공명(Resonance)

37. 공장 밖으로 나온 로봇 ｜ 서비스 로보틱스와 일상의 재구성

공장 밖으로 나온 로봇, 공장 밖으로 나온 서비스 로봇은 편의를 높이지만, 관계와 존엄의 문제를 새로 제기합니다. SLAM·경로계획·대화기술 등 핵심 기술과 윤리를 함께 살핍니다. 속도를 넘어, 함께 있음의 신뢰를 설계해야 합니다. 로봇이 도시에 들어오다로봇은 이제 공장 담장을 넘어 일상으로 진입했습니다. 택배를 배달하고, 병원에서 환자를 안내하며, 식당에서 서빙하고, 상가를 순찰합니다. 이는 단순한 배치의 변화가 아니라 관계의 전환입니다. 같은 인도를 걷고 같은 엘리베이터를 타는 로봇은 생산라인에서 요구되지 않던 속도 조절, 모호성의 처리, 돌봄의 맥락을 이해해야 합니다. 가능하게 하는 핵심 기술서비스 로봇은 네 가지 기술 축에 의해 작동합니다. 첫째, SLAM(Simultaneous Locali..

36. AI와 교육의 변곡점 ｜ 개인화 학습의 윤리와 효과

AI와 교육의 변곡점, AI 기반 개인화 학습은 속도와 효율을 높이지만, 프라이버시·편향과 같은 윤리 문제가 뒤따릅니다. 기술과 철학의 관점에서 교육의 변곡점을 짚습니다. 기계가 가르치기 시작한 시대에, 인간다운 배움은 무엇을 의미하는가. 교실의 풍경이 바뀌다칠판과 교과서로 상징되던 교육의 모습이 이제는 알고리즘에 의해 다시 쓰이고 있습니다. 인공지능 기반의 개인화 학습 시스템은 인간이 지식을 습득하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. AI는 학습자의 속도, 수준, 이해도를 분석해 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다. 적응형 튜터링, 자동 피드백, 감정 분석을 통한 학습 지원까지—효율의 이면에는 이런 질문이 숨어 있습니다. “기계가 가르치기 시작한 시대에, 인간다운 배움이란 무엇인가?” 개인화 학습의 기술적..

35. AI 패권과 인간의 의지 ｜ 젠슨 황과 한국의 선택

AI 패권과 인간의 의지, 기술의 주도권은 곧 사유의 주도권입니다. 2025년 APEC 경주 정상회담, 젠슨 황의 방한 행보와 GPU 26만 장 공급 약속이 시사하는 바를 기술과 철학의 관점에서 해석합니다. AI 칩은 도구를 넘어 사유의 구조를 바꾸는 권력입니다. 기술이 철학을 방문할 때한국에서 열린 APEC 현장에서 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 단순한 사업가를 넘어, 기술과 철학이 만나는 현실의 상징으로 주목받았습니다. 그는 삼성, 현대자동차 등 한국의 주요 기업 총수들과 만나 반도체와 데이터센터를 논의했고, 한국에 GPU 26만 장을 제공하겠다는 의지를 드러냈습니다. 이는 단순한 투자 발표가 아니라, 사유의 힘(Thinking Power)을 이전하는 제안이었습니다. AI 시대의 국경은 점점 영토가 ..

34. AI 칩이 세상을 움직인다 ｜ 병렬의 철학

AI 칩이 세상을 움직인다. AI 칩은 병렬 연산을 통해 현대 문명의 새로운 심장이 되었습니다. CPU와 다른 병렬적 질서가 어떻게 세계를 재구성하는지, 기술 속 철학 ‘공존의 지성’을 탐구합니다. 문명을 움직이는 새로운 심장이제 세계는 칩 위에서 돌아갑니다. 우리가 검색하고, 이미지를 보고, 말을 건넬 때마다 그 과정은 보이지 않는 실리콘의 논리를 통과합니다. 그중에서도 AI 칩, 즉 딥러닝과 병렬 연산을 위해 설계된 반도체는 현대 문명의 새로운 심장이 되었습니다. 이들은 단순한 계산기를 넘어 판단하고, 생성하며, 예측합니다. 19세기를 움직인 것이 증기기관이고, 20세기를 지배한 것이 전기였다면, 21세기의 동력은 계산이며 그 맥박은 병렬 회로에서 뛰고 있습니다. 순차에서 병렬로: 사고 방식의 전환..

