AI 활용에 관한 기사를 읽어보면 대부분 엔지니어의 시점이다. 코드 생성, 벤치마크 스코어, 에이전트(Agent), 자동화의 ROI(투자 대비 효과). 모두 가치 있는 것들이다. 하지만 문득 깨닫게 된다 ── 그것들은 전부, 「측정 가능한」 활용법이라는 것을. 컴파일러가 통과하는지, 테스트가 통과(Green)되는지, 몇 분을 단축했는지. 측정할 수 있기에 이야기되고, 연구되고, 투자된다.

그렇다면, 측정할 수는 없지만 진짜 활용법은 어디에서 이야기되고 있는가.

이것은 그 한 사례다. 나의 17세 아들의 이야기로, 그는 엔지니어가 아니다. 코드도 쓰지 않는다. 자폐증이 있어 오랫동안 등교를 거부(불등교)해 왔다. 그럼에도 그는 AI를 사용하여 어떤 장소에 도달했다 ── 해외의 분류학 전문 문헌이다.

기술 기사의 장인 Qiita에 굳이 이것을 쓴다. 엔지니어 여러분이 평소에 보고 있지 않을지도 모르는, AI의 또 다른 가능성으로서.

지난주, 아들은 말레이시아산 대나무벌레(ナナフシ) 2종에 대해 note에 짧은 기사를 공개했다. Calvisia coerulescens와 Calvisia hemus다.

그것은 「좋아하는 곤충을 소개하는 게시물」이 아니었다. 각 종의 분포, 명명자와 기재 연도가 포함된 학명, 암수별 전장, 기주 식물, 복부 색상까지 파고든 외부 형태, 모식표본(Type specimen), 동의어(Synonym), 그리고 중흉배판의 반점으로 3종을 구분하는 식별 키(Identification key). 마지막으로 왜 이 곤충이 이토록 목격되지 않는지에 대해 자신의 언어로 고찰하고 있다 ── 수상성(樹上性), 저지대림, 삼림 파괴의 압력.

외견에 대한 기술은 박물관 표본 사진을 보며 그가 자신의 언어로 썼다. 모기색(萌葱色), 산부키색(山吹色) ── 자세히 관찰하고 정확하게 쓰려고 노력한 인간의 어휘다.

만약을 위해 말해두자면, 이것은 심사(Peer review)를 거친 논문이 아니다. 그는 전문 분류학자도 아니다. 기계 번역은 오류가 있을 수 있고, iNaturalist의 동정(Identification)이 최종적인 권위도 아니다. 기사의 헤드라인 이미지는 AI 생성물이며 「실제와는 다르다」고 본인이 주석을 달았다.

그럼에도 불구하고, 이것은 더 수수하지만 나에게는 훨씬 더 중요한 것이다 ── 표준적인 학교 교육 과정이 단 한 번도 포착하지 못했던 학습 경로의, 공개된 성과물이다.

여기서 주의하고 싶은 점이 있다. 이 이야기에는 안이한 판본이 있다 ── 「AI가 장애가 있는 아이를 연구자로 만들었다」는 식의 결론인데, 그것은 틀렸으며, 틀린 것보다 더 나쁘다. AI를 잘못된 곳에, 아들을 잘못된 곳에 두게 만들기 때문이다. 그래서 나는 양쪽 모두를 올바른 장소로 되돌려 놓고 싶다.

올해 3월까지 아들은 특수 지원 학교에 다니고 있었다. 자폐증이다.

오랜 시간 동안, 그의 지능은 애초에 측정할 수 없었다. 장애인 수첩에 기재되는 수치가 그에게는 존재하지 않았다. 테스트의 부하가 걸리면 정서가 크게 흔들리고, 그렇게 되면 필산(셈)도, 책을 읽는 것조차 도달할 수 없게 된다. 능력이 병목(Bottleneck)이었던 것이 아니다. 부하가 병목이었다.

