호모 나랜스와 AI

인간, 서사, AI의 인식적 지도 그리기

01 이야기하는 인간, 호모 나랜스
02 인간과 컴퓨터의 서사적 사고
03 AI 초창기 서사에 관한 연구
04 지능형 에이전트와 인터랙티브 스토리텔링
05 2000년대 이후 전산적 서사 연구
06 대형 언어 모델과 서사
07 새로운 서사학의 모색
08 자본주의, 서사, AI
09 트랜스휴머니즘, 포스트휴머니즘, 서사
10 호모 나랜스의 미래

제롬 브루너(Jerome Bruner)는 서사가 사고의 기본 모드이며, 서사를 통해서만 복잡하고 무질서한 현실을 이해 가능한 형태로 구조화할 수 있다고 말한다. 인간의 기억 구조 중 일부는 서사적 형식으로 정보를 인코딩, 저장, 검색하며 이것이 우리가 서사를 잘 기억할 수 있는 이유이기도 하다. 더욱이 서사는 예측적 인지 및 정신 시뮬레이션과 직접적으로 관련되어 있다. 레이몬드 마(Raymond Mar)와 키스 오틀리(Keith Oatley)는 우리가 서사를 통해 다양한 사회적 상황을 시뮬레이션함으로써 시행착오를 줄이고 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있음을 실증적으로 보여주었다.

－01_“이야기하는 인간, 호모 나랜스” 중에서

섕크로 대변되는 초기 서사 이해 연구는 간단하고 전형적인 서사를 효과적으로 처리할 수 있었지만 복잡하거나 이례적 요소가 많은 서사를 다루기는 어려웠다. 또한 표상 모델의 효율성이나 추론 성능에도 분명한 한계가 있었다. 그러나 섕크의 연구는 서사 이해에서 상황과 맥락, 배경 지식, 청크(chunk) 단위 지식 처리의 중요성을 강조함으로써 이 분야의 전체적인 연구 방향을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있다.

－03_“AI 초창기 서사에 관한 연구” 중에서

의인화, 즉 비인간 개체에 인간의 특성, 행동, 또는 감정을 부여하는 현상이 LLM의 사용에서 두드러지게 나타나고 있다. LLM이 인간과 같은 특성을 지니고 있다고 인식하는 이러한 경향은 LLM의 언어적 능력을 인정하는 것을 넘어서, LLM에 의식, 의도성, 감정 상태까지 부여하는 것을 포함한다. 컴퓨터 시스템을 의인화하는 경향은 LLM에 국한된 것은 아니며 초기의 인간?컴퓨터 상호작용(HCI)에서도 관찰된 바 있다. 가장 많이 알려진 사례는 조지프 와이젠바움(Joseph Weizenbaum)이 개발한 챗봇에서 이름을 딴 일라이자(ELIZA) 효과다.

－06_“대형 언어 모델과 서사” 중에서