인공지능이 만개하고 있다. 몇 년 전까지 AI는 바둑을 두거나 사진 속 사물을 알아보는 특별한 기술처럼 여겨졌다. 이제는 사람과 대화하고, 글과 그림과 영상을 만들며, 프로그램을 작성하고 복잡한 수학과 과학 문제도 푼다. 

2024년에는 인간 뉴런을 모델링한 인공신경망을 통해 머신러닝의 토대를 마련한 연구자들이 노벨물리학상을, 단백질 설계와 구조 예측에 기여한 연구자들이 노벨화학상을 받았다. 

특히 데미스 허사비스와 존 점퍼는 AI를 활용한 단백질 구조 예측의 공로를 인정받았다.¹ 이는 인공지능이 본격적으로 만개하는 시대의 시작을 알리는 상징적인 신호탄이었다. 

기업과 개인의 AI 활용도 빠르게 늘고 있다. 전문적인 기술을 몰라도 일상적인 말로 요청하면 다양한 일을 맡길 수 있기 때문이다. 한때 미래의 기술로 여겨졌던 AI가 이제는 일상의 도구가 되고 있다.

오랫동안 컴퓨터공학의 연구와 교육에 몸담아 온 사람으로서 이러한 변화는 놀랍고 흥미롭다. 동시에 한 성도로서 질문하게 된다. 

AI는 어디까지 발전할 것인가? 
우리의 삶과 신앙, 교회를 어떻게 바꾸어 놓을 것인가? 
이러한 시대에 교회가 더욱 힘써야 할 것은 무엇인가?

검색하는 AI에서 행동하는 AI로

최근 AI의 발전은 크게 세 단계의 변화로 살펴볼 수 있다. 이전 기술이 사라진다는 뜻이 아니라 AI가 할 수 있는 일의 범위가 계속 넓어지고 있다는 의미다.

첫째는 ‘검색하는 AI’에서 ‘생성형 AI’, 곧 ‘만드는 AI’로의 변화다. 과거 컴퓨터가 정보를 저장하고 검색하는 데 주로 사용됐다면, 생성형 AI는 글과 그림, 음악과 영상, 프로그램을 만들어 낸다. 몇 줄의 설명으로 이미지를 만들고, 필요한 기능을 말하면 앱의 초안을 작성한다. 전문적인 도구와 숙련이 필요했던 일을 이제 개인도 AI와 대화하며 시도할 수 있다. 물론 실제로 사용할 결과물을 만들려면 사람의 검토와 수정이 필요하다.

둘째는 ‘만드는 AI’에서 ‘생각하는 AI’로의 발전이다. 여기서 ‘생각한다’는 것은 인간과 같은 의식을 갖는다는 뜻은 아니다. 복잡한 문제를 여러 단계로 나누고, 필요한 정보를 찾으며 답을 추론하는 능력이 빠르게 향상되고 있다는 의미다.

최근의 시험 결과는 이러한 변화를 실감하게 한다. 2026학년도 한국 수능 수학 문항을 시험 공개 직후 평가한 연구에서 GPT-5 Codex는 정규화 점수 100점을 기록했고, Grok 4와 GPT-5 등 여러 최신 모델도 90점이 넘는 성적을 보였다.² 일본에서는 2026년 ChatGPT 5.2 Thinking이 도쿄대 이과 3류 입시를 풀어 550점 만점에 503.59점을 얻었다. 실제 합격자 최고점 453.60점을 약 50점 웃돌았고, 이과 수학에서는 120점 만점을 기록했다.³ 시험 성적만으로 인간의 지적 능력 전체를 비교할 수는 없지만, AI가 고도의 지식과 다단계 추론을 요구하는 문제에서도 인간 최상위 수준에 이르고 있음을 보여 주는 사례다.

셋째는 ‘생각하는 AI’에서 ‘행동하는 AI’로의 변화, 즉 AI 에이전트로의 변화다. AI 에이전트는 목표에 따라 스스로 계획을 세우고 필요한 도구를 사용해 실제 일을 직접 수행한다. 관련 문서를 읽고 회의 자료를 만들거나, 파일을 열어 프로그램을 수정하고 오류를 고치는 일도 할 수 있다. 

이러한 에이전트형 AI가 자동차나 로봇처럼 물리적 환경에서 움직이는 시스템과 결합하는 흐름을 ‘피지컬 AI’라고 부른다. 자율주행차와 공장용 로봇이 대표적이다. 다만 정해진 환경에서 반복적인 일을 수행하는 것과, 가정처럼 상황이 수시로 바뀌는 곳에서 여러 일을 안전하게 해내는 것은 다르다. AI의 활동 범위는 빠르게 넓어지고 있지만 아직 무엇이든 할 수 있는 단계는 아니다. 

