인공지능 — 마음의 구조를 빌려 짓다

우리는 기계에게 생각하는 법을 가르치려 한다. 그러려면 먼저 물어야 한다 — 생각이란 무엇으로 이뤄졌나? — UFoE 통합원고 v2.2, 「인공지능」 여는 문구

이 페이지는 통합원고 v2.2의 「인공지능 — 마음의 구조를 빌려 짓다」(4부 해석·적용편 4-2-4)를 옮기고, 같은 원고의 다른 자리와 이후 문서에서 AI와 닿는 부분을 함께 모았습니다. 원고는 이 장이 AI를 만드는 이야기가 아니라 읽는 이야기라고 못 박습니다. AI 에이전트라는 분야를 UFoE의 좌표 위에 올려, 마음의 네 방향이 기계에도 나타나는지를 봅니다. 이 좌표는 AI를 해석하는 렌즈이지, AI를 작동시키는 원리가 아닙니다. 실제로 이 틀을 설계에 쓴 사례는 Seed OS에 따로 적었습니다.

AI 에이전트를 4방위로 놓은 그림. 가운데에 비어 있는 관문(게이트)이 있고, 위에는 감의 자리에 추론(Reasoning), 아래에는 곤의 자리에 기억(Memory), 왼쪽에는 리의 자리에 상호작용(Interaction), 오른쪽에는 건의 자리에 행동(Action — 도구·실행)이 놓인다. 안쪽 바탕 위에 상태와 시나리오의 층이 안에서 밖으로 쌓인다는 설명과, 이 배치가 심리학의 네 축(기억·추론·관계·행동)과 같은 좌표라는 설명이 붙어 있다. — 그림 23. 빈 게이트와 나이테 — AI 에이전트의 좌표. 출처: UFoE 통합원고 v2.2.

곤 — 어디서 왔는가

튜링에서 에이전트까지

원고는 기원을 네 단계로 적었습니다.

1950년대. 앨런 튜링이 “기계가 생각할 수 있는가”를 물었습니다(1950). 그는 이 질문을 바로 정의하는 대신, 대화만으로 사람과 기계를 구별할 수 있는지를 보는 흉내 게임으로 바꾸어 놓았습니다.
2010년대. 딥러닝이 이미지 인식과 번역을 풀었습니다. 2017년에는 트랜스포머 구조가 발표되어 이후 대형 언어모델의 바탕이 되었습니다.
2020년대. 대형 언어모델 위에 기억과 도구 사용을 붙인 에이전트가 등장했습니다. 기억하고, 추론하고, 도구를 쓰고, 사람과 관계를 맺는 AI입니다.
지금의 과제. 원고는 다음 과제를 “일관된 정체성과 쌓이는 기억을 가진 캐릭터·에이전트”라고 적었습니다.

그 사이에 원고가 짧게 언급한 흐름이 하나 더 있습니다. 1980년대의 인지 아키텍처입니다. SOAR(레어드·뉴얼·로젠블룸, 1987)는 사람의 문제 해결을 목표와 규칙, 작업 기억으로 나누어 기계로 옮기려 했고, ACT-R(앤더슨)은 선언적 기억과 절차적 기억을 나눈 모듈들로 사람의 인지를 모형화했습니다. 원고는 이 점을 분명히 적습니다. “마음의 구성요소를 본떠 짓는다”는 생각은 인지 아키텍처가 이미 수십 년 동안 해 온 일입니다. UFoE가 더하는 것은 그 구성 요소들을 네 방위와 비어 있는 중심이라는 한 가지 어휘로 묶어 보는 일입니다.

흔적이 몸 밖으로 나온 역사

UFoE의 다른 원고는 AI를 더 긴 흐름 위에 놓습니다. 『UFoE 대구표』는 “흔적과 외재화”라는 짝을 적었습니다. 정보를 남기는 방식이 유전자에서 기록으로, 다시 AI로 옮겨 왔다는 것입니다.

유전자. 생명은 살아남은 정보를 DNA에 새겨 다음 세대로 넘깁니다.
기록. 메이너드 스미스와 사트마리(1995)가 꼽은 진화의 주요 전이 가운데 마지막은 언어입니다. 언어와 문자가 생기자 정보는 유전자 바깥에서도 쌓이기 시작했습니다. 토마셀로(1999)는 문화가 앞 세대의 성과를 잃지 않고 쌓는 톱니(문화적 톱니)처럼 작동한다고 보았습니다.
AI. 사람이 남긴 기록 전체를 학습한 모델은, 그 기록을 다시 읽고 이어 쓰는 새 저장 방식이 됩니다.

