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1. 인간과 인공지능의 사고 과정 비교
1.1. 인간의 사고 과정
1.1.1. 장점
인간의 사고 과정의 장점은 다음과 같다.
인간은 오감을 통해 다양한 인식을 받아들인다. 기계와 프로그램 등 입력 정보를 수용하는 것은 물론 주문 외 다양한 자극을 수용한 뒤 기존 지식과 인지된 것을 결합해 독창적인 사고의 결과를 도출할 수 있다. 이는 인간 사고 과정의 강점이다. 또한 혼자 생각하는 것이 아니라 다양한 타인의 생각을 경청하고 수용하며 반대 방향으로 다른 생각과 부딪치는 것이 기존 사물에 대한 새로운 해석의 눈을 만들어낸다. 더불어 정확한 양안 단서는 아니지만 깊이 인식이 가능하고, 경험을 바탕으로 최선의 것을 선택하는 적극적인 자세는 인간 인식 과정의 큰 장점이다. 또한 복잡한 것을 명확하게 요약하고 단순화하는 능력 또한 인간의 큰 축복이다."
1.1.2. 단점
인간의 사고 과정의 단점은 다음과 같다.
인간의 인식, 지식, 기억은 완벽하지 않다. 시간이 지나면서 흐릿하고 왜곡된 것들이 많다. 다만 자기최면처럼 계속 옳다고 생각하면 정말 현실처럼 느껴지는 착각을 불러일으킬 수 있다. 따라서 인간은 불합리한 신념을 가질 수 있으며, 지각이나 축적된 경험을 담당하는 뇌의 부분이 부정적일 경우 세상을 바라보는 시선도 매우 좁은 통찰이나 경험에 의존한다. 어떤 환경이나 사회에 살고 있느냐에 따라 다른 사고 과정이나 지각 과정이 형성되는 셈이다. 그러므로, 모든 인간은 그들만의 이성적인 사고방식을 가지고 있고, 때때로 그들과 동의하지 않는 사람들과 논쟁한다. 사회적으로 받아들여지는 윤리와 정의도 다르게 해석되는 것도 이 원칙이다. 마지막으로, 인간의 지각 과정은 지각 그룹 및 지각 조직과 같은 복잡한 것들을 단순화하거나 일반화에서 오류를 겪는 다수의 지각 오류를 겪는다. 예를 들어 한국에 지역감정이 있을 수 있지만 특정 지역인이 겪는 부정적 감정이 해당 지역에 거주하는 모든 사람에게 적용되고, 일반화의 오류로 합리적 사고가 불가능하다는 단점이 있다.
1.2. 인공지능의 사고 과정
1.2.1. 장점
입력된 정보에 따르면 인공지능 사고 과정의 장점은 다음과 같다:
입력과정에 따라 모든 콘텐츠가 왜곡 없이 진행되며 머신러닝 기술 등 현대 기술을 활용하면 웹/앱에서 모든 생각과 상호작용, 학술자료 등을 학습해 가장 합리적인 결정을 내릴 수 있다"". 예를 들어, 테슬라의 무인 자동차 운전 시스템이 언급될 수 있다. 카메라는 위성을 통해 수신한 위치정보와 차량 앞·뒤·옆에 위치한 모든 물체를 인식한 뒤 발생할 수 있는 사건 유형이나 이미 발생한 사고 내용을 합성해 0.5초 이내에 신속한 결정을 내린다. 따라서 속도를 조절하거나 사고와 법적 문제의 위험을 피할 수 있다"". 또한 인간의 지각 학습에 비해 매우 많은 양의 학습이 가능하다는 장점이 있다. 인간은 정보를 단기 기억에서 장기 기억으로 전달한 후, 그것들을 저장하고 그것들을 완전히 알 수 있게 만드는 데 오랜 시간이 걸리지만, 인공지능은 서버 환경, 데이터베이스 환경, 메모리 용량만 충분하면 무한한 정보를 입력하고 필요한 상황에 맞춰 꺼내 쓸 수 있다"". 마지막으로, 인공지능에는 두 가지 실수가 없다. 실패한 사례나 수많은 머신러닝 실험을 통해 학습한 내용 중 실패 원인을 찾아 알고리즘에 적절히 입력하면 실패 유형을 피하기 위한 미션을 수행할 수 있다"".
1.2.2. 단점
인공지능의 사고 과정의 단점은 다음과 같다.
인공지능은 윤리와 도덕에 대해 스스로 생각할 수 없다. 오직 매우 합리적인 방법만이 추구된다. 예를 들어 특정 학습을 위해 정보를 수집해야 하는 상황에서 사생활을 침해할 가능성이 있다면 인간의 학습 과정이 먼저 사전 동의를 구하고 그의 정보를 수집한다. 하지만, 인공지능은 수많은 데이터를 수집하고 학습한다. 개인 정보라고 해도, 구글과 페이스북은 관련 이슈로 논란의 위기에 처했다. 구글 애플리케이션, 크롬 등 서비스를 이용하려면 현재 보유하고 있는 스마트 기기와 IoT 기기에서 수집한 모든 텍스트·시각·음성 데이터를 수집하는 데 동의해야 한다. 따라서 텍스트나 검색을 통해 데이터를 입력하지 않더라도 도청처럼 흘러간 정보를 중심으로 관심 있는 광고나 제품을 노출하는 경우가 많다.
또한 사람이 구성한 알고리즘과 데이터 구조와 같은 입력 정보를 제외하고는 기능이 수행되지 않는다. 그동안 많은 실수와 실패가 있었고, 이를 바로잡는 디코더가 있기 때문에 실수 없이 수행한다는 의미가 가능하다. 따라서 인간이 실패의 원인을 바로잡지 않으면 인간보다 더 많은 실패를 겪게 된다.
마지막으로 인공지능은 인간이기 때문에 이해할 수 있는 감정의 복잡성을 이해하지 못한다. 감정은 지극히 개인적인 것이다. 인공지능은 학습을 통해 혐오/긍정적인 자극을 가질 수 있지만 인간이 말하는 텍스트나 결과에만 의존한다. 따라서 시대와 문화의 변화에 따라 개인화된 감정이나 다르게 느껴지는 감정을 모두 배우기는 어렵다. 따라서 인간의 의도와는 전혀 다른 지각 과정을 거쳐 잘못된 결과를 만들어내는 작업이 반복된다.
1.3. 인간과 인공지능의 이상적 공존 방향
인간과 인공지능의 이상적 공존 방향은 인공지능이 인간에게 보조적인 역할을 하는 것이다. 인공지능은 정보를 빠르고 정확하게 처리하고 분석하는 강점이 있지만, 인간의 윤리와 도덕성, 창의성, 감정을 이해하고 대처하는데 한계가 있다. 따라서 인간과 인공지능이 상호보완적인 관계를 가지며 협력하여 문제...
