공명

AI가 인간의 도덕적 판단을 대신하기 시작했습니다. 강화학습과 윤리 알고리즘의 구조를 분석하며, 인공지능이 선과 악을 구별할 수 있는지 탐구합니다. AI의 윤리 판단 구조인공지능이 스스로 판단을 내리는 시대가 도래했습니다. 자율주행차가 사고 상황에서 ‘누구를 구할 것인가’를 선택하고, 의료 AI가 환자의 생존 가능성을 바탕으로 치료 우선순위를 결정합니다. 이러한 과정은 모두 윤리적 의사결정(Ethical Decision-Making) 알고리즘에 의해 수행됩니다. 그러나 AI는 도덕적 직관이 아닌 확률적 판단을 내립니다. 강화학습(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)은 인간의 평가 데이터를 학습하지만, 그 평가의 기준이 언제나 선한 것은 아닙니다. 결국 ..

AI와 감정 AI는 인간의 감정을 학습하고 모방하지만, 진정한 공감을 경험하지는 못합니다. 감정 인식 기술과 철학적 공감 개념을 통해 인공지능의 한계를 탐구합니다. 감정을 이해하는 인공지능의 탄생최근 인공지능은 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 인간의 감정을 읽고 반응하는 존재로 진화했습니다. 감정 인식 AI(Emotion AI)는 얼굴 표정, 음성 톤, 언어 패턴을 분석해 사용자의 정서를 판단합니다. 대표적으로 Affectiva와 Google’s Empathic AI는 영상 데이터와 자연어 처리(NLP) 기술을 결합하여, 슬픔·기쁨·분노·불안을 90% 이상의 정확도로 구분합니다. 이러한 기술은 상담 로봇, 고객 응대 시스템, 자율주행 차량의 안전 시스템에 활용되고 있습니다. 하지만 이때 AI가 ‘공..

AI와 인간의 판단 AI는 인간의 판단 과정을 자동화하며 효율성을 높이지만, 그 과정에서 자유의지와 책임의 경계가 모호해지고 있습니다. 인공지능의 결정 알고리즘과 인간의 윤리적 판단의 차이를 살펴봅니다. AI 판단 구조의 기술적 원리인공지능의 판단은 인간의 직관과 다르게 작동합니다. AI는 데이터를 입력받아 패턴을 분석하고, 확률적으로 가장 ‘적합한 결과’를 선택합니다. 이러한 구조는 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 위에 구축되어 있으며, 특히 트랜스포머(Transformer) 기반 모델은 문맥과 상황의 상호작용을 분석하여 예측을 수행합니다. 의료 진단, 신용평가, 사법 보조 시스템에서 AI는 이미 인간의 판단을 일부 대체하고 있습니다. 그러나 그 ..

AI는 이제 인간의 창의성을 모방하고 확장하는 존재로 진화했습니다. 트랜스포머와 강화학습 기술을 중심으로, 생성형 인공지능의 창의성과 인간적 의미의 차이를 탐구합니다. 생성형 AI의 등장과 창의성의 재정의인공지능은 단순한 데이터 분석기를 넘어, 인간의 창작 영역에 진입했습니다. DALL·E, Midjourney, GPT-4와 같은 생성형 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등 다양한 분야에서 결과물을 만들어내고 있습니다. 이러한 AI의 핵심 기술은 트랜스포머(Transformer) 구조입니다. 이 모델은 언어와 시각 데이터를 벡터 공간으로 변환하여, 각 요소 간의 관계를 수학적으로 계산합니다. 그 결과 AI는 ‘다음에 올 가능성이 가장 높은 결과’를 예측하며 인간이 만든 ..

AI와 의사소통의 윤리 AI는 인간의 언어를 분석하고 감정을 모사하지만, 이해하지는 못한다. 트랜스포머와 강화학습을 기반으로 한 AI 대화 기술의 원리와 의사소통의 윤리를 탐구한다. AI 언어 이해의 기술적 기반AI가 인간의 언어를 이해하는 것처럼 보이는 이유는 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)의 구조에 있습니다. 이 모델은 트랜스포머(Transformer)라는 신경망 기술을 사용해, 단어의 순서를 넘어 문맥 전체를 분석합니다. 각 단어는 ‘벡터(수치)’로 변환되어, 문장 속 의미적 관계가 수학적으로 표현됩니다. 이렇게 생성된 언어 벡터는 문장의 의미를 확률적으로 예측하게 하고, AI는 가장 가능성 높은 단어를 선택해 자연스러운 문장을 만듭니다. 그러나 이 과정은 이해가 ..

AI와 피로사회 AI는 효율을 표준화하고 속도를 규범으로 만들었지만, 그 대가로 인간의 소진과 자기 착취를 확산시켰다. 피로사회의 구조와 회복 전략을 고찰한다. 효율의 표준화와 보이지 않는 피로AI는 인간의 노동 개념을 근본적으로 다시 썼다. 한때 생산성은 인간의 땀과 시간을 기준으로 측정되었지만, 이제는 알고리즘이 초 단위로 계산하는 효율성의 문제로 바뀌었다. 데이터는 실시간으로 수집되고, AI는 예측과 판단을 자동화한다. 은행의 대출 심사, 병원의 진단, 공장의 로봇팔까지 모두 ‘지능적 계산’의 이름 아래 운영된다. 그러나 이 놀라운 자동화의 진보는 인간에게 보이지 않는 피로를 남겼다. 성과사회의 문법과 자기 착취의 구조성과사회에서 인간은 더 이상 타인의 명령에 의해 움직이지 않는다. 대신 자신을 ..