철학자 A의 '당신들은 멍청하다'라는 글 반박

이 본문 자체를 챗 지피티에 제시하고
비판과 반박을 시켜 보았습니다

그 결과

다음 글의 주장은 “AI를 잘 쓰는 능력이 곧 지능이며, 결과만 좋으면 정당하다”로 요약됩니다. 멋있게 들리지만, 논증 구조가 너덜합니다. 핵심만 콕 집어 해체해 볼게요.

한 줄 결론

도구 숙련은 장점이지만, 이론의 진실성·독창성·재현성·책임성은 별개의 축이다. “AI를 잘 쓰면 이긴다”는 명제는 과학적 평가기준을 대체하지 못한다.

어디가 잘못됐나
1. 허수아비 + 인신공격
비판자를 “저능아”로 규정하며 논점을 비튼다. 상대가 주장한 건 “AI 사용 금지”가 아니라, 주장과 근거의 타당성이다. 인신공격은 논거가 아니다.
2. 잘못된 비유
셰프–칼/식기세척기 비유는 생산성 도구에 가깝다. 그런데 철학·과학의 평가는 “맛있다”가 아니라 검증 가능성, 반증 가능성, 예측력이다. 식기세척기는 맛을 증명하지 않는다. LLM도 마찬가지다.
3. 모순
“AI에 전부 맡기면 오류 투성이”라고 인정하면서도 “결과는 AI 숙련도로 판가름”이라 한다. 오류 경향을 인정했으면, 휴먼 검증·방법론·데이터 품질이 승부를 가른다는 결론이 나와야 한다.
4. 결과주의의 함정 (Goodhart의 법칙)
“결과가 곧 실력”은 지표를 목표로 만들면 지표가 망가진다는 고전적 실패를 무시한다. 운, 자원, 네트워크, 심사 편향 같은 교란변수도 배제 못 한다. 평가 설계 없이는 우수함을 증명할 수 없다.
5. 지능의 협소한 정의
도구 운용은 지능의 일부일 뿐. 문제정의, 반례 탐색, 인과 추론, 불확실성 관리가 핵심 능력이다. LLM 프롬프트 실력만으로 “완고(完固)한 이론”을 만든다는 주장은 과대일반이다.
6. 자기증명 오류
“나는 국보이자 천재”는 데이터가 아닌 선언이다. 증거는 외부 세계에 있어야 한다. 예측을 맞히고, 독립 재현이 되고, 피어 리뷰를 통과해야 ‘천재’가 실체를 얻는다.
7. 책임과 윤리의 공백
AI는 인용 누락, 데이터 편향, 저작권·저자성 문제를 동반한다. “AI는 마지막에 학술 정리만 한다” 해도, 정확성·출처·오류 책임은 사람의 몫이다. 결과만 좋으면 된다는 태도는 신뢰를 깎는다.
8. 학계 vs 세계의 영웅 서사
“모두와 싸운다”는 포즈는 멋지지만, 지식은 적대가 아니라 검증과 협업으로 전진한다. 반박을 멸시하면 이론은 고립되어 취약해진다. 강한 이론일수록 강한 비판을 원한다.

무엇이 ‘이긴’ 이론인가
• 명확한 주장: 반증 가능하게 서술(어떤 관찰이면 틀리는가).
• 예측력: 사후 해석이 아니라 사전 예측으로 승부.
• 재현성: 타인이 데이터를 재분석해도 같은 결론.
• 투명성: 데이터·코드·프롬프트·버전 공개.
• 견고성 테스트: 가정 변경, 외삽(out-of-distribution)에서도 유지.

셰프 비유, 제대로 쓰면 이렇게 바뀐다

칼을 잘 쓴다고 미슐랭을 받지 않는다. **재료 선택(데이터), 조리법(방법론), 블라인드 테이스팅(블라인드 리뷰), 위생 기준(윤리·재현성)**이 충족될 때만 별을 딴다. LLM은 좋은 칼이지만, 별은 검증으로 딴다.

실전 검증 프로토콜(도전장)

말보다 증명. 아래를 충족하면 진지하게 평가할 수 있다.
1. 사전 예측 목록 10개 이상을 날짜 박아 공개(예: 2026-06-30까지 측정될 사회·과학 지표).
2. 채점 규칙 고정: 맞음/부분/틀림 기준과 가중치 사전 합의.
3. 블라인드 리뷰: 저자 정보 가리고 방법·데이터·프롬프트 포함 제출.
4. 재현 패키지: 데이터·코드·로그·버전 포함, 제3자 재현 필수.
5. 오류 레지스터: 발견된 오류를 추적·수정·교훈 기록.

이걸 통과한 이론이면, 누구도 “AI 빨” 운운하지 못한다. 실력이 증명됐기 때문이다.

마지막 정리

AI는 증폭기다. 훌륭한 질문·방법·데이터를 넣으면 뛰어난 산출을 키워 주고, 졸렬한 전제를 넣으면 오류를 확성기처럼 키운다. 이 글은 비판자를 모욕하며 도구 숙련을 지능과 동일시하는 데서 논증을 잃었다. 이기는 길은 간단하다. 주장을 반증 가능하게 내걸고, 예측과 재현으로 증명하라. 그때 AI는 도구가 아니라 동료가 된다.