AI는 어디까지 발전할 것인가

이처럼 AI의 능력이 빠르게 확장되면서 또 하나의 질문이 제기된다. AI는 과연 어디까지 발전할 것인가. 여기에서 AGI(Artificial General Intelligence), 즉 범용인공지능이라는 개념이 등장한다. AGI는 여러 분야에서 인간과 비슷한 수준의 지적 능력을 발휘하고, 처음 접하는 문제에도 적응할 수 있는 AI를 가리킨다.

그보다 더 나아간 ASI(Artificial Superintelligence), 즉 초지능은 거의 모든 분야에서 인간 최고의 두뇌를 크게 능가하는 지능을 뜻한다.⁴ 과학 연구와 기술개발, 전략적 판단과 창의적 문제해결에서 인간 전문가를 훨씬 넘어서는 수준이다. 여기서 말하는 초지능은 능력에 관한 개념이지, 인간과 같은 의식이나 감정, 인격을 갖는다는 뜻은 아니다. 다만 어느 수준부터 AGI라고 부를지, ASI가 실제로 가능할지에 대해서는 아직 합의된 바 없다. 

이와 관련해 ‘지능폭발’(Intelligence Explosion)이라는 개념도 있다. 수학자 I. J. 굿은 인간을 능가하는 AI가 더 뛰어난 AI의 개발을 돕는 재귀적 자기개선이 반복되면, 지능의 발전 속도가 급격히 빨라질 수 있다고 보았다.⁵

미래학자 레이 커즈웨일이 널리 알린 ‘특이점’(Singularity)도 이와 연결된다. 그는 AI와 생명공학, 나노기술이 발전하고 인간의 능력이 기술과 결합하면서 사회와 문명이 근본적으로 달라지는 전환점을 특이점으로 설명한다. 인간 수준의 AI를 2029년경, 특이점을 2045년경으로 전망해 왔지만 이는 그의 예측이지 학계가 합의한 일정은 아니다.⁶

AGI와 ASI가 언제 등장할지, 지능폭발이나 특이점이 실제로 일어날지는 알 수 없다. 그러나 AI가 이미 프로그램을 작성하고 연구개발을 도우며, 스스로 계획을 세워 일을 수행하는 단계로 발전하고 있다는 사실은 분명하다. 중요한 것은 특정한 미래의 시점을 맞히는 일이 아니라, AI의 능력과 영향력이 앞으로 더 커질 가능성이 높다는 점이다.

AI가 가져올 변화: 기회와 위험

이러한 발전은 우리에게 어떤 유익을 가져오고, 동시에 어떤 위험을 만들어 낼 것인가? 

AI는 인간이 할 수 있는 일의 범위를 넓혀 준다. 어려운 내용을 자신의 수준에 맞게, 이해되지 않는 부분을 반복해서 물을 수 있다. 외국어의 장벽도 낮아져 배움의 기회가 넓어진다. 물론 설명을 쉽게 얻는 것과 내용을 제대로 이해하는 것은 다르다. 스스로 생각하고 확인하는 과정은 여전히 필요하다.

문서작성과 번역, 프로그램 개발, 자료 분석에 AI를 활용하면 반복적인 일을 줄이고 중요한 판단과 새로운 시도에 더 많은 시간을 쓸 수 있다. 과학과 의학에서도 가능성이 크다. AlphaFold를 통해 2억 개가 넘는 단백질의 예측 구조가 공개되었고, 연구자들은 이를 질병과 신약 연구 등에 활용하고 있다.⁷ 실시간 통역과 자막, 시각장애인을 위한 이미지 설명, 생활을 돕는 로봇도 인간의 활동 범위를 넓힐 수 있다. 이러한 순기능을 한마디로 표현하면 ‘인간 능력의 확장’이라고 할 수 있을 것이다.

그러나 AI의 능력이 커질수록 새로운 위험도 함께 커지고 있다. 먼저 딥페이크의 문제다. 이제 사진과 영상뿐 아니라 사람의 목소리도 실제와 매우 비슷하게 만들어 낼 수 있다. 2026년 이탈리아 최대 은행 Intesa Sanpaolo의 계열사에서는 사기범들이 CEO를 사칭한 메시지와 AI로 복제한 변호사의 음성을 이용해 약 9,500만 유로의 송금을 유도했다.⁸ 이제는 “내 눈으로 보고 내 귀로 들었다”는 것만으로 진위를 확신하기 어려운 시대가 되고 있다.

