한동안 철학은 대학에서 환영받지 못하는 전공이었습니다.

‘문송합니다’라는 말이 유행하던 시절, 철학은 그 문과 설움의 한가운데에 있었습니다. 무엇을 배웠는가보다 그것으로 어디에 취업할 수 있는가가 중요했지요.

인생의 의미와 인간의 본질을 묻는 철학의 질문은 현실의 문제를 해결하는 데 직접적인 도움이 되지 않는 것으로 여겨지기도 했습니다.

그런데 흥미로운 변화가 나타나고 있습니다.

최근 대학의 철학과가 입시 경쟁률 상위권을 차지하고, 출판 시장에서도 철학 도서의 인기를 실감할 수 있을 정도입니다.

글로벌 AI 기업들이 철학자를 연구와 개발 현장으로 불러들이는 사례도 나타나고 있습니다. 구글 딥마인드는 헨리 셰블린을 영입했고, 앤트로픽에서도 아만다 아스켈 등이 AI 관련 정책과 규범을 만드는 작업에 참여해왔습니다. 이들 모두 ‘철학자’ 직함 그대로 활동합니다.

답을 만드는 기계의 등장

AI는 이제 지식을 찾아 정리하는 수준을 넘어섰습니다. 인간 수준의 범용지능과 그 이상의 능력을 갖춘 AI 개발 경쟁도 빨라지고 있습니다.

2026년 ≪네이처≫에 발표된 구글의 ‘AI 공동과학자’ 연구는 그 변화를 잘 보여줍니다. 연구자가 연구 목표를 제시하면 AI가 관련 문헌을 탐색하고, 가설을 만들고, 서로 다른 가설을 비교·비판하면서 실험 방법까지 제안합니다. 생명과학 분야에서는 AI가 제안한 일부 가설이 실제 실험으로 이어져 가능성을 확인하기도 했고요.

AI가 지식을 전달하는 도구를 넘어 과학적 탐구를 돕는 협력자로 역할을 넓혀가고 있는 것입니다.

그런데 여기서 한 가지 질문이 생깁니다. 가령 AI에게 “루게릭병의 치료 방법을 찾아줘”라고 지시한다고 해보겠습니다. AI는 방대한 연구 결과와 임상 사례를 분석해 치료 가능성이 높은 후보를 찾아낼 수 있겠지요.

하지만 그보다 앞선 질문이 있습니다. 왜 루게릭병을 연구해야 하는가. 희귀 질환과 흔한 질환 가운데 어디에 더 많은 연구비를 배분할 것인지, 성공 가능성이 높은 연구와 아직 치료법이 없는 환자를 위한 연구 가운데 무엇을 먼저 지원할 것인지도 같은 문제입니다.

이 질문에는 데이터만으로 답하기 어렵습니다. 한정된 자원을 어디에 사용할지 결정하려면 효율성뿐 아니라 인간의 생명과 존엄, 사회적 책임, 공정성과 같은 가치까지 함께 고려해야 하기 때문입니다.

AI는 우리가 연구할 수 있는 방법과 가능성을 훨씬 많이 찾아줄 수 있습니다. 하지만 그중 무엇에 시간과 돈을 쓸지는 AI가 대신 결정할 수 없습니다. 연구에는 늘 한정된 자원이 필요하기 때문이지요. 무엇을 연구할지, 누구를 위해 연구할지, 무엇을 먼저 해결할지는 결국 우리가 판단하고 선택해야 합니다.

AI가 ‘할 수 있는 것’을 넓혀준다면, 우리에게 필요한 것은 ‘무엇을 해야 하는가’를 판단하고 선택하는 일입니다. 관점과 질문이 더 중요한 시대가 된 것이지요.

가능한 것과 해야 하는 것

AI가 사람의 행동을 높은 정확도로 예측한다고 가정해보겠습니다.

그 예측을 채용에 활용할 수 있겠지요. 대출 심사에도 활용할 수 있고, 법적 판단을 보조하는 데도 활용할 수 있을 것입니다. 그런데 정확도가 높다는 이유만으로 사용해도 될까요.

예측이 틀렸을 때 누가 피해를 입는지도 살펴봐야 합니다. 과거의 차별과 불평등이 데이터에 남아 있다면, 그것이 AI를 통해 반복될 가능성도 검토해야 하고요. 당사자가 결과에 이의를 제기하거나 자신의 상황을 설명할 기회를 가질 수 있는지도 중요한 문제입니다.

결국 ‘정확한가’와 ‘사용해도 되는가’는 서로 다른 질문입니다. 물론 ‘사용해도 되는가’라는 질문에도 과학적 사실은 필요합니다. 다만 그 사실만으로 답이 완성되지는 않습니다. 어떤 위험을 감수할 것인지, 누구의 이익과 권리를 우선할 것인지에 대한 가치 판단이 함께 필요하기 때문입니다.

AI 정책에서도 같은 문제가 나타납니다.

2026년 ≪국제 AI 안전 보고서≫는 AI의 능력과 위험이 빠르게 변화하는 반면, 그것을 검증할 증거가 축적되는 데에는 시간이 걸린다는 문제를 다뤘습니다.

