2023 체인지온@미디토리 <인공지능(AI)과 활동하는 삶> [세션1] 위기는 인공지능에서 오지 않는다 -강연1. 생성 인공지능의 시대, 확장된 인문학의 대응 | 김재인 [세션2] 보이지 않는 노동, 가려지는 데이터들 -강연2. AI가 말하지 않는 것들 | 조경숙 -강연3. 나의 고독사 예방 대책에 AI가 없는 이유 | 권종호 [세션3] 인공지능의 미로에서 나침반 찾기 -강연4. 재난, 데이터셋 그리고 기계의 우화 | 최빛나 -강연5. 시민활동가가 인공지능 기술을 만났을 때 | 김재섭

1. 위기는 인공지능에서
오지 않는다:
생성 인공지능의 시대, 확장된 인문학의 대응
.
.
김재인 (경희대 비교문화연구소, 철학)
armdown.net@gmail.com
인공지능(AI)과 ‘활동하는 삶’
2023년 11월 17일 (금요일) 14:10~15:10
부산시민운동지원센터 혁신홀P

2. 2
목차
연사 소개
생성 인공지능의 도전
그림 생성 인공지능의 짧은 역사
원리를 이해하면 미래가 보인다
인공 일반지능이 시작되었나?
어떤 역량을 갖춰야 할까?

3. 3
연사 소개
(아주 짧은…)

4. 연사 소개 : 서울대 미학과 졸, 철학과 철학박사 (역서)
1996년 (226쪽) 1998년 (414쪽) 1999년 (330쪽) 1999년 (186쪽) 2021년 (183쪽)
2001년 (1000쪽) 2014년 (704쪽) 2023년 (200쪽)

5. 2015년 2016년 2017년 2019년 2020년
2019년(공저) 2020년(공저) 2020년(공저) 2021년(공저) 2023년
연사 소개 : 서울대 미학과 졸, 철학과 철학박사 (저서)

6. 연사 소개 : 서울대 미학과 졸, 철학과 철학박사 (수상)
‘한국출판문화상’ 본심,
경향신문 ‘올해의 저자’,
경기문화재단 ‘경기그레이트북스 100선’
(전) 서울대 외 다수 대학 시간강사
(전) 서울대 철학사상연구소 연구원
(전) 고등과학원 초학제연구단 연구원
(현) 포스텍 융합문명연구원 ‘웹진X’ 편집위원장
(현) 경희대학교 비교문화연구소 교수

7. 연사 소개 : 철학 전문 유튜브 채널 (2022년 4월 10일 개설)

8. 방송 : 인류를 위한 ‘한 개의 목표’ (스피노자, 니체, 들뢰즈)
sbs biz 2021.3.25.
세상의 끝에서 읽는 한 권의 책
sbs biz 2023.1.28.
삶 멈춰 서서 바라보다

9. 9
생성 인공지능의 도전

10. AI를 활용한 창작에 대한 반발 : 달리, 미드저니, 스테이블디퓨전 등
10
김경윤 기자, “거센 반발 직면한 AI웹툰…
네이버웹툰 도전만화서 보이콧 운동도”,
연합뉴스 2023.6.4.
대만 개발사 ‘레이아크’ 퇴사 후
인공지능 일러스트 사용을 비판
(출처: 트위터>
인공지능 성우 도입
반대 운동을 펼치고 있는
NAVA
(National Association
of Voice Actors)
(출처: 트위터)
기사 참조:
조영준 기자,
“‘인공지능에 일자리 뺏긴다?’
긴장하는 게임업계”,
게임동아 2023.8.3
(업데이트: 8.23)

11. 생성 인공지능의 창조력
11
(2004

12. 챗GPT 근황 : 2023년 봄에서 가을 사이
2023년 6월 1일

13. 생성 인공지능의 큰 그림 : 챗GPT 너머의 진보와 미래의 강력한 영향력
13

14. 14
그림 생성 인공지능의 짧은 역사
생성 인공지능은 벌써 시작되고 있었다, 다만 잘 몰랐을 뿐!

15. Théâtre D’opéra Spatial
미국 콜로라도 주립박람회 미술대회의 디지털아트 부문에서 우승 (Jason M. Allen, 2022년 8월)
시작은 그림 생성에서부터

16. 그림 생성 인공지능의 짧은 역사 : DALL-E (2021년 1월) by OpenAI
16
Text-to-image AI 모델
(초거대 언어모델 GPT-3을 이용한
multimodal 기반)
Text Prompt(input)를 입력하면 그
에 맞는 Image 생성
“an armchair in the shape of an
avocado. an armchair imitating
an avocado”

17. 그림 생성 인공지능의 짧은 역사 : DALL-E (2021년 1월) by OpenAI
17
Text-to-image AI 모델
(초거대 언어모델 GPT-3을 이용한
multimodal 기반)
Text Prompt(input)를 입력하면 그
에 맞는 Image 생성
“an armchair in the shape of an
avocado. an armchair imitating
an avocado”

