인간 vs 인공지능, 진정한 승자는 누구였을까 – 이세돌과 알파고의 대결을 다시 본다

인간의 두뇌 vs 수천 개의 컴퓨터 – 과연 공정한 싸움이었는가?

2016년, 세계를 놀라게 했던 대국이 있었습니다. 바둑의 전설 이세돌 9단과 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 **알파고(AlphaGo)**의 대결입니다. 당시 알파고는 4승 1패로 승리했지만, 이 대결은 단순한 승패 그 이상이었습니다. 인공지능이 인간을 뛰어넘은 것일까요? 아니면 조건 자체가 공정하지 않았던 것일까요?

이세돌 vs 알파고의 불공정한 바둑대결

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이세돌 vs 알파고(실제 버전) – 조건 비교

항목	이세돌	알파고 (실제 사용 버전)
구성	인간 1명, 두뇌 1개	수천 개의 CPU + 수백 개의 GPU로 구성된 분산 AI 시스템
기보 분석량	기억 가능한 수준의 과거 기보와 실전 경험	전 세계 프로기사의 기보 수백만 건 학습
연습 경기	없음 (알파고와 사전 대국 불가)	자가 대국 수백만 회, 고속 반복 학습
판단 방식	직관, 창의력, 경험 기반	강화학습 + 신경망 + 몬테카를로 트리 탐색
강점	창의적 수, 인간 감각, 상대의 흐름 파악	수많은 수를 계산하여 최적 수를 찾는 계산력
약점	연산 속도와 데이터량의 제한	창의력 결여, 비정형 수에 취약

 

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가상 시나리오: 알파고가 1개의 CPU와 1개의 GPU만 가졌다면?

만약 알파고가 당시에 사용된 거대한 연산 자원이 아닌, 단일 CPU + GPU로 구성되었다면 어떠했을까요? 이 가상의 축소형 알파고와 이세돌의 비교는 다음과 같습니다.

구성 요소	이세돌	알파고 (1개 CPU, 1개 GPU)
구성 주체	한 명의 인간, 두뇌 하나	소규모 연산 자원을 가진 인공지능
연산 능력	인간의 직관적 사고력, 순발력	연산 자원 부족으로 탐색 가능한 수의 폭이 좁음
학습 방식	다년간 실전 경험, 직관, 감각적 판단	제한된 기보 학습, 일부 강화학습 가능
지식 기반	인간의 기억력과 이론 지식	사전에 주입된 일부 기보 데이터에 의존
알고리즘	창의성, 유연한 대응력	신경망 기반이지만 연산 제약으로 효과 제한
주요 강점	예상치 못한 수, 상대 흐름 변화에 즉각 대응 가능	제한된 상황에서도 일정 수준의 최적 수 계산 가능
제약	연산 반복 한계, 기억 용량 제한	창의력 부족, 깊은 수읽기 어려움
전략 결정 방식	감각과 경험 기반의 유기적 결정	계산 가능한 범위 내에서 제한된 전략 선택

 

이 조건이라면, 이세돌이 훨씬 유리한 조건에서 경기를 이끌 수 있었을 가능성이 높습니다. 알파고의 핵심인 대규모 연산 능력이 제거되면서 인간의 창의성과 직관이 더욱 빛을 발했을 것이기 때문입니다.

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알파고는 이세돌의 기보를 학습했지만, 이세돌은 알파고를 전혀 몰랐다

또 하나 주목할 점은 정보 비대칭입니다. 알파고는 이세돌의 기보 데이터를 수없이 학습했습니다. 반면 이세돌은 알파고의 스타일, 특성, 수법 등에 대한 사전 정보나 연습 경험이 전혀 없었습니다. 이는 일반적인 경기 준비와 비교해도 매우 불공정한 조건이었습니다.

