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  • 단절의 시대 1
    손 가는 대로/그냥 2023. 12. 15. 05:51
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    단절의 시대 1

    초연결의 시대

    현대사회를 초연결의 시대라고 합니다. 핸드폰과 SNS, 그리고 CCTV 등 사람들은 자발적으로든 타의적으로든, 알면서든 알지 못하면서든 흔적을 남기고, 그 흔적은 연결이 됩니다.

    사람들은 끊임없는 연결에 피로감을 느끼면서도, 연결이 끊어지는 것에 대해서는 불안감을 느끼죠.

    온라인 시대에 더 심화되기는 했지만, 이런 감정이 새로운 것은 아닙니다. 온라인이 아니더라도 많은 사람들에게 혼자 있는 것을 싫어하는 마음과 혼자 있고 싶어하는 마음이 공존하고 있기 때문입니다.

    초연결의 시대는 연결을 강화하여 사람들을 외롭지 않게 하는 것이 아니라 군중 속의 고독을 오히려 심화시킵니다.

    미국의 사회학자 데이비드 리스먼(David Riesman)이 1950년에 말했던 고독한 군중(Lonely Crowd)이 70년이 훨씬 지난 지금도 강력하게 다가오죠.

    반려생물

    혼자 있기 싫고, 같이 있는 것도 힘든 사람들이 흔히 찾게 되는 것은 반려생물입니다.

    반려생물은 사람을 만나는 것 보다 편하면서, 혼자가 아니라는 생각도 들게 합니다. 같이 있고 싶으면서도, 혼자이고 싶기도 한 역설적 마음에 잘 맞죠.

    물론 인간이 애완동물을 키우기 시작한 것은 매우 오래된 일입니다. 인간이 정착생활을 할 때부터 시작되었다고 할 수 있죠. 하지만, 당시는 반려의 의미보다 생활 속에서의 필요성이 더 컸습니다.

    하지만, 지금은 이름도 애완이 아닌 반려로 부르고, 반려생물을 가족으로 대하는 사람들이 많죠. 그리고, 반려생물을 키우는 사람들이 점점 늘어납니다.

    같이 있어도, 혼자 있어도 채우지 못하는 부분을 반려생물이 채우고 있기 때문일 겁니다.

    AI

    AI의 등장은 반려생물과는 다른 면에서 심리적으로 인간에게 부족한 부분을 채웁니다. 바로 대화이죠. 반려생물은 오프라인 실체가 있고, 반응도 있습니다. 하지만, 대화를 할 수 없습니다. 반려생물에게 말을 하는 사람도 있고, 반려동물 통역기라는 것도 나오지만, 일방적이지 대화는 아닙니다.

    AI는 반려생물과는 반대입니다. 시간이 지나면 오프라인 실체까지 있는 AI도 생기겠지만, 지금 기준 AI는 오프라인에서 실체는 없습니다. 하지만, 대화는 가능합니다.

    대화

    사람에 지쳤지만, 혼자인 것도 싫은 사람들이 인간이 아닌 대화 상대를 찾는댜는 것은 일반적인 대화가 아닌 경우가 많습니다.

    이때, 대화를 하고 싶다는 건, 내가 하고 싶은 말을 하고 싶고 듣고 싶은 말을 듣고 싶다는 것에 더 가깝죠.

    사람들은 비슷한 생각을 할 수는 있어도 똑같은 생각을 하지는 않습니다. 자신과 다른 생각을 하는 사람들과 있는 것은 내면의 성장에 도움을 주지만 동시에 피로감을 주기도 합니다

    혼자 있는게 싫지만, 같이 있는 것도 마냥 좋지만은 않은 이유 중 하나죠.

    그러다 보면, 반려생물과 AI의 조합이 인간들을 만나는 것보다 편하다는 걸 알게 됩니다. 그러면서 단절이 됩니다.

    극단주의

    그렇지만, 여전히 많은 사람들은 반려생물을 키우지 않고, AI는 아직 갈 길이 많이 남아있습니다.

    또한, 더 좋다고 생각하면서 이용하더라도 허전함은 남습니다.

    반려생물도, AI도 진짜 인간은 아니기 때문이죠.

    그런 공백을 메워주는 게 극단주의입니다. 극단주의라는 공통점 앞에 서로 간의 사소한 차이는 중요하지 않은 것이 됩니다.

    그들끼리만 모여 같은 주제에 대해 논의하면 피로감이 줄고, 소속감은 높아집니다. 그 안에서 인기를 얻기 위해서는 더욱 강렬한 이야기를 하게 되죠. 이 과정에서 남들이 다 아는 검증된 뉴스보다는 남들이 모르는 가짜 뉴스나 들으면 흥분하는 카더라 통신이 난무하게 됩니다.

    AI와 극단주의의 강화

    AI는 그런 현상을 더욱 강화시킬 수 있습니다.

    하나는 데이터 수집의 문제입니다. 데이터의 진위를 일일이 파악하지 않고, 빅 데이터를 통해 학습을 하는 AI의 특성 상 가짜 뉴스와 카더라 통신이 온라인에서 많아질수록 해당 데이터를 학습하는 양도 많아지게 되죠.

    또다른 하나는 출력의 문제이죠. AI가 효율적이고 정확한 답변을 하기 위해서는 사용자 데이터도 학습하고 성향을 분석하여야 합니다. 이는 사용자의 편향성을 더 극단화시킬 수 있습니다.




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