[인공지능 시대 사람에게 무엇을 가르쳐야 할까?], 권재원, 우리교육, 2021, (211224)

머리말_ 인공지능 시대, 무엇이 바뀐다는 것일까?

1. 도대체 4차 산업혁명의 정체는 무엇인가?

 

4차 산업혁명이라는 유령

 

교육은 학습자의 필요, 교수·학습 방법, 사회적 조건이라는 세 가지 요인의 상호작용 속에서 이루어진다. 

 

4차 산업혁명을 이해하는 열쇳말

 

4차 산업혁명이 일으키는 노동의 문제

 

개인이 4차 산업혁명에 대처하는 전략들

2. 지능은 무엇이고, 인간의 지능 수준은 어느 정도일까?

 

‘인공’과 ‘지능’이란?

 

지능이란 다음 세 요소의 상호작용 과정이다. ① 해결해야 하는 과제 목표. ② 과제 수행목표 달성에 필요한 조건 : 사전지식, 경험, 환경 등. ③ 행위자의 능력. →←

 

환경

→ (인지) (행동) ←

상황판단, 목표설정, 행동결정

 

지능의 요소와 인간 지능의 특징

 

지능을 환경 변화에 따라 주어지는 목적을 달성하도록 하는 능력이라고 정의한다면, 여기에는 적어도 다음과 같은 세 요소가 필요하다. ① 외부 환경에 대한 정보를 수집하는 활동. ② 수집된 정보를 바탕으로 다음 행동을 결정하고 지시하는 활동. ③ 지시에 따라 운동기관이 구체적인 행동을 하도록 하는 활동이 활동의 결과는 다시 ①에 의해 성공/실패 여부를 확인할 수 있다. 

 

문제 상황이 발생하면 우리는 다시 지각-사고-판단-행동의 절차를 재개한다. 그리고 그 결과 새로운 습관을 형성한다.

 

인공지능이 감히 따라할 수 없는 인간 지능의 복잡성

 

인간 지능의 복잡성과 인공지능의 경제학

3. 인공지능, 사람처럼 생각하거나 행동하거나

 

인공지능의 작동 원리 ↑↓

 

← (강한 인공지능)	(약한 인공지능) →
인간처럼 생각하는 시스템인지 모델링 접근 방식	합리적이고 생각하는 시스템 사고의 법칙 접근 방식	↑ (생각)
인간처럼 행동하는 시스템 튜링 테스트 접근 방식	합리적으로 행동하는 시스템 합리적 에이전트 접근 방식	↓ (행동)

 

합리적 행위자가 되기 위한 경로

 

기계 학습은 다음과 같은 과정으로 이루어진다.

① 인공지능에 데이터와 해결해야 할 문제를 제공한다. 그 양은 많을수록, 그리고 종류는 다양할수록 좋다.

② 인공지능이 데이터를 스스로 비슷한 것끼리 분류한다. 비슷한 요소를 가진 것끼리 모아본다거나 특정한 상황에서 자주 등장하는 것을 서로 연결한다거나 인접한 것끼리 모아본다거나 하면서 나름의 규칙과 패턴을 찾는다.

③ 이 규칙과 패턴을 보유하고 있는 특징들을 사용하여 판단한다. 

④ 사람은 이 판단에 대해 정답/오답의 판정을 내려준다.

⑤ 이 과정이 계속되면 인공지능은 정답/오답 판정의 일정한 패턴을 발견하게 되며 이것을 범주화된다. 이 과정까지가 학습의 단계다. 

 

이 과정을 학생들을 가르치는 과정에 비유해볼 수 있다.

① 교사가 학생들에게 약간의 개념 학습을 시킨 뒤 대량의 문제집을 풀게 한다.

② 학생들은 학습한 개념을 이용하여 문제를 푼다. 교사는 학생들이 풀어온 문제에 대해 특별한 설명 없이 정답/오답만 체크해준다.

③ 이 과정이 수없이 반복되다 보면 학생들은 문제 유형과 해당하는 정답 유형 간 나름의 관계를 발견하여 이를 패턴으로 학습한다. 

④ 문제를 주기만 하면 정답을 찾아낼 수 있게 된다. 

