인공지능 시대의 사회과학

【한국사회학회 기획】

알고리즘이 사회를 읽는 시대,
사회를 해석하는 것은 여전히 인간의 몫이다

사회과학과 인공지능을 함께 연구하는 융복합 연구자들이 모여
함께 쓴 사회과학 연구의 새로운 지형도

200년 전 산업혁명이 사회과학을 태동시켰듯이,
인공지능 혁명이 사회과학의 근본적 전환을 요구하고 있다

일자리의 소멸, 교육 제도의 변화, 복지 시스템의 재설계, 법과 입법 기관의 역할 전환, 예술과 창작의 경계 재편. 인공지능이 불러오는 변화의 목록은 매일 길어진다. 그러나 이 책이 던지는 질문은 그 목록 너머에 있다. 인공지능이 사회를 바꾼다는 사실을 관찰하는 것만으로는 사회과학의 임무가 끝나지 않는다는 것이다. 이 책은 이러한 전환기에 사회과학이 어떤 역할을 해야 하는지, 그리고 사회과학 자체가 어떻게 변해야 하는지를 정면으로 탐구한다.
200년 전 산업혁명이 이전 시대의 사유 체계로는 설명할 수 없는 현실을 만들어냈고, 그 공백에서 오늘날 우리가 아는 사회과학이 태동했다. 마르크스의 계급 이론, 뒤르켐의 사회적 사실, 베버의 사회적 행위 개념이 산업사회라는 새로운 현실을 해석하기 위해 고안된 도구였다면, 인공지능은 바로 그 도구들의 작동 조건을 뒤흔들고 있다. 인공지능이 계급의 경계를 흐리고, 사회적 사실의 보편성을 의심하게 만들고, 타인에게 지향된 행위의 의미를 재규정하는 지금, 사회과학은 새로운 사유의 도구를 필요로 한다.
『인공지능 시대의 사회과학』은 그 필요에 대한 한국 사회과학계의 본격적인 첫 번째 응답이다. 인공지능 시대가 사회과학에게 던지는 도전은 크게 두 가지이다. 하나는 인공지능의 등장으로 우리 사회가 어떻게 달라질 것인지를 연구하는 것이고, 다른 하나는 우리가 가진 사회 이론 자체가 인공지능 시대에 어떻게 달라져야 할지를 탐구하는 것이다. 저자들은 특히 두 번째 질문에 천착하여 나름의 대답을 제시하고자 했다. 9편의 논문과 저자들의 기획 대담은 이 축 위에서 한국 사회과학 연구의 새로운 지형도를 펼친다.

사회과학의 ‘방법’이 바뀌고 있다
그렇다면 사회과학의 ‘이론’은 다시 쓰여야 한다!

