인공지능은 데이터를 기반으로 계산하거나 선택은 할 수 있지만, 스스로 질문을 만들거나 '왜'를 고민하는 호기심은 없습니다. 인간만이 맥락과 목적을 가진 질문을 던질 수 있습니다.

인공지능은 결과를 도출할 수는 있지만, 그 과정이 **‘왜 그렇게 되었는지’**에 대한 설명(해석)은 하지 못합니다. 이는 인간의 이해력과 추론 능력이 필요한 부분입니다.

바둑, 체스, 계산 등의 특정 영역에서는 인간을 이겼지만, 공감, 상식, 도덕적 판단 등 복합적인 인간 능력에서는 아직 멀었습니다.

컴퓨터는 정의된 규칙과 알고리즘에 따라 작동합니다. 그러나 맥락을 이해하거나 상황에 맞는 직관적 판단은 인간의 고유 영역입니다.

인공지능이 예술을 창작하거나 새로운 패턴을 생성할 수는 있지만, 의도나 의미를 부여하거나 전혀 새로운 개념을 발명하는 창의성은 인간 고유 능력입니다.

2016년 알파고가 이세돌 9단을 이긴 사건은 인공지능이 고도의 전략 게임에서 인간을 앞지른 상징적 사례입니다.

인간은 직관, 통찰, 상상력을 통해 새로운 아이디어를 만들어낼 수 있습니다. 반면, AI는 기존 데이터 없이는 창의성을 발휘할 수 없습니다.

인공지능은 숫자 계산, 빠른 연산 같은 능력에는 매우 뛰어납니다. 그러나 감정, 공감, 창의적 질문 같은 능력은 인간 고유입니다.

인공지능은 주로 ‘기계적 사고’, 즉 데이터를 기반으로 한 확률적 연산과 패턴 분석을 수행합니다. 인간의 추론은 종종 모순, 상징, 직관이 포함됩니다.

인공지능이 빠른 판단을 할 수는 있지만, 모든 상황에서 인간보다 뛰어나지는 않습니다. 특히 복잡한 맥락 이해나 감정적 판단이 필요한 경우에는 오히려 부족합니다.

윤리적 판단은 사람마다 기준이 다르기 때문에, '항상 옳은 선택'이란 개념 자체가 성립하기 어렵습니다. 자율주행차는 확률 기반으로 반응하지만 윤리적 선택이 보장되지는 않습니다.

현재까지 자율주행차 사고에 대해 소프트웨어 개발자, 제조사, 운전자, 보험회사 중 누가 책임져야 하는지에 대해 법적·사회적 합의가 완전히 정립되지 않았습니다.

인간은 위기 상황에서 순간적인 감정·도덕적 직관으로 반응하지만, 자율주행차는 입력된 데이터와 계산된 확률을 기반으로 움직입니다.

기술이 발전하면서 법과 도덕이 뒤따라야 합니다. 단순히 기술이 ‘가능한가’만이 아니라, 그것이 ‘정당한가’도 함께 논의해야 합니다.

문화권마다 생명 경시, 나이, 직업 등에 대한 가치 판단이 달라 트롤리 딜레마 같은 선택에서 일률적 기준을 만들기 어렵습니다.

자율주행차가 사고를 냈을 때, 운전자, 제조사, 프로그래머, 보험사 중 누가 책임을 질 것인지가 핵심 윤리 문제입니다.

트롤리 딜레마는 두 선택이 모두 피해를 낳는 상황에서 누구를 구할 것인가를 묻는 윤리 실험으로, 자율주행차의 위기 판단을 설명할 때 자주 사용됩니다.

자율주행차는 다양한 센서와 데이터 기반으로 사고 가능성을 계산해 선택합니다. 인간처럼 감정 기반이 아닌 계산 기반이죠.

자율주행 기술이 상용화되면 가장 먼저 영향을 받을 직군은 운송, 배달, 택시 등 운전을 기반으로 한 직업입니다.

이는 기술 인프라 문제이지 윤리나 사회적 논의의 핵심은 아닙니다. 반면, 윤리 기준이나 책임소재는 제도적 논의의 중심입니다.