지식의 종말?

마이클 폴라니(Michael Polanyi)는 지식을 "언어로 표현 가능한가"를 기준으로 암묵지(Tacit knowledge)와 명시지(Explicit knowledge)로 구분하였다.

 

인공지능 맥락의 암묵지와 명시지는 정의가 다르다.

 
명시지는 "AI가 처리 가능하여 빅테이터화가 가능한 지식"을 말한다. 이때, 폴라니의 정의와 달리 "언어로 표현 가능한가" 대신 두 가지의 조건이 구분기준이 된다.
 

 
1. 토큰화 가능한 지식인가 (Tokenizability)
  - 언어 모델의 경우 언어 조각이 토큰이 된다.
  - 비전 모델의 경우 패치(patch)가 토큰이 된다.
  - physical 모델의 경우 이산적인 동작이 토큰이 된다.
 
2. 토큰화의 한계비용이 0에 가까운가
  - 언어, 비전 모델은 인터넷이 토큰 창고이다.
  - physical 모델은 시뮬레이션을 통해 토큰화 비용이 저렴해졌다.
 

암묵지는 기술이 발전할수록 점차 명시지의 영역으로 넘어가고 있다.

 
1. 2010년대 중반 CNN을 비롯한 비전 모델이 개발되었을 때는 암묵지였던 시각 지식이 명시지화되었다.
2. 2010년대 후반 트랜스포머가 개발되었을 때는 암묵지였던 언어 지식이 명시지화되었다.
3. 2010년대 후반 ~ 2020년대 초반 sim-to-real, VLA를 비롯한 시뮬레이션 기술의 발달로 물리 세계에 대한 지식이 명시지화되었다.
   3-1. 단, 이때 물리 세계에 대한 지식은 강체 + 뉴턴 역학 가정의 제약을 받는 수 cm~m 스케일로 한정되어 있다.
 

암묵지의 명시지화를 위해서는 두 가지가 필요하다.

 
1. 토큰화 가능한가? : 센싱 기술
  - 해당 현상을 직접 센싱하여 토큰화할 수 있어야 한다.
 
2. 토큰화의 한계비용이 0에 가까운가? : Surrogating 기술
  2-1. 복잡한 암묵지에서 핵심 변수를 식별할 수 있는가
  2-2. 핵심 변수를 측정 가능한 대리 변수로 치환할 수 있는가 (surrogating)
  2-3. 이 surrogation이 저렴한 비용으로 반복 가능한가
 

지식의 종말이 올 것인가?

 
암묵지는 인간이 우위에 있는 지식, 명시지는 인공지능과 기계가 우위에 있는 지식으로 볼 수 있을 것이다. 2026년 현재, 전 우주에 있는 지식의 양을 100이라고 한다면 암묵지와 명시지의 비율은 어느 정도가 될까? 50:50? 30:70? 어쨌든 아직까지는 인간이 우위에 있는 암묵지들이 존재한다.
 
예를 들어, 마이크로미터~밀리미터 단위의 미세한 손동작을 요구하는 암묵지(dexterity tasks)는 토큰화의 한계비용이 꽤 높기 때문에 아직까지는 인간 우위의 지식인 것 같다. 또한 말의 뉘앙스나 사람의 심리상태 등도 완벽하게 토큰화하기는 어렵다.
 

모든 암묵지가 명시지의 영역으로 넘어간다면, 인간 지식의 의미는 사라질 것이다.
모든 암묵지는 명시지로 궁극적으로 변환 가능하게 될 것인가?
 

 
현재 나의 생각으로는 AI의 발전이 "끝까지" 이루어졌을 때 암묵지로 남는 지식은 거의 없으리라고 생각한다. 현재는 엔지니어가 센싱 기술과 surrogation 기술을 설계한다. 그러나, 특이점 이후에는 AI가 센서 자체를 재설계할 것이며 측정을 재정의할 것이고, surrogation도 자동으로 발견할 것이다. 
 

어떤 지식이 값어치가 있을까

언젠가는 명시지에 의해 정복당할 지식이라고 해도, 한동안은 인간에게 경쟁우위가 있을 암묵지에는 무엇이 있을까. 암묵지 중에서 명시지화의 비용이 큰 지식이 값어치가 있을 것이다. 이는 인간이 AI에 대해 가지는 "일시적인" 해자로 작용할 것들이다.
 
1. 센싱 기술의 한계가 있는 지식
  - 해상도 문제가 있는 지식
  - 미세 촉각
 
2. 효율적인 Surrogation이 발견되지 않은 지식
  - 좋은 디자인, 좋은 음악, 좋은 예술이란 무엇인가
  - 협상 혹은 설득의 기술들
  - 분위기 파악