대규모 무작위 표본 확보가 점점 불가능해지는 시대에, 거대언어모델(LLM)은 과연 설문조사를 대체할 수 있을까. 개인의 미시적 선택이 거시적 사회 현상으로 창발하는 과정을 시뮬레이션으로 복원할 수 있는가. 방대한 텍스트에서 사회과학적으로 의미 있는 지표를 어떻게 측정할 것인가. 임베딩 벡터는 한국 사회의 구조를 어떻게 ‘이해’하고 있는가.
이 책의 전반부(I~V장)는 인공지능 기술이 사회과학의 연구 방법론을 어떻게 변화시키고 있는지를 다룬다. 각 장은 단순히 기술의 가능성을 소개하는 데 그치지 않고, 그 기술이 사회과학의 핵심 방법론에 적용될 때 발생하는 근본적인 문제들을 학술적으로 검토한다.
김란우(KAIST)는 거대언어모델(LLM)을 활용한 설문조사의 가능성과 한계를 분석한다. LLM이 인구통계학적 변수에 따른 인간의 응답 패턴을 어느 정도 재현할 수 있는지를 실증적으로 검토하면서, 동시에 ‘구조와 개인의 문제’, ‘사회적 사실의 보편성 한계’, ‘사회적 산물로서의 거대언어모델’이라는 세 가지 근본적 쟁점을 제기한다. 이병규(뉴욕대)는 생성형 행위자 기반 모형(Generative ABM)을 통해 사회 시뮬레이션의 새로운 가능성을 탐구한다. 개별 행위자의 미시적 행동이 어떻게 거시적 사회 현상으로 창발하는지를 LLM 기반 시뮬레이션으로 연구할 수 있는 경로를 제시한다.
김태균(KAIST)은 사회과학에서의 텍스트 측정 방법이 사전 기반에서 기계학습, 그리고 LLM 프롬프트 기반으로 진화하는 과정을 체계적으로 정리하며, 각 접근의 성능을 비교·평가할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 박재혁(KDI)은 임베딩 벡터를 활용하여 인공지능 모델이 한국 사회의 거시적 구조(직업 위계, 젠더 인식, 정치 지형)를 어떻게 ‘이해’하고 있는지를 분석한다. 조원광(서울대 보건대학원)은 집단 감정 서사 연구에 있어서 셀프-어텐션 메커니즘을 활용하는 새로운 방법론을 소개한다.
책의 후반부(VI~IX장)에서는 인공지능이 사회과학의 이론적 지평 자체를 어떻게 재구성하는지를 탐구한다. 계산사회과학과 질적 연구는 대립적 방법론인가, 상호보완적 방법론인가. 추천 알고리즘과 콘텐츠 조절 알고리즘을 사회적 행위자로서 분석하는 “알고리즘의 사회학”은 어떻게 가능한가. 알고리즘 공정성은 기술의 문제인가, 사회과학의 문제인가. 인공지능은 국가·시장·시민사회의 관계를 어떻게 재편하는가.
전준(KAIST)은 계산사회과학과 질적 연구의 관계를 검토한다. 흔히 대립적으로 인식되는 두 방법론이 인식론적 이질성에도 불구하고 혼합적으로 사용될 수 있는지, 그리고 인공지능이 질적 연구의 진보에 어떻게 기여할 수 있는지를 탐색한다. 김해솔·신은경(고려대)은 알고리즘의 사회학이라는 새로운 연구 영역을 제안한다. 추천 알고리즘, 콘텐츠 조절 알고리즘 등이 사회적 행위자로서 어떻게 기능하는지를 분석하며, 알고리즘을 해부학적으로 분석하는 것이 사회학적 탐구에 왜 필수적인지를 논증한다.
손윤규(서울대)는 알고리즘 공정성 문제를 사회과학의 핵심 과제로 재정립한다. 알고리즘이 사회적 의사결정에 깊이 개입하는 시대에, 공정성의 기준을 어떻게 설정하고 평가할 것인지는 기술의 문제인 동시에 사회과학의 문제임을 밝힌다. 임동균(서울대)은 인공지능의 발전이 국가, 시장, 시민사회의 관계를 어떻게 재편하고 있는지를 거시적 시각에서 분석한다. 알고리즘의 힘이 기존의 사회적 힘들과 어떻게 상호작용하며 새로운 권력 구조를 만들어내는지를 탐구한다.
마지막으로, '기획 대담: 경계를 넘는 사람들'은 이 책의 저자들이 한자리에 모여 사회과학과 인공지능의 경계를 넘나드는 연구 경험과 향후 전망을 논의한 기록이다. 이론과 방법, 학문 분과의 경계를 넘어 새로운 지적 지형을 개척하려는 연구자들의 생생한 목소리가 담겨 있다.
이 책에서 9편의 논문을 통해서 저자들이 제시하는 질문들은 독립된 사례 연구가 아니라, 인공지능이라는 변수 앞에서 사회학·정치학·정책학이 공유해야 할 이론적 의제들이다. 저자들은 각자의 장에서 이 의제를 제기하고, 기획 대담에서 학문 분과의 경계를 넘어 서로의 질문을 교차시킨다.

양쪽의 언어를 구사하는 융합 연구자들의 집단지성
인공지능 시대, 사회를 읽는 새로운 좌표

저자들은 인공지능에 관심이 있는 사회과학자가 아니라, 사회과학을 전공하면서 동시에 일정 수준의 인공지능 전문성을 갖춘 융합 연구자들이다. 사회과학 박사 학위 취득 후 컴퓨터 과학 석사를 받았거나, 사회과학 학위를 가지고 공대 교수로 재직 중이거나, 이공계 배경으로 사회과학 박사 학위를 받은 이들이다. 이런 구성이 가능하다는 사실 자체가 이 책의 전제조건이다. 기술적 장벽에 막힌 인문사회 전공자와 사회를 이해하는 데 관심이 적은 인공지능 전공자 사이의 공백을, 양쪽의 언어를 구사하는 연구자들이 메우고 있다.
이 책을 기획하고 서문을 쓴 장덕진 제66대 한국사회학회장(서울대학교 사회학과 교수)은 이 책의 독자를 세 부류로 나눈다. 첫째, 인문사회과학을 전공했지만 인공지능을 이해하고 싶은 독자. 둘째, 인공지능을 전공했지만 그것이 세상을 어떻게 바꾸는지 이해하고 싶은 독자. 셋째, 인공지능에 관심은 있지만 아직 많은 지식을 갖지 못한 인문사회과학 전공자. 이 세 독자층 모두에게, 기술적 장벽을 넘기 어렵고 전공자들끼리의 대화가 폐쇄적인 현실에서, 이 책은 드물게 양쪽의 언어를 동시에 말해주는 지적 길잡이가 된다.
알고리즘이 인간의 행위를 예측하고, 생성형 모델이 사회조사의 응답을 모사하고, 임베딩 벡터가 한 사회의 구조를 표상하는 시대이다. 그러나 그 데이터와 모델이 무엇을 의미하는지를 해석하는 일은 여전히 사회과학의 몫으로 남아 있다. 이 책은 그 해석의 좌표를 한국의 독자에게 먼저 제시한다.
마르크스가 산업혁명 시기의 사회를 분석하여 자본주의 사회 이론을 정립했듯, 뒤르켐이 기계적 연대에서 유기적 연대로의 전환을 진단했듯, 오늘날의 사회과학은 인공지능이라는 새로운 변수 앞에서 스스로를 재정립해야 하는 과제를 안고 있다. 이 책은 그 과제에 대한 한국 사회과학계의 본격적인 첫 번째 응답이다.