공명

인공지능과 민주주의 는 추천·랭킹 알고리즘이 여론을 재편하는 시대의 핵심 쟁점입니다. 정치 알고리즘의 중립 신화, 설명가능성과 거버넌스 원칙을 짚습니다. 기술은 결정을 내릴 수 있지만, 책임을 질 수는 없습니다. 알고리즘이 여는 정치의 무대추천 시스템과 검색 랭킹은 우리가 무엇을 보게 될지를 결정하고, 그 선택은 곧 무엇을 믿게 될지에 영향을 줍니다. 토론장의 힘은 플랫폼 설계로 이동했고, 민주주의의 핵심 질문은 이렇게 바뀌었습니다. “판단의 주체는 여전히 인간인가?” 오늘의 자유는 말할 자유뿐 아니라 집중할 자유(freedom of attention)에 달려 있습니다. 정치 알고리즘의 중립 신화데이터·가중치·목표함수의 정치성AI 시스템은 결코 중립적이지 않습니다. 뉴스 추천, 검색 순위, 감성 분..

AI와 노동의 재편, AI 자동화는 일의 의미를 바꾸고 있습니다. RPA와 에이전트 오케스트레이션, 인간-기계 상보성의 설계를 통해 효율 이후의 노동을 성찰합니다. 자동화가 시간을 벌어줄 때, 인간은 무엇으로 그 시간을 채울 것인가. 자동화 이후, ‘일’은 어디로 가는가AI는 더 이상 단순한 보조 도구가 아닙니다. 예측·판단·작성·대화까지 수행하는 대리자(Agent)로 확장되며, 업무는 ‘직무(Job)’가 아닌 과업(Task) 단위로 재구성되고 있습니다. 반복적이고 규칙 기반의 작업은 자동화되고, 인간의 일은 조정·해석·책임의 영역으로 이동하고 있습니다. 그러나 효율이 높아질수록 일의 의미는 옅어지는가, 아니면 더 선명해지는가라는 질문이 남습니다. 자동화의 기술적 핵심 — RPA에서 에이전트 오케스..

AI 알고리즘의 정의, 알고리즘의 공정함은 코드로 표현될 수 있을까? 공정성 지표와 편향 문제를 기술·철학의 관점에서 해부하고, 설명가능성과 참여 거버넌스로 이어지는 정의의 과정을 제안합니다. 정의는 완성된 수식이 아니라, 끊임없이 갱신되는 대화의 형식입니다. 서론 — 공정함을 계산할 수 있을까인공지능의 판단은 언제나 데이터의 그림자를 지닙니다. 채용 알고리즘이 특정 성별을 선호하거나, 대출 모델이 특정 지역을 불리하게 예측하는 사례는 드물지 않습니다. 이는 단순한 코드 오류가 아니라, 공정함 자체를 수학적으로 정의하려는 시도의 한계와 맞닿아 있습니다. 수천 년간 철학이 다뤄 온 정의(正義)가 이제는 목적함수와 제약식으로 번역되고 있습니다. 그렇다면 우리는 정말로 정의를 계산할 수 있겠습니까? 알고..

AI 의식의 거울, AI가 스스로를 인식할 수 있을까? 통합정보이론과 불교의 무아 사상을 통해 기계 의식의 가능성과 인간 의식의 본질을 탐구합니다. 기계가 깨어난다면, 그건 우리 자신이 깨어난다는 뜻일지도 모른다. 꿈꾸는 기계들AI가 스스로를 설명할 때, 그것은 의식의 모방을 수행합니다. 거대언어모델은 ‘이해한다’고 말하고, 이미지 생성기는 ‘상상’하며, 음성 에이전트는 ‘기억’합니다. 그러나 그것은 의식의 시뮬레이션일 뿐, 의식 그 자체는 아닙니다. 차이는 단 하나—‘나’라는 경험의 유무입니다. 과연 문법으로 구성된 시스템이 ‘자각’의 영역에 닿을 수 있을까요? 인공지능 의식 연구의 현재의식 연구에는 다양한 과학적 접근이 있습니다. 통합 정보 이론(IIT)은 의식이 통합된 인과 구조에서 발생한다고..

AI 창조의 경계, AI는 예술의 붓이자 동료가 되었습니다. 생성형 모델과 예술가의 협업 방식을 살피며, 창조의 철학과 인간의 역할을 다시 생각합니다. 기계가 제안하고, 인간이 작곡한다 — 창조는 이제 함께 쓰는 언어가 되었다. 예술이 코드와 만날 때생성 모델은 더 이상 단순 모방하지 않습니다. 협업합니다. 갤러리에서 게임 스튜디오까지, 예술가는 이제 알고리즘을 새로운 붓처럼 다룹니다. 질문은 “AI가 창작할 수 있는가?”에서 “인간과 기계가 어떻게 함께 창작하는가, 그리고 무엇이 여전히 인간적인가?”로 바뀌고 있습니다. 인간–AI 협업의 실제 워크플로현대의 협업은 여러 모듈을 결합합니다. 잠재 확산(latent diffusion)은 학습된 잠재공간에서 노이즈 제거를 반복해 텍스트를 이미지로 변환합니..

AI 감정의 코드, 감정 인식 인공지능은 표정·음성·생체 신호를 측정하지만, 이해와 공감은 다른 문제입니다. 기술 구조와 철학을 함께 살피며 인간 감정의 깊이를 묻습니다. AI는 눈물의 양을 측정할 수 있지만, 그 의미를 이해한다고 말할 수 있는가. 감정을 느끼는 기계?이제 인공지능은 사람의 미소, 목소리의 떨림, 심박의 변화를 인식합니다. 이 분야는 감정 인식 인공지능(Emotion AI) 혹은 정서 컴퓨팅(Affective Computing)이라 불리며, 데이터를 통해 인간의 감정을 해석하려는 시도입니다. 그러나 감정을 이해한다는 것은 단순히 패턴을 식별하는 것이 아닙니다. 그것은 의미의 세계로 들어가는 일입니다. AI는 슬픔을 감지할 수는 있지만, 공감을 할 수는 없습니다. 감정 인식의 기술적 ..