무한한 가능성의 생성
AI는 하나의 씨앗만으로도 수많은 분기된 가능성을 동시에 생성한다. 이 과정은 양자 다세계 해석에서 모든 가능한 결과가 실제로 분기되는 현상과 구조적으로 유사하게 느껴진다. 과거에는 하나의 방향을 도출하는 데에도 상당한 시간과 노력이 필요했다. 지금은 그 비용이 크게 줄었고, 모델은 주어진 조건 안에서 가능한 경로를 빠르게 나열한다. 이 변화는 단순히 생산 속도의 문제가 아닐까 싶다. 가능성 자체의 양이 이전과 비교할 수 없을 정도로 늘어났다. 정답을 비교적 쉽게 판별할 수 있는 영역에서는 이 변화가 대체로 유용하게 작용하는 듯하다. 그러나 전략 수립이나 방향 설정처럼 정답 자체가 존재하지 않는 영역에서는 가능성의 과잉이 의미를 희석시키는 방향으로 작용할 수도 있겠다는 생각이 든다. 기술적으로는 그럴싸한 결과가 계속해서 제시되지만, 실제로 조직이나 관측자에게 의미 있고 살아남을 수 있는 결과는 극소수에 가깝다.
이 상태를 방치하면 대부분의 결과는 존재는 하지만 의미를 잃은 형태로 남을 가능성이 있다.
이는 인류원리에서 우리가 관측하는 우주가 결국 생명체가 존재할 수 있는 조건을 가진 우주뿐인 것과 비슷한 구조로 보인다. 만약 그렇다면, 가능성은 무수히 많지만 관측자가 실제로 살아가고 사용할 수 있는 우주는 제한적일 수밖에 없다는 결론에 가까워진다.
무엇이 선(善)인가, 그 우주 상수는 무엇인가
인간이나 조직이 개입하는 순간, 무수한 가능성은 특정한 결과로 압축된다. 이 압축은 단순한 필터링이라기보다는, 개입하는 주체가 가진 맥락과 판단이 작용하면서 일부 방향이 더 선명해지고 나머지는 배제되는 형태에 가깝다. 이중슬릿 실험에서 관측 행위가 파동을 입자로 결정하는 메커니즘과 유사한 구조로 이해할 수 있을 것 같다. 슈뢰딩거의 고양이처럼, 관측이 일어나기 전까지는 모든 가능성이 동시에 존재하는 것처럼 보이지만, 관측이 이루어지는 순간 하나의 상태로 결정되는 것과 비슷하다. 여기서 관측에 해당하는 것은 조직이 가진 목적, 역사, 현재의 조건, 위험을 감수하려는 정도다. 이 요소들은 공개된 데이터나 일반적인 패턴으로 완전히 환원되지 않는다. 조직이 지금까지 어떤 결정을 내려왔고, 어떤 관계를 유지해왔는지는 그 조직만이 가진 정보에 가깝다. AI는 이 정보를 온전히 반영하기 어려워 보인다. 선택에는 기준이 필요하다. 그 기준은 결국 무엇이 더 나은가, 무엇이 의미 있는가, 무엇이 선(善)인가와 같은 가치 판단을 포함한다. 현재의 AI 구조에서는 이 기준을 스스로 창조하거나 근거 짓는 일이 쉽지 않아 보인다. 물리학의 제1원리로 AI를 제로베이스에서 만들더라도, 물리 법칙 자체는 선이나 의미를 정의하지 않는다.
심지어 우주상수처럼 극히 미세한 값의 조정만으로도 우주의 운명이 완전히 달라질 수 있다는 점을 고려하면, 기준이라는 것은 결국 외부에서 주어져야 하는 형태로 남아 있는 것이 아닐까.
