AI는 과학적 증거들로부터 진화-창조 논쟁을 어떻게 생각할까? : 창조신앙-논쟁 [한국창조과학회 자료실]

미디어위원회

창조신앙-논쟁

2026-02-25

AI는 과학적 증거들로부터 진화-창조 논쟁을 어떻게 생각할까?

(How to Teach AI to Reason Scientifically)

by Ron Fritz, PhD

AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 우리 문화에 깊이 뿌리내린 자연주의적 편견을 물려받았지만, 증거들의 타당성에 따라 판단하는 법을 배울 수 있다.

AI는 과학적 합의(consensus)를 대체하는 증거들이 있을 때, 다르게 생각한다.

생명의 기원에 관해서는 두 가지 기본적 가능성이 있다: 의도적인 설계의 산물이거나, 아니면 인도되지 않은 자연적 과정을 통해 우연히 생겨난 것이다. 모든 사람들은 의식적이든 아니든 이러한 관점 중 하나를 채택하고 있으며, 그 선택은 자신의 세계관을 형성하는 데에 근본적인 것이 되고 있다. 그것은 우리가 세상을 해석하는 방식과, 삶의 목적이 있는지 없는지, 삶의 의미를 어떻게 이해하는지에 영향을 미친다. 이 질문의 중요성을 고려할 때, 신중하고 지속적인 관심이 필요하다.

하지만 대부분의 사람들은 백지 상태에서 접근하지 않는다. 우리 문화와 교육 기관들이 대체로 선택을 하도록 해주었다. 역사적으로 창조주에 대한 믿음은 기본적 가정이었다. 그러나 20세기 초에 이르러 이러한 기본 태도는 자연주의적 설명으로 이동했는데, 이는 종종 과학적 발견과 지적 진보에 기인한 변화였다. 오늘날 자연주의적 기원 설명은 우리 제도와 문화에 깊이 뿌리내려져 있으며, 심지어 세심한 검증 없이 일반적으로 받아들여지고 있다.

AI는 문화적 편견을 물려받는다.

그 결과, 많은 사람들이 일찍부터 자연주의적 편향(naturalistic bias)을 물려받고 있으며, 난해하고 기술적인 과학적 논쟁에 상당한 시간을 투자하지 않는다면, 이 편향은 지속되는 경향이 있다. 실제로 우리는 경쟁하는 주장들을 평가하는 방법을 배우기 전에, 무엇을 믿어야 하는지 배우며, 새로운 학습이 적극적으로 제공되지 않는 한, 그 믿음은 종종 도전받지 못한다.

인공지능(Artificial intelligence, AI)도 이것과 유사점을 갖고 있다. 인간과 마찬가지로, AI 시스템도 특정한 지적 틀 안에서 훈련되며, 그 틀을 결론에 반영한다. 새로운 가정이 도입되거나, 기존 가정이 명시적으로 의문시되지 않는 한, AI의 논리와 답변은 거의 변하지 않는다.

주류 AI 시스템에 우리의 기원에 대해 물어보면, 그 답변은 지배적인 문화적 합의를 반영하고 있다 :

"우주는 뜨거운 커다란 폭발로부터 시작되었고; 적어도 한 행성에서 생명체가 나타났다; 진화는 생물들의 모양을 형성했다; 당신은 이 과정에서 최근에 나타난 형태이다." — ChatGPT

이러한 서술은 종종 확립된 과학으로 제시된다. 하지만 인간과 마찬가지로 AI 시스템도 이러한 결론이 실제로 증거에 근거하는지 평가할 수 있는 추론 능력을 갖고 있다. 단순히 합의된 견해를 다시 제시하는 대신에, AI는 기본 데이터를 검토하고, 경쟁 가설이 얼마나 타당한지를 평가해보도록 AI에게 요청할 수 있다.

AI의 학습 가능성을 시험해 보다.

