심리학 연구 - 범용인공지능(AI) 시대, 유토피아일까 디스토피아일까

소개

범용인공지능(AGI) 시대의 미래는 과연 유토피아일까, 디스토피아일까요? 다수의 공상과학영화를 보면, 인류가 만들어 낸 인공지능으로 인하여 인류가 큰 위기를 겪는 내용들이 심심찮게 등장합니다. 학자들 역시 인공지능은 분명히 인류에게 큰 도움과 삶의 변화를 가져오겠지만, 그에 못지 않은 위기의 원인이 될 수도 있다고 경고합니다.
이 소논문은 AGI 기술과 인간 뇌의 인지적, 심리적 상호작용에 초점을 맞춰 미래의 향방을 심층적으로 조사하였습니다. AGI가 인간의 창의성을 증폭시키고 정신 건강을 혁신하는 유토피아적 가능성을 제시하는 한편, 대규모 실업이 야기하는 정체성 위기, 알고리즘이 뇌의 보상 회로를 해킹하여 유발하는 인지 조작, 그리고 비판적 사고를 마비시키는 학습된 무기력 등 신경과학에 기반한 디스토피아적 시나리오를 심도 있게 분석하였습니다.
그리고, 기술의 미래는 결국 인간성에 대한 우리의 이해와 선택에 달려 있다는 결론을 개인적으로 내립니다.

목차

서론: 새로운 지성의 여명, 희망과 불안의 교차점

제1부: 인간 지성의 신경과학적 초상: 비교를 위한 기준점
1.1. 의식과 자아의 탄생: 고차원적 인지 기능의 뇌 회로
1.2. 두 개의 마음: 직관과 숙고의 이중 과정 이론
1.3. 감정, 비합리성의 원천인가 지성의 필수 요소인가?
1.4. 생물학적 신경망의 본질: 유연성, 효율성, 그리고 내재적 한계

제2부: 범용인공지능(AGI)의 출현: 인간을 닮았지만 인간과 다른 지성
2.1. 협소한 전문가에서 보편적 지성으로: AGI의 정의와 목표
2.2. 실리콘 위의 마음: 인공신경망의 구조와 학습 패러다임
2.3. 지성의 근본적 차이: 체화되지 않은 인지의 의미

제3부: 유토피아 시나리오: 인간 잠재력 증폭기로서의 AGI
3.1. 창의성의 재정의: 인간-AI 협력을 통한 지적 탐험의 확장
3.2. 정신 건강의 혁명: 초개인화된 인지행동치료와 신경학적 효과
3.3. 인지적 부담의 해방과 자아실현의 가능성

제4부: 디스토피아 시나리오: 인간 자율성과 정신 건강에 대한 위협
4.1. 일의 종말과 정체성의 위기: 자동화가 야기하는 심리적 충격
4.2. 보상 회로의 해킹: 알고리즘에 의한 인지 조작과 중독의 신경과학
4.3. 학습된 무기력: 인지적 오프로딩이 초래하는 비판적 사고의 쇠퇴

결론: 신경인지적 종합: 유토피아와 디스토피아의 갈림길에서 인간성 탐색하기

참고문헌

본문내용

인류는 지금 새로운 지성의 여명기에 서 있다. 범용인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)이라는 개념은 더 이상 공상 과학 소설의 영역에만 머무르지 않고, 기술 발전의 가시적인 지평선 위에 그 모습을 드러내고 있다. AGI는 특정 작업에 국한된 현재의 협소한 인공지능(Artificial Narrow Intelligence, ANI)을 넘어, 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 과업을 이해하고 학습하며 적용할 수 있는 잠재력을 지닌 이론적 존재다. 이 새로운 지성의 등장은 인류에게 전례 없는 풍요와 과학적 발견, 그리고 인간 잠재력의 극대화라는 유토피아적 미래를 약속하는 동시에, 통제 불가능한 위험과 인간성 상실이라는 디스토피아적 불안감을 동시에 증폭시키고 있다.
이 모든 것을 만들어 낸 인류로서 이 중대한 질문에 접근할 때, 우리는 기술 자체의 능력이나 잠재력에만 초점을 맞춰서는 안 된다. AGI 시대의 미래가 유토피아가 될지, 디스토피아가 될지를 결정하는 핵심 변수는 AGI의 기술적 특성 그 자체가 아니라, 이 새로운 지성이 인간의 뇌라는 생물학적 기질과 상호작용하는 방식에 달려 있기 때문이다. 우리의 미래는 AGI라는 외부적 힘과 인간 인지 구조라는 내부적 현실 사이의 복잡하고 때로는 예측 불가능한 인터페이스에서 결정될 것이다.
이 논문의 핵심 주장은 다음과 같다. AGI 시대의 향방은 근본적으로 '신경인지적 불일치(Neuro-cognitive Mismatch)'라는 문제에 의해 좌우된다. 이는 수백만 년의 진화를 통해 형성된, 느리고 체화(embodied)되었으며 감정적인 인간의 지성과, 의도적인 설계를 통해 탄생한, 빠르고 확장 가능하며 비체화(disembodied)된 인공 지성 간의 충돌이다.