해킹과 같은 보안 위협도 커지고 있다. 취약점을 찾아 방어를 강화하기 위해 개발된 ARTEX와 같은 AI 기반 자율 침투테스트 도구도 악용될 가능성이 있다.9 OpenAI도 2026년 내부 사이버보안 평가 과정에서 일부 AI 모델이 격리 통제를 우회해 내부 연구 인프라와 외부 시스템에 접근한 사례를 공개했다.10 이러한 사례들은 AI가 고도화될수록 악용 가능성과 예기치 않은 행동에 함께 대비해야 함을 보여 준다. 앞으로 국내외 정부와 기업, 연구기관은 안전한 AI의 개발과 통제, 평가체계를 강화하는 데 더욱 힘을 기울일 것으로 보인다. 

AI의 오류도 여전히 중요한 문제다. 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 말하거나 존재하지 않는 자료와 출처를 제시하기도 한다. 특히 AI 에이전트처럼 답을 만드는 데 그치지 않고 실제 행동까지 수행하는 경우에는 작은 오류가 더 큰 결과로 이어질 수 있다. 중요한 판단에서는 사람의 확인과 책임이 필요하다. 

일자리와 직업의 변화도 피하기 어렵다. 세계경제포럼은 기술·경제·인구구조의 변화를 종합할 때 2030년까지 9,200만 개의 일자리가 사라지는 반면 1억 7천 만 개의 새로운 일자리가 생길 것으로 전망했다.11 이는 AI만의 영향을 계산한 수치는 아니지만 노동시장의 큰 변화를 보여 준다. 새로운 기술을 배우도록 돕고, 전환 과정에서 어려움을 겪는 사람을 지원하는 일이 중요해질 것이다. 

그렇다면 이러한 변화의 속도를 늦추는 것은 가능할까? 현실적으로는 쉽지 않다. 기업은 생산성과 경쟁력을 높이려 하고, 국가는 산업과 안보에서 뒤처지지 않으려 한다. 이용자들도 더 뛰어난 성능과 편리함을 원한다. 경쟁이 계속되는 상황에서 어느 한 기업이나 국가만 속도를 늦추기는 어렵다. 

따라서 중요한 것은 발전을 막을 것인가의 문제가 아니다. 어떻게 안전하게 사용하고, 어디까지 권한을 맡기며, 어떤 책임과 기준을 세울 것인가가 더 현실적인 과제다. 기술의 발전과 함께 사회적 기준과 제도, 국가 간 협력도 함께 발전해야 한다.

이러한 질문은 교회에도 그대로 이어진다. AI가 우리의 일과 생활 속으로 더 깊이 들어올수록, 신앙과 목회에서는 무엇을 맡기고 무엇을 끝까지 사람이 감당해야 할 것인가?

신앙과 목회에서의 변화와 유의점

AI는 설교 준비와 교회학교 교육, 교회행정, 신학공부와 개인의 신앙생활에도 활용할 수 있다.

목회자는 성경 본문의 역사적 배경과 여러 번역본을 비교하고, 논문과 주석의 핵심을 정리하며, 설교의 흐름을 점검하는 데 도움을 받을 수 있다. 그러나 자료가 정리됐다고 설교 준비가 끝나는 것은 아니다. 본문의 말씀을 자신의 삶에 비추어 묵상하고, 회중의 형편을 헤아려 무엇을 전할지 판단하는 일은 설교자가 감당해야 한다.

교회학교에서도 연령과 이해 수준에 맞는 설명과 토론 질문, 퀴즈와 활동자료를 만들 수 있다. 그러나 교사는 학생들이 실제로 무엇을 궁금해 하고 어려워하는지 살피며 내용을 고쳐야 한다. 자료를 많이 만드는 것보다 학생의 이야기를 듣고 함께 생각하도록 돕는 일이 더 중요할 수 있다.
교회행정에서는 회의록 요약, 주보와 공지문 초안, 보고서와 행사자료 준비 등에 활용할 수 있다. 선교 현장에서는 번역과 통역, 자막 제작에도 도움이 된다. 다만 교인의 개인정보와 상담기록, 재정자료 등을 외부 AI 서비스에 입력하는 일에는 주의가 필요하다. 편리하다는 이유만으로 어떤 정보든 입력해서는 안 된다.

신학공부에서도 어려운 개념을 설명하고 견해를 비교하며 관련 자료를 정리할 수 있다. 

