공명

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..

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...

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 ..