18. 그림 생성 인공지능의 짧은 역사 : MidJourney (2022년 3월)
18
Discord Midjourney 방 기반
Discord에 아래의 텍스트를 입력하
면 Image 생성
/imagine prompt: “a photo of
drawing Robot”

19. 그림 생성 인공지능의 짧은 역사 : DALL-E 2 (2022년 4월) by OpenAI
19

20. 그림 생성 인공지능의 짧은 역사 : DALL-E 2 (2022년 4월) by OpenAI
20

21. 그림 생성 인공지능의 짧은 역사 : DALL-E 2 (2022년 4월) by OpenAI
21

22. 그림 생성 인공지능의 짧은 역사 : Stable Diffusion (2022년 8월) by stability.ai
22
오픈 소스 기반으로 다양한 개발자가 순식
간(출시 후 불과 1주일만)에 기능을 추가
하고 다른 툴에 Plug-in 형태로 기능을 붙
임.
Prompt: “Caspar David Friedrich, a cat
above the Sea of Fog”

23. 그림 생성 인공지능의 짧은 역사 : Stable Diffusion (2022년 8월) by stability.ai
23
Caspar David Friedrich, ‘Wonderer above the Sea of Fog’ (1817)
“Caspar David Friedrich, a cat above the Sea of Fog”

24. 24
원리를 이해하면 미래가 보인다
: 챗GPT와 Transformer란?
기술 변동의 속도에 휘둘리지 말고
원리를 이해하며 큰 그림을 그려라

25. 생성 인공지능의 분류 : 큰 그림을 봐야 한다
25
1. 언어 생성 인공지능
- 챗GPT, 바드 등
- 번역기
- 음성 인식 문자 변환(Speech to
Text)
2. 비언어 생성 인공지능
- 그림 (DALL-E)
- 동영상
- 소리, 음성
- 음악
- 코드

26. 생성 인공지능의 분류 : 큰 그림을 봐야 한다
26
1. 언어 생성 인공지능
- 챗GPT, 바드 등
- 번역기
- 음성 인식 문자 변환(Speech to
Text)
2. 비언어 생성 인공지능
- 그림 (DALL-E)
- 동영상
- 소리, 음성
- 음악
- 코드
그런데 왜 ‘언어/비언어’로 분류했을까? ⇒ ‘언어 생성’이 기반 기술, 중심 축이기 때문

27. 언어 생성 인공지능 (1) : 챗GPT vs. 바드
27

28. 언어 생성 인공지능 (2) : 번역기
28

29. 언어 생성 인공지능 (3) : 음성 인식 문자 변환(Speech to Text, STT)
29

30. 인공지능의 역사와 최근의 급격한 발전
30

31. 생성 인공지능의 역사와 현황
31

32. 생성 인공지능의 원리 : chatGPT
32
Generative Pre-Trained Transformer
chat

33. 생성 인공지능의 원리 : chatGPT
33
Generative Pre-Trained Transformer
chat

34. 생성 인공지능의 원리 : 초거대 언어모델 + 멀티모달 학습
34
1. 초거대 언어모델
(Large Language Model, LLM)
2. 멀티모달 학습
(Multi-modal Learning)

35. 생성 인공지능의 원리 : 초거대 언어모델 + 멀티모달 학습
35
1. 초거대 언어모델
(Large Language Model, LLM)
인터넷 상에서 구할 수 있는 수많은 텍스트를 수집해서
단어 간 관계(매개변수)를 찾아냄.

36. 초거대 언어모델(Large Language Model, LLM)의 원리 : 단어를 추천해서 문장 생성
36

37. 초거대 언어모델(Large Language Model, LLM)의 원리 : 단어를 추천해서 문장 생성
37
-말이 되는 문장을 만드는 데 특화
되어 있지만, 만들어진 문장의 진
위는 전혀 고려하지 않음
-언어에 ‘과잉’과 ‘결여’가 있음
-그럴듯하지만 허구, 가짜, 오류인
내용이 ‘반드시’ 포함될 수밖에 없
음

38. 초거대 언어모델(Large Language Model, LLM)의 원리 : 단어를 추천해서 문장 생성
38
2023.03.15 / 뉴스1

39. 생성 인공지능의 원리 : 초거대 언어모델 + 멀티모달 학습
39
1. 초거대 언어모델
(Large Language Model, LLM)
2. 멀티모달 학습
(Multi-modal Learning)

40. 생성 인공지능의 원리 : 초거대 언어모델 + 멀티모달 학습
40
모달(modal)은 mode 혹은 modality의 형용사로 ‘방
식’이라는 뜻.
언어와 짝을 지어 그림, 소리, 코드 등을 함께 학습.
2. 멀티모달 학습
(Multi-modal Learning)

41. 멀티모달(multi-modal) 학습 : 언어로 설명(label)이 붙음
41
이미지와 텍스트를 짝
지어서
방대한 데이터베이스
를 구축

42. 멀티모달(multi-modal) 학습 : 언어로 설명(label)이 붙음 (예: 이미지넷)
42

43. 멀티모달(multi-modal) 학습 : 언어로 설명(label)이 붙음 (예: 이미지넷)
43
1,000개의 클래스
각 클래스당 약 1,000개 가량의 사진
100만 개가 넘는 데이터를 포함