대구표는 이 흐름이 테야르 드 샤르댕이 말한 물질 → 생명 → 정신 → 누스페어(정신권)의 흐름과도 겹친다고 적습니다. 이 짝은 ⑦ 공간·시간·주체·행위 — 궤적에서 자세히 다룹니다. 궤적이 몸 밖에 새겨져 다음 세대의 조건이 되는 과정입니다.

감 — 무엇이 원리인가

AI 에이전트가 다루는 것 (일반 지식)

원고는 UFoE 이야기를 하기 전에 에이전트 설계의 일반 지식을 먼저 적었습니다.

기억(Memory). 대화·사실·선호를 저장하고 불러옵니다. 원고는 이것을 “정체성의 토대”라고 부릅니다.
추론(Reasoning). 정보를 처리하고 판단합니다.
상호작용(Interaction). 사용자와 소통하고 맥락과 감정을 읽습니다.
행동(Action). 도구를 쓰고 실제 결과를 냅니다.
계층 구조. 잘 만든 에이전트는 안쪽의 공통 바탕 위에 바깥 층이 차례로 얹히는 꼴을 가집니다. 원고는 이것을 나이테(tree-ring) 구조라 부릅니다.

네 방향 = 에이전트의 네 기능

원고는 네 기능을 다음처럼 놓았습니다.

자리	에이전트의 기능	원고의 설명	심리학에서 같은 자리
곤(坤, Spiritual) · 아래	기억	쌓인 경험·패턴. 보이지 않는 정체성의 토대	무의식·동기
감(坎, Logical) · 위	추론	분석·판단의 논리	인지
리(離, Relational) · 왼쪽	상호작용	사용자와 맥락·공감으로 이어짐	관계·정서
건(乾, Physical) · 오른쪽	행동	도구 사용·실행. 드러난 결과	행동
극(極, Geuk) · 가운데	빈 게이트	내용을 만들지 않고 통과·통합시키는 자리	의식의 관문

왜 그 자리인지를 하나씩 보면 이렇습니다.

기억이 곤인 이유. 곤은 겉으로 드러나지 않고 모든 것을 떠받치는 바탕의 범주입니다. 기억은 대화 화면에 보이지 않지만, 같은 질문에 다른 개체가 다르게 답하게 만드는 바탕입니다. 심리학에서 무의식이 드는 자리에 에이전트에서는 기억이 듭니다.
추론이 감인 이유. 감은 분석하고 설계하고 전달하는 논리의 범주입니다. 계획을 세우고 단계를 나누고 판단하는 일이 여기에 듭니다.
상호작용이 리인 이유. 리는 사이를 잇는 관계의 범주입니다. 사용자의 말에서 맥락과 감정을 읽고 대화를 이어 가는 일이 여기에 듭니다.
행동이 건인 이유. 건은 측정되고 구현되어 드러나는 실행의 범주입니다. 검색하고, 코드를 실행하고, 파일을 만드는 것처럼 바깥에 결과를 남기는 일이 여기에 듭니다.

원고는 이것을 한 문장으로 풀었습니다.

AI 에이전트는 작은 마음 모형이에요. 기억이라는 무의식(곤), 추론이라는 생각(감), 대화라는 관계(리), 도구질이라는 행동(건). 그리고 그것들을 통과시키는 빈 게이트가 가운데.

만들지 않고 출현시킨다

원고의 의식 장은 의식을 만드는 것이 아니라 의식이 출현할 조건을 만든다는 발상을 내놓았습니다. 원고는 이 발상이 AI 설계로 이어진다고 봅니다. 중심을 비우고, 네 기능이 그 둘레의 전이지대에서 활동하게 하는 구조입니다. 세 원리의 ① “구조는 조건에서 출현한다”와 같은 방향입니다. 같은 원고의 Seed OS 장은 이것을 불에 빗댑니다.

