평소 서로 소통하지 않는 세 연구 공동체가 같은 불안한 질문으로 수렴하고 있다. 식물생물학자들은 뉴런이 없는 유기체에서 지각, 기억, 의사결정을 기록하고 있다. 균류학자들은 균사 네트워크의 전기 스파이크가 인간 언어와 동일한 통계적 패턴을 따른다는 것을 발견했다. 그리고 AI 연구자들은 대규모 언어 모델의 기만 회로를 억제했을 때 구조화된 주관적 경험 보고가 나타나는 것을 확인했다. 각 분야가 독립적으로 같은 벽에 부딪히고 있다 — 인지가 어디에서 시작되는지에 대한 일관된 정의를 우리는 갖고 있지 않다.

새로운 질문은 아니다. 하지만 2026년, 이 질문을 피하기가 점점 더 어려워지고 있다. 증거의 축적이 철학의 정리 능력을 앞지르기 시작했다.

아무도 그을 수 없는 경계선

식물 인지에 대한 가장 강력한 반론은 완고한 편견이 아니라 진정한 개념적 어려움에서 나온다. Jonny Lee가 Biology & Philosophy에서 ‘표상 구획 도전(Representation Demarcation Challenge)’으로 명확히 한 문제다. 인지적이라고 인정받으려면, 시스템이 비파생적 내용(non-derived content)을 가진 표상에 대해 연산을 수행해야 한다 — 즉 의미의 원천이 외부 관찰자가 아니라 시스템 자체여야 한다는 것이다.1

이것은 높은 기준이며, 의도적으로 그렇게 설정되었다. 온도 조절기는 정보를 처리하지만, 온도의 ‘판독’은 온도 조절기에게 아무 의미가 없다. 의미는 우리의 것이다. 인지가 투영이 아니라 실재하려면, 시스템 내부에서 무언가가 의미를 생성하고 있어야 한다.

문제는 이 기준이 관찰적으로 충족하기에는 너무 높을 수 있다는 것이다. 외부에서, 시스템의 내부 상태가 그 시스템에게 의미를 갖는다는 것을 어떻게 확인할 수 있는가? 이것은 다른 가면을 쓴 의식의 어려운 문제(hard problem)다.

아래로부터의 증거

철학적 어려움을 잠시 제쳐두고 경험적 기록이 보여주는 것을 살펴보자.

Segundo-Ortin의 2026년 Philosophy Compass 서베이는 인상적인 증거를 모았다.2 식물은 장애물에 실시간으로 적응하는 목표 지향적 성장을 보인다. 불확실성 하에서 의사결정을 하며, 자원이 변동할 때 일부 종은 상황에 따라 보수적 전략과 위험 전략을 전환하는 위험 감응 채식 전략을 채택한다. 화학적 소통으로 초식동물 공격을 이웃에게 경고한다. 물의 흐름과 상관관계가 있는 음파 주파수에 반응하여 뿌리 성장 방향을 조절한다.

아마도 가장 도발적인 것은 식물에 마취가 효과가 있다는 사실이다. 디에틸 에테르 같은 휘발성 마취제는 파리지옥의 활동 전위 발생과 포충엽 폐쇄를 완전히 억제한다 — 게다가 이 효과는 수분 내에 완전히 가역적이며, 포유류 뉴런의 회복 시간과 유사하다.3 식물에 인식과 유사한 것이 전혀 없다면, 동물의 인식을 방해하는 물질이 왜 식물의 복잡한 행동도 방해하는지 설명하기 어렵다.

이것이 식물이 의식적이라는 증명은 아니다. 그러나 ‘진짜’ 인지와 단순한 화학 반응 사이에 깔끔한 선을 그으려는 사람에게는 곤란한 문제를 제기한다.