그리고 천천히 무언가가 일어났다. 집에서 자신의 페이스로, 곤충을 조용한 중심에 두고 정서가 안정됨에 따라 할 수 있는 일이 넓어졌다. 측정할 수 없었던 수치가 돌아왔고, 해마다 올라가 마침내 요육 수첩(療育手帳)의 갱신이 필요 없는 단계까지 왔다.

이것이 이 이야기의 핵심이다.

그의 측정된 지능은 낮게 나온 「고정된 성질」이 아니었다. 움직이는 것이었다. 그리고 그것을 움직인 것은 공부나 근성이 아니었다. 정서의 안정이다. 조건이 바뀌면 수치가 바뀌었다.

「자폐증, 특수 지원 학교」라고 들으면 사람들은 「뒤처져 있어서 따라잡고 있는 아이」를 상상한다. 하지만 내가 본 것은 그것이 아니었다. 측정기가 「여기에는 대단한 것이 없다」고 보고하고 있는 바로 그 틀 밖에서, 농밀하고 본격적인 자기 주도적 학습이 이미 진행되고 있었다.

문제는 배움이 없었던 것이 아니다. 배움이 그것을 측정하기 위해 사용되는 경로를 통과할 수 없었다는 것 ── 그리고 측정 그 자체가 단 한 번의 스냅샷이었으며, 어떤 조건을 「천장(한계)」으로 오인하고 있었다는 점이다.

그의 곤충에 대한 흥미는 AI와는 아무런 관계가 없다. 몇 년 전부터 시작되었다.

어릴 적 도서관에서 빌린 도감을 읽어 들였다. 초등학교 6학년의 불등교 시기에는 쇼가쿠칸의 도감 『곤충 2』, 포플라디아 대도감 WONDA, 가쿠켄의 파충류·물의 생물·물고기 도감에 긴 시간을 소비했다. 한동안은 그것으로 충분했다.

이윽고 부족해졌다.

보통의 도감으로는 만족할 수 없게 된 것이 언제냐고 나중에 물으니, 초6이나 중1쯤이라고 대답했다. 그 후 그는 곤충 사진가 우미노 카즈오의 책을 사기 시작했다. 원했던 것은 더 많은 사진이 아니었다.

그의 말은 이러했다. 「어쨌든 말레이 반도의 곤충을 전부 알고 싶었다」.

이 한 문장이 내 안의 아들의 상을 재구성했다. 이것은 단순히 곤충을 좋아하는 아이가 아니다. 스스로 박물학자의 질문 형태 그 자체에 도달한 인간이다 ── 「이것은 무엇인가」가 아니라, 「그 지역에 무엇이 살고 있으며, 어떻게 구분되고, 어디에서 발견되며, 어떤 이름이 붙여져 왔는가」.

학습의 경로는 그렇게 확장되어 갔다. AI가 개입하는 것은 훨씬 나중의, 특정한 한 지점뿐이다.

iNaturalist에 대해 조금 보충하고 싶다. 그는 때때로 게나 포유류, 조류, 지네, 거미도 보지만, 중심은 사마귀와 대나무벌레(stick insect)다. 도움이 된 점을 물으면 「유사 종과의 비교, 분포, 사진」이라고 답했다. 종이 도감은 특정 종에 대해 잘 정리된 한 장의 권위 있는 이미지를 제공한다. iNaturalist는 훨씬 더 무질서하고 살아있다 ── 수많은 관찰자의 사진, 실제 지리 기록, 개체 차이, 불확실성, 그리고 유사한 종들이 나란히 배열되어 있다. 그에게 그것은 살아있는 비교의 장이 되었다. 고정된 동정(identification)에서 현실 세계의 변이로, 시점이 옮겨갔다.

경로는 사진에서 멈추지 않는다. 여기서 진짜 장벽이 나타난다.

일반적인 도감을 넘어 실제 분류학(taxonomy)의 영역으로 들어가면 장벽의 형태가 바뀐다. 자료는 더 이상 일본어가 아니다. 영어가 있고, 오래된 기술(description)에는 라틴어나 프랑스어가 있다. 전문적인 분류학적 기술은 압축되어 있으며 가차 없다 ── 해부학 용어, 명명자 인용, 연도, 시노님(synonym, 동의어) 관계, 모식 표본(type specimen). 해당 분야 밖의 성인에게도 어려운 내용이며, 하물며 독학하는 10대에게는 더욱 그렇다.

