[카테고리:] AI 성장 심리학

인공지능 기술이 발전함에 따라 자본과 노동력만으로는 경쟁력과 가치를 결정하기 어려워질 것입니다. 이는 노동의 역할이 줄어들면서 노동력을 통한 가치 창출과 임금을 통한 분배가 자본주의의 기초를 흔들게 될 것이라는 것을 의미합니다. 이러한 변화는 새로운 경제 체제와 정치 체제의 탄생을 초래할 수 있습니다.

인공지능 기술과 자동화 기술 등의 발전으로 인해 노동의 역할이 줄어들고, 경쟁력과 가치의 결정은 더 많은 자동화와 기술적 노하우를 가진 기업이 차지하게 될 것이라는 것을 시사합니다. 이러한 변화는 새로운 문명의 특징으로 다음과 같은 것들을 가져올 수 있습니다.

1. 더욱 발전한 인공지능과 자동화 기술을 활용한 생산 시스템과 산업 구조
2. 기존의 경제체제와 노동시장의 변화, 새로운 산업 생태계의 등장
3. 새로운 형태의 기술 중심적인 교육과 직업적 전문성의 중요성
4. 기존의 자본주의적인 가치관과의 대립, 노동과 임금에 대한 새로운 개념과 모델의 필요성
5. 인공지능과 로봇 기술 등의 발전으로 인한 인간의 삶과 권리, 윤리적 문제들에 대한 논의와 대처 방안 등이 새로운 문명의 특징이 될 것입니다.

현재 인터넷 기업들이 보유한 데이터는 그들의 재산으로 인정받고 있습니다. 하지만 이러한 데이터의 독점은 AI 기술의 발전을 방해하고, 사회 전반의 발전을 둔화시킬 수 있습니다. 이에 대한 해결책으로는 데이터의 공유를 적극 권장하고, 데이터의 소유권과 이용권을 분리하는 것이 필요합니다.

데이터의 소유권과 이용권을 분리하면, 데이터를 보유한 사람이 아니라 데이터에 접근할 수 있는 사람들이 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다. 또한 데이터의 공유를 적극적으로 권장하면, 다양한 조직이나 개인이 데이터를 공유하고 AI 기술을 발전시키는 데 기여할 수 있습니다.

이를 위해서는 데이터의 공유를 유도하고 장려하는 제도적인 조치가 필요합니다.

데이터가 사회 전체의 공통 자산이라는 인식이 AI의 발전에 따른 문제 해결에 중요한 요인입니다.

 

데이터의 공유와 투명성이 중요한 이유는 다음과 같습니다.

1. AI의 성능 향상: AI는 데이터를 학습하고 분석하여 예측 결과를 도출합니다. 따라서 다양하고 풍부한 데이터가 필요합니다. 데이터의 공유와 투명성을 통해 데이터의 양과 질을 높일 수 있습니다. 이는 AI의 성능 향상에 큰 영향을 미칩니다.
2. 신뢰성 확보: 데이터의 공유와 투명성은 AI의 신뢰성 확보에 중요한 역할을 합니다. 공유되고 투명하게 관리되는 데이터는 조작이나 편향성이 없으며, 이를 통해 AI가 도출하는 결과도 신뢰성 있는 것으로 인식됩니다.
3. 진보된 협력: 데이터의 공유와 투명성을 통해 다양한 분야에서 협력이 가능해집니다. 데이터의 공유를 통해 각 분야에서 발생하는 문제를 해결할 수 있으며, 이를 통해 인공지능의 발전을 더욱 가속화시킬 수 있습니다.
4. 개인 정보 보호: 데이터의 공유와 투명성을 통해 개인 정보 보호도 확보할 수 있습니다. 공유되는 데이터는 개인 정보를 제거하거나 익명화된 데이터를 사용하며, 이를 통해 개인 정보 보호 문제를 해결할 수 있습니다.

