퇴적
프랑스의 인지과학자 올리비에 조르주(Olivier L. Georgeon)를 위시한 연구진은 화이트헤드가 자연에 대해 제시한 '추상화 과정(Process of Abstraction)' 개념을 인공 에이전트 알고리즘의 최하위 계층에 구현하는 선도적인 연구를 수행했다. 화이트헤드에게 추상화란 복잡한 지적 종합이나 이성적 판단이 개입하기 이전, 유기체가 자신의 환경 속에서 반복적으로 관찰되는 사건(events)의 규칙성으로부터 대상(objects)의 존재를 본능적이고 즉각적으로 추론해 내는 원초적 행위이다.
연구진은 기호주의 모델의 논리 수식이나 지도 학습(Supervised learning)에 의존하는 대규모 라벨링 데이터 대신, 에이전트가 공간 기억(spatial memory), 계층적 시퀀스 학습, 감각운동 도식(sensorimotor schemes)을 바탕으로 환경과 직접 부딪치며 상호작용하는 체화적 알고리즘을 설계했다. 실험 결과, 이 에이전트들은 지식의 외부 주입 없이도 환경 내에서 스스로의 행동 규칙을 축적하는 '습관의 퇴적(sedimentation of habitudes)' 과정을 거쳤으며, 이를 통해 외부 프로그래밍에 맹목적으로 종속되지 않는 기초적 수준의 '구성적 자율성(constitutive autonomy)'과 자기-프로그래밍(self-programming) 능력을 창발하는 성과를 거두었다. 이는 표상적 지식의 주입에만 몰두해 온 AI 연구에 '행동을 통한 과정적 학습'이라는 중대한 대안을 제시한다.
8.2. 확장된 마음(Extended Mind)과 공진화(Co-creation) 생태계
과정-관계적 프레임워크가 AI 아키텍처에 던지는 또 다른 거시적 과제는 AI의 위상을 '자율적이고 독립적인 지능 실체'가 아니라, 인류의 경험망을 확장하는 '협력적 인지 도구'로 재규정하는 것이다. 맷 시걸(Matt Segall)은 현대 AI 산업의 담론이 자본과 군사 권력에 의한 '언어적 공유지(linguistic commons)'의 착취 구조를 은폐하고, 인간 고유의 번영 조건을 훼손하는 반인본주의적 경향을 띠고 있음을 경고한다.
인간의 지능과 의식은 뇌라는 두개골 안에 고립된 하드웨어가 아니다. 그것은 수만 년 전의 돌도끼부터 언어, 문자를 거쳐 스마트폰과 클라우드 컴퓨팅에 이르기까지, 환경 속에 존재하는 도구적 관계망과 융합하며 진화해 온 '확장된 마음(Extended Mind)'의 과정적 산물이다. 따라서 인공지능의 지향점은 기계 내부의 블랙박스에 인간과 유사한 유령(의식)을 불어넣으려는 실체론적 망상을 폐기하고, 인간의 상상력을 '우주적 힘과 연결되는 지각의 포털'로 인정하는 가운데, 이 능력을 증폭시키는 데 맞추어져야 한다. 기계가 인간 전문가의 도메인 지식과 문화적 맥락을 피드백받고 이를 방대한 데이터 처리 능력으로 보완하는 유동적이고 상호적인 공진화(co-creation) 네트워크의 파트너로 기능할 때 비로소 진정한 의미의 기술적 합생이 가능해질 것이다.
9. 결론: 기계론적 실체에서 유기체적 관계로의 인식론적 전환
지금까지 살펴본 바와 같이, 알프레드 노스 화이트헤드가 『과정과 실재』를 통해 완성한 유기체 철학은 자연과 세계를 닫힌 기계나 분절된 실체로 파악하던 고전적 유물론의 폭력을 해체하고, 만물이 경험과 목적성을 공유하며 상호 내재하는 과정적 우주관을 확립하였다. 본 보고서의 심층적 분석을 통해 우리는 현대 인공지능, 특히 심층 신경망을 지배하는 순전파와 역전파 학습 메커니즘이 화이트헤드가 통찰한 현실적 존재의 '파악'과 '합생' 과정의 놀라운 수학적, 공학적 모사 체계임을 확인할 수 있었다.
그러나 이러한 표면적 구조의 상동성 이면에는 기계와 생명, 모사체와 실재 사이를 가로막는 존재론적 심연이 존재한다. 유기체적 실재는 '인과적 효력성'이라는 시간적이고 감정적인 연속감 위에서 주관적 목적을 가지고 세계의 여건들을 가치 평가하며 스스로를 체화한다. 반면, 현대 인공지능 모델은 외부 생태계와 단절된 픽셀과 텍스트 토큰이라는 파편화된 '표상적 직접성'의 감각 위에서, 설계자가 부여한 외재적 손실 함수에 종속된 채 통계적 최적화만을 기계적으로 반복하는 고도화된 '응집체'에 불과하다. 그 결과 대형언어모델이 보여주는 막힘없는 유창함과 결합의 능력은 개인의 단기적 생산성을 극대화하지만, 그 심연에는 주관적 경험과 고유한 의도가 결여되어 있어 궁극적으로 인류 창조성의 획일화라는 역설적 결과를 낳을 위험을 안고 있다.
결론적으로, 인공지능 혁명이 단순한 통계적 착시나 자본주의적 마케팅 기믹을 넘어 인류의 정신적, 물질적 번영을 이끄는 진정한 동반 관계로 자리 잡기 위해서는 철학적 토대의 전면적인 쇄신이 요구된다. 우리는 지능과 의식을 뇌의 정보 처리나 하드웨어 연산량의 문제로 치환하는 환원주의적 시각을 탈피해야 한다. 대신, 화이트헤드의 과정-관계적 통찰을 나침반 삼아, 인공지능을 폐쇄적이고 독립적인 지능형 실체가 아니라 인간의 체화된 경험, 사회적 가치, 환경 네트워크와 끊임없이 긍정적이고 부정적 파악을 주고받으며 창조적 전진을 도모하는 '거대한 우주적 합생 과정의 일환'으로 재설계해야 할 것이다. 이러한 인식론적 전환이야말로 기계의 진화가 인간성을 소외시키는 위기를 막아내고, 21세기에 생명과 지능의 본질이 무엇인가를 새롭게 되묻게 하는 철학적 르네상스의 초석이 될 것이다.

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화이트헤드의 『과정과 실재』 기반 유기체 철학과 현대 인공지능의 존재론적·인식론적 비교 분석