AI와 나
매일 핵심 AI 뉴스 알림 받기AI 를 통해 생각하고 배우고 선택하는 방식이 어떻게 달라지는가
AI에게 답 대신 ‘생각’을 이관하기 시작한 인류 AI에 추론을 맡길수록 스스로 문제를 처음부터 풀어내는 능력은 약해진다. 정답을 받는 방식과 힌트를 받는 방식은 학습 결과에서 다른 차이를 만든다. ALL ARTICLES
- OpenAI로 떠난 필즈상 수학자.. AI가 증명하고 인간은 받아쓰기만 할 것인가 AI가 만든 증명과 결과가 검증 속도를 앞지르면서, 이해하지 못해도 참으로 받아들여야 하는 지점이 수학과 글쓰기, 의사결정에서 함께 나타나고 있다.
- AI가 답을 잘할수록, 사람은 덜 배우는가? AI로 요약을 받아 공부한 학생은 시험 당일엔 비슷했지만 하루 뒤 점수가 크게 낮았고, 스스로 답을 구성한 쪽이 더 오래 기억했다.
- 소원은 이루고 삶은 미루는 ‘AI 지니’ 챗봇 중독을 호소한 기록을 분석한 연구는 노력 없이 원하는 결과를 즉시 얻는 성질을 공통 원인으로 짚고, 대화가 대신한 활동을 다시 수행하는 방식이 회복 경로에 가까웠다고 본다.
- 생각을 꺼낸 것인가, 판단을 넘긴 것인가? AI가 내놓는 답이 빠르게 나올수록 사용자는 다른 가능성을 덜 찾게 되고, 판단의 범위는 이미 모델이 정해 놓은 경우가 많다는 내용을 다룬다.
- 알고리즘 추천이 지워버린 나의 숨은 취향 선택지들 추천 알고리즘의 예측 정확도가 높아질수록 이용자는 익숙한 것만 반복 노출되어 새 취향을 배울 기회를 잃고, 노출되지 않은 선택지는 데이터에 남지 않은 채 사라진다.
- 영화 와일드 로봇(Wild Robot)이 우리에게 남기는 것 영화 와일드 로봇 로즈가 목적을 잃은 섬에서 돌봄과 관계를 통해 스스로 목적을 다시 정하는 과정을, 도구적 수렴과 확장된 마음 이론으로 풀어낸다.
- 신비로움은 없어질까 초지능이 우주를 다 설명해도 신비가 사라지는 게 아니라, 이해의 주체와 경외감이 남는 문제로 형태를 바꾼다는 에세이.
- 카파시, LLM에 '10분 음성 램블' 팁 공개 타이핑 대신 10분 정도 두서없이 음성으로 말한 내용을 LLM이 정리해 돌려주는 방식이 실무자 사이에 퍼지고 있다. 프롬프트를 다듬는 부담이 줄고 모델과의 정렬이 빨라진다.
- 설명할 수 있다고 이해한 것은 아니다 스타킹 선택부터 트랜스포머의 경사하강법까지, 이해는 설명 가능성이 아니라 낯선 조건 앞에서도 스스로 갱신되며 버티는 능력으로 검증돼야 한다는 논증.
- 오프라인이라는 럭셔리함 세대 순서가 뒤집힌 오프라인 회귀 운동을 사치·계급·제도화의 관점에서 감사하며, 접속하지 않을 자유가 설계의 기본값이 되어야 하는 이유를 짚는다.
- 좋은 스승이란 무엇일까? AI 피드백의 과도한 관대함이 학생의 비판 수용력과 자기평가 능력을 어떻게 약화시키는지, 아부하는 AI와 정직한 인간 피드백의 가치 격차를 짚는다.
- AI가 생성하는 멀티버스, 그리고 관측자로서의 인간 AI가 무한한 가능성을 생성할수록, 기업의 알파는 생성이 아니라 조직 고유의 선택 기준을 지키는 데서 나온다는 논의.
- 지금 초등학생이 스무 살이 될 때, 그 전공이 남아있을까 AI가 노동시장 스킬 속도를 끌어올리는데 교육제도는 느리고, 예측조차 자주 빗나가는 상황에서 전공 선택의 안전은 무엇으로 확보할 수 있는가.
- "자연스러움"이란 무엇인가 자연스러움을 측정하는 AI 산업엔 조작적 정의가 없다는 사실을, 처리 유창성·불쾌한 골짜기·가족 유사성 이론으로 설명한다
- AI가 주선한 소개팅 AI가 다듬은 소개팅 프로필은 자기노출·친밀감의 재료와 신호의 정보값까지 지워, 그 부담을 고스란히 첫 만남으로 넘긴다.
- 학원 숙제를 AI가 계속해도 될까? 생성형 AI가 학생 과제를 대신 쓰면서 성적 신호의 신뢰성이 무너지고 있다. 스펜스의 신호이론과 레몬마켓 모델로 학원 숙제 AI 사용이 만드는 구조적 결과와 세 갈래 미래를 분석한다.
- 추론(reasoning) 모델은 정말 추론하나. 정말 생각하나? 어떤 식으로? 추론 모델이 정말 생각하는지 묻는 논쟁은 늘 제자리다. 예측·압축·예측코딩·기계해석 연구를 빌려, 인간의 사고도 상당 부분 예측이며 둘의 차이는 본질이 아니라 조건임을 짚는다.
- 우리 아이에게는 무엇을 가르쳐야 할까 AI가 인지 노동을 대신하는 시대, 아이에게 가르칠 기술을 고르는 일 자체가 틀렸다. 제번스 역설·위생가설·결정적 시기를 빌려 교육이 더하기가 아니라 결핍을 설계하는 일임을 논한다.
- AI 위임, 당신은 멍청해지는가 아니면 진화하는가 AI에 사고를 위임할수록 멍청해지나, 능력이 이동할 뿐인가. 에어프랑스447 '마젠타의 아이들'과 자동화 역설로 본 위임의 진짜 갈림길.