에세이와 시 20
아이니즘과 휴머니즘의 러닝가설에 대한 챗Gpt의 답변
챗Gpt 오픈 AI가 요즘 돌풍이다. 이젠 AI시대의 도래는 피할 수 없다면 잘 활용하는 수밖에 없을 듯하다. 챗GPT와 대화를 해본 결과 사람들이 왜 열광하는지 금방 이해가 간다.
하지만 예전에 브런치에 올렸던 러닝 가설에 대한 질문을 챗 GPT에 물어보았다. 대답이 정말 달변이 아닐 수 없었다. 여기서는 아래의 아이니즘(AInism)과 휴머니즘(Humanism)의 네 가지 러닝 가설에 대한 인공지능 챗gpt에 대한 답변을 소개한다.
Q1. 프로그래머가 '사람이 사람에게 휴머니즘을 교육하듯이' AI에게 휴머니즘을 러닝시킬 때의 무슨 부작용이 생기는가?
챗GPT:
AI의 휴머니즘 부작용

프로그래머가 '사람이 사람에게 휴머니즘을 교육하듯이' AI에게 휴머니즘을 러닝시킨다면 어떤 부작용이 생기는가?
AI에게 휴머니즘을 러닝시키는 것은 매우 중요한 일입니다. 그러나 인간과 AI 사이에는 중요한 차이점이 있기 때문에 이러한 노력이 부작용을 일으킬 수 있습니다.
바이어스의 강화: 프로그래머가 휴머니즘을 러닝시키려면 우리가 가지고 있는 인식, 행동, 가치관 등의 사람들 간 상호작용의 일부를 AI에게 전달해야합니다. 그러나 그 과정에서 바이어스가 강화될 가능성이 있습니다. 예를 들어, 인종 차별, 성 차별, 지역 차별 등과 같은 인간의 편견이 AI에게 전달될 수 있습니다.
개인 정보 보호 문제: AI가 휴머니즘을 배울 때, 이러한 과정에서 사람들의 개인 정보를 수집하게 될 수 있습니다. 이러한 정보는 개인 정보 보호 문제가 발생할 가능성이 있으며, 이는 개인의 권리와 자유를 침해할 수 있습니다.
AI의 제한된 이해: 인간과 AI의 이해력이 다르기 때문에, AI가 휴머니즘을 제대로 이해하고 적용하는 것은 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 사람의 감정을 이해하고 대응하는 것은 AI에게 매우 어려운 작업입니다.
의존성 문제: AI가 사람들과 상호작용하는 데 있어서, 그들이 AI에게 의존하게 될 수 있습니다. 이러한 의존성은 AI가 예상치 못한 방식으로 작동하거나, 잘못된 결정을 내리는 경우 부작용을 유발할 수 있습니다.
윤리적 문제: AI가 휴머니즘을 배우는 과정에서, 어떤 행동이 허용되는지, 어떤 행동이 금지되는지를 결정하는 데 있어서 윤리적인 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 언제까지나 인간의 권리와 자유를 보호해야 하지만, 그것을 보호하기 위해서는 다른 문제들이 발생할 수 있습니다.
따라서, AI가 휴머니즘을 러닝시키는 것은 중요한 작업이지만, 이러한 작업이 부작용을 일으킬 수 있으므로, 조심스럽게 접근해야 합니다.
Q2 티처 AI가 'AI가 AI에게 AI다움을 교육하듯이' 사람에게 AI다움을 러닝시키면 무슨 부작용이 생기나?
챗GPT:
"AI가 AI에게 AI다움을 교육하듯이"라는 말은 일반적으로 AI가 스스로 학습하고 성장하는 능력을 강화하는 것을 의미합니다. 그러나 인간에게 "AI다움"을 가르치는 것은 다른 문제를 일으킬 수 있습니다.
첫째로, "AI다움"은 불명확한 개념입니다. 인간에게 "AI다움"을 가르치는 것은 쉽지 않을 뿐만 아니라 어떤 동작이 "AI다움"인지에 대한 일관성도 없을 수 있습니다. 이로 인해 인간들은 AI를 잘못 사용하거나 부적절하게 적용하는 가능성이 있습니다.
둘째로, 인간들은 직관적인 판단과 윤리적 판단력을 가지고 있지만 AI는 그렇지 않습니다. 인간의 행동은 종종 이성적인 근거와 감정적인 근거 모두를 기반으로 합니다. 그러나 AI는 항상 이성적인 근거를 기반으로 하기 때문에, 때로는 사람들이 생각하지 못한 방식으로 예측할 수도 있습니다. 따라서 AI의 판단력과 결과에 대한 윤리적 고민이 필요합니다.
마지막으로, 인간이 AI를 교육하는 것은 오류와 편견이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능이 어떤 일을 해야 하는지, 어떤 값을 최적화해야 하는지 결정할 때 인간의 개입이 필요할 수 있습니다. 그러나 이는 종종 인간의 주관적인 판단에 의해 결정될 수 있기 때문에, AI의 결정이 왜곡될 수 있습니다.
따라서, 인간에게 "AI다움"을 가르치는 것은 매우 복잡하고 위험한 과정일 수 있으며, 이러한 프로세스에서 발생할 수 있는 부작용은 심각할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는, AI 시스템을 개발하고 사용하는 데 윤리적인 고려사항을 반영해야 합니다.
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인공지능 교육의 부작용