그러나 AI는 서로 다른 신학적 입장을 뒤섞거나 존재하지 않는 책과 논문을 인용하기도 한다. 설명이 자연스럽다는 이유로 신학적 권위를 부여해서는 안 된다. 중요한 내용은 성경 본문과 신뢰할 수 있는 자료를 통해 확인해야 한다.

개인의 신앙생활에서도 성경의 시대적 배경이나 인물 관계를 정리하는 데 유용하다. 필자 역시 구약 역사 속 인물들의 관계나 사도행전에 등장하는 인물과 사역을 정리할 때 도움을 경험했다. 그러나 설명을 이해하는 것과 말씀을 삶으로 받아들이는 것은 다르다. AI의 답변이 묵상의 끝이 아니라 성경을 더 깊이 읽는 출발점이 되도록 사용해야 한다.

AI가 발전할수록 더욱 중요해지는 것

AI가 신앙과 목회의 여러 영역에서 활용될수록, 성도들은 교회 밖에서도 필요한 성경 지식과 신학적 설명을 쉽게 접할 수 있게 된다. 그렇다면 이제 교회는 단순히 지식을 전달하는 데 그치지 않고, 성도들이 함께 신앙생활을 하며 무엇을 경험하고 어떤 신앙인으로 자라도록 도와야 할까?

첫째, AI에게 맡길 일을 분별하고 판단과 책임은 사람이 감당해야 한다. 자료를 찾고 정리하며 반복적인 일을 처리하는 데에는 AI의 도움을 받을 수 있다. 그러나 그 결과를 어떻게 사용할지 결정하는 책임까지 AI에게 맡길 수는 없다. 교회는 성도들이 AI를 능숙하게 사용하는 것과 함께, 그 답을 말씀에 비추어 검토하고 책임 있게 선택하는 힘도 기르도록 도와야 한다.

둘째, 공동체적 신앙, 특히 함께 모여 드리는 예배를 더욱 소중히 해야 한다. AI는 개인의 질문과 관심에 맞추어 필요한 답을 제공한다. 

그러나 신앙은 자신에게 필요한 정보나 위로를 얻는 것만으로 자라지 않는다. 교회는 무엇보다 성도들이 함께 모여 하나님께 예배드리는 공동체다. 같은 말씀을 듣고 함께 찬양하며 기도하는 가운데 우리는 혼자가 아니라 그리스도의 몸에 속한 지체임을 확인해야 한다. 

또한 생각이 다른 사람의 이야기를 듣고, 자신의 잘못을 인정하며, 서로 용서하고 협력하는 가운데 믿음은 삶의 태도가 된다. 관계가 불편하고 어렵더라도 그 안에서 배워야 할 신앙의 몫이 있다. 히브리서는 “모이기를 폐하는 어떤 사람들의 습관과 같이 하지 말고”라고 권면한다(히 10:25). 함께 모여 예배하고 서로를 권면하며 믿음의 길을 걷는 일은 AI가 대신할 수 없는 교회의 본질적인 모습이다. 

셋째, 사랑하고 돌보는 일에 더욱 힘써야 한다. 교회의 돌봄은 어려움을 듣고 좋은 말을 건네는 데서 끝나지 않는다. 시간이 지난 뒤 다시 형편을 묻고, 필요한 도움을 마련하며, 문제가 쉽게 해결되지 않더라도 관계를 이어가는 일이다. 여기에는 수고와 기다림이 따른다. 때로는 자신의 계획을 바꾸어야 할 수도 있다. 한 사람의 어려움을 함께 감당하는 경험 속에서 우리는 이웃을 사랑하라는 말씀을 삶으로 배운다. 

AI는 성경구절을 찾아줄 수 있지만 대신 믿어 줄 수는 없다. 기도문을 만들어 줄 수 있지만 하나님 앞에 무릎 꿇는 일을 대신할 수는 없다. 위로의 문장을 써 줄 수 있지만 병상에 있는 성도의 손을 잡고, 장례의 자리에서 함께 울어 주는 일까지 대신할 수는 없다.

AI가 반복적인 업무를 줄여 준다면 그로 인해 얻은 시간과 여유는 새로운 일을 더 만드는 데만 사용되어서는 안 된다. 한동안 만나지 못한 성도에게 연락하고, 어려움에 처한 가정을 찾아가며, 함께 말씀을 읽고 기도하는 데 더 많은 시간을 사용할 수 있어야 한다.

나아가 그 여유는 교회 안에만 머물지 않고 도움이 필요한 이웃을 살피고 섬기는 데에도 이어져야 한다. AI로 얻은 시간과 능력이 성도와 이웃을 더 깊이 돌보는 데 사용될 때, 기술은 교회의 사명을 돕는 의미 있는 도구가 될 수 있을 것이다.

