“금기(禁忌)의 수를 둔 알파고”가 남긴 질문

https://link.coupang.com/a/cVkiah

센스로봇 센스타임 센스로봇고 AI 인공지능 바둑로봇 화이트 RG2W-K - 바둑알+판 | 쿠팡

 

 

​

“금기(禁忌)의 수를 둔 알파고”가 남긴 질문

— 인간의 고정관념, 그리고 ‘인간이 AI보다 창의적’이라는 믿음의 업데이트

​

2016년 이세돌 9단과 알파고의 대국은 “AI가 인간을 이겼다”는 뉴스 그 이상이었습니다.

이세돌 교수의 최근 강연 회고처럼, 어릴 때부터 ‘절대 두지 말라’고 배운 수를 알파고는 주저 없이 두었고,

그 수가 실제로 합리적이면서도 창의적일 수 있음을 증명했습니다.

이 장면은 두 가지를 강하게 일깨웁니다.

---

1) 인간의 고정관념: 배움이 때로는 시야를 좁힌다

• 규범은 효율이자 족쇄: 우리는 규칙·정석을 통해 빠르게 고수를 모방합니다.
• 하지만 그 규범이 탐색 공간을 좁히는 필터가 되면, ‘가능한 해’를 스스로 배제합니다.
• 전이된 금기: “두면 안 된다”는 금기는 프로가 된 뒤에도 자동 재생됩니다.
• 결과적으로 쉬운 수조차 시도 대상에서 제외되죠.
• AI의 자유도: AI는 ‘금기’를 문화로 배우지 않습니다.
• 데이터와 목표 함수가 허용하는 공간을 편견 없이 탐색합니다.
• 금기를 건너뛰는 그 한 발이 새 해법을 엽니다.

요점: 학습 = 정답을 좁히는 과정이기도 합니다.

그래서 가끔은 규범의 외곽을 의도적으로 훑어야 합니다.

---

 

2) “인간이 더 창의적이다”는 관점의 업데이트

예전엔 “창의성은 인간 고유”라는 믿음이 널리 퍼졌습니다.

그러나 알파고의 수, 그리고 이후의 생성형 AI는 창의의 일부 능력(결합·변형·탐색)을

기계가 수행할 수 있음을 보여줬습니다.

• 창의 = 탐색 × 평가 × 구현의 곱:
• 탐색: 광대한 조합을 펼쳐보는 능력(=AI 강점)
• 평가: 맥락·가치·윤리로 의미를 추리는 능력(=인간 강점)
• 구현: 프로토타입→테스트→개선의 실행력(=협업의 영역)
• 관점 전환: “인간 vs AI”에서 “인간 × AI”로.
• 백지에서 AI에게 “뭔가 만들어줘”는 약합니다.
• 문제 정의·스케치·제약 설정을 사람이 먼저 하면 AI가 탐색의 가속기가 됩니다.
• 창의의 분업: 인간은 깊은 질문·의도·가치를, AI는 폭넓은 시도·빠른 시행착오를.

요점: “인간이 더 창의적”이 아니라

“인간과 AI가 다른 방식으로 창의적”입니다.

창의의 총합은 협업 설계에 달렸습니다.

---

실천 가이드: 고정관념을 여는 5가지 루틴

1. 금기 뒤집기 프롬프트

• 예: “분야 X에서 ‘절대 하지 말라’는 규칙 5개를 나열하고, 각 규칙을 깨면 가능한 장점/위험/보완책을 제시하라.”

1. 대안 세트 강제

• 한 번에 최소 7가지 해법을 생성(인간·AI 각각 7개) → 교차평가.

1. 규범 분해표

• 조직/수업의 ‘정석’을 목록화 → 근거·예외 조건·실험 비용을 붙여 재검토.

1. 저피해 실험 설계

• ‘금기 실험’을 샌드박스나 시뮬레이션에서 소규모로 검증. 실패 비용을 관리하면 탐색이 쉬워집니다.

1. 질문 심화 훈련

• 결과를 묻기보다 가정·데이터 경계·평가 기준을 묻는 질문을 템플릿화.
• 예: “이 해법이 실패하려면 무엇이 참이어야 하나?”

​

맺음말

알파고의 한 수는 인간의 눈이 놓친 가능성을 비추는 신호탄이었습니다.

이제 창의성은 소유권 싸움이 아니라 설계의 문제입니다.

깊은 질문을 던지는 인간과 편견 없이 탐색하는 AI가 만날 때, 우리는 더 멀리 갑니다.

---

#이세돌 #알파고 #창의성 #고정관념 #AI창의성 #인간과AI협업 #질문설계 #탐색과평가 #딥씽킹 #발상의전환 #실험문화 #샌드박스 #바둑AI #알파고마스터 #네이버그린팩토리 #세미나 #강연요약 #디자인씽킹 #프롬프트엔지니어링 #혁신방법론 #교육혁신 #조직혁신 #프로토타이핑 #TwoPassEvaluation #규범해체 #역발상 #문제정의 #가설검증 #데이터리터러시