44. 멀티모달(multi-modal) 학습 : 언어로 설명(label)이 붙음
44
https://ai.googleblog.com/2020/02/open-images-v6-now-featuring-localized.html

45. 멀티모달(multi-modal) 학습 : 언어로 설명(label)이 붙음
45
https://ai.googleblog.com/2020/02/open-images-v6-now-featuring-localized.html

46. 멀티모달(multi-modal) 학습 : 언어로 설명(label)이 붙음
46
https://ai.googleblog.com/2020/02/open-images-v6-now-featuring-localized.html

47. 텍스트 입력으로 그림 생성이 가능해짐 : DALL-E (2021년 1월) by OpenAI
47

48. 48
인공일반지능이 시작되었나?
일반지능이 무엇인지 재정의 필요: 철학 x 심리학(인지과학) x 교육학

49. 인공일반지능(AGI)의 전조?:
49

50. 인공일반지능(AGI)의 전조?:
50

51. 인공일반지능(AGI)의 전조?:
51
도구는 도구일 뿐, 주체가 아니다

52. 인공지능 만들기 : 현대적 접근
52
Artificial Intelligence
A Modern Approach
Third Edition
Stuart J. Russell and Peter Norvig
Copyright 2010, 2003, 1995 by Pearson Education, Inc.
S. 러셀 (UC Berkeley) & P. 노빅(Google),
『인공지능 : 현대적 접근』(1995, 2003, 2010, 2022)

53. 인공지능 아키텍처의 한계 : 일반적 에이전트의 구조와 ‘수행 기준’ 문제
53
Russell & Norvic (2010, 3rd ed.), p. 55 변형

54. 인공지능 아키텍처의 한계 : 일반적 에이전트의 구조와 ‘수행 기준’ 문제
54
“무엇이 좋고 무엇이 나쁜지에 대한 되먹임이 없으면, 에이전트
는 다음 수를 결정하기 위한 근거가 없을 것이다. (...) 에이전트
에 대한 우리의 구상은 보상을 입력 지각의 일부로 간주한다. 하
지만 지각의 일부가 단지 또 다른 감각 입력이 아니라 하나의 보
상임을 에이전트가 알아채기 위해서는 [판별 기준이] ‘내장
(hardwire)되어’ 있어야만 한다. 동물들은 고통과 배고픔을 부
정적 보상으로 알아채고 쾌락과 음식 섭취를 긍정적 보상으로 알
아채도록 내장되어 있는 것처럼 보인다.”
Russell & Norvic (2010, 3rd ed.), p. 830

55. 55
어떤 역량을 갖춰야 할까?
교육/재교육과 훈련은 어떻게 할 것인가

56. 생성 인공지능을 둘러싼 잘못된 문제 제기 : 노엄 촘스키
56
노엄 촘스키
챗GPT는
“하이테크 표절”
- 2023.2.17
챗GPT의 거짓 약속
- 2023.3.8

57. 글쓰기란? : ‘생각의 근력’·‘생각하는 힘’을 훈련하는 과정
57
• 단편적 진실에서 입체적 진실을 구성해야
• ‘생각의 근력’, ‘생각하는 힘’을 키우기
• 글쓰기·창작자(메이커)-되기는 검증된 방법

58. 1. 핵심 공통 역량 = 확장된 문해력
▪ 핵심 공통 역량은 문해력(literacy) = 과거 인문학이 담당했던 언어 능력
▪ 삶과 인간과 사회와 자연을 이해하고 다루는 능력
▪ 과거 한국어, 영어, 중국어 같은 자연어를 많이 익힐수록
더 많이, 더 깊게, 더 넓게 알 수 있었고,
정보를 처리, 종합해서 적용, 행동을 위한 지혜로 가공
▪ 확장된 언어 상황: 자연어 + 수학, 자연과학, 기술, 예술, 디지털 등
▪ 인문학은 ‘확장된 언어’를 포용해야
▪ 초중고의 교과목 대부분은 결국 인문학 : 한국어, 영어, 제2외국어, 수학,
자연과학(물리학, 생물학…), 기술, 디지털(논리, 코딩…), 음악, 미술…
인문학의 응전 (1) : 확장된 인문학(핵심 공통 역량)

59. 2. 확장된 인문학 교육의 기대 효과
▪ 학습 능력 훈련: 교육/재교육을 받을 능력. 사라지는 직업과 생기는 직업의
‘과도기’ 혹은 ‘이행기’ 문제
→ 사라지는 직업 상황에서 ‘기본소득’ 말고도 교육을 통한 돌파구 마련
▪ 융합 협력 능력: 서로 다른 영역의 전문가가 협업해서 융합 작업하는 공통
언어 확보
▪ 일정 수준을 넘는 성과를 내려면 ‘전문가’가 작업해야
← 융합이란 ‘전문가들’의 협업
인문학의 응전 (2) : 확장된 인문학 교육의 기대 효과

60. AI빅뱅과
기회의 경기실학
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김재인 (경희대 비교문화연구소, 철학)
armdown.net@gmail.com
감사합니다