그에게 이것은 동기의 문제가 아니라, 액세스(access, 접근)의 문제였다. 자료는 원했다. 하지만 자료는 언어와 형식, 전문 용어라는 벽 너머에 있었다.

AI가 도움이 된 것은 바로 이 지점이었고, 그 역할의 크기 또한 정확히 이 지점만큼이었다.

AI는 가정교사가 아니었다. 그의 호기심을 만들어낸 것도 아니고, 그의 결론을 보장해 주는 것도 아니다. AI는 읽는 환경의 일부가 되었다. Google 번역과 AI의 번역 보조를 통해 외국어 문장을 통과하고, 전문 용어를 다루며, 압축된 기술을 스스로 실제 작업을 할 수 있는 수준까지 읽을 수 있게 해주었다.

나는 AI 얼라인먼트(alignment)를 인간 측면에서 다루며 수천 시간 동안 이 시스템들과 함께해 왔다. 그렇기에 번역 도구가 아들에게 조용히 「답을 내놓는 기계」가 되는 것은 피하고 싶었다. 도구가 해야 했던 일은 출처에 도달하는 마찰을 줄이는 것 ── 단, 출처가 무엇을 말하고 있는지, 번역이 무엇을 시사하는지, 그가 무엇을 이해했는지, 원전에 비추어 무엇을 아직 확인해야 하는지, 그 구분을 지우지 않으면서 말이다.

그는 어려운 것을 읽어낸 첫 순간을 극적으로 기억하지는 못한다. 언제 처음으로 어려운 문장을 읽을 수 있었느냐고 묻자, 「잘 기억나지 않는다」고 답했다. 나는 그 대답이 좋다 ── 단일한 기적이 아니라, 경로가 천천히 확장되었을 뿐이라는 뜻이기 때문이다. 그가 기억하는 것은 구체적이었다. 책으로는 『멸종 동물 이야기: 돌아오지 않는 생명을 생각하며』를 읽었을 때 성취감을 느꼈던 것, 해외 문헌에서는 사마귀 Hierodula prosternalis의 한 구절을 번역하고 기뻐했던 것. 「AI로 과학을 읽을 수 있었다」는 추상적인 개념이 아니라, 구체적인 종의 이름과 결부된 기억으로 남아 있다. 간략화된 교육 콘텐츠가 아니라, 실재하는 생물의 실재하는 이름과 기술로 향하는 문이 열린 것이다.

기사 전체에서 가장 공을 들인 부분이 무엇인지 묻자, 그는 AI 이미지나 번역이라고 말하지 않았다. 초안을 쓰면서 대나무벌레의 외형을 스스로 기술하려고 노력했던 부분이라고 답했다.

이것이 모든 것의 중심이다. 형태를 기술하기 위해서는 오직 보는 것뿐이다 ── 색, 체형, 날개, 복부, 반점, 근연종과의 차이 ── 그리고 보는 것을 언어로 바꾸는 것. 이것을 대신 해주는 도구는 없다. 이것은 분류학적 주의력(attention)의 시작이며, 그것은 온전히 그의 것이었다.

참고로, AI에게 무엇을 도와달라고 했느냐고 묻자 「이미지 설명을 제외한 전부」라고 답했다. 그리고 제목의 AI 이미지에 대해 처음에는 「한 번 썼다」고 말했다가, 곧바로 스스로 「두 번이었다」고 정정했다. 사소해 보이지만, 나는 이 정정에 주목한다 ── 자신이 사용한 도구의 횟수조차 정확하게 바로잡으려는 정밀함에 대한 집착이, 다음에 쓸 내용(출처의 취급)과 직결되기 때문이다.

그리고 아들은 스스로 하나의 문제를 제기했다. 내가 가장 자랑스럽게 생각하는 부분이다.

