[큰글자책] 5060을 위한 AI 입문 Ⅲ 친구·가족

나를 닮은 기계와 나를 다시 알아가는 시간

01 세상의 중심이 된 나
: 나의 감정이 데이터가 되는 시대
02 인간의 모든 것을 대체해 가는 AI
: 기계가 할 수 없는 건 정말 없는 걸까
03 인공지능도 차별한다
: 알고리즘 안에서도 공정은 필요하다
04 기계적 대화와 인간적 대화
: 닮은 말, 다른 마음
05 챗봇과 섹스봇: 마음과 몸의 새로운 동반자
: 외로움의 기술 시대
06 AI와 예술 협업 아트세러피
: 감정을 꺼내주는 또 하나의 표현 방식
07 챗GPT와 함께하는 여행 계획
: 나를 아는 AI가 고른 여행
08 내 (여자·남자·기계) 친구 AI
: 가족 간 대화, AI가 다리를 놓다
09 AI, 또 하나의 가족
: 함께 사는 기계, 정서적 동반자일 수 있을까
10 <나의 마더>: 인공지능의 양면가치가 모성에
미치는 영향
: 보호자와 감시자 사이의 모성
11 새로운 연대를 여는 AI
: 고립의 시대, AI는 연결일까 분리일까
12 AI의 감정
: 감정이 있는 듯한 기계, 우리는 어떻게 반응할까
13 AI와 인간중심주의
:중심에 있는 우리는 무엇을 놓치고 있는가

사람도 지식도 대화도 모두 자기중심적으로 이루어진다면 애써 미디어를 발전시키는 것이 오히려 진정한 소통에 방해가 될 수도 있다. 인터넷이 처음 등장했을 때 ‘정보의 바다’라고 불렀다. 그러다가 연결의 비용이 저렴해지고 대중화하면서 인터넷은 ‘접촉의 바다’가 되었다. 그런데 이렇게 수많은 정보를 접할 수 있고 다양한 사람들과 만날 수 있는 공간임에도 불구하고, 사람들은 대체로 자신의 마음을 편하게 해 주는 정보를 더 찾으며 주로 마음 편한 대상과 연결하려 한다. 이러한 현상은 필연적으로 ‘인지적 일관성(cognitive consistency)’을 추구하는 인간의 본성에 기인하는 것일 수 있다(Gawronski & Brannon, 2019). 인간은 자신의 원래 생각과 일치하지 않는 정보는 받아들이지 않고 일치하는 정보만 받아들이려는 경향이 있기 때문이다.

－01_“세상의 중심이 된 나” 중에서

법적인 측면에서 손영화(2023)는 AI에 의한 차별의 주요 요인을 ① 알고리즘 설계에 기인한 차별(모델링 편향), ② 학습하는 데이터에 기인한 차별(교육 편향), ③ 집단 속성에 근거한 판단에 따른 차별 및 ④ 인간에 의한 책임 전가로 구분했다(278쪽). 알고리즘 설계에 기인한 차별은 AI 개발자가 특정 인종이나 민족에 불리하게 프로그래밍한 결과로서 나타나는 차별이며, 학습 데이터에 기인한 차별은 “데이터의 대표성 결여, 데이터에 반영된 기존 사회의 편견, 상관관계에 기초한 부정확한 예측”으로 인해 발현하는 차별을 말한다(280쪽). 실제로 개발자에게 편견이 없더라도 데이터 자체에 편파성이 개입할 가능성은 무궁무진하다. 인공지능 언어 모델 자체가 인간이 생산해 낸 데이터를 기반으로 하기 때문이다.

－03_“인공지능도 차별한다” 중에서

인간처럼 생각하고 행동하는 AI 로봇은 이제 이 지구상에서 인간과 함께 공존하며 살아가야 할 ‘존재’가 되어 가고 있다. 가히 새로운 ‘종족’이라 부를 수도 있겠다. 이러한 AI, 좀 더 정확히는 AGI와 비교해 현재의 인류, 즉 호모 사피엔스는 ‘호모 이모셔니쿠스’로서 AI와는 구분되는 속성을 지닌다. AGI가 대부분의 영역에서 인간의 능력을 초월한 성취를 보이더라도, AI는 인간과 같은 감정을 ‘흉내 낼’ 수는 있지만 인간처럼 ‘느낄’ 수는 없기 때문이다.

－04“기계적 대화와 인간적 대화: 호모 이모셔니쿠스” 중에서