이를 ‘증거의 딜레마(evidence dilemma)’라고 합니다. 충분한 증거가 나올 때까지 기다리면 위험이 현실화된 뒤에야 대응할 수 있습니다. 불확실한 상태에서 규제를 서두르면 기술이 가져올 편익을 제한하거나 실효성이 낮은 제도를 만들 수 있고요. 결국 우리는 증거가 충분하지 않은 상황에서 어디까지 대응할 것인지 판단해야 합니다.

이것이 꼭 AI의 한계를 뜻하는 것은 아닙니다. AI로 확인할 수 있는 것과 아직 확인하기 어려운 것을 구분해야 하는 문제일 뿐이지요. 위험이 발생할 가능성과 피해 규모를 추정하는 데 AI는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 그러나 사회가 어느 정도의 위험을 받아들일 것인지는 AI의 계산만으로 결정할 수 없습니다.

예컨대 자율주행자동차의 안전기준을 정하는 일도 그렇습니다.

자율주행 기술은 사고 가능성을 크게 낮출 수 있지만, 모든 사고를 없앨 수는 없습니다. 그렇다면 어느 정도의 위험까지 허용할 것인지, 안전을 높이기 위해 차량 가격이나 이동의 편리성을 어느 정도까지 감수해야 할 것인지 정해야 합니다.

AI는 사고 데이터를 분석하고 다양한 안전기준을 제시할 수 있습니다. 하지만 어떤 기준으로 사회가 받아들이고 비용과 불편을 감수할 것인지는 데이터만으로 결정하기 어렵습니다. 그 기준에는 우리가 생명과 안전, 자유와 편익을 어떻게 바라보는지에 대한 관점과 가치판단이 담길 수밖에 없습니다.

답이 늘어날수록 질문은 깊어진다

과학과 철학은 역사적으로 가까이 있었습니다.

서양에서 자연을 탐구하는 일은 오랫동안 자연철학의 영역이었지요. 자연이 무엇으로 이루어졌는지, 인간은 어떤 존재인지, 세계는 어떤 원리로 움직이는지를 묻는 일은 서로 분리되어 있지 않았습니다.

지식이 빠르게 축적되면서 자연철학은 물리학, 화학, 생물학 등으로 세분화되고 전문화되었습니다. 과학은 복잡한 세계를 여러 요소와 영역으로 나누어 각각의 원리와 관계를 탐구하는 방식으로 발전했고, 이를 통해 세계가 어떻게 작동하는지를 설명하는 놀라운 능력을 갖게 되었습니다.

그런데 과학이 아무리 발전해도 인간에 관한 오래된 질문은 사라지지 않았습니다. 과학이 세계를 이해하는 방식을 바꿀 때마다 질문의 형태가 달라졌을 뿐입니다.

한때 인간의 본질을 신과 영혼의 문제로 물었습니다. 지구가 우주의 중심이 아니라는 사실이 밝혀지면서 인간과 세계의 관계를 다시 생각하게 되었고, 진화론은 인간을 자연과 분리된 특별한 존재로 바라보던 관점에 변화를 가져왔습니다. 신경과학의 발전은 자유의지와 책임이라는 오래된 질문을 다시 불러냈고요. 그리고 지금 우리는 뇌와 의식의 관계를 넘어 AI와 인간의 관계, 인간다움의 의미를 묻고 있습니다.

인간은 무엇인가, 우리는 어떻게 살아야 하는가, 무엇이 옳고 그른가. 과학이 아무리 새로운 답을 내놓아도, 이런 질문까지 사라지는 것은 아닙니다. 과학의 발전은 오히려 우리가 던져야 할 질문을 끊임없이 새롭게 만들고 있습니다.

AI가 글을 쓰고 음악과 그림을 만든다면 우리는 창작의 의미를 다시 생각하게 됩니다. 인간의 창의성이 무엇인지도 다시 물어야 하지요. AI가 수학의 난제를 풀고 과학적 가설까지 제안한다면 인간의 지적 노동에서 정말 중요한 능력이 무엇인지도 새롭게 질문하게 됩니다.

AI의 능력이 인간의 영역으로 깊숙이 들어올수록, 우리는 각 분야의 본질과 인간의 역할을 다시 물을 수밖에 없습니다. AI가 인간의 능력을 대신할수록, 우리는 인간의 능력을 새롭게 정의해야 하고요. 여기서 과학과 철학은 다시 만납니다.

과학이 ‘무엇이 어떻게 작동하는가’를 경험적 근거를 통해 밝힌다면, 철학은 그 사실이 무엇을 의미하는지, 어떤 가치를 추구해야 하는지, 우리는 무엇을 해야 하는지를 질문합니다. AI는 다양한 선택지를 만들 뿐이지만, 철학은 그 선택의 기준을 묻고 행동으로 이끕니다.

결국 과학과 철학은 세계를 이해하고 인간의 삶을 더 나은 방향으로 이끈다는 목적에서 하나로 만납니다.

