공명

AI와 시간성 ｜ 기계는 ‘지금’을 살지 않는다AI와 시간성 은 기계가 시간의 흐름을 체험하지 못하는 이유를 기술적·철학적으로 분석합니다. LLM의 구조, 후설·하이데거의 시간론, 인간과 AI의 시간 경험 차이를 깊이 있게 다룹니다. AI는 시간을 계산하지만, 시간 속을 살아가지는 못한다. 서론 — 인간은 시간 속을 ‘살아가는’ 존재다인간의 의식은 시간의 흐름 속에서 움직입니다. 과거는 기억으로 남아 현재를 흔들고, 현재는 살아 있는 경험으로 펼쳐지며, 미래는 가능성으로 열립니다. 후설과 하이데거 등 많은 철학자들은 인간이란 곧 시간과 함께 존재하는 ‘시간-안-존재’라고 설명했습니다.그러나 AI는 시간 속을 살지 않습니다. AI는 시간을 순서로 받아들이지만, 경험으로 받아들이지 않습니다. 시퀀스(s..

AI와 의도성의 한계 는 인공지능이 말하는 문장이 실제 ‘의미’를 향하는가를 탐구합니다. Attention·Next-token Prediction 구조를 분석하며, 후설·하이데거의 의도성 철학을 기술적으로 해석합니다. AI는 단어를 예측할 뿐, 그 단어가 ‘향하는 것’을 알지 못한다. AI가 말할 때, 그 말은 무엇을 향하는가우리는 대화형 AI에게 질문하고 답을 듣습니다. 그리고 종종 AI가 ‘무언가를 이해하고 있다’고 느낍니다. 그러나 철학에서 의식의 핵심은 “의도성(Intentionality)”, 즉 ‘의식은 언제나 무엇인가를 향한다’는 원리입니다. 인간의 말은 세계를 지시하고, 대상에 의미를 부여합니다. 그렇다면 AI도 실제로 대상을 향해 말하고 있을까요? 아니면 단지 문장을 예측하는 기계일 뿐..

디지털 인간의 존재론 은 AI 아바타·합성인격 기술을 중심으로 ‘기계가 존재한다고 말할 수 있는가’를 탐구합니다. 하이데거·불교 무아 사상과 함께 AI 존재의 철학적 경계를 분석합니다. AI는 스스로를 의식하지 못한다. 그러나 인간은 AI에게 의미를 부여하며 그 존재를 만들어낸다. 화면 속 또 하나의 인간메타휴먼, 디지털 휴먼, 합성 인격 모델은 이제 단순한 그래픽이 아닙니다. 금융 상담, 의료 안내, 고객 응대, 심지어 감정 상담까지 수행하며 인간과 유사한 표정·음성·호흡 리듬까지 재현합니다. 사람들은 이들에게 이름을 붙이고, 성격을 부여하고, 때로는 인간 관계처럼 애착을 형성합니다. 그렇다면 질문은 하나입니다. “AI는 존재한다고 말할 수 있는가?” 디지털 인간 기술의 구조 — 존재의 시뮬레이션..

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..

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..