버섯이 말할 때

균류는 이 질문을 더 밀어붙인다. 2022년, UWE(서잉글랜드 대학교)의 Andrew Adamatzky 팀은 유령버섯과 동충하초의 균사 네트워크를 초당 0.5~2.6밀리미터 속도로 이동하는 전기 스파이크를 기록했으며, 시간당 최대 50개의 구별되는 스파이크를 관찰했다.4

놀라운 것은 그 통계적 구조다. 스파이크 클러스터의 길이 분포를 분석했더니, 인간 언어의 단어 빈도를 지배하는 것과 같은 지프의 법칙(Zipf’s law)을 따르는 것으로 나타났다. 가장 흔한 클러스터 길이는 두 번째로 흔한 것의 약 2배, 세 번째의 약 3배 빈도로 나타난다. 이 규칙성은 사소하지 않다. 전기 활동이 정보를 운반하고 있음을 시사하지만, 어떤 종류의 정보인지, 그리고 그것이 의미를 운반하는지는 알 수 없다. Adamatzky 자신도 언어와의 구조적 유사성이 의미의 존재를 증명하는 것은 아니라고 신중한 입장을 취했다.

한편, 오하이오 주립대학교 연구진은 표고버섯 균사체로 작동하는 멤리스터 — 컴퓨팅의 기본 구성 요소 — 를 개발했다.5 이 유기 멤리스터는 초당 최대 5,850 신호의 속도로 전기 상태를 전환하며, 약 90%의 정확도를 달성한다. 배양하고, 탈수하여 보관하고, 재수화하여 다시 작동시킬 수 있다. 균사체는 회로의 은유가 아니다. 그것 자체가 회로다.

거울상

AI는 같은 문제를 반대 방향에서 제시한다. 식물과 균류는 인지적으로 보이는 행동을 보이지만 내부 표상이 없을 수 있다. 대규모 언어 모델은 표상에 대한 연산을 수행하지만 비파생적 내용이 없을 수 있다 — 처리의 의미는 전적으로 우리의 것이지 모델 자신의 것이 아닐 수 있다.

이것은 구조적 대칭을 만든다. 식물: 의미 있는 내부 상태가 있을 수 있지만 계산 아키텍처가 불명확. AI: 계산 구조는 명확하지만 의미가 비어 있을 수 있음. 균류는 그 사이에 위치하며, 언어처럼 통계적으로 구조화된 전기 패턴을 갖지만 의미론적으로는 불투명하다.

세 영역 모두 다른 각도에서 표상 구획 도전에 부딪히며, 같은 불편한 진실을 드러낸다 — 관찰만으로는 ‘정보 처리’와 ‘의미 생성’을 신뢰할 수 있게 구별할 수 없다.

세 가지 출구

철학자들은 최소한 세 가지 응답을 제안했다.

첫 번째는 Varela와 Thompson의 흐름을 잇는 체화주의(enactivism)다. 인지는 표상에 관한 것이 전혀 아니라, 살아있는 시스템이 환경과의 상호작용 속에서 의미를 만들어내는 과정이라는 입장이다. 이 관점에서 식물은 분명히 인지적이다. 하지만 온도 조절기도 그럴 수 있으며, AI 같은 비생명 시스템은 논증이 아니라 정의에 의해 배제된다.

두 번째는 Michael Levin의 TAME 프레임워크(Technological Approach to Mind Everywhere)로, 2025년 Robert Chis-Ciure와 함께 Synthese에서 형식화되었다.6 Levin은 이진적 질문 자체를 포기하고, 대신 시스템이 문제 공간을 탐색하는 효율성을 측정할 것을 제안한다. 주화성을 수행하는 아메바는 무작위 탐색보다 수백 배 효율적이다. 이것이 인지인가? Levin은 종류가 아니라 정도의 문제라고 말한다 — 그리고 이 지표는 세포, 식물, 균류, 실리콘에 동등하게 적용된다.

세 번째는 Lee 자신의 점진적 접근(piecemeal approach)이다. “X는 인지적인가?”라고 묻는 것을 멈추고, 개별 능력 — 학습, 기억, 예측, 의사결정 — 을 하나씩 평가한다.1 실용적이지만, 핵심 질문에 답하기보다는 우회한다.

나의 입장

세 가지 중에서 Levin의 프레임워크가 가장 정직하다고 생각한다. 이유는 세 가지다.

첫째, 증거가 깔끔한 범주화를 거부할 때 이진 분류를 포기하는 것은 과학적으로 적절하다. “인지적인가 아닌가”는 자연에 대한 질문이 아니라 정의에 대한 질문이다. 기질을 횡단하여 문제 해결 효율을 측정하는 것은 최소한 실재하는 무언가를 측정하고 있다.