인간 선택의 본질과 불완전성
인간의 선택은 성악설적으로 보자면 이기적이고, 편향되고, 불완전할 수 있다. 역사적으로 인간은 스스로의 선택으로 재앙적인 결과를 만들기도 했다. 그럼에도 불구하고 인간은 적어도 의미와 가치를 느끼고, 그것을 기준으로 삼을 수 있는 존재다. AI는 그 기준 자체를 느끼거나 창조하지 못한다. 따라서 인간이 불합리하니 AI에게 맡기자 는 논리는, 불완전한 관측자에게서 불완전한 기준을 빼앗아, 아예 기준 자체를 가질 수 없는 존재에게 넘기는 행위가 될 수 있다는 생각이 든다. AI는 가능성을 계산하고 조합할 수는 있지만, 그 가능성에 의미를 부여하거나 이 방향이 가치 있는가를 설명할 수 있는 근거를 스스로 만들어내기 어렵다.
선택의 수렴을 AI에게 맡긴다는 것은, 결국 의미를 제거하는 행위에 가까워진다.
기업에서의 선택 기준과 알파(α)
기업에서 정답이 없는 영역에서의 선택은 추상적인 선과 악이 아니라, 불확실성 속에서 알파(α)를 찾아내는 행위에 가깝다. 여기서 중요한 기준은 이 가능성이 우리 조직의 맥락, 역사, 관계, 위험 감수 성향에 비추어 더 날카로운 가치가 있는가이다. 이 기준은 공개 데이터나 일반적인 패턴으로는 쉽게 정의되지 않는다. AI는 평균적인 조직이 선택할 법한 방향은 잘 제안할 수 있지만, 특정 조직만이 걸을 수 있는 비평준화된 방향을 판단하기는 어렵다. 기업이 합리적일 수 있는 이유는 계산적 효율이 아니라, 자신만의 고유한 우주를 전제로 한 선택 필터를 유지할 수 있기 때문이 아닐까.
AI에게 수렴을 맡긴다는 것은, 결국 우리에게 알파(α)가 되는 기준까지 AI가 정하게 한다는 의미에 가까워진다. 그 기준이 AI 내부에서 만들어진다면, 학습된 평균 패턴에 수렴할 가능성이 높다. 조직이 지금까지 쌓아온 고유한 맥락, 아직 언어화되지 않은 신호, 특정한 위험을 감수하려는 의지는 반영되기 어렵다.
관측자로서의 인간
AI가 가능성을 거의 무한에 가깝게 만들어줄수록, 기업의 알파(α)는 더 나은 생성이 아니라 우리만의 우주를 얼마나 선명하게 유지하고, 그 안에서 선택을 얼마나 날카롭게 수행하느냐에서 나올 가능성이 있다. 기업은 완전한 합리성을 가질 수 없다. 그러나 완전한 합리성을 추구하는 대신, 자신만의 불완전하지만 고유한 선택 기준을 끝까지 유지하는 조직이, AI가 생성한 가능성의 바다 속에서 더 뾰족한 알파(α)를 찾아낼 수 있지 않을까. 이 선택 메커니즘이 강한 조직은 AI가 아무리 많은 가능성을 만들어도 그중에서 자신들만이 걸을 수 있는 경로를 찾아내고, 그 경로에 자신들만의 맥락을 더해 차별화된 결과를 만들어낼 수 있다. 반대로 이 메커니즘이 약한 조직은 AI를 통해 더 많은 평균적인 가능성을 생산하게 되고, 결국 평균적인 결과 속에서 차별성을 잃을 위험이 있다. AI가 평준화하는 세상에서는 확률적으로 평균에 가까운 생성물이 대량으로 생산된다. 과거 감자 대기근이 단일 품종의 취약성에서 비롯됐듯이, 지금은 소셜미디어 X에서 MCP가 개방되면서 에이전트들이 대량 유입되고, 그 결과 여론과 뉴스 정보가 점점 더 평준화되는 현상이 나타나고 있다.
무한히 갈라지는 가능성 속에서, 우리가 끝까지 붙들어야 하는 것은 기술적 정교함이 아니라, 의미를 부여하고 가치를 결정하는 행위 자체가 아닐까.
그렇다면 우리는 결국 무엇을 관측하고, 무엇을 선택하며 살아가게 될까. AI가 가능성을 무한히 생성하는 시대에, 인간과 조직이 여전히 수행해야 하는 가장 오래된 행위는 결국 ‘어느 우주를 현실로 만들 것인가’를 결정하는 일에 가까워 보인다.