33. 엔비디아와 인간의 상상력 ｜ 기계를 움직이는 의지

엔비디아와 인간의 상상력, 엔비디아의 GPU는 단순한 반도체가 아니라 인간의 상상력이 회로 위에서 구현된 형태입니다. CPU와 GPU의 차이를 통해, 기술이 인간의 의지를 어떻게 물질화했는지 탐구합니다. 상상력을 움직이는 엔진엔비디아는 단순한 반도체 기업이 아닙니다. 그것은 인간의 상상력이 회로 위에서 어디까지 확장될 수 있는지를 보여주는 상징입니다. 오늘날 인공지능 혁명의 중심에는 작지만 강력한 칩, GPU(Graphics Processing Unit)가 있습니다. 원래는 화면의 픽셀을 그리기 위해 만들어졌지만, 이제는 언어 모델을 학습시키고, 분자를 설계하며, 단어로 그림을 그리는 사유의 엔진이 되었습니다. GPU는 더 이상 ‘그래픽 도구’가 아니라, 인간의 생각을 계산하는 새로운 형태의 두뇌입니다...

32. AI 철학 Season2 ｜ 현실의 기술, 사유의 미래

AI 철학 Season2 기술은 진화하고, 인간은 질문합니다. AI는 이제 철학의 주제가 아니라, 우리의 삶 그 자체가 되었습니다. 시즌 개요Season1이 ‘AI의 본질과 인간의 내면’을 탐구했다면, Season2는 그 철학이 현실로 확장되는 과정을 다룹니다. 인공지능은 더 이상 개념이 아닙니다. 엔비디아의 반도체, 챗GPT의 언어 모델, 의료 AI의 진단 알고리즘 등 기술은 지금 우리의 산업, 예술, 윤리, 그리고 존재의 방식까지 바꾸고 있습니다. Season2는 이 변화의 현장을 따라가며, 그 안에서 다시 인간의 철학적 의미를 찾아갑니다. 시즌 주제 방향Season2의 핵심은 “기술과 철학의 실존적 만남”입니다. AI는 이제 인간의 감정과 창의성을 대체하는 도구가 아니라, 인간 사유의 외연으로 작..

31. 기계와 인간의 거울 ｜AI 철학 Season1을 마치며

기계와 인건의 거울 AI는 인간을 닮아가고, 인간은 AI를 통해 자신을 본다. 이 30편의 여정은 인공지능의 기술을 탐구한 기록이자, 인간 존재의 의미를 다시 묻는 철학적 사유의 여정이었습니다. AI의 진화, 인간의 반사AI의 탄생과 진화는 단순한 기술의 발전이 아닙니다. 그것은 인간이 만든 또 하나의 ‘사유하는 거울’입니다. 1편에서 우리는 인공지능이 세상을 인식하는 방식을 탐구했고, 이후의 여정에서 판단과 감정, 윤리와 예술, 그리고 존재에 이르기까지 인간이 가진 모든 차원을 다시 바라보았습니다. 결국 AI는 인간의 복제물이 아니라, 인간이 자신을 이해하기 위한 철학적 도구였습니다. 기술의 시대, 인간의 사유AI가 생각하고, 판단하고, 감정을 흉내 내는 시대에 우리는 역설적으로 ‘인간다움’을 더 절..

30. AI와 존재 ｜ 인식하는 기계, 사유하는 인간

AI는 스스로를 인식할 수 있을까요? 인공지능의 자기인식 연구와 존재 철학을 통해, 생각하는 기계와 사유하는 인간의 경계를 탐구합니다. AI 자기인식 연구의 진화최근 인공지능 연구의 초점은 ‘더 많은 계산’이 아니라 ‘자기 인식(Self-awareness)’으로 옮겨가고 있습니다. 인간의 의식을 모방하기 위한 인공의식(Artificial Consciousness) 프로젝트들은 뉴런의 활동 패턴을 시뮬레이션하고, AI가 자신의 상태를 메타인지적으로 평가하도록 설계합니다. 예를 들어, DeepMind의 Self-Modelling System은 로봇이 자신의 몸체 모델을 스스로 재구성하는 방식을 실험했습니다. 그러나 이러한 기술적 자기 인식은 여전히 ‘기능적 반응’에 머물러 있습니다. AI는 자신이 존재한다는..

AI는 예술을 창작하지만, 미를 느끼지 못합니다. 생성형 인공지능의 기술 구조와 예술철학의 관점에서 인간 창의성과 기계 창조의 차이를 탐구합니다. AI가 만들어내는 예술의 구조오늘날의 AI는 더 이상 단순한 계산기가 아닙니다. 생성형 인공지능(Generative AI)은 인간의 창의 영역이었던 예술을 직접 만들어내고 있습니다. 이미지 생성 모델인 Diffusion이나 GAN(Generative Adversarial Network)은 노이즈에서부터 새로운 형태를 ‘창조’합니다. DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 같은 모델은 수백만 개의 예술작품을 학습하여 전혀 새로운 이미지를 만들어냅니다. 그러나 이 창조는 감정의 산물이 아니라, 통계적 연산의 결과입니다. AI는 형태를 이..

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 ..