쥐의 메타인지 (명사)

1. 갈색쥐(Rattus norvegicus)가 자신의 정신적 내용물을 자각하고 그 자각에 따라 행동할 수 있는 능력.
2. 합리주의자(Homo actually sapiens)가 메타 수준을 자각하고 그에 대해 끊임없이 생각하고 싶은 갈망.

합리주의자들이 갈고닦는 핵심 기술 중 하나는 불확실성 속에서 결정을 내리는 것이다. 그러려면 자신의 불확실성을 가늠할 수 있어야 한다. 그리고 스타니슬라스 드앤의 의식과 뇌(Consciousness and the Brain)에 따르면, 자신의 불확실성을 가늠하는 것은 의식적 접근을 필요로 하는 특정한 정신 작용 중 하나다.

우리는 의식하지 못하는 것들도 알 수 있다. 예를 들어 화면에 너무 짧게 깜빡여 의식에 들어오지 못한 숫자가 5보다 큰지 작은지를 우연보다 더 잘 맞추는 식이다. 하지만 우리는 자신이 무엇을 알고 있는지, 그리고 얼마나 확신하는지는 알지 못한다. 숫자가 깜빡이는 예시에서 자극이 의식에 도달하지 못했다면, 어느 시행에서 더 맞혔을 가능성이 높은지조차 가늠할 수 없다.

이 내용은 ACX에 실린 『의식과 뇌』 게스트 리뷰에서 가져온 것이다. 그 리뷰에 따르면 자신의 확신을 가늠하는 능력은 인간만의 것이 아니며 분명 쥐에게도 존재한다고 한다! 그렇다면 설치류가 의식을 가지고 자신의 사고를 자각한다는 뜻일까? 아니면 리뷰가 링크한 연구 논문이 결론을 도출하기 불가능한 엉망진창으로 드러날까?

어느 쪽이든 나는 쥐의 메타인지(Metacognition in the Rat) (2007)라는 앨리슨 푸트와 조너선 크리스털의 논문을 찾아 읽을 만큼 충분히 흥미가 생겼다. 아래 도표와 인용은 별도로 언급하지 않는 한 모두 이 논문에서 가져온 것이다.

(쥐 이미지는 DALL·E 2로 생성한 것이며, @thinkwert 제공이다. 혹시 OpenAI에서 이 글을 보고 계신 분이 있다면 제발, 리본까지 달아 간곡히 부탁드리니 DALL·E 2 액세스를 주실 수 있을까? 트위터 친구들에게 빌리지 않아도 된다면 우리 모두가 멸종하기 전에 얼마나 멋지게 삽화를 넣은 글들을 많이 만들 수 있을지 상상해 보시라!)

푸트와 크리스털(이하 F&C)은 쥐가 들리는 소음을 짧음(4초 미만) 또는 김(4초 이상)으로 분류하도록 훈련시켰다. 소음은 2~8초 길이로 제시되었으며, 경계선(3.6초와 4.4초)에 가까운 길이가 2초나 8초에 가까운 것보다 분류하기가 그만큼 더 어려웠다. 쥐는 정답을 맞추면 보상을 받았고, 때로는 테스트를 포기하고 더 작지만 확실한 보상을 받는 선택지도 주어졌다.

가설은 이렇다: 쥐가 더 어려운 시행(소음 분류에 대해 더 불확실한 경우)에 쉬운 시행보다 더 자주 테스트를 포기한다면, 쥐는 자신의 불확실성을 자각하고 있음에 틀림없다.

F&C는 실험을 위한 깔끔한 도식을 그리고 귀여운 쥐 여덟 마리를 구해 왔다. 그리고… 좋은 소식은 거기서 끝이다.

알 수 없는 이유로 F&C는 쥐에게 정답을 맞추면 펠릿 6개를, 추측을 포기하면 3개를 주었다. 비율이 5:3이었다면 쥐는 추측이 이득이 되려면 소음 분류에 대해 최소 60%는 확신해야 했을 것이다. 하지만 6:3 비율에서는 쥐가 거의 무작위로 추측하더라도 추측을 포기할 이유가 전혀 없다. 6개의 50.1%조차 3개보다 많기 때문이다. 시행은 여러 번 연속으로 반복되어 그 어떤 ‘위험’도 평탄화되었고, 어차피

우리 실험과 유사한 상황에서 쥐는 위험 선호적이라는 증거가 있다

쥐들은 이 단순한 베팅 합리성 테스트에서 어떻게 했을까?

다섯 마리 쥐는 지속 시간 테스트를 거의 거부하지 않았다(M = 97.8%, SEM = ± .01%). 이 다섯 마리의 수행은 반응 편향 때문인 것으로 보이며, 이 쥐들은 노즈포크 구멍의 실험적 수반성을 학습하지 못한 것으로 보인다. 결과적으로 이 다섯 마리는 메타인지에 대해 찬성이나 반대 증거를 제공하지 못했다.