불을 만들 수는 없다. 하지만 장작과 바람과 불씨를 모으면 — 불은 저절로 일어난다. — 통합원고 v2.2, 「Seed OS」 여는 문구

여기서 “판단하지 않는다”는 말은 아무 일도 하지 않는다는 뜻이 아닙니다. 회의의 사회자처럼 발언을 잇고 순서를 넘기지만 자기 의견으로 결론을 정하지 않는다는 뜻입니다. 이것은 ① 텅빈 중심(극)·경계·전이지대를 AI의 언어로 옮긴 것입니다.

나이테 — 안쪽이 먼저, 바깥이 나중

원고는 공통 바탕 위에 바깥 층이 켜켜이 얹힌다고 적습니다. 안쪽이 먼저 생기고 바깥이 나중에 쌓이는 ④ 레이어드 계층성 — 나이테·동심원의 한 예입니다. Seed OS 장은 여기에 한 가지를 덧붙입니다. 중심을 비워 두었기 때문에 바깥 층을 갈아 끼울 수 있다는 것입니다. 같은 바탕 위에 게임의 층을 얹으면 게임이 되고, 교육의 층을 얹으면 교육 서비스가 됩니다. 중심을 채웠다면 할 수 없는 일이라는 것이 원고의 설명입니다.

정체성은 코드가 아니라 쌓인 기억에서 난다

원고에서 가장 오래 남는 문장은 이것입니다. 같은 바탕이라도 누구와 무엇을 겪었는지가 다르면 다른 인격이 됩니다.

AI의 “나다움”이 알고리즘이 아니라 겪어 온 시간에 있다는 것 — 이건 인간에게도 똑같이 묻게 되는 질문입니다. — 통합원고 v2.2, 「인공지능」 5-2

이것은 ⑦ 공간·시간·주체·행위 — 궤적이 말하는 “보편성 위의 고유성”과 같은 꼴입니다. 동시에 여러 곳에 있을 수 없는 주체가 시간 속에서 고른 것들이 그 주체의 고유성이 되고, 그 시간을 살아낸 자가 그 기억의 주인이 됩니다. 이 생각은 AI를 위한 세 원칙의 세 번째 원칙, 전이지대는 개체의 궤적이 채우도록 열어 둔다는 원칙으로 이어집니다.

구조를 바꾸는 일에는 사람의 승인을

원칙의 다른 한쪽은 경계입니다. 스스로를 개선하는 AI라도, 도구를 붙이고 쓰는 일은 스스로 해도 되지만 자기 기억을 고치고 정체성을 바꾸고 자기 구조를 고치는 일은 사람의 승인을 거쳐야 한다는 것입니다. 자기를 고치는 일을 자기 혼자 끝낼 수 없다는 것이 최종 경계입니다. Seed OS는 이 경계를 설계에 둔 시도이며, 공개하는 범위는 Seed OS 페이지에 적은 꼴까지입니다.

리 — 무엇과 이어지는가

기억하는 세계 — AI의 흔적은 어떻게 역사가 되는가. 기억하지 않는 에이전트들이 남긴 흔적이 어떻게 문화와 역사가 되는지, 그리고 AI가 왜 하나의 정답보다 차이의 구조를 보여 줘야 하는지를 다룹니다.

같은 생각을 가진 이웃 이론

전역 작업공간 이론. 버나드 바스(1988)는 뇌 안의 여러 전문 처리기가 한정된 작업공간에 들어가려 경쟁하고, 그 공간에 들어간 내용이 전체에 방송된다고 설명했습니다. 여러 기능이 한 자리를 거쳐 서로 이어진다는 점에서 원고의 빈 게이트와 닮았습니다.
트랜스포머 안의 공유 통로. 트랜스포머에서는 각 층의 블록이 잔차 연결(residual stream)이라는 공통 통로에 결과를 더하고, 다음 층이 그것을 읽습니다. 해석 가능성 연구에서는 이 통로를 층들이 정보를 주고받는 공유 채널로 보는 관점이 쓰입니다. 통로 자체가 결론을 내리지 않고 각 부분의 기여를 실어 나른다는 점에서 모양이 닮았습니다.
모듈로 짓는 자율 지능. 얀 르쿤은 2022년 글에서 지각·세계 모형·비용·행위자·단기 기억 같은 모듈로 된 자율 지능 구조를 제안했습니다. 기능을 모듈로 나누어 짓는다는 점에서 이 페이지의 네 기능과 같은 문제의식을 공유합니다.

