프로 바둑기사들과 바둑 전문가 36명을 집중 취재한 장강명의 르포르타주 <먼저 온 미래>는 알파고 이후 달라진 바둑계의 풍경을 적나라하게 보여준다. 알파고 이전의 <정석>은 바둑의 ‘기풍’과 함께 폐기되었고, 도무지 이해할 수 없었던 AI의 포석은 이제 누구나 공부해야 하는 교본이 되었다. 이제 AI로 ‘돌려보지’ 않는 기사는 바둑을 포기한 거나 다름없어졌다.
바둑 AI를 켜면 바둑판 위에 작은 파란 점(블루스팟)이 찍힌다. 이것은 인공지능이 계산해서 가장 최적의 수로 추천하는 자리다. 그리고 바둑은 돌을 놓을 때마다 실시간으로 승률이 표시되는 스포츠가 되었다. 장강명 작가는 묻는다. 문학이나 예술도 조만간 이렇게 되지 않겠냐고. 문학과 예술의 본질은 무엇이어야 하냐고.
그런데 문득 생성형 인공지능의 산출물 역시 인간의 지적 자산 위에 서 있는 게 아닌가 하는 생각이 들었다. 알파고 리(이세돌 9단과 대국한 알파고)에 이어 바둑 기사들의 기보(碁譜)로 ‘딥러닝’한 알파고 마스터, 더 업그레이드된 알파고 제로 역시 인간의 산출물이 있었기에 그것을 기초로 일구어낸 결과물이다. 아이작 뉴턴은 “내가 멀리 볼 수 있었던 것은 거인의 어깨 위에 서 있었기 때문이다”라고 말했다. 그는 선대 과학자들이 쌓아 올린 지식과 발견 위에서 새로운 법칙을 세웠다. 블루스팟은 현대 바둑의 ‘거인의 어깨’인 것이다.
그러나 블루스팟은 정답이 아니라, 생각의 출발점이다. 초보자는 그대로 따라하지만, 고수는 왜 그곳이 좋은 자리인지 이해하려고 판 전체를 읽는다. 바둑판 위의 블루스팟을 보며 ‘여기에 두면 이긴다’가 아니라 ‘왜 이 자리일까?’ 묻는 사람이 AI시대 거인의 어깨 위에 설 수 있다.
AI는 우리에게 끝없는 블루스팟을 제공할 것이다. 하지만 정답을 그대로 쓰는 것과, 그 정답을 딛고 새로운 해법을 만들어 내는 것 사이에는 커다란 차이가 있다. AI가 알려주는 수를 ‘맹목적 복사’로 받아들이면, 발전은 멈춘다. 반대로, 그 자리가 왜 좋은 자리인지, 다른 선택지는 무엇인지, 조건이 바뀌면 어떻게 달라질지를 스스로 분석한다면, 우리는 AI와 함께 성장할 수 있다.
현대인들이 인류 문명의 열매로 (평균적으로)풍족한 삶을 누리고 있지만, 거인의 어깨에 선 인류는 보는 것이 다 다를 수밖에 없다. 누군가는 더 멀리 보고 누군가는 다른 것을 볼 것이다. 블루스팟을 하나의 좌표가 아니라 도약대로 쓰는 법을 아는 사람만이, AI 이후의 미래를 주도할 것이다.
※ 이 글은 Chat GPT 5.0에 다음과 같은 질문을 넣어 생성된 내용을 기초로 다듬었다. Chat GPT 5.0이 제안한 AI시대 학습역량은 ‘해석’과 ‘재구성’이다. 구체적으로는 판 전체를 읽는 시야, 문제 재정의(redefinition) 능력, 가설 검증 습관이라고 제시했다. 어지간한 사람보다 훌륭하다. 바둑의 문외한인 내가 블루스팟의 개념을 알게 된 것은 장강명의 <먼저 온 미래>를 통해서다. 거인의 어깨는 이미 잘 알려진 말이다. 아이작 뉴턴 때문에 유명해지긴 했지만 뉴턴이 처음 한 말은 아니다. 이처럼 AI를 잘 써먹기 위해서라도 어느정도 독서가 필요하고 이러한 지식들을 연결시킬 포인트는 자신이 찾아야 한다.
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