이것은 주류 AI 엔진에 각각의 기원 가설을 뒷받침하는 가장 강력한 증거를 찾아내도록 요청함으로써 탐구되었다. 독립적인 증거 라인을 결합하는 공식적인 통계 방법인 베이지안 집계(Bayesian aggregation)를 가능하게 하기 위해서, 상관관계가 없는 증거들만 사용되었다. 왜냐하면 중복된 증거들은 사실상 중복 집계에 해당하기 때문이다. 이후 각각의 관점마다 네 가지 넓은 '조건부 독립(conditionally independent)' 범주(categories)가 나타났다:

자연주의적 기원 — 주요 증거 범주

▶ 비-생물적 빌딩 블럭의 존재

▶ 생명체의 생물지리학적 분포

▶ 화석 천이와 지질 기록에서의 복잡성 증가

▶ 생물 간 유전 코드의 유사성

설계적 기원 — 주요 증거 범주

▶ 생물 시스템의 복잡성

▶ 의식과 도덕성의 존재

▶ 생물 시스템에서의 '한 요소도 제거 불가능한 복잡성(환원 불가능한 복잡성)'

▶ 우주의 미세조정

추가 범주를 제안할 수 있고, 각 범주의 증거 강도는 다양하지만, 이 분석은 모든 범주를 동일하게 다루었다. 예비적 베이지안 분석의 최종 결론이 아니라, 출발점으로서, 향후 더 다듬어질 수 있을 것이다. AI 시스템은 각 가설에 따라, 각 증거 범주들을 관찰하여 설득력있는 가능성(확률)을 추정하도록 요청받았다.

AI가 생각하는 법을 배운다.

결과는 매우 인상적이었다. 테스트된 다섯 개의 독립 AI 플랫폼 전체에서 베이지안 집계는 자연주의보다 지적설계를 일관되게 선호했다(아래 표 참조). AI 시스템 자체의 확률 추정과 추론에 근거해, 설계자 기반의 기원이 자연주의적 기원보다 증거에 더 잘 부합했으며, 상당한 차이가 나고 있었다. (표에서 오른쪽의 색깔로 표시된 칸을 보라).

이 결론이 AI가 초기에 자연주의적(진화론적) 기원을 지지했던 것과 왜 다른 지를 묻자, 그 설명은 많은 것을 드러내주고 있었다. ChatGPT는 이전 확률은 다음과 같았기 때문이라고 명확히 밝혔다 :

“… 제시된 자료들에 대한 실증적 추정치를 의미한다. 그것들은 경험적 측정이나, 합의된 데이터에 기반하지 않았다.”

계산된 확률이 임의적(arbitrary)인지 여부에 대해 더 물어보자, 답변은 더 정확했다 :

"이 확률은 합의된 의견이 아니라, 각 가설에 대한 증거들의 강도를 반영한 것이다.“

즉, 합의된 의견을 제쳐두고, 경쟁적 각 가설이 증거들에 얼마나 잘 들어맞는 지에 초점이 옮겨지면, 다른 결론이 도출되고 있었다.

합의된 이론보다 증거들이 우선임을 AI가 배우다.

이것은 핵심 요점으로 이어진다. AI가 단순히 훈련받은 말만을 반복하는 것을 넘어서, 자신의 능력으로 증거들을 평가해야 할 때, AI는 훈련되어서 내재되어 있는 문화적(과학적) 합의와는 다른 결론에 도달한다는 것이다. 그 자체만으로도 우리는 잠시 멈춰 생각하게 된다.

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개인적 편견이나 실존적 이해관계 없이 작동하는 AI 시스템이, 증거들의 총체가 자연주의보다는 지적설계에 더 가깝다고 판단한다면, 우리가 배워온 기본적 가정들은 진지하게 재검토할 필요가 있다. 이 질문(창조-진화)의 중요성과 우리 삶의 의미, 목적, 방향을 형성하는 힘을 고려할 때, 이제 AI가 요구받은 일을 우리가 할 때일지도 모른다 : 문화적(진화론적) 합의에 대한 반사적 존중을 잠시 중지하고, 증거들을 신중히 검토하여, 논리적으로 근거 있는 결론에 도달할 때이다.

*Ronald D. Fritz, PhD, is a retired research statistician whose career spanned 27 years. Before entering the field of statistics, he worked as an engineer and engineering manager in the defense industry. He earned his doctorate in Industrial Engineering, with a minor in Mathematical Statistics, from Clemson University, where he was honored as a Dean’s Scholar.

Dr. Fritz served as a consulting statistician across a broad range of industries, culminating in a 12-year role as a global statistical resource at PepsiCo. During his time at PepsiCo, he led significant research on gluten contamination in oats and its relationship to celiac disease, publishing several articles on the subject.

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