인공지능 발전과 사회변화: 기술결정론과 사회구성론의 관점

본 내용은 " 한국방송통신대학교 - 대체과제물 / 사회변화와미디어트렌드 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2025.01.16

문서 내 토픽

• 1. 기술결정론적 관점에서의 인공지능

  인공지능은 단순 업무부터 복잡한 두뇌활동, 추천 시스템, 챗GPT, 예술 영역까지 발전하고 있다. 기술결정론적 관점에서는 일자리 감소 우려가 있지만, ATM 도입 사례처럼 기술 발전이 결국 사회를 윤택하게 만든다고 본다. 정제된 데이터 축적과 사실 구분 기술 발전으로 가짜뉴스 문제도 해결될 것으로 예상된다.

• 2. 사회구성론적 관점에서의 인공지능

  인공지능 기술 발전이 그 자체로 사회 변화를 결정하지는 않는다고 본다. 세탁기, 스마트폰 사례처럼 기술은 사회 인식과 문화를 변화시킨다. 인공지능 발전으로 인한 도태 계층 발생과 사회적 파장을 고려하여 법률적, 정책적 조절이 필요하다.

• 3. 인공지능과 일자리 변화

  인공지능 발전으로 일자리 감소에 대한 우려가 있다. 그러나 1970년 ATM 도입 사례에서 보듯이 기술은 단순 업무 처리 시간을 절약하고 본연의 업무에 집중하게 하며, 고객과의 장벽을 낮춰 금융업 전반의 발전을 이루었다. 기술 발전이 새로운 일자리 창출로 이어질 수 있다.

• 4. 인공지능 발전의 상호작용적 관점

  인공지능은 필수 불가결한 기술이지만 발전 속도를 따라가지 못하는 계층을 배제해서는 안 된다. 기술 진일보도 중요하지만 사회 구성원이 합리적으로 누릴 수 있는지, 어떤 영향을 끼칠지 종합적으로 고려하여 수용 여부를 판단해야 한다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 기술결정론적 관점에서의 인공지능

  기술결정론적 관점은 인공지능의 발전이 사회 변화를 주도한다고 봅니다. 이 관점에서 AI는 객관적인 기술적 진보로 인식되며, 그 영향은 필연적이고 불가피한 것으로 여겨집니다. 그러나 이러한 관점은 기술 개발 과정에서의 인간의 선택과 가치판단을 과소평가하는 경향이 있습니다. 실제로 AI 기술이 어떻게 개발되고 배포되는지는 경제적 이익, 정치적 권력, 문화적 선호도 등 다양한 사회적 요인에 의해 결정됩니다. 따라서 기술결정론만으로는 AI의 복잡한 사회적 영향을 충분히 설명할 수 없으며, 기술과 사회의 상호작용을 더 균형있게 이해할 필요가 있습니다.

• 2. 사회구성론적 관점에서의 인공지능

  사회구성론적 관점은 AI 기술이 사회적 맥락 속에서 형성되고 의미를 부여받는다고 봅니다. 이 관점은 기술결정론의 한계를 보완하며, AI 개발과 도입 과정에서 다양한 이해관계자들의 역할을 강조합니다. 그러나 극단적인 사회구성론은 기술의 물질적 특성과 객관적 제약을 간과할 수 있습니다. AI의 성능, 알고리즘의 특성, 컴퓨팅 능력 등은 순수하게 사회적으로 구성되지 않으며, 물리적 현실에 기반합니다. 따라서 사회구성론적 관점은 AI의 사회적 영향을 이해하는 데 중요하지만, 기술의 물질적 기초를 인정하는 균형잡힌 접근이 필요합니다.

• 3. 인공지능과 일자리 변화

  AI의 발전은 노동시장에 상당한 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 자동화 기술의 진전으로 일부 반복적이고 예측 가능한 업무는 감소할 가능성이 높습니다. 그러나 역사적으로 기술 혁신은 새로운 직종과 산업을 창출해왔습니다. AI 시대에도 인간만이 수행할 수 있는 창의성, 감정 이해, 복잡한 문제 해결 능력이 필요한 일자리가 증가할 것으로 예상됩니다. 중요한 것은 이러한 전환 과정에서 근로자들의 재교육과 사회적 안전망 강화입니다. 정부, 기업, 교육기관이 협력하여 일자리 전환을 지원하고, 소득 불평등 심화를 방지하는 정책이 필수적입니다.

• 4. 인공지능 발전의 상호작용적 관점

  AI 발전의 상호작용적 관점은 기술과 사회가 서로 영향을 주고받으며 함께 진화한다고 봅니다. 이는 기술결정론과 사회구성론의 장점을 통합하는 관점으로, 가장 현실적이고 설득력 있습니다. AI 기술의 발전은 사회적 요구와 투자에 의해 형성되지만, 동시에 기술의 특성과 능력은 사회에 새로운 가능성과 제약을 제시합니다. 예를 들어, AI의 성능 향상은 새로운 응용 분야를 열지만, 윤리적 우려와 규제 요구는 기술 개발 방향을 조정합니다. 이러한 상호작용적 이해는 AI의 미래를 더 정확히 예측하고, 보다 책임감 있는 기술 정책을 수립하는 데 도움이 됩니다.