그는 번역을 통해 외국어 자료를 읽고, 출처를 밝히며 note에 정리하고 있었다. 하지만 그는 신경을 썼다 ── 번역한 문장을 그대로 공개 기사에 붙여넣어도 되는 것인가, 하고.

그 망설임이야말로 매우 옳다고 생각했다. 인터넷상의 수많은 성인의 글보다 훨씬 더 성실하다.

번역 도구와 AI는 그때까지 닿지 않았던 문헌으로의 액세스를 열어준다. 하지만, 액세스는 허가(permission)가 아니다. 읽는 것은 재출판(republication)이 아니다. 번역은 소유(ownership)가 아니다.

그래서 그는 note를 다시 작성했다. 번역문을 마치 자신의 것인 양 길게 남기는 것을 그만두고, 자료를 자신의 언어로 다시 쓰고, 출처를 남기고, 말미에 주석을 덧붙였다 ── Google 번역과 AI 번역 보조를 사용했다는 점, 번역어와 해석에 오류가 남을 수 있다는 점, 권위 있는 정보는 원문 기재(original description)·표본 기록·전문가의 확인을 거쳐야 한다는 점. 헤드라인 이미지는 AI 생성물이며 '실제와 다르다'고 명시했다.

이것이 바로 **소스 디시플린(Source Discipline, 출처의 규율)**이다. 17세 소년이 누구의 권유도 없이, 많은 전문가의 글조차 지키지 않는 선을 그어낸 것이다 ── 어디서 인용하고, 어디서 요약하며, 어디서 자신의 목소리로 다시 쓰고, 어디서 원전으로 돌아가며, 그리고 어디서 "여기서 최종적인 판단을 내리는 것은 아니다"라고 입 밖으로 내뱉을 것인가.

AI 시대는 보통 정보에 도달하는(reach) 문제로 이야기된다. 하지만 이는 이미 절반이며, 나머지 절반은 더 어려운 문제다 ── 도달한 후에 그 정보를 어떻게 다룰 것인가. 이것이야말로 이 도구들이 우리에게 강요하는 교훈일지도 모른다. 그리고 그는 그것을 스스로 자신에게 가르쳤다.

규율은 하나 더 있었다. 공개할 때 주의하고 싶은 것이 있느냐고 묻자, 그는 "개인정보와 관련된 것 정도"라고 답했다. 이유는 스팸 등에 의해 해킹당하는 것이 두렵기 때문이다. 즉, 그는 작품과 관심사는 봐주길 원하지만, 자신의 개인정보는 지키겠다는 선을 스스로 긋고 있다. 타인의 정보(출처)를 다루는 법과 자신의 정보(프라이버시)를 다루는 법 ── 두 가지 규율을 누구에게 배우지도 않고 모두 갖추고 있다. 이것은 '도움을 받는 아이'의 모습이 아니다. 공개와 보호를 스스로 판단하는, 한 명의 기록자(writer)의 모습이다.

여기서 서두의 질문으로 돌아가 보자.

주장은 차갑게 유지하자. 이것은 전문성의 증명이 아니다. note는 논문이 아니다. 번역은 틀릴 수 있다. 동정(identification)은 잠정적이다. 타입 표본(type specimen), 원문 기재(original description), 전문가의 리뷰, 문헌의 세밀한 비교 ── 이 모든 것은 여전히 중요하며, 그가 한 일이 그것들을 대체하는 것은 아니다.

하지만 주장을 차갑게 유지하더라도, 성취가 줄어드는 것은 아니다. 표준적인 학교 경로에서 하나의 테스트 점수가 '측정 불가능'이라고 보고했던 자폐증 청소년이, 도감, iNaturalist, 전문 모노그래프(monograph), 번역 도구, 그리고 자신의 지속적인 주의력을 사용하여, 좀처럼 보기 힘든 대나무벌레(stick insect) 2종에 관한 공개된 박물학(natural history)을 만들어냈다. 이것은 진짜다 ── 그를 연구자로 인정하기 때문이 아니라, 그전까지 보이지 않았던 학습 경로를 보이게 만들었기 때문이다.

여기서 일어난 실패는 배움의 부재가 아니었다. **배움의 오인(misidentification of learning)**이었다.

