공명

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 ..

의료 AI는 정확도를 높였지만, 설명가능성과 책임의 문제가 남습니다. 기술과 철학이 만나는 의료의 경계를 살피며, 인간의 판단이 가진 의미를 탐구합니다. 기계가 생명을 진단하는 시대, 인간의 판단은 어디에 있는가. 의학이 기계를 만날 때인공지능이 의학에 도입되자 진단의 정확도는 비약적으로 향상되었습니다. AI는 인간의 시야를 넘어 폐 결절, 망막 질환, 초기 암의 신호까지 찾아냅니다. 그러나 모든 예측은 오래된 질문을 다시 던집니다. “정확하다는 것이 곧 돌봄을 의미하는가?” 미래의 병원은 데이터로 가득 차겠지만, 치유는 계산이 아니라 양심에서 비롯됩니다. 의료 AI의 핵심 기술오늘날의 의료 AI는 합성곱 신경망(CNN)과 비전 트랜스포머(ViT)를 기반으로 합니다. 이들은 X-ray, CT, MR..

생성형 AI와 저작권, 생성형 AI는 창작의 경계를 무너뜨립니다. 데이터의 권리, 저작권, 오리지널리티의 의미를 기술과 철학의 시선으로 해석합니다. AI가 예술을 배우는 순간, 인간은 창작의 의미를 다시 배우게 된다. 기계가 예술을 시작할 때한 세기 전, 발터 벤야민은 “기계적 복제가 예술의 아우라를 변화시킨다”고 말했습니다. 오늘날 생성형 AI(Generative AI)는 아우라뿐 아니라 저작권과 창작 주체성 자체를 뒤흔들고 있습니다. 수십억 개의 이미지, 문장, 음악을 학습한 모델들은 몇 초 만에 그림을 그리고 소설을 쓰며 음악을 작곡합니다. 하지만 AI가 인간의 창작물로부터 배운다면, 그 결과물의 소유자는 누구일까요? 창작자일까요, 데이터 제공자일까요, 아니면 알고리즘 그 자체일까요? 기술과 ..

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..

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..