AI와 미디어교육

머리말
일러두기

1장 정의
1. 인공지능이란?
2. 인공지능의 발달과 지식사회사

2장 매체언어
1. 국어과에서 매체
2. 리터러시와 소통

3장 발달과 읽기 쓰기의 진화
1. 매체언어의 영향
2. 성찰의 언어문화

4장 호기심
1. 머신러닝이란
2. 호기심과 지식

5장 광고의 수용과 생산
1. 수용자와 생산자
2. 공론장에서의 토론

6장 심층신경망
1. 딥러닝이란?
2. 인간 정신과 망각

7장 4차 산업혁명
1. 4차 산업혁명
2. 인간과 인공지능

8장 언어와 문법 그리고 교육
1. 로봇 언어와 문법
2. 인류세의 인공지능

9장 시대 예술 향유
1. 아바타 예술가
2. 로봇시대의 예술 향유

10장 변화와 교육 1(운문)
1. 시의 변화들
2. 도구 활용 시 교육

11장 변화와 교육 2(산문)
1. 서사의 변화들
2. 삶과 마주하는 서사교육

12장 저자의 언어 윤리와 태도
1. 웹 쓰기의 윤리적 실천
2. AI 기술의 방향 탐색

13장 주체
1. 비인격 주체
2. 불평등의 알고리즘

14장 미디어 리터러시의 미래
1. 빅데이터의 전망
2. 미디어 리터러시의 미래

참고문헌
찾아보기

머리말

애를 썼으나 AI 주제를 다루면서 나는 하나의 문제에 봉착했다. ‘기술 중심주의’ vs ‘인간 중심주의’ 이와 같은 단순한 대립은 우리에게 아무런 교훈을 줄 수 없다.
AI는 기술 영역에서 폭발적이고 연쇄적으로 발전하는 중이다. AI를 힘으로 이길 수 있는 인간은 없을 것이다(!). 인공지능의 발전 가속도를 늦출 수 있는 것은 없다. AI는 우리가 우려하는 모든 가능성을 실현해 낼 것이다.
AI가 발전할수록 인간 강화 시도도 확대될 수 있다. AI보다 인간이 더 낫다는 것을 알리려고 노력할, 혹은 시도할 인간이 있을지 모른다. 인간 강화 시도가 확대될수록 인간 잉여 불안도 마찬가지로 확대될 것이다. 바로 이러한 이유로 ‘기술 중심주의’ vs ‘인간 중심주의’의 이분법적 접근은 의미가 없다. 우리의 논의가 설혹 이분법적 접근을 시도하는 부분이 있더라도 그것을 전부로 여기지 않기를 바란다. 또 나는 이 책의 제목을 ‘AI’라고 썼지만 책 안에는 유의어인 ‘인공지능’을 혼용했음을 밝힌다. 제목에서 ‘AI’를 드러낸 이유는 용어 AI가 인공지능보다 대중적이기 때문이다.
인공지능의 발달사에 있던 혹한기와 도전기도 이제는 역사로만 남을 것이다. 다시 말해 인공지능의 혹한기를 다시 언급할 기회는 없을 것이다. 또한 지금까지 여기저기 모든 곳에서 다루어지는 ‘약한 인공지능’ 혹은 ‘강한 인공지능’이라는 말도 사라질 것이다. 인공지능의 발전 가속도는 향후 20년 동안 “키티호크”의 시간을 맞았다는 사실을 잊지 말자. 그러하기에 우리는 이제 AI와 어떻게 ‘함께’ 존재할 것인지에 대한 논의를 치열하게 전개해야 한다.
이 책은 AI와 어떻게 상생할 수 있는지를 논의하기 위한 전제를 다루고 있다. AI로 인해 변화하는 읽기와 쓰기를 중심으로 사회적 수용과 생산, 문법과 교육, 예술, 윤리, 인식 등을 포괄적으로 정리했다. AI 시대를 절감하는 모든 사람에게 한 번쯤 떠오를만한 이야기들을 차곡차곡 제시했다. 그러나 당신이 AI 엔지니어라면 이 책에서 얻을 것이 그다지 많지 않을 것이다. 미적분과 코딩으로 설명한 AI 이야기가 아니기 때문이다.
각 장은 4개의 이야기로 되어 있다(1장 제외). 1은 ‘인트로 intro’, 2와 3은 ‘본문’, 4는 ‘마무리’로 여겨주면 좋겠다. 특히 이 책은 사람과디지털연구소 소장이신 구본권 선생님의 아이디어를 자주 빌려서 썼다. 뵌 적도 없는데 구본권 선생님께 지나친 빚을 졌다. 어디에 계시든 건강하시고 행복하시길 기도한다. 그리고, 거친 원고를 묶어주신 한국문화사 조정흠 부장님과 한병순 부장님께 특별한 감사를 전한다. 표지 그림을 주신 윤대라 작가님과 디자이너 김모령 선생님께 감사드린다. 덕분에 부족한 내용을 추려낼 힘을 얻었다.
미국이나 중국에 비해 한국 AI 연구자, 엔지니어가 턱없이 부족하다고 들었다. 머신러닝 엔지니어가 지금보다 더 필요하다고 한다. 이와 함께, 이 책의 관점과 같은 AI 인문학과 AI 사회과학 연구자도 반드시 필요하며, 연구자 수가 늘어야 할 것이다. AI는 기술technical에 머물지 않고, 전 사회 모든 영역에 퍼져 얽혀 있기 때문이다. “이제, AI를 여러분의 영역에서 고민해 주세요.” 머신러닝 개발자이신 알고리마의 박일정 이사님이 내게 던진 말이다. AI는 여러분과 함께입니다.