학교의 경로는 아들을 보고 부족함을 보고했다. 테스트는 단 한 번 보고, 어떤 조건 ── 정서적 부하 ── 을 한계치(ceiling)로 오해했다. 배움은 처음부터 그곳에 있었다. 부족했던 것은 그것이 보일 수 있는 채널과, 자신이 내놓는 수치가 변할 수 있음을 인정할 만큼 정직한 측정이었다.

AI가 그것을 가르침으로써 해결한 것은 아니다. 특정 장벽 ── 언어, 전문 용어, 기술적 자료의 형식 ── 의 마찰을 줄여, 너무 멀리 있던 자료를 손이 닿는 범위로 가져왔을 뿐이다. 보고 있었던 것은 그였고, 공개의 책임을 진 것도 그였다. 호기심은 처음부터 그의 것이었고, 규율은 결국 그의 것이 되었다.

이것이 내가 이 도구들에 대해 옹호하고 싶은 역할이자, 부과하고 싶은 한계다. 동기를 제조하는 가정교사가 아니다. 구세주도 아니다. 액세스 계층(access layer) ── 그리고 주의 깊게 사용한다면, 어떤 가족이 "이 아이는 배움이 텅 비어 있었던 게 아니었구나"라고 마침내 볼 수 있게 해주는 수단이다.

여기서 엔지니어 독자들에게 질문을 돌려보고 싶다.

AI 사용법에 관한 담론은 거의 코드 생성과 벤치마크(benchmark), 에이전트(agent)로 점유되어 있다. 그것은 AI가 정말로 그 부분에서만 유용하기 때문이 아니다. 그 부분이 측정 가능하기 때문에 담론이 그곳에 편중되어 있을 뿐이다. 컴파일러가 통과하는지, 테스트가 녹색(pass)이 되는지, ROI가 몇 %인지 ── 측정 가능한 사용법이 'AI 사용법'으로서 가시화되고, 측정할 수 없는 사용법은 담론에서 누락된다. 이것은 아들의 배움을 '없는 것'으로 만든 측정 시스템과 완전히 동일한 구조다. 스케일이 산업 규모로 커졌을 뿐인, 똑같은 오인이다.

아들의 사례는 그 사각지대의 측면을 하나의 구체적인 예로 비추고 있다. 발달 장애를 가진 아이가 언어의 장벽을 넘어 자신의 언어로 박물학을 쓴다 ── 어떤 'AI 활용 사례' 슬라이드에도 실리지 않는다. 벤치마크에 올라가지 않는다. ROI로 측정할 수 없다. 하지만 실제로 일어났다. 측정할 수는 없지만, 진짜다.

만약 당신 주변에 이런 아이가 있다면 ── 낮게 평가되고, 옆으로 밀려나며, 그 어떤 학교의 서식에도 칸이 마련되어 있지 않은 무언가를 조용히 만들어가고 있는 아이가 있다면 ── 마음이 편해질 것이라고는 말하지 않겠다. 다만, 그 수치가 천장이 아니라는 것, 조건은 변할 수 있다는 것, 그리고 조건이 변했을 때 그곳에 줄곧 존재했던 것이 보이게 된다는 사실은 말할 수 있다. 우리 집에서는 그랬다. 그에게는 그것을 증명할 '나나후시(ナナフシ, 대나무벌레)'가 있으며, 그는 당신이 그것을 봐주기를 바라고 있다.

영어판 (AI Advances 게재):

아들의 note (나나후시 분류 기재):

이 글은 Claude와의 협업으로 작성되었으며, 구조 검토와 번역 보조는 다른 AI 모델을 사용했다. 이야기, 출처 선택, 최종적인 주장, 동의의 경계, 공개에 대한 책임은 나에게 있다. 아들의 자폐증·학교 이력·측정된 지능에 관한 맥락은 본인의 이해와 동의 하에 공유되었다 ── 이것은 비슷한 장애를 가진 사람들에게 "나아지고 있다"는 것을 전하기 위해, 본인이 직접 써주기를 원했던 글이다.