이 쥐들이 무언가를 ‘학습하지 못했다’는 말은 잘 모르겠다. 쥐들은 테스트를 절대 포기하지 않는 것이 펠릿을 최대화하는 방법임을 학습한 것으로 보이고, 그게 전부인 것 같다.

그럼 나머지 세 마리는 어땠을까?

x축은 테스트의 난이도를 나타내며, 가장 쉬운 테스트(2초, 8초)가 2.00에, 가장 어려운 테스트(3.6초, 4.4초)가 1.00에 해당한다. 오른쪽 열은 정답 테스트의 비율을 보여준다. 여기서 당혹스러운 결과가 나타난다: 어려운 테스트를 거의 포기하지 않은 쥐조차도 포기할 선택지가 있을 때는 75%의 정답률을 보였지만, 포기가 불가능한 ‘강제’ 시행에서는 50%보다 약간 낮은 정답률을 보인 것이다!

쥐들이 ‘포기’ 선택지가 없다는 것(전체 시행의 3분의 1에서 그랬음에도)에 너무 당황해서 어느 레버가 무슨 역할을 하는지 완전히 잊어버린 것일까? 실험자가 기계적으로 뭔가를 망친 것일까? 아니면 이 세 마리 쥐가 그저 취한 상태였던 것일까? 포기하면 절대 안 된다는 것을 파악하지 못했다는 점이 그 증거일까? F&C는 이 결과에 대해 일절 언급하지 않으며, 당신도 눈치채지 않기를 바랄 뿐이다.

왼쪽 열은 테스트를 가끔 포기한 그 멍청한 세 마리 쥐의 ‘포기’ 비율을 보여준다. 나머지 다섯 마리의 결과와 합치면, 쉬운 테스트와 어려운 테스트의 포기 비율 전체 결과는 다음과 같다:

• 쉬운 테스트: 0%, 0%, 0%, 0%, 0%, 0%, 40%, 20%
• 어려운 테스트: 0%, 0%, 0%, 0%, 0%, 15%, 70%, 45%

이게… 뭘까? 결과라고 할 수 있을까? 더 많은 쥐와 더 나은 설계로 실험을 반복하라는 초대장일까? F&C 입장에서는 세 마리 쥐가 쉬운 테스트보다 어려운 테스트를 더 자주 포기했으므로 메타인지의 승리라고 선언한다. 심지어 p<.05까지 붙였는데, 제시된 결과를 보면 p값 계산에 어떤 분포를 가정했는지 궁금해진다. 이 쥐들에게 무슨 일이 일어나고 있는지는 몰라도, 분명 정상은 아니다.

하지만 이 논문에 대한 최악의 소식은 엉터리 설계도, 실험 대상의 62.5%가 너무 똑똑하다는 이유로 제외된 사실도, 나머지 세 마리 쥐 사이의 엄청난 편차도, 강제 시행에서의 ~50% 정답률도, 분석이라기보다 주문처럼 외워진 p값도 아니다. 최악은 이 모든 것이 메타인지에 대해 아무것도 증명하지 못한다는 점이다.

연구자들은 소리를 길거나 짧다고 분류했지만, 그렇다고 쥐도 그렇게 해야 할 필요는 없다. 나는 쥐가 소리를 세 가지 범주로 분류했으며, 각각에 메타인지에 의존하지 않는 행동이 연결되어 있다는 대안 모델을 제시할 수 있다:

• 짧은 소리(2~3.5초) -> 왼쪽 레버 누르기
• 중간 소리(3.5~4.5초) -> 테스트 포기
• 긴 소리(4.5~8초) -> 오른쪽 레버 누르기

(이는 가끔 포기한 세 마리 쥐에 대한 이야기이며, 나머지 다섯 마리는 메타인지 없이 ‘짧음’과 ‘김’만 가지고 있었다.)

내 대안 모델은 연구자들의 제안 모델보다 결과를 훨씬 더 잘 설명한다.

첫째, 세 마리 쥐가 강제 테스트에서는 거의 틀리지 않던 쉬운 테스트와 꽤 쉬운 테스트(난이도 1.75)를 가끔 포기한 이유를 설명한다. 쥐는 짧은 소리(2초나 2.44초)를 긴 소리(4.4초 이상)와 혼동하지는 않겠지만, 가끔 중간 소리(3.6초)로 착각해 왼쪽 레버를 누르는 대신 테스트를 포기했을 수 있다. 연구자들의 모델로는 강제 선택에서 쉬운 테스트의 95% 이상을 맞춘 2번 쥐가 왜 적어도 절반의 경우에 선택(그리고 펠릿 3개)을 포기했는지 설명할 수 없다.

