[AI 윤리] 0906 / SW교육 vs AI교육

1주차 : SW교육과 AI교육이 제법 다르다는 것, AI교육에서 간학문적, 융합적 접근이 필요한 이유

 

안개 사이를 헤집고 산이 보이기도 하는데 천천히 따라 올라가면 보일 것 같다.

 

#1 AI 윤리에 대한 생각 키워드 나눔

 

+i 키워드를 다 공유해주신 것이 너무 좋았다. 아이들과 종종 워드클라우드로 수업을 하지만 내가 직접 떠오르는 단어를 제출하고 다른 분들과 공유해보니, 이활동의 가치가 느껴진다. 생각이 너무나도 다양해서 단어들만 보아도 또 다른 생각의 꼬리를 물게 한다.

 

AI구성요소 빅데이터 머신러닝 알고리즘 딥러닝 수학 강화학습 코딩 파이썬 자료처리 분류 군집 자연어처리 사물인식 양자컴퓨터 컴퓨터 하드웨어 기반지식 구글 융합 AI리터러시

 

AI 선한 영향 자동화 문제해결 창의성 인문학 유토피아 영생 공존 협업 기대감 기회 절대적평등(기회확대) AI교육 교육 로봇 자율주행 자율성 편리함 친구 맞춤비서 AI스피커 도움말 추천서비스 문제풀이 어플

 

AI로 인한 걱정 인간성 인간 인간중심주의 혼란 빈부격차 교육 변화 집단지성의 기생충 특이점 일자리 휴머노이드 알파고 인간 대체제 인간정복 공멸 장난꾸러기 빅브라더 CCTV 디스토피아 차가움 의심(신뢰성) 인플루언서 도덕성 윤리 트롤리딜레마 페이크페이스 공정성 데이터 편향성, 아이작 아시모프, 불안정, 정보보호 책임 자식 아기 진주 : 어떻게 학습시키냐에 따라서 달라지는, 백지에서 시작하는 느낌 어려움 포모증후군 형용사

 

#2 알파고와의 대국의 상대가 이세돌이었던 이유

왜 세계 1위인 중국의 커제와 하지 않았으며, 한국의 1위인 박정환과도 하지 않고 이세돌을 택했는가? 이세돌에 대한 더 많은 데이터가 그 이유일 것. 은퇴가 얼마 안 남아서라는 이야기도..

 

#3 SW교육과 AI교육의 특성은 제법 다르다

 

+i sw교육의 연장선 상이자, 정책적 용어로 이제는 인공지능이 택해진 것이 아닐까 막연한 생각을 가지고 있었으나, 이번 수업에서 나눈 이야기로 많은 생각이 변했다. 그러고 보면 문제해결을 위해 원하는 프로그램을 만드는 과정에서 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 명령어를 구성하는 과정은 굉장한 사고력을 요구한다. 컴퓨팅 사고력. 추상화부터 시작해 논리적으로 구성하는 과정에서 참 많은 노력을 요구하는데, 그해 비하면 인공지능 수업의 모습은? 대학원에서 접한 개인적인 경험으로 대부분 많은 라이브러리를 이용해 사용하는데, 간혹 과제를 위해 일일이 코드를 짜보기도 하지만, 학습모델을 만들기 위해 코드를 만드는 것보다 어떤 데이터를 넣을 것인지, 전처리는 어떻게 할 것이며, 어떤 결론을 얻을 수 있는지를 생각해보는 때가 많다. 마치 sw교육은 프로세스에 집중되어 있는 느낌이고, 인공지능은 인풋과 아웃풋에 초점을 더 두게 되는 것 같다.

 

 무슨 차이점이 있냐는 이야기에 다양한 의견들이 나왔다. 연장선이다라는 의견도 많고, AI는 사회를 가르치는 면이 더 많다라는 이야기도 있었다. 어찌보면 SW는 문제를 해결하고, AI는 사람이 예상하지 못했던 문제를 던지기도 하는 것 같다.

 

#4 AI를 어떻게 가르쳐야 할까 생각하게 하는 사설, 그리고 함께 토론

 

[중앙시평] 순수 학문에 투자하는 이유 를 읽고 각자 인상 깊은 부분에 대하여 설명하고 이야기했다. 모두 제각기 달랐다. 살아온 경험, 즉 학습데이터가 달라 다른 판단을 한다며 인공지능 모델 또한 그러하다는 설명을 곁들여주셨다.

 이 사설에서 순수 학문에 대한 투자, 사회과학이나 인문학적인 접근이 소홀할 경우 가져올 수 있는 문제, 융합이나 간학문적인 통합의 가치들을 인상깊게 설명한 분들이 많았다. 그 짧은 시간에 다들 얼마나 의견을 조리있게 나누는지 감탄스러웠다.

