AI 트렌드는 매시즌마다 변하고 있습니다. HFK에서도 지난 2년간 AI부사수 팀을 운영하며 체감하고 있죠. 한 때는 프롬프트를 중심으로, AI의 개념을 파악하는데 집중했고, 최근에는 겉핥기 식으로 AI를 아는 데서 벗어나, 의사결정에 적극적으로 AI를 활용하고 AI로 생산성을 확연히 높이기 위해 노력하고 있습니다. 특히 에이전틱 AI를 반발짝 빠르게 맞이하고자 합니다. 이 때, 꼭 알아야 할 개념이 바로 뉴로심볼릭 AI 입니다. 마침 팬데믹 시기에 데이터 리터러시를 높이고자 운영했던 데이터씽킹 팀의 파트너이자 딥스킬의 대표 양석님이 책 <뉴로심볼릭>을 출간해 여름시즌 저자 북토크에 모셨습니다.
이번 세션도 멤버들의 자기소개와 함께 시작되었습니다. 다양한 직군의 사람들이 모였고, 각자 인공지능에 대한 관심과 기대를 솔직하게 나누었습니다. IT업계, 금융업계, 공기업 또는 전략기획 업무 등 서로 다른 분야에서 활동하는 멤버들은 인공지능을 어떻게 이해하고 활용할지에 대한 고민을 안고 있었습니다. 어떤 멤버는 AI 활용이 익숙하지만 깊은 이해가 부족하다고 했고, 또 다른 이는 변화가 더딘 조직에서 어떤 태도로 일을 이어가야 할지 고민된다고 말했습니다. 모두 공통적으로 이번 자리를 통해 새로운 시각을 얻고 싶어 했습니다.
저자 북토크는 인공지능을 설명하는 두 가지 큰 틀, 뉴로와 심볼릭에서 출발했습니다. 뉴로는 신경망 기반의 연산으로, 우리가 흔히 말하는 딥러닝을 의미합니다. 대규모 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하는 방식입니다. 반면 심볼릭은 전문가들이 이미 쌓아온 문제 해결 방식을 규칙화해 인공지능에게 부여하는 방법입니다. 데이터가 많을수록 뉴로는 경향성을 잡아 안정적인 설명력을 갖게 되지만, 심볼릭은 데이터 없이도 합의된 규칙을 통해 고급 추론이 가능합니다. 양석님은 영어 학습을 예로 들어 두 방식을 풀어냈습니다. 미국 아이들이 환경 속에서 자연스럽게 언어를 배우는 과정이 뉴로적 접근이라면, 한국 학생들이 문법을 바탕으로 문장을 만드는 과정은 심볼릭에 가깝다는 설명이었습니다.
하지만 현재 우리가 접하는 인공지능은 대부분 뉴로 중심의 AI에 치우쳐 있습니다. AI가 데이터 기반의 학습에 집중돼 있다는 것입니다. 최근 AWS가 뉴로심볼릭 방식을 전략적으로 채택하겠다고 밝힌 것은 뉴로와 심볼릭 사이의 균형을 찾으려는 움직임으로 주목받고 있습니다. 양석님은 인공지능이 귀납적으로 답을 생성하는 decision generation이 아니라, 과정을 통해 결정을 만들어내는 decision making을 해야 한다고 강조했습니다. 좋은 의사결정을 위해서는 가치, 판단, 정보라는 세 가지 체계가 함께 작동해야 하며, 정보 지식뿐 아니라 논리 지식과 경험 지식까지 포함되어야 한다고 설명합니다. 이제 데이터를 쌓고 활용하는 문제는 사람의 지식과 노하우를 어떻게 기호화하고 AI로 연결될 것인지로 이어집니다. 양석님은 이 부분이 앞으로 기업의 경쟁력을 좌우할 것이라고 말했습니다.