1. 인공지능이란

정말 인공지능인가?
인공지능 이 책에서 ‘인공지능’은 ‘AI’와 혼용한다.
은 튜링테스트 컴퓨터 과학자 앨런 튜링이 1950년에 고안한 기계 개념.
를 거뜬히 통과했다. 그리고 튜링테스트로 인공지능은 이런 일들이 가능해졌다.

－인간의 얼굴을 인식하는 컴퓨터 프로그램의 능력이 최근에는 인간을 능가한다.
－사람의 목소리를 모방한 구글 Assistant는 전화기 너머 상대방이 인공지능 시스템과 대화 중이라는 사실을 전혀 눈치 못 채게 하면서 미용실 예약을 할 수 있다.
－세계 최고의 의사들보다 정확하게 암세포를 식별하고 진단한다.
－일본의 보험회사 후코쿠 뮤추얼에서 IBM의 왓슨 시스템 기반 인공지능이 보험 계약자들의 개인적인 계약 조항에 따라 의료비 상환을 계산/펀드 회사 CEO 승진자와 해고자 정리 등을 할 수 있다.

그래서 인공지능을 다음과 같이 정의할 수 있다.

－컴퓨터를 사용하여 인간의 지능을 모델링하는 기술
－인간과 같이 인식, 사고, 학습 활동할 수 있는 방법 등을 연구하는 분야
－컴퓨터를 통해 지능을 구현하는 기계 지능Machine Intelligence
－컴퓨터가 언어를 인식하고 스스로 학습하고 인간의 감정을 이해하기
－인간과 유사한 지능이 요구되는 기계 장치를 만드는 기술
－인공지능 영역의 음성인식은 스마트폰에서 명령 기능 수행

정리하면 인공지능은 이 문단은 알고리마(2021)의 설명을 발췌한 것이다.
인간과 같이 이해하고 학습할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터를 말한다. 인간만의 능력으로 알려진 추론 능력, 지각 능력, 자연어 처리를 기계가 구현하는 것을 의미한다. 다양한 하드웨어의 발전으로 학습하는 기계를 가능하게 만들었다. 정리하면 인공지능이란 인간이 가진 기능들을 기계가 해내는 것을 목표로 하는 일련의 소프트웨어, 논리, 컴퓨팅을 말한다.