 

인공지능, 사람에게 다가서다

4. 그럼 무엇을 교육해야 하는가?

 

살아남을 직업을 교육으로 선점할 것인가?

 

한국 학생들은 하루 15시간을 다음 두 가지를 위해 낭비하고 있다. ① 필요하지 않은 지식을 위하여. ② 존재하지 않을 직업을 위하여. 

 

이른바 역량이란 무엇인가?

5. 인공지능 시대의 교육담론에서 누락된 민주시민성

 

공교육의 목적은 민주시민 교육

 

인공지능은 민주시민성을 어떻게 바꿀 것인가?

6. 그렇다면 사람이란 무엇인가?

 

민주시민에는 사람 아닌 다른 지적인 존재도 포함되는가?

 

복잡하고 어려워진 사람의 규정

 

사람만이 권리의 주체가 될 정당성의 근거는 무엇인가?

 

무너진 사람의 특권 : 도대체 사람의 지위는 무엇인가?

 

그럼에도 불구하고 사람의 존재론적 근거 찾기

 

공리주의적 접근 : 고통의 심급에 따른 고통의 심급

 

질문하는 사람

7. 인공지능과 함께 일한다는 것

 

인공지능은 사람이 아니라 노동 일부를 대체한다

 

인공지능 시대에 대한 모든 논의는 이 두 사실을 전제하고 이루어져야 한다. 첫째, 인공지능 시대는 피할 수 없는 미래다. 앞으로 인공지능은 갈수록 더 많은 일을 할 것이며, 머지않은 시일 내 우리는 온통 인공지능으로 둘러싸인 세상에서 살게 될 것이다. 둘째, 인공지능이 아무리 스스로 생각한다고 하더라도, 그 목적을 스스로 만들어내지는 않는다. 

 

인공지능에는 동기와 의미가 없다

 

인간다운 노동이란 무엇인가?

 

인간다운 노동을 통해 새로운 가치 창출하기

 

문제는 정치

8. 인공지능 시대의 교육 목표

 

난해하고 복잡한 논의를 계속한 끝에 다음 셋 정도의 영역을 길어낼 수 있었다. ① 목적을 설정하는 존재로서 사람. ② 가치와 방향을 설정하는 존재로서 사람. ③ 종합적(전체적인)인 존재로서의 사람.

 

목적을 설정하는 사람 만들기

 

3세개 인공지능은 반드시 다음과 같은 순서로 작동한다. 

목적 확인

→ 목적이 달성된 상태 확인

→ 현재 상태 분석

→ 현재 상태에서 목적이 달성된 상태로 이행할 성공확률이 가장 높은 방안을 선택

 

가치와 방향을 설정하는 사람 만들기

 

종합적인 존재로서의 사람 만들기

 

인공지능의 사용자로서 사람, 새로운 주체성의 문제

 

인공지능을 가르치는 사람

9. 인공지능, 블록체인 기술과 만나다

 

중앙집중형과 분산원장기술

 

중앙집중형의 비용

 

블록체인 혁명

10. 인공지능의 한계와 교육이 갈 길

 

인공지능의 한계

 

딥러닝은 그 이름과 달리 매우 얕은 학습 방법이다. 딥러닝은 한마디로 어떤 문제(입력)와 관련하여 가장 적합한 해법(답)을 엄청난 규모로 누적된 과거 자료(빅데이터)를 통해 확률적으로 찾아내는 기술이다. 즉 '알아내는' 것이 아니라 '찾아내는' 것이다. 이 둘 사이의 차이는 엄청나다. '알아내는' 것은 어떤 문제에 대한 답을 찾을 뿐 아니라 그것이 왜 답이 될 수 있는지, 다른 방법은 없는지, 그리고 그것이 답이라는 사실이 관련 분야 혹은 자신의 삶에 어떤 의미가 있는지 설명할 수 있는 것이다. '찾아내는' 것은 단지 그 문제의 답이 이것이라고 연결 짓는 것이다. 심지어 딥러닝에서는 이것이 답이라고 연결 짓지도 않는다. 다만 이것이 답일 확률이 제일 높다고 산출할 뿐이다.  

 

인공지능 시대를 대비하는 교육

맺음말_ ‘미래’라는 함정을 조심하자

참고 문헌