공명

AI와 자유 의지 는 인간의 선택이 기술에 의해 얼마나 영향을 받는지 탐구합니다. 예측 모델, 대화 유도 논란, 그리고 자유 의지의 철학적 조건을 분석합니다. AI는 우리의 선택을 예측할 수 있지만, 대신 선택해 줄 수는 없다. 우리가 원하는 선택은 정말 우리의 것인가AI가 대화의 흐름을 예측하고, 우리의 취향을 파악하며, 다음 행동을 정확히 맞히는 시대가 되었습니다. 추천 알고리즘은 우리가 무엇을 볼지, 무엇을 살지, 누구를 만날지까지 결정하는 듯 보입니다. 그래서 질문은 자연스럽게 떠오릅니다. “우리는 여전히 자유롭게 선택하고 있는가?” AI 예측 모델의 구조 — 자유 의지가 아닌 확률의 문제딥러닝의 예측 원리AI는 사용자의 과거 기록, 언어패턴, 행동 데이터를 기반으로 가장 높은 확률의 반응을..

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..

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..

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 ..