AI는 앞으로 더 많은 일을 하게 될 것이다. 일과 교육, 생활방식뿐 아니라 신앙생활의 모습도 바뀔 것이다. 그러나 교회의 방향을 정하는 기준은 분명하다. 예수님께서 가장 큰 계명으로 말씀하신 것, 바로 하나님을 사랑하고 이웃을 사랑하는 일이다(마 22:37­40). 새로운 도구의 가치도 이 계명을 살아 내는 데 어떻게 기여하는지를 물으며 판단해야 한다.

기술을 연구하고 가르쳐 온 사람이자 교회 안에서 사랑을 받아 온 성도로서, 필자는 AI의 발전을 두려움으로만 바라보기보다, 어떻게 지혜롭게 활용할 것인가를 더 많이 고민해야 한다고 생각한다. 

AI가 하나님께서 인간에게 허락하신 지성과 창의성을 통해 만들어진 새로운 도구라면, 그것을 선하게 사용하는 일은 우리의 몫이다. 그러기 위해 끊임없이 물어야 한다. 

이 기술을 어떻게 사용할 것인가? 
그 편리함과 유익은 결국 누구에게 돌아가고 있는가?

그 질문을 놓치지 않는다면 AI 시대는 분주함 속에서 놓쳤던 신앙과 교회의 본질을 다시 발견하는 기회가 될 수 있지 않을까? 
인공지능이 만개하는 시대, 교회 안에서는 하나님을 향한 믿음과 이웃을 향한 사랑이 더욱 만개하기를 바란다.  


註

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1)    Nobel Prize Outreach. “The Nobel Prize in Physics 2024”; “The Nobel Prize in Chemistry 2024.” 2024. 노벨물리학상은 인공신경망을 활용한 머신러닝의 기초적 발견과 발명에, 노벨화학상은 단백질 설계와 구조 예측에 수여되었다.
2)    Pyeon, Goun, et al. “Evaluating Large Language Models on the 2026 Korean CSAT Mathematics Exam: Measuring Mathematical Ability in a Zero-Data-Leakage Setting.” 〈Applied Artificial Intelligence〉, Vol. 40, 2026. 2026학년도 수능 수학 문항을 이용해 최신 AI의 수학적 추론 능력을 평가한 연구.
3)    LifePrompt, Inc. 〈大?受?×生成AI企?：最新AIが東大?京大の合格者最高点を突破、?点科目もあり〉, April 28, 2026. 가와이주쿠 등의 채점 협력을 통해 최신 AI의 도쿄대·교토대 입시 성적을 검증한 자료.  
4)    Bostrom, Nick. “How Long Before Superintelligence?” 〈International Journal of Futures Studies〉, Vol. 2, 1998. 초지능의 개념과 인간 수준 AI 이후의 발전 가능성을 논의한다.
5)    Good, I. J. “Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine.” 〈Advances in Computers〉, Vol. 6, 1965, pp. 31?88. ‘지능폭발’의 가능성을 제시한 글.
6)    Kurzweil, Ray. The Singularity Is Near. Viking, 2005; The Singularity Is Nearer: When We Merge with AI (Viking, 2024). 특이점과 인간 능력의 기술적 확장에 관한 전망.
7)    Google DeepMind. “AlphaFold Reveals the Structure of the Protein Universe.” July 28, 2022. AlphaFold를 통한 2억 개가 넘는 단백질 예측 구조의 공개와 활용을 설명한다.
8)    Reuters. “AI Messaging Scam Costs Italy’s Top Bank Intesa Millions, Sources Say.” September 25, 2026. AI로 복제한 음성을 이용한 Intesa Sanpaolo 계열사 금융사기 사건을 보도했다.
9)    Autumn-27. “ARTEX: AI Autonomous Penetration Testing System.” GitHub, 2026. LLM과 AI 에이전트를 활용해 취약점 탐색과 침투테스트 과정을 자동화하는 오픈소스 시스템.
10)    OpenAI. “The Hugging Face Incident and the Road Ahead.” August 26, 2026. 내부 사이버보안 평가 중 AI 모델이 격리 통제를 우회해 내부 연구 인프라와 외부 시스템에 접근한 사례와 후속 안전조치를 설명한다.
11)    World Economic Forum. 〈The Future of Jobs Report 2025〉, January 2025. 기술·경제·인구구조 변화에 따른 2030년까지의 세계 일자리 전망을 제시한다.