전략적 의사결정의 본질도 강조되었습니다. 운영적 의사결정은 데이터 분석만으로 빠르게 처리할 수 있지만, 전략적 의사결정은 다양한 주장이 충돌하고 합의되며 새로운 결론을 만들어내는 과정에서 완성됩니다. 이때 단어 하나, 문장의 구조가 전체 논리에 큰 영향을 미칩니다. 실제로 기업들은 용어를 명확히 정의하는 작업부터 시작해 논리적 일관성을 확보하려 합니다. 심볼릭은 이러한 과정을 구조화하여 기호화된 형태로 보여주기 때문에, 왜 그런 결론이 나왔는지 설명할 수 있는 장점이 있습니다.
질의응답 순서에는 현재 시점에서 심볼릭의 한계 그리고 개인이 활용할 수 있는 방법이 다뤄졌습니다. 심볼릭은 규칙이 명확한 분야에 강점을 가지지만, 비유적이고 반어적인 표현은 다루기 어렵다는 점이 언급되었습니다. 또한 초기에는 전문가의 지식을 기호화하는 과정이 필요해 비용이 발생하지만, 옵시디언 같은 도구를 활용해 개인도 지식 체계 관리할 수 있다고 했습니다. 할루시네이션 문제에 대해서도, 심볼릭은 생각의 방식을 구조화해 답변을 하기 때문에 오류를 줄일 수 있다고 설명했습니다.
마지막으로 양석님은 인공지능이 ‘뉴로’에 머물러서는 인공지능에 기반해 의사 결정을 하고, 전략을 실행하기 어렵다고 지적했습니다. AI로도 전략을 위해 주장을 만들고, 논증을 거쳐, 타협과 합의를 통해 결정을 내리는 과정이 필요하다는 것입니다. 인간이 언어를 배울 때 회화와 문법을 함께 배우듯이, 인공지능도 데이터 기반 학습과 규칙 기반 학습을 동시에 갖춰야 한다는 점을 강조하며 저자 북토크를 마무리했습니다. HFK도 북토크를 통해 급변하는 AI시대를 되돌아보며, 멤버 개개인도 지식체계가 정리되어야 앞으로 ‘심볼릭’해질 AI 시대에 경쟁력을 가질 수 있겠다는 생각이 들었습니다.
AI 트렌드는 매시즌마다 변하고 있습니다. HFK에서도 지난 2년간 AI부사수 팀을 운영하며 체감하고 있죠. 한 때는 프롬프트를 중심으로, AI의 개념을 파악하는데 집중했고, 최근에는 겉핥기 식으로 AI를 아는 데서 벗어나, 의사결정에 적극적으로 AI를 활용하고 AI로 생산성을 확연히 높이기 위해 노력하고 있습니다. 특히 에이전틱 AI를 반발짝 빠르게 맞이하고자 합니다. 이 때, 꼭 알아야 할 개념이 바로 뉴로심볼릭 AI 입니다. 마침 팬데믹 시기에 데이터 리터러시를 높이고자 운영했던 데이터씽킹 팀의 파트너이자 딥스킬의 대표 양석님이 책 <뉴로심볼릭>을 출간해 여름시즌 저자 북토크에 모셨습니다.
이번 세션도 멤버들의 자기소개와 함께 시작되었습니다. 다양한 직군의 사람들이 모였고, 각자 인공지능에 대한 관심과 기대를 솔직하게 나누었습니다. IT업계, 금융업계, 공기업 또는 전략기획 업무 등 서로 다른 분야에서 활동하는 멤버들은 인공지능을 어떻게 이해하고 활용할지에 대한 고민을 안고 있었습니다. 어떤 멤버는 AI 활용이 익숙하지만 깊은 이해가 부족하다고 했고, 또 다른 이는 변화가 더딘 조직에서 어떤 태도로 일을 이어가야 할지 고민된다고 말했습니다. 모두 공통적으로 이번 자리를 통해 새로운 시각을 얻고 싶어 했습니다.