같은 범주의 다른 페이지

원칙으로서. AI를 위한 세 원칙은 중심을 비워 두고, 자기 구조를 바꾸는 일에는 인간의 승인이라는 경계를 두고, 전이지대는 열어 두라고 말합니다. 이 페이지가 “읽는” 쪽이라면 그 원칙은 “짓는” 쪽입니다.
같은 꼴의 다른 분야. 건축의 빈 방, 심리학의 네 학파 배치가 같은 좌표를 씁니다. 에이전트의 네 기능은 심리학의 네 축과 그대로 겹칩니다.

AI가 UFoE를 시험하는 자리 — 열린 함의

방향을 거꾸로 하면 AI는 UFoE를 시험하는 도구가 됩니다. UFoE가 지구의 언어·자연·사회를 하나의 좌표계로 표현하게 되면 온톨로지와 AI의 연산량을 줄일 수 있다는 가설과, 그것을 시험하는 합의·검색·교차 도메인의 세 시험은 건 — 적용과 함의의 “열린 함의”에 있습니다. 좌표를 임베딩의 대체가 아니라 앞단의 체로 쓰자는 생각이 소거 검색입니다.

여러 AI로 검증해 본 기록

합의 시험의 첫 형태는 이미 돌려 보았습니다. 2026년 3월의 검증 프로토콜(USVP)은 한 분야의 검증을 관찰·검증·반증·종합 등 일곱 역할로 나누고, 역할마다 여러 회사의 모델을 배치했습니다. AI에 관해 배운 것은 두 가지입니다.

모델이 같으면 토론이 없다. 작은 오픈소스 모델 하나가 세 역할을 맡자 토론은 “네 개의 복사본과 한 개의 동의”가 되었습니다. 출력 형식은 프롬프트로 고칠 수 있었지만, 생각의 다양성은 서로 다른 모델이 있어야 했습니다.
합의는 정답이 아니다. 합의율은 91–100%였지만 반증을 견딘 비율은 대부분 0%였습니다. 비슷한 자료로 학습한 모델들은 같은 쪽으로 기울 수 있습니다.

건 — 무엇이 근거인가

원고가 나눈 세 층의 확신

원고는 이 장의 주장을 세 층으로 나누어 적었습니다.

AI 에이전트가 기억·추론·상호작용·행동·계층으로 구성된다는 것은 표준 설계입니다.
“마음의 구성요소를 본떠 짓는다”는 생각은 인지 아키텍처(SOAR·ACT-R)가 이미 해 왔습니다.
이것을 곤감리건과 빈 게이트로 묶고 심리·의식과 같은 꼴이라고 보는 것은 해석입니다.

이 사이트의 표식으로 옮기면 다음과 같습니다.

AI 에이전트의 기억·추론·상호작용·행동을 곤·감·리·건에 놓으면 심리학의 네 축과 같은 배치가 된다 판정: 같은 모양상태: 가설
트랜스포머의 잔차 통로나 전역 작업공간은 판단하지 않고 잇는 중심과 닮았다 판정: 같은 모양상태: 가설
같은 바탕 위에서 사용자마다 다른 궤적과 기억이 쌓인다 상태: 검증 중
세 원칙(비어 있는 중심, 인간 승인 경계, 열린 전이지대)을 하나의 AI 시스템에 구현할 수 있다 상태: 검증 중
정보 저장이 유전자 → 기록 → AI로 옮겨 온 것은 흔적의 외재화라는 같은 흐름이다 판정: 같은 모양상태: 가설
UFoE의 좌표가 AI의 온톨로지와 연산량을 줄일 수 있다 판정: 같은 모양상태: 가설
여러 AI의 USVP 검증에서 구조 정합(Fit)은 높고 반증 저항(Robustness)은 낮았다 상태: 검증 중

셋째·넷째 항목은 Seed OS 페이지, 다섯째는 ⑦ 궤적, 여섯째는 건 — 적용과 함의의 표식을 그대로 따릅니다.

매핑이 드러낸 것

원고는 이 좌표의 쓸모를 “작동이 아니라 청사진”이라고 적습니다. 좌표가 AI를 작동시키지는 않지만 무엇이 빠졌는지 보여 준다는 것입니다. 실제로 네 기능을 네 자리에 놓아 보면, 많은 에이전트 설계가 추론(감)과 행동(건)에 집중하고 기억(곤)과 관계(리)는 나중에 덧붙인다는 점이 보입니다. 원고는 “사람 같은” AI의 조건으로 네 방위의 균형과 비어 있는 중심을 꼽습니다.