둘째, 내 모델은 쥐들이 왜 어려운 강제 테스트에서 정답률이 ~50%에 불과했는지 설명할 수 있다. (중간) 소리를 들은 뒤 쥐는 그 소리가 중간이라고 판단한다(예를 들어 짧음 대신 중간일 확률이 얼마인지 같은 메타인지적 정보는 없이). 포기할 선택지가 없다는 것을 알게 되면, 중간 소리를 들었다는 것만 아는 쥐는 긴 소리 레버와 짧은 소리 레버 중 하나를 무작위로 고르는 것 외에는 할 수 있는 게 없다.

내 설명은 실험 결과 전체를 설명하는 데 너무나 더 뛰어나서, 이 설명이 빠져 있다는 사실은 쥐 연구자들의 메타인지 능력을 의심하게 만든다…

공정하게 말하자면, 결국 이 분야의 다른 연구자들이 행동주의적 대안 설명을 짚어냈다. 푸트와 크리스털은 쥐 여덟 마리를 더 동원해 쥐가 소리를 다시 듣기 위해 누를 수 있는 레버를 포함한 한층 더 복잡한 장치로 맞대응했다.

그 결과는 그들 자신의 말로 다음과 같다:

메타인지는 대안적 비-메타인지 모델과 달리, 피험자가 자극 반복을 선택한 시행보다 자극 반복이 강제된 시행에서 어려운 길이에 대한 정확도가 더 높을 것이라고 예측하며, 이러한 패턴이 우리 데이터에서 관찰되었다. 비-메타인지 모델의 시뮬레이션은 쥐 데이터의 이 부분은 메타인지와 일관되지만, 데이터의 다른 측면들은 메타인지와 일관되지 않음을 시사한다. 현재 결과는 쥐가 메타인지 능력을 가지고 있다는 이전 연구 결과에 의문을 제기한다. 혼재된 데이터 패턴은 쥐의 메타인지를 지지하지 않지만, 우리는 이 방법의 도입이 다른 종을 대상으로 한 테스트에 유용하여 메타인지에 대한 비교 연구를 평가하는 데 도움이 될 수 있다고 믿는다.

다시 말해: “우리 결과 중 일부는 쥐의 메타인지를 보여주었고, 일부는 그렇지 않았으며, 일부는 이전의 메타인지를 지지하는 결과와 모순되었다. 요약하자면, 이 전체 장치는 쥐의 메타인지를 연구하는 데 전혀 쓸모가 없지만, 연구비를 더 준다면 비둘기 같은 다른 동물로 시도해 볼 수 있을 것이다.”

이것이 100% 올바른 결론이며, 나는 연구자들의 솔직함에 박수를 보낸다.

마지막으로 궁금한 질문이 하나 있다: 쥐가 아닌 인간에게는 메타인지가 존재할까? 만약 메타인지를 특정 명제에 대한 자신의 불확실성을 자각하는 것으로만 측정한다면, 그 답은 당신이 생각하는 것만큼 단순하지 않을 수도 있다.

다음은 합리주의자들이 자신의 불확실성을 자각하며 하는 일들이다:

• 주관적 확률이라는 개념에 의존해 베이즈 계산을 한다.
• 단정적인 진술을 하기 전에 자신의 인식 상태를 밝힌다.
• 모든 것에 베팅하고 예측 시장을 즐긴다.
• 비트코인, 코로나19 등 확률이 50% 미만인 사건이라도 기대값에 따라 미리 대비할 가치가 있었던 많은 상황에서 한발 앞서 있었다.

다음은 쥐가 아닌 인간들이 대체로 하는 일들이다:

• 빈도주의자가 되어, 확률은 불완전한 정보를 가진 마음의 속성이 아니라 크고(얼마나 큰?) 유사한(얼마나 유사한?) 시행들의 집합이 갖는 속성이라고 고집한다.
• 인식 상태가 뭔데 도대체? 같은 반응을 보인다.
• 베팅을 거부하고 예측 시장을 의심한다.
• 확률이 0~49%인 모든 것을 (위의 목록에 트럼프와 러시아의 우크라이나 침공을 추가하라) 현실이 될 때까지 무시하다가, 현실이 되고 나면 애초에 다른 결과는 불가능했던 것처럼 주장한다.

요컨대 합리주의자들은 많은 명제에 대해 신중하게 계량화된 불확실성을 표현하고 그에 따라 행동하는 경향이 있는 반면, 쥐가 아닌 인간들은 명제 P에 대해 오직 세 가지 인식 상태 중 하나에만 머무는 것처럼 보인다:

1. P는 불가능하다, 말 그대로 0%
2. P는 전혀 알 수 없다, 불확실성이 해소될 때까지 베팅하거나 결정을 내리지 말라
3. P는 100% 확실하다

당신은 쥐가 아닌 인간이 분명 메타인지를 가지고 있다고 생각할지 모른다. 하지만 당신이 실제로 쥐보다 더 잘하는 인간을 본 적이 마지막으로 언제인가?