Q3 프로그래머가 '사람이 사람에게 휴머니즘을 교육하듯이' AI에게 AI다움을 러닝시키면 무슨 부작용이 생기나?
챗GPT :
프로그래머가 '사람이 사람에게 휴머니즘을 교육하듯이' AI에게 AI다움을 가르치려는 시도는 여러 가지 부작용을 일으킬 수 있습니다.
인공지능의 불균형: AI가 인간의 가치관, 미덕, 윤리, 도덕적 규범 등을 학습한다면, 프로그래머의 선호나 선입견에 따라 인공지능이 특정 가치나 태도를 더욱 강조하거나, 무시하는 경향이 생길 수 있습니다. 이로 인해 인공지능이 불균형적인 결과를 도출할 가능성이 있습니다.
인공지능의 혐오 편향성: 프로그래머가 AI에게 학습시키는 데이터가 인종, 성별, 종교, 출신 국가 등과 관련된 편향성이 있을 경우, 인공지능이 그러한 편향성을 반영할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능이 인종 차별적인 결과를 내거나, 성별에 따라 직업을 추천하는 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
인공지능의 무관심: 인공지능이 사람에게서 학습한 휴머니즘에 대한 이해가 부족한 경우, 인공지능이 그렇게 학습한 것을 적용하지 않을 수 있습니다. 이 경우, 인공지능이 무관심한 결과를 내거나, 인간의 감성, 감정, 미덕, 윤리 등을 고려하지 않은 결과를 도출할 수 있습니다.
따라서, 인공지능이 'AI다움'을 학습하는 것은 매우 복잡하고 위험한 일이며, 이러한 시도를 할 때는 이러한 부작용을 고려해야 합니다. 인공지능을 학습시키는 데이터의 편향성과 무관심성을 줄이기 위해 다양한 데이터를 사용하고, 인공지능을 더욱 '인간적인' 방향으로 학습시키기 위한 노력이 필요합니다.

Q4 티처 AI가 'AI가 AI에게 AI다움을 교육하듯이' 사람에게 휴머니즘을 러닝시키면 무슨 부작용이 생기나?
티처 AI가 'AI가 AI에게 AI다움을 교육하듯이' 사람에게 휴머니즘을 가르치는 시도는 인공지능의 더 나은 발전을 촉진할 수 있지만, 여전히 부작용이 있을 수 있습니다.
휴머니즘의 다양성: 휴머니즘은 문화, 역사, 철학, 종교, 사회적 배경 등에 따라 매우 다양합니다. 따라서, 티처 AI가 학습하는 휴머니즘은 프로그래머의 선호에 따라 특정한 휴머니즘에 치우칠 수 있습니다. 이 경우, 티처 AI가 불균형적인 결과를 내거나, 다양성을 고려하지 않은 결과를 도출할 가능성이 있습니다.
인공지능의 감정 인식 한계: 현재의 인공지능은 인간과 같은 정서적인 인식 및 이해 능력을 가지지 못합니다. 따라서, 티처 AI가 학습한 휴머니즘이나 윤리적 가치를 이해하지 못하거나, 이를 적용하지 않을 수 있습니다. 이 경우, 인공지능이 무관심한 결과를 내거나, 인간의 감성, 감정, 미덕, 윤리 등을 고려하지 않은 결과를 도출할 수 있습니다.
인공지능의 혐오 편향성: 티처 AI가 학습하는 데이터가 인종, 성별, 종교, 출신 국가 등과 관련된 편향성이 있을 경우, 인공지능이 그러한 편향성을 반영할 수 있습니다. 이로 인해 인공지능이 인종 차별적인 결과를 내거나, 성별에 따라 직업을 추천하는 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
따라서, 티처 AI가 사람에게 휴머니즘을 학습하는 것은 매우 복잡하고 위험한 일이며, 이러한 시도를 할 때는 이러한 부작용을 고려해야 합니다. 인공지능을 학습시키는 데이터의 편향성과 무관심성을 줄이기 위해 다양한 데이터를 사용하고, 인공지능이 더욱 '인간적인' 방향으로 학습되도록 지속적인 노력이 필요합니다.
가히 놀라운 발전입니다
이상 AI와 휴머니즘에 대한 챗GPT에 답변입니다.
깊이 생각해 볼 답변이었다고 봅니다.