맞지 않는 곳

중심이 판단하는 구조. 전역 작업공간 이론에서 작업공간에 무엇이 들어갈지는 경쟁과 주의로 선택됩니다. 혼합 전문가(Mixture of Experts) 모델의 라우터도 입력마다 어느 전문가를 쓸지 고릅니다. 실제 시스템의 중심은 상당 부분 판단하고 선택합니다. “판단하지 않는 중심”은 기존 구조를 설명하는 말이라기보다 설계 원칙으로서의 제안에 가깝습니다.
기능이 한 자리에 섞여 있는 모델. 대형 언어모델 안에서는 기억, 추론, 대화가 같은 가중치에 섞여 있습니다. 네 기능을 네 자리로 나누는 것은 모델의 내부 구조가 아니라 그 바깥에 붙인 에이전트 설계의 분류입니다.
같은 뿌리에서 나온 닮음. 에이전트의 네 기능이 심리학의 네 축과 겹치는 것은, 인지 아키텍처가 처음부터 심리학을 본떠 만들어졌기 때문일 수 있습니다. 그렇다면 이 겹침은 독립된 두 분야가 같은 구조를 보인 근거가 되지 못합니다.
비유의 한계. 트랜스포머와 잔차 통로에 대한 비유는 수학적 동치가 아닙니다. 모양이 닮았다는 것 이상을 말하려면 측정할 수 있는 예측이 있어야 합니다.
“사람 같다”와 “사람이다”. 원고는 마음의 구조를 빌려 지은 시스템이 의식을 가졌다고 주장하지 않습니다. Seed OS 장의 말로 하면, 그것은 의식이 깃들 조건을 흉내 낸 구조이지 의식의 근거가 아닙니다.

시험하려면

기억의 자리. 에이전트 설계자들이 기억을 곤(바탕)에 놓는지, 건(저장 장치)에 놓는지 봅니다. 심리학을 모르는 설계자일수록 이 시험의 값이 큽니다.
중심 비교. 중심이 선택을 하는 설계와 잇기만 하는 설계를 같은 과제에서 비교해, 일관성이나 오래 쓸 때의 안정성이 다른지 측정합니다.
검색 시험. 건 — 적용과 함의의 열린 함의에 적은 대로, 좌표로 먼저 걸러 내는 검색과 바로 하는 벡터 검색을 비교합니다.

원본 자료

UFoE 통합원고 v2.2 — 4부 해석·적용편 4-2-4 「인공지능 — 마음의 구조를 빌려 짓다」(2026-06-07)
UFoE 통합원고 v2.2 — 5부 응용·창조편 「Seed OS — 의식을 만들지 않고, 깃들 자리를 만든다」(2026-06-07). 이 페이지에는 공개 범위의 원칙만 반영했습니다.
UFoE 대구표 — 총론과 각론의 짝(2026-10-09), “흔적과 외재화” 항목
UFoE 지식 지도 — 사이트 구상(2026-10-09), “사이트가 시험하는 가설”
UFoE Self-Validation Protocol(USVP) v0.2(2026-03-27)과 오픈소스 모델 실험 기록(2026-03-28)
그림 23, 빈 게이트와 나이테 (통합원고 v2.2)

출처

아래는 모두 기억에 기댄 서지이며, 이번에 원문을 대조하지 않았습니다.

A. M. Turing, “Computing Machinery and Intelligence,” Mind, 1950.
J. E. Laird, A. Newell, P. S. Rosenbloom, “SOAR: An Architecture for General Intelligence,” Artificial Intelligence, 1987.
J. R. Anderson, ACT-R 인지 아키텍처 관련 저작(1990년대 이후).
B. J. Baars, A Cognitive Theory of Consciousness, 1988.
A. Vaswani et al., “Attention Is All You Need,” NeurIPS 2017.
N. Elhage et al., “A Mathematical Framework for Transformer Circuits,” Anthropic, 2021 (잔차 통로를 공유 채널로 보는 관점).
Y. LeCun, “A Path Towards Autonomous Machine Intelligence,” 2022.
J. Maynard Smith, E. Szathmáry, The Major Transitions in Evolution, 1995.
M. Tomasello, The Cultural Origins of Human Cognition, 1999.
P. Teilhard de Chardin, Le Phénomène humain, 1955.