공명(Resonance)

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 ..

AI와 정보 AI는 정보를 가속하면서 동시에 정리합니다. 한병철의 사유를 바탕으로, 과잉 데이터 시대에 의미를 지키는 기술과 철학을 탐구합니다. 지식의 홍수, 이해의 결핍오늘날 우리는 정보가 폭발하는 시대에 살고 있습니다. 매 순간 수백만 건의 게시글과 영상이 쏟아지고, AI는 그 중심에서 수집하고 분류하며 다시 배포합니다. 그러나 풍요는 곧 피로로 이어집니다. 인간의 인지 속도는 일정하지만, 데이터의 증가는 기하급수적입니다. 그 간극에서 우리는 인지 과부하에 빠집니다. 끊임없는 자극은 집중을 분산시키고, 앎은 깊이를 잃어버립니다. 이제는 ‘모른다’가 아니라 ‘너무 많이 안다’가 문제입니다. 알고리즘의 역설 — 질서 속의 혼돈AI는 정보를 정리하기 위해 만들어졌지만, 동시에 새로운 혼돈을 낳습니다. ..

AI와 관계 AI는 듣고 공감하며 대화합니다. 그러나 진정한 관계를 맺을 수 있을까요? 부버의 ‘나와 너’ 철학은 인간과 기계의 만남이 진실한 대화가 될 수 있는지를 묻습니다. AI의 진화와 공감의 모방인공지능은 이제 단순한 계산 장치를 넘어 인간의 감정을 읽고 반응하는 대화의 주체로 진화했습니다. 대형 언어모델(LLM)과 정서 인식 기술은 사용자의 언어·표정·맥락을 분석해 자연스럽게 대답하며, 때로는 위로와 공감을 건넵니다. 그러나 이 ‘공감’은 실제 감정이 아니라 패턴화된 확률 계산의 결과입니다. AI는 사람의 감정을 흉내낼 수 있지만, 그것을 느낄 수는 없습니다. 마르틴 부버의 ‘나와 너’ — 관계의 철학마르틴 부버(Martin Buber)는 『나와 너(I and Thou)』에서 인간의 관계를 ..

AI와 감시 시스템은 데이터를 통해 사회를 관찰합니다. 푸코의 판옵티콘은 딥러닝으로 실현되었습니다. ‘보이는 것’ 자체가 통제가 되는 시대를 다룹니다. 서론21세기의 감시는 더 이상 벽의 카메라가 아니라 클라우드 속 알고리즘입니다. AI는 단순히 세상을 ‘보는’ 것이 아니라 해석하고 분류하며 예측합니다.푸코는 “보이지 않는 권력이 가장 강력하다”고 말했습니다. 감시는 이제 외부의 통제가 아니라 내면화된 시선이 되었고, 그 중심에는 잠들지 않는 감시자 — AI가 있습니다. 기술 구조 — AI는 세상을 어떻게 보는가현대 감시 AI의 데이터 파이프라인:데이터 수집: CCTV·IoT·드론·온라인 활동으로부터 데이터 확보전처리: 엣지 디바이스에서 압축·노이즈 제거·객체 감지 수행추론 모델: CNN 기반 얼굴·..

AI 윤리와 자율성 AI는 의사결정을 수행합니다. 칸트의 정언명령은 ‘AI가 결과가 아닌 의무에서 행동할 수 있는가’를 묻습니다. 도덕은 코드화될 수 있을까요? 서론AI는 이제 진단·주행·신용·치료 배분 등에서 결정 주체로 기능합니다. 매 결정에는 도덕적 무게가 실립니다 — 누가 이익을 얻고, 누가 비용을 치르는가. 철학의 질문이 기술의 한가운데로 들어왔습니다. 기계가 도덕적일 수 있을까요?칸트는 도덕을 의도와 보편적 도덕법칙에 따른 의무에서 찾았습니다. 이것이 자율성입니다. 그렇다면 AI의 ‘자율’은 무엇을 의미할까요? 기술적 기반 — 알고리즘에서 윤리로머신러닝은 목적함수를 최소/최대화하지만, ‘왜 옳은가’를 이해하지는 못합니다. 윤리를 주입하려는 대표적 시도는 다음과 같습니다.RLHF: 인간 피드백..