인공지능 시대의 사회과학

들어가며 _장덕진

I. 인공지능은 사회조사를 대체할 수 있을까
: 거대언어모델을 활용한 설문조사의 현재와 한계 _김란우

II. 인공지능으로 사회 실험실 구축하기
: 생성형 행위자 모형의 이론과 실제 _이병규

III. 거대언어모델을 활용한 사회과학 텍스트 측정 _김태균

IV. 임베딩 벡터를 통해 '인공지능 모델이 이해한' 우리 사회의 거시적 구조를 이해하기 _박재혁

V. 셀프-어텐션을 활용한 집단 감정 서사 연구의 가능성 _조원광

VI. 질적 연구는 인공지능으로 인해 진보할 것인가
: 계산사회과학과 질적 연구의 관계에 대한 소고 _전준

VII. 알고리즘의 해부학으로 사회학 하기 _김해솔·신은경

VIII. 알고리즘 공정성과 사회과학의 과제 _손윤규

IX. 인공지능의 발전과 국가, 시장, 시민사회 _임동균

기획 대담: 경계를 넘는 사람들

참고문헌

인공지능이 우리에게 말해준 것은 어딘가에서 언젠가 누군가가 말한 것이고, 그 발화자와 나는 인공지능을 매개로 연결되어 있다. 과거와 다른 것은 그 사람의 실명은 물론 아이디도 알지 못하고 인공지능에 뭉뚱그려진 정보의 한 조각으로 그를 만난다는 점이다. 그와 나는 어떤 식으로든 연결되어 있는데, 우리는 서로가 누구인지 전혀 알지 못하고, 사실은 인공지능도 알지 못한다. 이것을 ‘인공적 연대’라고 한다면 이 새로운 사회의 특징은 무엇인지, 뒤르켐이 산업혁명의 시대에 유기적 연대의 사회를 탐구했듯이 오늘날의 사회과학은 인공지능의 시대에 ‘인공적 연대’의 시대를 탐구해야 하는 것이 아닐까.

_들어가며 中

이 글 및 현재까지의 사회과학 연구는 LLM이라는 기술을 어떻게 사회과학 연구에 응용할 수 있으며, 응용했을 때 생겨나는 문제점은 무엇인지에 관한 논의가 많았다. 이와 동시에 좀 더 본질적으로 인공지능 연구를 추구하게 된 사회적 배경에 관한 연구 또한 흥미로울 것으로 기대된다. 과학자들은 지금까지 인공지능, 나아가 인공일반지능의 발전을 의심 없이 추구해 왔으며, 이는 현재진행형이다. 이러한 기술을 추구하게 된 사회적 맥락을 이해하는 것 역시 앞으로 사회과학자들의 몫일 것이다.

_Ⅰ. 인공지능은 사회조사를 대체할 수 있을까 中

이러한 발전은 동시에 새로운 윤리적, 철학적 문제들을 제기한다. 인공 사회가 실제 사회와 얼마나 유사해야 하는가? AI가 인간 행동을 모사하는 것의 한계는 무엇인가? 예측의 정확성과 인간의 자유의지 사이의 관계는 어떻게 설정해야 하는가? 이러한 질문들에 대한 답을 찾아가는 과정에서 사회과학은 더욱 성숙한 학문으로 발전할 수 있을 것이다. LLM과 ABM의 융합은 단순히 새로운 도구를 제공하는 것이 아니라, 사회와 인간에 대한 우리의 이해를 근본적으로 확장할 수 있는 기회를 제공한다. 결론적으로, LLM을 활용한 생성형 행위
자 기반 모형은 사회과학 연구에 혁신적인 가능성을 제시한다.

_Ⅱ. 인공지능으로 사회 실험실 구축하기 中