[큰글자책] 은유 정보 처리와 AI

AI 시대, 왜 은유 정보 처리인가?

01 인간의 언어 정보 처리
02 언어 정보 처리 연구 방법론
03 문자 의미와 비유 의미의 처리
04 은유의 이해 1: 개념적 사상 이론
05 은유의 이해 2: 구조적 유추 접근
06 은유의 이해 3: 범주화 접근
07 은유의 이해 4: 은유의 경력 가설
08 은유의 뇌 과학
09 문학에서의 은유
10 생성형 AI로 은유 연구하기

대화 시 어떤 발화에 적용되는 규칙과 관련하여 중요한 이론 중 하나는 언어 철학자 폴 그라이스가 제시한 대화 격률(conversational maxims) 이론이다. 그라이스는 효과적인 의사소통을 위해서 대화에 참여하는 사람들이 다음과 같은 네 가지 규칙을 지켜야 한다고 주장했다. 첫째, 질(quality)의 격률은 사실만을 말해야 한다는 것이다. 둘째, 양(quantity)의 격률은 새로운 정보를 말해야 한다는 것이다. 셋째, 방법(manner)의 격률은 가능한 명확하고 직접적으로 말해야 한다는 것이다. 마지막으로, 관계(relation)의 격률은 지금 이루어지는 대화 주제와 관련된 발화를 해야 한다는 것이다.

－03_“문자 의미와 비유 의미의 처리” 중에서

구조적 사상 이론에서 흥미로운 점은 두 개념 사이의 관련성을 찾을 때 개념 간 속성의 유사성뿐만 아니라 관계의 유사성도 중요하게 고려한다는 점이다. 예를 들어 ‘꿈은 씨앗이다’라는 은유를 생각해 보면 둘 다 현재 눈에 잘 보이지 않고, 자라거나 이루었을 때 큰 성취가 된다는 속성이 유사하기도 하지만, 씨앗도 뿌리는 사람이 있고, 꿈도 꾸는 사람이 있으며, 씨앗이 열매가 되고 꿈이 현실이 되었을 때 꿈을 가진 사람과 씨앗을 뿌린 농부가 모두 큰 성취감을 맛본다는 측면에서 두 개념이 각각 다른 대상과의 관계가 유사하기도 하다.

－05_“은유의 이해 2: 구조적 유추 접근” 중에서

AI가 잘하는 것이 무엇인지 생각해 보자. AI는 무수한 데이터에서 잠재적인 패턴을 추출하는 일에는 엄청난 능력을 발휘할 수 있다. 인간이 따라잡을 수준이 아니다. 그렇다면 인간이 생산한 방대한 은유 표현을 학습하고, 그 속에서 존재하는 잠재적인 규칙을 발견한다면 은유의 의미 파악을 넘어서 은유의 의도를 파악하는 것이 완전히 불가능한 일은 아닐 것이다. 완벽하게 해낼 수는 없겠지만, 인간 수준의 능력을 갖게 될 가능성은 적지 않다고 생각한다.

－10_“생성형 AI로 은유 연구하기” 중에서