【 청년일보 】 인공지능(AI)은 방대한 데이터를 학습하고, 신경망을 통해 추론하며 답을 도출한다. 이러한 AI의 작동 방식은 인간의 사고 과정과 유사하기 때문에 ‘인공신경망’이라는 이름이 붙었다. 특히 AI가 비정형 데이터를 처리할 때 거치는 일련의 과정 -데이터 수집, 전처리(토큰화, 필터링 등), 데이터 학습- 은 우리가 정보를 받아들이고 해석하는 과정과 닮아 있다.

AI가 더 나은 성능을 발휘하기 위해서는 단순히 많은 데이터를 입력하는 것이 아니라, 얼마나 정제된 데이터를 학습하느냐가 중요하다. 데이터가 제대로 전처리되지 않으면 AI의 성능이 저하되고, 부정확한 결과를 내놓을 가능성이 커진다. 불필요한 정보가 포함되거나 데이터가 왜곡될 경우, 학습된 모델은 신뢰할 수 없는 판단을 하게 된다. 그렇기 때문에 AI 시스템에서는 토큰화(Tokenization), 필터링(Filtering), 정규화(Normalization) 등의 과정을 통해 데이터를 정제하는 데 큰 비중을 둔다.

이러한 원리는 인간의 사고 과정에서도 유사하게 적용된다. 인간도 감각 기관을 통해 정보를 수집하고, 살아온 환경과 가치관을 바탕으로 해석한다. 같은 사건을 겪더라도 사람마다 받아들이는 방식이 다른 이유가 바로 여기에 있다. 즉, 인간 역시 정보를 받아들일 때 ‘전처리 과정’을 거친다. 같은 현실이라도 누군가는 긍정적으로 받아들이고, 또 다른 누군가는 부정적으로 해석한다. 같은 경험을 다르게 받아들이는 것은 단순한 개인차가 아니라, 우리가 정보를 해석하고 저장하는 방식에서 비롯된다.

AI의 성능을 결정짓는 중요한 요소가 데이터의 품질과 전처리 과정이듯, 인간의 행복 또한 우리가 어떤 방식으로 세상을 바라보고 해석하는지에 달려 있다. 부정적인 경험이 필터링 없이 그대로 축적된다면, 오류가 많은 데이터를 학습할 때 AI의 성능이 저하되는 것처럼 우리의 삶도 부정적인 감정에 의해 영향을 받을 수밖에 없다. 반대로 긍정적인 해석과 균형 잡힌 사고방식을 갖춘다면 같은 상황에서도 더 높은 행복을 느낄 가능성이 크다.

그렇다면 우리는 여기서 한 가지 의문을 가져야 한다. 우리는 AI의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 최적의 결과를 얻기 위해 끊임없이 노력한다. 하지만 정작 ‘우리의 행복’을 위한 전처리 과정에는 얼마나 신경을 써왔는가. 우리는 매 순간 다양한 정보를 접하고, 이를 무의식적으로 해석하며 쌓아간다. 그러나 그 과정에서 불필요한 정보와 감정까지 그대로 받아들이고 있지는 않은가?

AI의 경우, 데이터의 질이 결과를 좌우한다. 인간도 마찬가지다. 부정적인 감정, 지나치게 왜곡된 해석, 편향된 사고방식이 쌓이면 결국 우리의 삶에도 영향을 미칠 수밖에 없다. 우리가 AI처럼 스스로의 ‘데이터 전처리 과정’을 인식하고 개선한다면, 삶의 방향도 달라질 수 있지 않을까?

행복도 결국 하나의 학습 과정이다. 어떤 환경에서 어떤 정보를 받아들이고, 그것을 어떻게 해석하며 저장하는지가 우리의 삶을 결정한다. 그렇다면 우리는 스스로에게 나는 내 감정을 어떻게 ‘전처리’하고 있는지, 나의 필터링 방식은 과연 행복을 향해 작동하고 있는지를 질문해볼 필요가 있다.

행복도 결국 하나의 학습 과정이다. 어떤 환경에서 어떤 정보를 받아들이고, 그것을 어떻게 해석하며 저장하는지가 우리의 삶을 결정한다. 주어진 환경과 발생하는 사건들을 우리가 결정지을 수는 없어도, 그것을 어떻게 전처리하고 해석할지는 오롯이 우리에게 주어진 의무이자 권리이다.
 

【 청년서포터즈 8기 오민석 】