어떤 일을 남에게 시키는 상황을 생각해 보자. 우선 사람에게 시키는 경우가 있다. 이때 그 사람이 해내는 일의 평균 수준이 중요하다. 그것이 ‘기댓값‘이다. 우리는 기댓값에 기초해 사람을 쓴다. 이런저런 범위 내에서 그 사람이 일을 해낼 거라는 예상 말이다. 예상 범위를 벗어나는 일이 몇 번 반복되면 그 사람에게 일을 시키기를 단념할 수밖에 없다. 내가 수정해야 할 대목이 …
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Month:July 2024
인공지능과 신경과학 (2) : 집단 신경과학(collective neuroscience), 혹은 합의를 형성하는 뇌들의 동기화
최근 ‘집단 신경과학(collective neuroscience)’이라 불리는 연구 분야가 빠르게 성장하고 있다. 이 연구는 함께 이야기 만들기 같은 상호작용하는 두 사람 이상의 뇌를 fMRI 같은 장비로 각각 동시에 관찰하는 것이다. 피험자가 멀리 떨어져 있어도 별도의 뇌 영상 촬영을 통해 이런 관찰이 가능해졌다. 이처럼 두 사람과 두 개 이상의 뇌 영상 촬영 장비를 통해 관찰하는 것을 ‘하이퍼스캐닝(hyperscanning)’이라고 한다. …
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AI와 사회적 알고리즘(social algorithm)
회사에서 직원을 채용할 때 인공지능을 사용한다면, 혹시 모를 차별이 개입할 것인지 고려해야만 한다. 기술이 사람에게 직접 적용될 때는 항상 문제가 뒤따를 수 있기 때문이다. 아마존에서 여성 지원자를 차별하는 채용 시스템을 폐기한 건 이런 이유 때문이다. 심지어 차별적 요소와 관련된 내용을 익명-가명 처리하더라도 이 문제가 쉽게 해소되지는 않는다. 다른 단서들을 조합해서 성별, 연령, 지역, 인종 등의 …
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인공지능과 신경과학 (1) : 개인 뇌에서 집단 뇌로
인간의 뇌는 다 다르다. 과학자들은 인간의 뇌에 대한 ‘표준화된 통계적 모델’을 구축한다. 연구의 어려움과 연구 비용 때문에 ‘평균 뇌’에 만족할 수밖에 없다. 하지만 이런 접근에는 분명한 한계가 있다. 소아신경학자 니코 도센바흐(Nico Dosenbach)에 따르면 문제는 이렇게 요약된다(크리스토퍼 캠프(Christopher Kemp), 《뇌, 가장 위대한 내비게이션》(Dark and Magical Places: The Neuroscience of Navigation, 2022), 홍경탁 역, 위즈덤하우스, 2024, 267쪽에 …
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