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인간 vs 인공지능 – 다양한 게임 속 불공정 대결 사례

게임 종류	인공지능 (AI)이름	대결 연도	인간	제약 사항	불공정성의 핵심 요인
바둑	알파고 (AlphaGo)	2016	두뇌 1개, 한 명의 인간	수천 개 CPU & 수십~수백 개 GPU, 전 세계 기보 데이터 학습	연산 자원, 정보량, 경험치에서 압도적 격차
스타크래프트2	알파스타 (AlphaStar)	2019	제한된 APM, 시야 제한, 마우스 조작 필요	APM 300+ 유지, 전체 맵 실시간 파악, 손실 없는 클릭	반응 속도, 시야, 조작 정확성에서 인간과 비대칭
체스	알파제로 / 스톡피시	2017~	시간 제한, 실수 가능성, 수읽기 한계	수백만 수 시뮬레이션, 실수 없음, 스스로 룰 학습 가능	계산량, 창의적 전략 처리에서 인간보다 우위
도타2	오픈AI 파이브 (OpenAI Five)	2018~2019	팀플레이 의존, 제한된 정보 공유	전체 맵 정보 공유, AI끼리 완벽한 협업	집단 지능, 전략 수행 정확성, 피로 없음 등
그란 투리스모	GT Sophy (소니 AI)	2022	반응 속도 한계, 운전 미세 제어 어려움	물리엔진 최적 주행, 미끄러짐 보정, 초정밀 조향	조작 정밀도, 반응속도에서 인간의 능력 초월
텍사스 홀덤	플러리버스 (Pluribus)	2019	확률 계산 어려움, 감정·심리 개입	복잡한 블러핑 전략 계산, 수백만 게임 시뮬레이션	감정 통제력과 확률 분석 능력에서 AI가 절대적 우위

요점 정리:

• AI는 정보 접근성, 반응 속도, 실수 없음, 물리적 피로 없음 등의 이점을 가짐
• 인간은 감정, 피로, 실수, 제한된 시야 등으로 불리함
• 결국 이는 동일한 룰의 게임이더라도, 완전히 다른 조건에서 싸우는 비대칭 구조임

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그럼에도 불구하고 – 이세돌 과 알파고의 대결은 인간의 창의력을 보여준 반전의 1승

이세돌은 불리한 조건 속에서도 제4국에서 인류의 유일한 1승을 거두었습니다.
당시 두었던 78수는 인공지능조차 예측하지 못한 “신의 한 수”였습니다.
이 한 수는 알파고의 판단 체계를 무너뜨렸고, 이후 수십 수에 걸쳐 연쇄적인 실수를 유도했습니다.
이것이 바로 인간만이 가진 창의력의 힘이었습니다. 이것은 마치 이세돌이 돌도끼 하나들고 최고 성능 F-35 스텔스 전투기와 

맞서 격파 시킨것과 비교해도 무리가 아닙니다. 

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결론: 인간의 패배가 아닌, 조건의 차이였다

이세돌의 패배는 인간이 인공지능에 열세라는 단순한 결과가 아닙니다.
실제로는 수천 대의 연산 장치와 전 세계 데이터, 반복 학습으로 무장한 인공지능과 단 한 명의 인간이 싸운 것이었습니다.
즉, 인간의 패배가 아니라 물량과 시스템의 차이에 따른 결과였습니다.
그리고 그 안에서 보여준 단 1승은, 인간 창의성의 위대함을 역사에 남긴 사건이 되었습니다.

현재는 더욱 강력한 인공지능 시스템의 구성으로 게임에서 인간 혼자서 수천 수만개의 CPU와 GPU로 무장된 인공지능을 

상대해 이기는 것은 더욱 어렵게 되었습니다. 그러나 이것이 인간이 인공지능에 인간이 진거라고 말하기 어렵습니다. 왜냐면 

그 인공지능의 인프라와 설계 또한 인간이 한 것이고 공정한 대결이 아니기 었기 때문입니다. 공정한 것이라곤 단하나 

바둑판 1개 위에서 대국 했다는 것 말고는 없었기 때문입니다. 

이제 우리는 인공지능을 두려워하기 보다 다양한 각도에서 대비하되 강력한 도구로 활용할 수 있어야 할 것입니다.

 

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참고 자료

1. Silver, D. et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484–489. https://www.nature.com/articles/nature16961
2. DeepMind Official Blog (2016). https://deepmind.googleblog.com/2016/03/alphago-defeats-lee-sedol-in-first.html
3. Wired. (2016). The mystery of Lee Sedol's Move 78. https://www.wired.com/2016/03/inside-the-mind-of-alphago-the-go-playing-algorithm-that-beat-a-human-champion/
4. 이세돌 은퇴 기자회견 및 인터뷰. 한국기원, 2019

 

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