나는 글에서 [모든 학문을 각 분야의 종사자들이 마음껏 추구할 수 있도록 하라]는 부분에 공감이 가고 마음에 들었다. 말 그대로 마음에 들었다. 제발 이렇게 해주면 좋겠다라는 생각이 들었다. 

 

 이어서 자주 생각하는 이 문장이 떠올랐다. 중학교 쯤이었나 '정말 열심히 공부하다 보면 어느 순간 모든 학문이 연결되어 있음을 느끼는 순간이 올거다.'라는 말을 들었는데, 아마 공부를 열심히 하면 남들이 보지 못하는 멋진 순간이 있다는 데에 방점을 둘 수도 있는 문장이라 나름의 자극제로 삼았던 문장이기도 하다. 하지만 무엇보다 재미있는 부분은 '모든 학문이 연결되어 있음'이라는 부분이다. 자주 이말을 곱씹어 보았던 것 같다. 아니 생각보다 매우 자주 이말을 생각한다. 사실상 학문의 경계는 어느 각도에서 보면 한순간 사라지기도 한다. 마치 신기루 같기도 하다. 결국 우리가 정한 경계일 뿐이니까.

 다만 서로 다른 분야에서 응용의 중요성을 피력하는 이글에 공감하면서도, 덧붙여 생각할 것이 있어 보였다.

 

이를 위해서는 서로 다른 분야 사이의 교류가 있어야 할텐데 이를 위해서는 필연적으로 여러 분야의 언어를 할 수 있는 능력도 필요하다는 것이다. 소설책을 읽다가 과학책을 읽으면 한 페이지가 읽히지 않고 오래걸리는 것처럼 같은 현상을 풀어가는 시각이 완전히 다른 때가 많은데, 사실 그 극간을 즐기면서 넘나들기란 매우 고된 일이다.

그럼에도 즐겁게 두 경계를 넘나드는 능력이 필요하다고 본다. 그렇지 않다가는 마치 집 안에서 유리창으로 바깥을 내다보는 걸로 바깥을 즐기는 것 뿐이라는 생각이 든다. 바깥을 나가 디뎌 봐야지 알 수 있는 것이 많은데.

서로 다른 분야에 대하여 어느 정도 깊이 있는 이해를 가지고 있어야 두 분야 간 교류가 가능하고, 통찰도 일어날 수 있을 것이다. 이러한 생각이 절실해진 까닭은 최근의 국어 교과서를 읽는 중에 안타까움이 들었기 때문이다.

 인공지능이 국어교과서에서 제제글로 실려있었다. 너무 반가웠찌만 인공지능에 대한 가벼운 토론을 이어가기도 어려웠다. 글은 너무나 피상적이 얄팍했다. 인공지능의 장점, 단점을 문단마다 중심문장 하나 뒷받침 문장 둘 정도로 되는 짧은 글에 담아 너무 가볍다 못해 심지어 무슨 말을 하려는 것인가 싶은 부분도 있었다.

 

 어린 아이도 상상하면서 생각할 수 있을만한 근거와 주장들로 이루어진 글은 '인공지능'이 아니라 다른 대상을 넣어도 글이 굴러갈 것 같은 피상적인 장단점들도 이루어져 있었다. 그글은 '인공지능'이라는 단어를 실은 '설명하는 글'이지만 초점은 관점차이와 구조를 명확하게 드러내기 위한 글일 뿐이었다. 근거마다도 깊이 있는 이해를 찾기 어려웠다.  결국 토론으로 이어지기에는 택도 없었다. 다른 분야에서 어떤 대상을 가져올때 얼마큼의 깊이로 어떻게 접근하는지 너무 어려운 문제다. 하물며 다른 분야를 넘나들며 응용을 기대하려면 어느 정도 다른 분야 사이를 충분히 연결할 수 있는 능력도 필요하지 않을까요.

 인공지능에 대하여 자연과학, 공학뿐 아니라 사회과학, 인문학도 포함시킬 필요가 있다라고 말은 그 당위성이야 의심할 여지가 없지만 말이다. 상호관계를 이루며 서로를 뒷받침하려면 그 간극을 연결하거나 넘나드는 능력이 있는 사람이 필요하지 않을까?

 

 

 오늘 수업은 대학원 다닌 보람이 아주 가득 느껴졌다. 다른 사람들의 생각을 주워담고 내가 무슨 생각을 하고 있는지 쏟아내어보기에도 벅찰 정도로 가득찬 수업이었다.