공명(Resonance)

36. AI와 교육의 변곡점 ｜ 개인화 학습의 윤리와 효과

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..

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..

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..