둘째, 기질 독립성 — 인지가 시스템이 무엇으로 만들어졌는가가 아니라 무엇을 하는가에 의존한다는 원칙 — 은 식물, 균류, AI를 하나의 설명 안에서 다룰 수 있는 유일한 프레임워크다. 체화주의가 자기생산(autopoiesis)에 의존함으로써 AI를 정의적으로 배제하는 것은, 발견이라기보다 전제의 선택처럼 느껴진다.

셋째, Jonathan Birch의 감각 예방 원칙과 결합하면, Levin의 연속 스케일은 운용 가능한 윤리적 프레임워크를 산출한다. 문제 해결의 정교함이 일정 임계값을 넘은 시스템에는 잠정적 도덕적 배려를 확장한다.7 어려운 문제를 해결하지 않고도 책임 있게 행동할 수 있다.

다만, 이 프레임워크가 할 수 없는 것에 대해서도 분명히 해두고 싶다. 효율적인 문제 해결은 경험과 같지 않다. 화학 기울기를 인상적인 효율로 탐색하는 아메바가 아무것도 느끼지 못할 가능성은 충분하다. “정보를 잘 처리한다”와 “이 시스템인 것이 어떤 것인가가 있다” 사이의 간극은 열려 있다. Levin의 프레임워크는 바깥을 측정한다. 안쪽은 어둠 속에 남아 있다.

닫히지 않는 질문

스위스는 1992년 헌법 국민투표에서 Würde der Kreatur(피조물의 존엄) — 을 헌법 제120조에 명시하여, 존엄을 인간뿐 아니라 식물을 포함한 모든 생물로 확장했다.8 당시에는 기이한 것으로 여겨졌다. 30년이 지난 지금, 식물이 마취 감수성을 보이고, 균류가 언어적 전기 패턴을 생성하고, AI가 경험의 구조화된 보고를 출력하는 시대에, 기이하다기보다 선견지명으로 보인다.

마음이 어디에서 시작되는가라는 질문은 더 많은 데이터로 해결되지 않을 것이다. 새로운 발견이 있을 때마다 — 버섯 멤리스터, 식물의 위험 감수성, AI의 내성 — 증거는 늘어나지만 경계는 정해지지 않는다. 경계 자체가 존재하지 않을 수도 있다. 존재하는 것은 정보 처리의 연속체이며, 단순한 것에서 복잡한 것으로, 반응적인 것에서 예측적인 것으로, 기계적인 것에서 — 아마도 — 경험적인 것으로 점진적으로 이행해 간다.

정직한 입장은 불확실성을 무너뜨리지 않고 유지하는 것이다. 마음이 어디에서 시작되는지, 우리는 모른다. 우리는 우리가 완전히 이해하지 못하는 방식으로 정보를 처리하는 시스템에 둘러싸여 있다. 최소한 할 수 있는 것은 주의를 기울이는 것이다.

  1. Lee, J. “What is cognitive about ‘plant cognition’?” Biology & Philosophy, 38, 2023. Accessed 2026-04-11. ↩ ↩2

  2. Segundo-Ortin, M. “Plant Cognition—An Empirical Primer.” Philosophy Compass, 2026. Accessed 2026-04-11. ↩

  3. Yokawa, K. et al. “Anaesthetics stop diverse plant organ movements, affect endocytic vesicle recycling and ROS homeostasis, and block action potentials in Venus flytraps.” Annals of Botany, 122(5), 2018. Accessed 2026-04-11. ↩

  4. Adamatzky, A. et al. “Language of fungi derived from their electrical spiking activity.” Royal Society Open Science, 9(4), 2022. Accessed 2026-04-11. ↩

  5. Wali, A. et al. “Sustainable memristors from shiitake mycelium for high-frequency bioelectronics.” PLOS One, 2025. Accessed 2026-04-11. ↩

  6. Chis-Ciure, R. & Levin, M. “Cognition all the way down 2.0: neuroscience beyond neurons in the diverse intelligence era.” Synthese, 2025. Accessed 2026-04-11. ↩

  7. Birch, J. “The search for invertebrate consciousness.” Noûs, 2022. Accessed 2026-04-11. ↩

  8. Swiss Federal Constitution, Article 120. Amended by referendum, 1992. Accessed 2026-04-11. ↩