과학은 새로운 사실과 가능성을 보여주고, 그것은 우리가 인간과 세계를 바라보는 방식을 바꿉니다. 철학은 그 변화 속에서 무엇을 중요하게 볼 것인지 질문하고요. 그리고 새로운 과학적 증거가 나타나면 철학적 판단 역시 다시 검토할 수 있어야 합니다.

철학은 과학의 맞은편에 서 있는 구경꾼이 아닙니다. AI 시대가 던지는 새로운 사실과 가능성을 인간의 삶이라는 더 넓은 맥락에서 생각하게 하는 역할을 하지요. 과학과 철학은 동행인 셈입니다. 인간이 세계를 이해하고 더 나은 선택을 하기 위해 서로를 필요로 하지요.

그렇다고 철학과 과학이 같은 것이라는 의미는 아닙니다. 노란색과 푸른색이 만나 초록이 된다 해서 노란색과 푸른색이 같은 것은 아니듯 말입니다.

철학은 답을 만들지 않는다

과학적 사실과 철학적 가치 판단은 서로 밀접하게 얽혀 있지만, 그 둘을 혼동해서는 안 됩니다. 그리고 철학의 역할을 지나치게 크게 생각해서도 곤란합니다.

철학이 인간의 존엄과 자율성이 중요하다고 말해준다고 해서, 어떤 AI가 실제로 인간의 자율성을 높이고 있는지까지 알려주는 것은 아닙니다. 그 질문에는 데이터와 연구, 그리고 실제 사용 경험을 통한 과학적 검증이 필요하지요.

가령 AI를 조직에 도입했다면 업무 시간이 얼마나 줄었는지, 생산성이 실제로 높아졌는지, 그 성과가 누구에게 돌아갔는지를 살펴봐야 합니다. AI가 사람의 판단을 돕고 있는지, 아니면 방해하고 있는 것은 아닌지도 확인해야 하고요. 의료 분야도 마찬가지입니다. AI가 의사의 진단 정확도를 얼마나 높였는지는 임상 데이터와 연구를 통해 측정해야 합니다.

철학은 과학적 근거 없이 인간의 존엄이나 공동체의 번영만 주장해서는 안 됩니다. 철학은 현실의 답을 만들어주는 것이 아닙니다. 무엇을 중요한 문제로 볼 것인지 질문하고 판단의 기준을 세우는 역할을 하지요. 그 기준이 현실에서 제대로 작동하는지는 과학과 데이터, 그리고 인간의 경험을 통해 다시 확인해야 합니다.

철학에도 과학이 필요하고, 과학에도 철학적 질문이 필요합니다. 철학이 현실과 동떨어지지 않으려면 과학이 제공하는 사실과 근거를 외면해서는 안 됩니다. 과학 역시 무엇을 연구할지, 어떤 방향으로 기술을 사용할지에 관한 질문에서 철학적 성찰을 필요로 합니다.

과학은 현실에 대한 사실과 근거를 제공합니다. 철학은 그 사실과 근거를 바탕으로 우리가 무엇을 추구할 것인지 묻습니다. 이 둘이 함께 작동할 때 비로소 우리는 현실과 가치 사이를 오가며 현명하게 판단하고 선택할 수 있습니다.

인간에게 남는 질문

인류는 오랫동안 더 많은 답을 얻기 위해 과학을 발전시켜왔습니다. 이제 AI가 그 답을 놀라운 속도로 만들어냅니다. AI가 사회 전반을 바꾸는 기술로 자리 잡으면서, 기존 사회와의 융합 방식을 고민하는 단계로 진입했습니다.

답보다 중요한 것은 그 답을 바탕으로 생겨나는 그다음 질문입니다. 그 답이 어떤 목적과 근거에서 나왔으며, 적용했을 때 누구의 삶을 어떻게 바꾸는가를 판단해야 하지요.

인간에게 남는 중요한 과제는 질문의 품질을 높이는 일입니다. 좋은 질문은 단순히 좋은 답을 얻기 위한 출발점이 아닙니다. 우리가 무엇을 중요하게 생각하는지 드러내고, 어떤 미래를 선택할 것인지 더 고민하고 성찰하게 만들지요.

AI에게 “어떻게 하면 더 빨리 많이 할 수 있을까?”라고 물으면 AI는 빠르게 많은 답을 내놓을 수 있습니다. 하지만 “우리는 왜 이것을 더 빨리 많이 해야 하지?” 물으면 그 질문은 여전히 우리에게 돌아옵니다.

AI 시대에 철학이 다시 필요한 이유도 여기에 있습니다. 철학은 AI보다 더 많은 답을 생산하기 위해 필요한 것이 아닙니다. AI가 내놓은 답을 어떤 기준으로 선택할 것인지, 그 답이 우리의 삶을 어디로 데려갈 것인지 묻고 사고하기 위해 필요한 것입니다.

과학이 가능성의 경계를 넓혀왔다면, 철학은 그 가능성이 향할 방향을 묻습니다. 답이 부족했던 시대에는 답을 찾는 능력이 중요했습니다. 이제 답이 넘치는 시대입니다. 우리에게 필요한 것은 무엇을 물어야 하는지 아는 힘입니다. 그것마저 AI에게 맡길 수는 없습니다.

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