저자 북토크는 인공지능을 설명하는 두 가지 큰 틀, 뉴로와 심볼릭에서 출발했습니다. 뉴로는 신경망 기반의 연산으로, 우리가 흔히 말하는 딥러닝을 의미합니다. 대규모 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하는 방식입니다. 반면 심볼릭은 전문가들이 이미 쌓아온 문제 해결 방식을 규칙화해 인공지능에게 부여하는 방법입니다. 데이터가 많을수록 뉴로는 경향성을 잡아 안정적인 설명력을 갖게 되지만, 심볼릭은 데이터 없이도 합의된 규칙을 통해 고급 추론이 가능합니다. 양석님은 영어 학습을 예로 들어 두 방식을 풀어냈습니다. 미국 아이들이 환경 속에서 자연스럽게 언어를 배우는 과정이 뉴로적 접근이라면, 한국 학생들이 문법을 바탕으로 문장을 만드는 과정은 심볼릭에 가깝다는 설명이었습니다.
하지만 현재 우리가 접하는 인공지능은 대부분 뉴로 중심의 AI에 치우쳐 있습니다. AI가 데이터 기반의 학습에 집중돼 있다는 것입니다. 최근 AWS가 뉴로심볼릭 방식을 전략적으로 채택하겠다고 밝힌 것은 뉴로와 심볼릭 사이의 균형을 찾으려는 움직임으로 주목받고 있습니다. 양석님은 인공지능이 귀납적으로 답을 생성하는 decision generation이 아니라, 과정을 통해 결정을 만들어내는 decision making을 해야 한다고 강조했습니다. 좋은 의사결정을 위해서는 가치, 판단, 정보라는 세 가지 체계가 함께 작동해야 하며, 정보 지식뿐 아니라 논리 지식과 경험 지식까지 포함되어야 한다고 설명합니다. 이제 데이터를 쌓고 활용하는 문제는 사람의 지식과 노하우를 어떻게 기호화하고 AI로 연결될 것인지로 이어집니다. 양석님은 이 부분이 앞으로 기업의 경쟁력을 좌우할 것이라고 말했습니다.
전략적 의사결정의 본질도 강조되었습니다. 운영적 의사결정은 데이터 분석만으로 빠르게 처리할 수 있지만, 전략적 의사결정은 다양한 주장이 충돌하고 합의되며 새로운 결론을 만들어내는 과정에서 완성됩니다. 이때 단어 하나, 문장의 구조가 전체 논리에 큰 영향을 미칩니다. 실제로 기업들은 용어를 명확히 정의하는 작업부터 시작해 논리적 일관성을 확보하려 합니다. 심볼릭은 이러한 과정을 구조화하여 기호화된 형태로 보여주기 때문에, 왜 그런 결론이 나왔는지 설명할 수 있는 장점이 있습니다.
질의응답 순서에는 현재 시점에서 심볼릭의 한계 그리고 개인이 활용할 수 있는 방법이 다뤄졌습니다. 심볼릭은 규칙이 명확한 분야에 강점을 가지지만, 비유적이고 반어적인 표현은 다루기 어렵다는 점이 언급되었습니다. 또한 초기에는 전문가의 지식을 기호화하는 과정이 필요해 비용이 발생하지만, 옵시디언 같은 도구를 활용해 개인도 지식 체계 관리할 수 있다고 했습니다. 할루시네이션 문제에 대해서도, 심볼릭은 생각의 방식을 구조화해 답변을 하기 때문에 오류를 줄일 수 있다고 설명했습니다.
마지막으로 양석님은 인공지능이 ‘뉴로’에 머물러서는 인공지능에 기반해 의사 결정을 하고, 전략을 실행하기 어렵다고 지적했습니다. AI로도 전략을 위해 주장을 만들고, 논증을 거쳐, 타협과 합의를 통해 결정을 내리는 과정이 필요하다는 것입니다. 인간이 언어를 배울 때 회화와 문법을 함께 배우듯이, 인공지능도 데이터 기반 학습과 규칙 기반 학습을 동시에 갖춰야 한다는 점을 강조하며 저자 북토크를 마무리했습니다. HFK도 북토크를 통해 급변하는 AI시대를 되돌아보며, 멤버 개개인도 지식체계가 정리되어야 앞으로 ‘심볼릭’해질 AI 시대에 경쟁력을 가질 수 있겠다는 생각이 들었습니다.