숫자 하나 던져주겠다. 1900년. 이때쯤 “데이터에 따르면…”이라고 말하면 존경은커녕 비웃음을 사기 십상이었다. 요즘 AI를 대하는 태도와 똑같다. 만병통치약을 내세운 신기술에 사람들은 ‘믿을 수 없다’, ‘공포를 조장한다’며 맹공을 퍼붓고 있다.
익숙한가? 그래야 한다. 이 바닥에서 20년을 굴렀으니 말인데, 신기술을 둘러싼 공포와 과대광고의 사이클은 분기별 실적 발표만큼이나 예측 가능하다. 지금 AI를 향한 회의론? 마치 통계학이라는 오해받는 주인공이 다시 등장한 데자뷔 같다.
옛날 과학계 거물들이 통계학을 반기지만은 않았다. 원자 구조를 밝혀낸 어니스트 러더퍼드 경은 “실험에 통계가 필요하다면, 실험을 더 잘했어야 한다”고 깠다. 지금 AI 코드 생성에 대고 이런 말을 했다고 상상해보라. 똑같은 맥락이다. ‘새로운 도구는 지적으로 게으른 자들의 지름길’이라는 것. 마크 트웨인이 했던 거짓말에 관한 격언은 그 시대의 밈이나 다름없었다.
하지만 여기서 핵심이 나온다. 언론사 PR팀이 애써 외면하는 부분인데, 사람들의 생각이 바뀐 건 갑자기 숫자를 믿게 돼서가 아니다. 바로 결과가 명백했기 때문이다. 통계학은 생명을 살리고, 정책을 만들고, 세상을 더 잘 돌아가게 했다. ‘결과는 말해준다’고 하지 않나. (난 그 말이 제일 싫다.)
세상을 바꾸는 데 통계를 쓴 건 누구인가?
탁상공론은 집어치우자. 플로렌스 나이팅게일을 생각해보자. 단순한 간호사가 아니다. 그녀는 데이터 전사였다. 그녀가 만든 유명한 ‘장미도표’(사실상 초기 인포그래픽)를 군 수뇌부에 들이밀었다. 총알보다 더 많은 병사가 후진 위생 때문에 죽어나가고 있었다. 그녀의 숫자는 예쁜 그림이 아니었다. 구시대적 관행에 대한 사형 선고였다. 그녀는 아픈 환자를 돌보는 데 그치지 않고, 데이터를 근거로 왜 아픈지를 증명했다.
다음은 로널드 A. 피셔다. 현대 통계학을 거의 창조한 인물이다. 가설 검정? p-값? 실험 설계? 전부 피셔의 업적이다. 그가 없었다면 우리의 의약품, 작물, 과학 전반의 신뢰도는… 훨씬 떨어졌을 거다. 그의 1925년 저서 는 이 모든 것의 토대다.
가슴을 후벼 파는 이야기도 있다. 1950년대 돌과 힐 박사. 흡연이 암을 유발한다고 의심한 게 아니다. 그들의 통계 연구는 이를 명백히 입증했다. 폐암 환자의 90% 이상이 흡연자였다. 개인적인 일화로는 이 거시적 증거에 맞설 수 없다. 통계학은 사람들이 불편한 진실과 마주하게 만들었다.
AI, 그냥 새로운 통계학인가? (스포: 그렇다)
오늘날 AI 회의론자들이 부르는 노래는 똑같다:
- “신뢰할 수 없다.” 그래, 네 첫 계산기가 잘못 입력했을 때처럼. 잘못 사용된 데이터는 언제나 문제였다.
- “환각(Hallucination)을 일으킨다.” 초기 검색 엔진도 그랬다. 완벽함은 만들어지는 거지, 태어나는 게 아니다.
- “조작될 수 있다.” 새로운 얘기 하지 마라. 어떤 데이터든 왜곡할 수 있다. 답은 통계를 버리는 게 아니라, 더 똑똑하게 사용하는 것이었다.
- “진짜 일을 모르는 자들을 위한 지름길이다.” 러더퍼드가 자랑스러워하겠군. AI가 진정한 전문성을 대체할 것이라는 두려움이다.
하지만 진짜 핵심은 이거다. 이건 도구에 관한 문제가 아니다. 이 도구들이 우리가 인정하도록 강요하는 것에 대한 이야기다. 통계학은 우리의 직관이 틀릴 수 있다는 사실을 인정하게 만들었다. AI는 생각하고, 창조하고, 문제 해결하는 것들이 증강될 수 있다는 사실을 인정하게 만들고 있다. 인간 지능은 대체 불가능하다는 우리의 깊은 믿음… 음, 그게 흔들리고 있다. 그리고 바로 그 점이 사람들을 불안하게 만든다.
아이러니하게도 AI의 결점을 가장 크게 떠드는 사람들은 종종 통계학을 무시했던 사람들과 같다. 역사가 반복되지 않더라도, 운율을 맞추는 고전적인 사례다. 진짜 질문은 AI가 완벽한가(아니다)가 아니라, 우리가 (결국) 통계학을 써서 더 나은 세상을 만들었던 것처럼, AI를 현명하게 사용할 방법을 배울 것인가이다.
물론, 소금값을 하는 기자라면 진짜 질문은 이것이다. 누가 여기서 돈을 벌고 있는가? 지금은 모델을 만드는 회사, 이를 지원하는 클라우드 제공업체, ‘AI 전환’ 패키지를 파는 컨설턴트들이다. 사용자는? 초기 통계 소프트웨어 사용자들처럼, 여전히 ROI를 파악하느라 애쓰고 있다.
그리고 이것이 바로 냉소적인 베테랑의 시각이다. 새로운 기술, 똑같은 낡은 두려움, 똑같은 돈. 진정으로 혁명적인 것은 이것이 필연적으로 휘청거린 후 다음 빅테크를 얼마나 빨리 받아들일지 여부일 뿐일지도 모른다.