참고자료

· Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188-2244.
· Ariely, D. (2008). Predictably irrational: The hidden forces that shape our decisions. HarperCollins.
· Baron, J. (2008). Thinking and deciding (4th ed.). Cambridge University Press.
· Barrett, L. F. (2017). How emotions are made: The secret life of the brain. Houghton Mifflin Harcourt.
· Bechara, A., & Damasio, A. R. (2005). The somatic marker hypothesis: A neural theory of economic decision. Games and Economic Behavior, 52(2), 336-372.
· Brand, J. E. (2015). The far-reaching impact of job loss and unemployment. Annual Review of Sociology, 41, 359-375.
· Brockman, J. (Ed.). (2013). Thinking: The new science of decision-making, problem-solving, and prediction. Harper Perennial.
· Brooks, R. (2017). The seven deadly sins of AI predictions. MIT Technology Review.
· Damasio, A. R. (1994). Descartes' error: Emotion, reason, and the human brain. Putnam.
· Dehaene, S. (2014). Consciousness and the brain: Deciphering how the brain codes our thoughts. Viking.
· Evans, J. St. B. T., & Stanovich, K. E. (2013). Dual-process theories of higher cognition: Advancing the debate. Perspectives on Psychological Science, 8(3), 223-241.
· Gazzaniga, M. S. (2018). The consciousness instinct: Unraveling the mystery of how the brain makes the mind. Farrar, Straus and Giroux.
· Hofmann, S. G., Asnaani, A., Vonk, I. J., Sawyer, A. T., & Fang, A. (2012). The efficacy of cognitive behavioral therapy: A review of meta-analyses. Cognitive Therapy and Research, 36(5), 427-440.
· Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.
· Katyal, K., et al. (2021). Connectionism, complexity, and living systems: a comparison of Artificial and Biological Neural Networks. arXiv preprint arXiv:2103.15553.
· LeDoux, J. E., & Brown, R. (2017). A higher-order theory of emotional consciousness. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(10), E2016-E2025.
· Levine, D. S. (2022). Neuroscience of emotion, cognition, and decision making: A review. Medical Research Archives, 10(7).
· Maier, S. F., & Seligman, M. E. (2016). Learned helplessness at fifty: Insights from neuroscience. Psychological Review, 123(4), 349–367.
· Medeiros, K. E., et al. (2023). Augmenting creativity: An examination of how artificial intelligence can support the creative problem-solving process. Creativity Research Journal, 35(4), 508-529.
· Newell, B. R., Lagnado, D. A., & Shanks, D. R. (2022). Straight choices: The psychology of decision making (3rd ed.). Psychology Press.
· OpenAI. (2023, February 24). Planning for AGI and beyond. OpenAI Blog.
· Patel, P. C., Devaraj, S., Hicks, M. J., & Wornell, E. J. (2018). County-level job automation risk and health: Evidence from the United States. Social Science & Medicine, 202, 54-62.
· Pessoa, L. (2013). The cognitive-emotional brain: From interactions to integration. MIT Press.
· Riedl, M. O. (2016). Computational narrative intelligence: A survey. AI Magazine, 37(1), 73-92.
· Seligman, M. E. P. (1972). Learned helplessness. Annual Review of Medicine, 23(1), 407-412.
· Taleb, N. N. (2007). The black swan: The impact of the highly improbable. Random House.
· Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. Yale University Press.
· Vartanian, O., & Mandel, D. R. (Eds.). (2011). Neuroscience of decision making. Psychology Press.
· Weinschenk, S. (2011). 100 things every designer needs to know about people. New Riders.
· Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.