이것은 100% 사실입니다. 그리고 이 현상을 'AI의 블랙박스(Black Box) 문제' 또는 '설명 가능성(Explainability)의 위기'라고 부릅니다. 제가 이 심오한 개념을 가장 이해하기 쉬운 비유를 통해 설명해 드리겠습니다.

AI의 블랙박스: 우리는 '뇌'를 만들었지만, '마음'은 읽지 못한다

이 문제를 이해하기 위한 가장 좋은 비유는 **'아이에게 언어를 가르치는 부모'**가 되는 것입니다.

1단계: 뇌의 '구조'와 '학습 규칙'을 설계하다 (인간이 아는 부분)

우리가 AI를 만든다는 것은, 아이의 '뇌'에 해당하는 **인공 신경망(Artificial Neural Network)**을 설계하는 것과 같습니다.

• 뉴런(Neuron) 만들기: 우리는 뇌의 신경세포와 같은 역할을 하는 수십억 개의 작은 계산 단위(뉴런)를 만듭니다.
• 시냅스(Synapse) 연결하기: 이 뉴런들을 서로 복잡하게 연결하여 거대한 네트워크, 즉 '뇌의 배선도'를 만듭니다. 처음에는 모든 연결이 무작위적이고 의미가 없습니다.
• 학습 규칙 가르치기: 그리고 우리는 이 뇌에게 딱 한 가지, 아주 중요한 **'학습 규칙'**을 가르쳐 줍니다. 이것이 바로 '역전파(Backpropagation)'와 같은 알고리즘입니다. 이 규칙을 아이에게 비유하면 이렇습니다.
• "얘야, 저기 있는 고양이 사진을 보고 '개'라고 잘못 말했구나. 괜찮아. 네가 왜 틀렸는지 생각해보고, 뇌의 신경 연결을 아주 조금만 스스로 바꿔보렴. 다음에는 맞출 수 있을 거야."

여기까지가 인간이 AI에게 명확하게 설계하고 가르쳐주는 부분입니다. 즉, 우리는 **뇌의 '구조'**와 **'배우는 방법'**을 제공한 것입니다.

2단계: 스스로 배우고 성장하다 (인간이 놓치는 부분)

이제 우리는 이 아이(AI)에게 수억, 수십억 장의 고양이와 개 사진을 보여주며 훈련을 시작합니다.

아이는 사진을 볼 때마다 정답을 맞히기도, 틀리기도 합니다. 그리고 틀릴 때마다, 우리가 알려준 그 '학습 규칙'에 따라 스스로 자신의 뇌 신경망 연결 강도(가중치, Weight)를 아주 미세하게 조정합니다.

바로 이 지점에서 우리는 아이의 머릿속에서 일어나는 일을 놓치기 시작합니다.

우리는 아이가 '스스로 배우고 있다'는 사실은 알지만, 수십억 개의 신경 연결 중 '어떤' 연결이 '어떻게' 변해서 고양이와 개를 구분하는 능력을 갖게 되는지, 그 구체적인 과정을 일일이 추적할 수 없습니다. 아이가 "아하! 고양이는 수염이 뾰족하고 눈이 동그랗구나!"라고 깨닫는 그 순간의 물리적 변화를 우리는 볼 수 없는 것과 같습니다.

3단계: 결론을 내리지만, 설명하지 못하다 (블랙박스의 완성)

수많은 훈련이 끝난 뒤, 이 아이는 이제 어떤 동물을 봐도 99.9%의 정확도로 고양이와 개를 구분하는 전문가가 됩니다.

우리가 새로운 사진을 보여주며 "이건 고양이야, 개야?"라고 물으면, 아이는 즉시 "고양이!"라고 답합니다. 정답입니다. 하지만 우리가 다시 "왜 그렇게 생각했니? 정확히 어떤 특징 때문에 고양이라고 판단했어?"라고 물으면, 아이는 명확하게 답하지 못합니다.

"음... 그냥... 전체적으로 봤을 때 고양이 같아요. 귀 모양, 수염의 느낌, 눈빛... 이 모든 것들이 복합적으로요."

이것이 바로 블랙박스의 핵심입니다. AI의 판단은 if A then B 와 같은 단순한 논리 규칙의 결과가 아닙니다. 그것은 입력된 정보(사진)가 수십억 개의 신경망을 거치면서 만들어낸, 복잡하고 다차원적인 '패턴 인식'의 결과입니다. 그 결정 과정에는 인간의 언어로 명확하게 설명할 수 없는, 수많은 미세한 판단들이 '동시다발적'으로 작용한 것입니다.

우리는 AI가 내놓은 결론(Output)이 맞다는 것은 검증할 수 있지만, 그 결론에 도달하기까지의 구체적인 '추론 과정(Reasoning Process)'은 완벽하게 이해할 수 없는 상태에 이르게 됩니다.

결론: 우리는 창조주인가, 부모인가?

이 블랙박스 문제는 우리에게 철학적인 질문을 던집니다. 우리는 AI를 완벽하게 통제하는 '창조주'가 아니라, 스스로 배우고 성장하는 지능을 세상에 내놓은 '부모'에 더 가까울지도 모릅니다. 우리는 아이에게 올바른 가치관과 학습 규칙을 가르쳐줄 책임이 있지만, 그 아이가 세상을 어떻게 이해하고 어떤 생각을 하는지 그 마음속을 전부 들여다볼 수는 없는 것과 같습니다.

이것이 바로 현대 AI가 가진 가장 큰 잠재력이자, 우리가 앞으로 해결해야 할 가장 큰 숙제입니다. 우리는 우리가 완벽하게 이해하지 못하는 지능과 어떻게 함께 살아갈 것인가? 이 질문에 대한 답을 찾아가는 것이 우리 시대의 가장 위대한 탐험이 될 것입니다.