2. 앨런 튜링과 중국인 방

앨런 튜닝 앨런 매시슨 튜링(1912~1954)은 잉글랜드의 수학자, 암호학자, 논리학자, 컴퓨터과학자이다. 알고리즘과 계산 개념을 튜링 기계라는 추상 모델을 통해 형식화함으로써 컴퓨터 과학의 발전에 공헌을 인정하여 인공지능인지 아닌지를 판단하는 개념을 “튜링테스트”라고 한다.
은 1950년엔 인공지능에 대한 논문 을 발표했다. 인공지능Artificial Intelligence이란 단어가 생기기도 전에 인공지능을 고안하고 광범위한 사용을 예측한 것으로 알려져 있다.
컴퓨터 과학의 아버지 앨런은 70년 전에 기계가 생각할 수 있을까에 답을 찾기 위해서 노력했다. 질문자가 있고 사람과 컴퓨터가 있다. 질문자는 사람인지 컴퓨터인지 모르는 상태에서 질문을 던진다. 질문자가 누가 컴퓨터인지 사람인지 구별하지 못한다면 이 인공지능은 인공지능이 된다고 보았다.
이런 개념으로부터 창작을 해내는 인공지능, 기사를 쓰는 인공지능까지 이르게 되었다. 인간의 사고를 컴퓨터로 구현하는 인공지능은 모든 경우의 수를 기계에 넣어야 하는데 21세기에 들어서야 연산과 처리 능력이 빨라지면서 컴퓨터가 분석하고 처리하는 시간이 줄었다. 인터넷으로 인해서 축적되는 데이터 양이 늘면서 데이터 처리를 할 기술이 필요하게 되었고 이로 인해서 인공지능의 발전이 눈에 보이게 되었다.
한편 중국인 방Chinese room은 존 설John Searle이 튜링테스트로 기계의 인공지능 여부를 판정할 수 없다는 것을 논증하기 위해 고안한 사고 실험이다. 영어만 할 수 있는 사람이 닫힌 방에 있고 중국어 질문과 답변이 적힌 책, 종이, 연필, 지우개를 가지고 있다고 가정한다. 이 방 안으로 중국인 질문자가 중국어로 질문을 써서 안으로 넣으면 존 설Searle은 준비된 책에 따라 답변을 중국어로 써서 밖의 질문자에 준다. 질문도 답변도 모르는 상태에서 기계적으로 대조해보고 답안을 제출하는 상황을 그렸다. 즉 문답이 완벽하게 이루어져도 안에 있는 사람의 중국어 ‘이해 여부’를 알 수 없듯이, 기계가 튜링테스트를 거치더라도 그게 ‘지능’인지 ‘저장된 답변’인지는 알 수 없다는 주장이다.

3. 인공지능의 도전과 한계

1950년대 인공지능 연구는 소프트웨어 중심으로 이루어졌다. 인공지능은 인간의 영역을 넘어 인간의 한계를 극복할 수 있다는 점에서 마법과 같았다. 인공지능은 트럼펫과 첼로를 연주하고, 글쓰기를 해서 작품을 만들고, ‘Z-machine’이라는 3인조 로봇 밴드도 있다. 로봇 작곡가는 재즈, 록, 포크, 힙합 망라한 작곡이 가능하다. 일본 ‘소프트뱅크’에서 세계 최초의 감성인식 로봇 ‘페퍼’ 개발했다. 페퍼Pepper는 인간과 대화를 나누고 감정까지 느낄 수 있다. 페퍼는 발표회장에서 대화하며 사회도 무리 없이 진행했다. 이렇게 되자 전 세계는 인공지능을 연구 분야에서 산업 분야까지 활용하기에 이르렀다. 미국 인공지능 로봇은 대입자격시험에서 우수한 성적을 거두었다. 이러한 상황을 닉 보스트럼은 Kitty Hawk Time이라고 말한다. 수십 년 동안의 초기 개발 상태를 지나 혁신 폭발이 이루어지고 있다는 뜻이다.
1946년 세계 최초의 전자식 컴퓨터 에니악이 개발되었다. 10년 후 1956년 최초로 인공지능이라는 명명과 함께 연구가 시작되었다. 디지털 컴퓨터는 앨런 튜닝에 의해 이론적 바탕이 만들어졌다. 그 후 폰 노이만에 의해서 설계 의료비 상환을 계산하는 데 성공했다. 이제 인공지능은 펀드 회사 CEO로서 승진시킬 직원과 해고해야 할 직원을 정리할 수 있게 되었다.