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인공지능철학 5

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..

28. AI와 도덕 | 선한 의도의 알고리즘

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 ..

27. AI와 감정 | 공감의 시뮬레이션과 진정성의 문제

AI와 감정 AI는 인간의 감정을 학습하고 모방하지만, 진정한 공감을 경험하지는 못합니다. 감정 인식 기술과 철학적 공감 개념을 통해 인공지능의 한계를 탐구합니다. 감정을 이해하는 인공지능의 탄생최근 인공지능은 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 인간의 감정을 읽고 반응하는 존재로 진화했습니다. 감정 인식 AI(Emotion AI)는 얼굴 표정, 음성 톤, 언어 패턴을 분석해 사용자의 정서를 판단합니다. 대표적으로 Affectiva와 Google’s Empathic AI는 영상 데이터와 자연어 처리(NLP) 기술을 결합하여, 슬픔·기쁨·분노·불안을 90% 이상의 정확도로 구분합니다. 이러한 기술은 상담 로봇, 고객 응대 시스템, 자율주행 차량의 안전 시스템에 활용되고 있습니다. 하지만 이때 AI가 ‘공..

26. AI와 인간의 판단 | 자동화된 결정과 자유의 경계

AI와 인간의 판단 AI는 인간의 판단 과정을 자동화하며 효율성을 높이지만, 그 과정에서 자유의지와 책임의 경계가 모호해지고 있습니다. 인공지능의 결정 알고리즘과 인간의 윤리적 판단의 차이를 살펴봅니다. AI 판단 구조의 기술적 원리인공지능의 판단은 인간의 직관과 다르게 작동합니다. AI는 데이터를 입력받아 패턴을 분석하고, 확률적으로 가장 ‘적합한 결과’를 선택합니다. 이러한 구조는 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 위에 구축되어 있으며, 특히 트랜스포머(Transformer) 기반 모델은 문맥과 상황의 상호작용을 분석하여 예측을 수행합니다. 의료 진단, 신용평가, 사법 보조 시스템에서 AI는 이미 인간의 판단을 일부 대체하고 있습니다. 그러나 그 ..

25. AI와 창의성 | 생성과 모방의 철학

AI는 이제 인간의 창의성을 모방하고 확장하는 존재로 진화했습니다. 트랜스포머와 강화학습 기술을 중심으로, 생성형 인공지능의 창의성과 인간적 의미의 차이를 탐구합니다. 생성형 AI의 등장과 창의성의 재정의인공지능은 단순한 데이터 분석기를 넘어, 인간의 창작 영역에 진입했습니다. DALL·E, Midjourney, GPT-4와 같은 생성형 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등 다양한 분야에서 결과물을 만들어내고 있습니다. 이러한 AI의 핵심 기술은 트랜스포머(Transformer) 구조입니다. 이 모델은 언어와 시각 데이터를 벡터 공간으로 변환하여, 각 요소 간의 관계를 수학적으로 계산합니다. 그 결과 AI는 ‘다음에 올 가능성이 가장 높은 결과’를 예측하며 인간이 만든 ..