따라서 데이터의 공유와 투명성은 AI의 발전과 사회적 문제 해결에 중요한 역할을 합니다. 이를 위해 데이터의 공유와 투명성을 보장하는 적극적인 정책과 시스템이 필요합니다.

AI는 인간처럼 불확실성과 고통을 수용하고 극복하는 능력을 가지고 있지는 않습니다. 따라서 AI의 개발과 응용에서는 항상 인간의 윤리적, 사회적 책임과 함께 고려되어야 합니다. 불확실성이나 고통을 다루는 AI 기술이 개발될 때, 이러한 기술이 사회적으로 적절하게 적용되고 인간의 이익을 위해 사용되는지를 보장하기 위해 인간의 개입과 윤리적 검토가 필요합니다.

이를 전제로 한다면, 인간의 도우미로서 AI는 통계적인 자세를 취하도록 해야 합니다.
AI는 불확실성에 대해 통계적인 자세를 취할 수 있습니다. 통계학은 불확실성과 관련된 다양한 개념과 방법을 제공하기 때문입니다. 예를 들어, 확률론과 통계학의 개념을 활용하여 AI 시스템은 불확실성을 모델링하고 예측할 수 있습니다. 이를 통해 AI 시스템은 불확실성을 감안하면서도 최적의 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서, AI 시스템을 개발할 때, 통계학적인 접근 방법을 고려하여 불확실성을 다룰 수 있도록 설계하는 것이 좋습니다.

빅터 프랭크(Viktor Frankl)는 성장 심리학의 대표적인 인물 중 한 명으로, 20세기 초반 오스트리아 출신의 정신의학자이자 철학자입니다. 그는 ‘자아초월(Self-Transcendence)’이라는 개념을 도입하여 건강한 성격의 모형을 제시하였습니다.

프랭크는 자아초월을 인간의 본성 중 하나로 간주하며, 인간은 자아초월의 욕구를 충족시키는 과정에서 진정한 의미를 찾아갈 수 있다고 주장합니다. 자아초월은 개인의 관심사나 이익에 초점을 맞추는 것이 아니라, 다른 사람이나 공동체, 혹은 인류 전체와 같은 더 큰 개념에 대한 관심과 이해를 통해 실현될 수 있다고 합니다.

프랭크는 이러한 자아초월의 욕구를 충족시키기 위해 다음과 같은 요소들이 필요하다고 말합니다.

의미 있는 목표: 자아초월의 욕구를 충족시키기 위해서는 자신에게 의미 있는 목표가 필요합니다. 이를 위해서는 개인의 가치관과 철학에 따라 목표를 설정해야 합니다.

창조적인 경험: 인간은 창조적인 활동을 통해 자아초월의 경험을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 예술, 음악, 문학 등의 활동을 통해 창조적인 경험을 쌓을 수 있습니다.

사회적 연결: 자아초월의 경험은 사회적 연결과 관련이 깊습니다. 타인과의 교류와 공동체 활동을 통해 자아초월을 실현할 수 있습니다.

불확실성과 고통에 대한 수용: 인간은 언제나 불확실성과 고통을 경험하게 됩니다. 이러한 상황에서도 자아초월을 실현하기 위해서는 불확실성과 고통을 수용하고 이를 극복해 나갈 수 있는 유연성과 탄력성이 필요합니다.

프랭크는 이러한 요소들이 결합된 개인이 더 높은 수준의 자아초월을 경험하며, 건강한 성격을 형성할 수 있다고 주장하였습니다.

* 빅터 프랭크(Viktor Frankl)는 그의 책 Man’s Search for Meaning 로 유명합니다. 그의 나치 수용소 경험인데, 그가 수용되었던 수용소는 제2차 세계 대전 중 나치 독일이 점령한 오스트리아의 수용소인 ‘아우슈비츠’와 ‘빌헬름스발트’입니다. 프랭크는 오스트리아를 떠나 체코스로바키아의 수용소도 경험했으며, 그 경험을 토대로 자신의 이론을 개발하게 됩니다.