Does Artificial Intelligence Understand Meaning? : Focusing on Transformer Attention and Agential Realism

생성형 인공지능은 인간의 언어를 생성하고 의미 효과를 산출하지만, 그것이 언어의 의미를 이해한다고 보기는 어렵다. 그렇다면 의미는 이해 없이도 작동할 수 있는가? 이에 답하기 위해 이 글은 2017년 발표된 ‘Attention Is All You Need’ 논문을 중심으로 트랜스포머 아키텍처의 기술공학적 원리를 분석한다. 우선 토큰화, 임베딩, 어텐션, Q, K, V 벡터 연산 등의 과정을 구체적으로 살펴봄으로써, 트랜스포머가 어떻게 의식이나 의도 없이도 언어를 생성하고 의미 효과를 산출할 수 있는지를 검토한다. 이어서 카렌 바라드의 행위적 실재론, 그중에서도 행위적 절단, 내부작용, 회절 등의 개념을 이론적 자원으로 삼아, 트랜스포머의 기술적 작동 과정을 존재론적 차원에서 다시 읽어낸다. 특히 멀티헤드 어텐션이 복수의 절단을 통해 의미 효과를 산출하는 방식을 ‘계산적 회절’로 명명하고, 이를 바탕으로 의미가 반드시 주체의 이해를 전제해야만 성립한다고 보는 통념을 재검토함으로써, 관계적 배치와 기계적 연산을 통해서도 의미가 수행적으로 구성될 수 있음을 논증한다. 나아가 이 글은 생성형 인공지능을 단순한 도구로 환원하거나 인간과 같은 주체로 격상하는 양극단을 넘어 세계의 의미 구성에 참여하는 기계적 존재로 재정위한다. 이러한 존재론적 전환은, 윤리와 책임 또한 인간 주체에게만 귀속될 수 없으며 인간과 기계가 함께 빚어내는 배치 속에서 새롭게 재구성되어야 함을 시사한다.