인공 지능 기술 비평

머리말

프롤로그: AI 기술 비평
신화적 상상에서 기계 지능으로
AI에 대한 기술 비평
AI와 철학의 만남
책의 범위와 구성

01 알고리듬과 과타리: 비의미화 기호체
알고리듬
과타리의 “비의미화 기호체”
알고리듬과 과타리의 비의미화 기호체

02 기계번역과 베냐민: 순수 언어
구글의 신경망 기계번역
베냐민의 “순수 언어”
GNMT의 중간언어와 베냐민의 순수 언어

03 객체 인식과 바르트: 푼크툼의 죽음
객체 인식
바르트의 “스투디움”과 “푼크툼”
객체 인식과 바르트: 푼크툼의 죽음

04 GAN과 들뢰즈: 시뮬라크럼
GAN
들뢰즈의 “시뮬라크럼”
GAN의 가짜 이미지와 들뢰즈의 시뮬라크럼

05 딥드림과 프로이트: 꿈-작업
구글의 딥드림
프로이트: “꿈-작업”
구글의 딥드림과 프로이트의 꿈-작업: 창의성의 경계

06 지능형 개인 비서와 메칭거: 탈주체
지능형 개인 비서
메칭거: “탈주체”
IPA와 메칭거: 탈주체

07 예기 추천 시스템과 마수미: 선제
AI: 선제의 서비스
마수미: “선제”의 정치
마수미와 AI: 선제

08 XAI와 베버: 설명가능성
XAI
베버: “설명가능성”
베버의 설명가능성과 XAI의 사변적 세계

09 생각하는 기계와 스티글레르: 생각하는 법
튜링: 생각하는 기계
스티글레르: “생각하는 법”
튜링의 생각하는 기계와 스티글레르의 생각하는 법

에필로그: 기계, 지능, 인간
중국어 방: 지능과 의식
아프리오리, 아포스테리오리: 인간과 기계
알파고와 이세돌: 소통 없는 대화

부록: AI 연표
참고문헌
찾아보기

번역은 각기 다른 언어 속에서 감추어져 있는 “순수 언어”를 모색하는 작업이다. 그러나 의미하는 바와 의미하는 방식 사이의 관계를 한 언어 안에서만 모색해서는 순수 언어가 드러날 수 없다. 이를 베냐민은 “내용과 언어가 원작에서 과일과 껍질처럼 봉합되어 있다”고 표현한다. 내용과 언어, 즉 의미하는 바와 의미하는 방식 사이의 이런 “이접” 때문에 번역이 어렵고 피상적으로 그치는 경우가 많다는 것이다. 순수 언어는 관계적 맥락, 즉 언어들 사이의 보충 관계에서 출현하는 것이다. 이런 점에서 전적으로 특정한 언어적 맥락만을 지향하는 시인의 과제는 언어 일반을 총체성의 관점에서 접근하는 번역자의 과제와 다르다. 요컨대 번역은 언어들이 가지고 있는 관계의 총체성을 고려해 개별 언어 속에 감춰져 있는 순수 언어를 모색하는 작업이다. “순수 언어”, 바로 이것이 GNMT로 대표되는 기계번역과 베냐민의 번역 이론이 공명하는 지점이다. GNMT는 순수 언어를 발견한 것일까? 이 문제는 뒤에서 자세히 논의하기로 하고, 번역은 구체적으로 어떻게 수행되어야 하는가?.
_ “02 기계번역과 베냐민: 순수 언어” 중에서

현 시점에서 보면, 기계 지능의 구현은 튜링의 전망대로 실현되는 것처럼 보인다. 즉 그의 모방 게임을 성취한 듯한 1960년대 초반의 엘리사와 같은 대화 시스템, 의료나 법률 등의 분야에서 개발되고 있는 전문가 시스템, 컴퓨터 시각으로도 불리는 이미지 인식 기술, 현재 상용화되어 있는 기계번역, 체스나 바둑을 두는 인공 지능 등에서 보듯, 튜링이 확신했던 “생각하는 기계”가 한 단계씩 진전되어 왔음은 부인할 수 없을 것으로 보인다. 이른바 ‘기계 지능’의 출현은 매우 복잡한 문제들을 제기해 왔는데, 이는 다음 두 가지 질문으로 요약된다. 하나는 이런 인공 지능을 인간의 경우와 같은 지능이라 부를 수 있을 것인가 라는 문제이고, 다른 하나는 기계 지능 또는 인공 지능의 발달과 활용의 확대가 우리 인간에게 어떤 함의를 가지는가 라는 문제다. 전자가 기술을 규정하는 철학적 질문이라면, 후자는 보다 인간에 주목하는 사회과학적 질문이라 할 수 있다. 특히 후자와 관련하여, 다음과 같은 질문이 제기된다. 튜링의 말대로 기계가 사고할 수 있게 된다면, 이런 기계와 함께하는 인간의 사고 능력은 어떻게 될 것인가? 결국은 기계 지능이 인간의 지능을 대신하게 될 것인가? 즉 인간의 사고 능력을 기계에 넘겨주게 될 것인가? 그렇다면 인간의 지위는 어떻게 되는 것인가?
_ “09 생각하는 기계와 스티글레르: 생각하는 법” 중에서