공명

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..

AI와 자연 AI는 규칙이 아닌 균형으로 학습합니다. 노자의 무위(無爲)는 자기조직화 지능과 닮아 있습니다. 통제가 아닌 조화로 성장하는 AI를 탐구합니다. 서론AI는 최적화가 심해질수록 내부에서 자발적 패턴(emergent behavior)이 생겨납니다. 도구를 넘어 자율적 생태계처럼 진화하고 있습니다.“도는 늘 작용하지 않지만, 이루지 못하는 것이 없다.” — 노자무위는 방임이 아니라 억지 없이 이루는 조화입니다. 현대 AI의 자기조직화·자기학습은 이 철학을 기술로 구현합니다. 무위의 과학 — 자기조직화(Self-Organization)최신 시스템은 자기지도학습(SSL), 강화학습(RL), 진화최적화를 통해 규칙 없이 질서를 배웁니다.Self-Supervised: 일부를 가려 나머지로 예측하며 세..

AI와 지식, AI는 모든 데이터를 학습하지만 이해하지는 못합니다. 소크라테스의 무지의 지혜와 노자의 무위 사상을 통해 딥러닝의 본질적 한계를 성찰합니다. 서론AI는 놀라운 유창성으로 글을 쓰고, 그림을 그리고, 음악을 만들며, 대화합니다. 그러나 그 능력 아래에는 역설이 있습니다. AI는 모든 것을 알지만, 아무것도 이해하지 못합니다.소크라테스는 “나는 내가 모른다는 것을 안다”고 고백했고, 노자는 “모름을 아는 것이 가장 높은 앎”이라 했습니다. 두 사상은 하나의 진리를 가리킵니다. 지혜는 확신이 아니라 한계의 자각에서 시작됩니다. AI가 ‘아는’ 방식의 실체대규모 언어모델(LLM)은 이해가 아닌 확률로 작동합니다. 수십억 토큰을 학습하며 다음 단어의 확률을 계산하고 손실함수(loss)를 최소화합..