김정운: AI가 인간 같은 자의식을 가질 수 없는 이유 1 - 인간 감정소통의 94%는 비언어적 소통에 의존하고, 6%만 텍스트에 의존; 현대심리학의 (특히 비고츠키의) '상호주관성(Intersubjectivity)'과 '게슈탈트 이론'은 비언어적 정서교감의 중요성을 강조한다; AI는 지금까지 정보이론적 관점에서만 개발되어왔기 때문에 '터치'와 '눈 맞춤' 등 비언어적 의사소통의 극히 일부분만 구현; AI가 인간과 같은 자아, 또는 자의식을 가진 존재가 되는 것은 한 세대 내에는 불가능할 것; AI는 인간이 성장 과정에서 겪는 (거울뉴런을 통한) 정서의 조율, 감각의 교차편집을 학습해본적 없다; 멀티모달이 크로스모달이 되기 위해서는 훨씬 더 많은 단계가 남아있다; 오늘날 온라인에서 악플이 횡행하는 것은 상대의 눈을 마주보는 등의 비언어적 교감이 부재하고, 또 오늘날 현대인들의 성장과정이 반문명적이기 때문 / 아로의 반론: 피지컬 AI도 인간의 움직임을 학습해서 로봇에 이식시키는데 성공했는데, 어쩌면 AI가 빅데이터를 통해 '감각의 교차편집' 내지는 '비언어적 소통' 역시 학습이 가능할지도. 또한, AI가 자의식을 갖기 위해 반드시 인간과 같은 형태의 학습을 할 필요는 없고, 할 수도 없다 / 작금의 4차 산업혁명과 AI 혁명은 AI보다는 IA에 더 가깝다 / 쇤베르크의 음악에서 영감받아 미술을 음악화시킨 칸딘스키는 추상주의와 현대 디자인의 시조

김정운: AI가 인간 같은 자의식을 가질 수 없는 이유 1 - 인간 감정소통의 94%는 비언어적 소통에 의존하고, 6%만 텍스트에 의존; 현대심리학의 (특히 비고츠키의) '상호주관성(Intersubjectivity)'과 '게슈탈트 이론'은 비언어적 정서교감의 중요성을 강조한다; AI는 지금까지 정보이론적 관점에서만 개발되어왔기 때문에 '터치'와 '눈 맞춤' 등 비언어적 의사소통의 극히 일부분만 구현; AI가 인간과 같은 자아, 또는 자의식을 가진 존재가 되는 것은 한 세대 내에는 불가능할 것; AI는 인간이 성장 과정에서 겪는 (거울뉴런을 통한) 정서의 조율, 감각의 교차편집을 학습해본적 없다; 멀티모달이 크로스모달이 되기 위해서는 훨씬 더 많은 단계가 남아있다; 오늘날 온라인에서 악플이 횡행하는 것은 상대의 눈을 마주보는 등의 비언어적 교감이 부재하고, 또 오늘날 현대인들의 성장과정이 반문명적이기 때문 / 아로의 반론: 피지컬 AI도 인간의 움직임을 학습해서 로봇에 이식시키는데 성공했는데, 어쩌면 AI가 빅데이터를 통해 '감각의 교차편집' 내지는 '비언어적 소통' 역시 학습이 가능할지도. 또한, AI가 자의식을 갖기 위해 반드시 인간과 같은 형태의 학습을 할 필요는 없고, 할 수도 없다 / 작금의 4차 산업혁명과 AI 혁명은 AI보다는 IA에 더 가깝다 / 쇤베르크의 음악에서 영감받아 미술을 음악화시킨 칸딘스키는 추상주의와 현대 디자인의 시조

 

 https://m.youtube.com/watch?v=iLFQwXgmic8&pp=ugUEEgJrbw%3D%3D


 

 @제미나이공작소 

6 hours ago (edited)

일반적으로 대중 매체나 강의에서 "의사소통의 93% 혹은 94%는 비언어적 요소에 의존한다"라는 주장이 자주 인용되는데, 이는 상당히 왜곡된 해석에서 비롯된 수치입니다.

이 숫자의 기원이 된 학술적 배경과 실제 의미를 정확히 정리해 드립니다.

1. 숫자의 기원: 메라비언의 법칙 (Mehrabian's Rule)

1967년 심리학자 앨버트 메라비언(Albert Mehrabian)이 발표한 실험 결과에서 나온 수치입니다.

  • 실험 내용: 메라비언은 '화자가 감정이나 태도를 전달할 때' 언어, 목소리 톤, 표정이 각각 얼마나 영향을 미치는지 분석했습니다.

  • 결과 (7-38-55 법칙):

    • 7%: 단어 (말하는 내용)

    • 38%: 목소리 톤 (어조, 억양)

    • 55%: 표정 (바디랭귀지)

2. 왜 이 수치는 '절대적'일 수 없는가?

이 수치를 "사람 간 의사소통의 93%가 비언어적이다"라고 일반화하는 것은 치명적인 오류입니다.

  • 감정 전달에 한정됨: 이 법칙은 오직 '감정이나 태도'를 전달하는 상황에서만 유효합니다. 정보 전달, 논리적 설득, 업무 지시 등 '내용(Content)'이 중요한 상황에서는 7%의 언어적 요소가 오히려 핵심입니다.

  • 상황적 특수성: 언어라는 체계가 없으면 구체적인 개념(예: "내일 2시에 오사카역에서 보자")을 전달할 수 없습니다. 93%가 비언어라면 말 한마디 없이 표정과 억양만으로 이런 구체적 약속을 할 수 있어야 하는데, 이는 불가능합니다.

     

     

결론부터 말씀드리면, '상호주관성(Intersubjectivity)'이라는 철학적 개념을 아동 발달과 인지 심리학 연구의 핵심 메커니즘으로 녹여내고 대중화한 인물레프 비고츠키와 그의 추종자들이 맞습니다. 하지만 이 개념을 심리학이나 정신분석학에 처음으로 명시하고 도입한 계보를 따지면 다른 학자들도 함께 언급됩니다.

이해하기 쉽게 영역별로 나누어 설명해 드릴게요.


1. 발달 및 교육 심리학에서의 비고츠키

비고츠키는 "인간의 모든 고등 정신 기능은 개인 내부에서 생겨나기 전에, 사람들 사이의 사회적 관계(상호주관적 공간)에서 먼저 나타난다"고 보았습니다.

  • 근접발달영역(ZPD): 비고츠키 이론의 핵심인 ZPD 안에서 학습이 일어나려면, 교사(또는 더 뛰어난 동료)와 아동이 서로의 생각과 목표를 공유하는 '상호주관성'이 필수적입니다.

  • 개념의 구체화: 비고츠키 본인도 이 개념의 기초를 다졌지만, 후대 비고츠키 학파 연구자들(예: 바바라 로고프 등)이 아동 발달을 설명할 때 '상호주관성'이라는 단어를 본격적으로 전면에 내세우며 심리학과 교육학의 핵심 용어로 정착시켰습니다.


2. '상호주관성'의 진짜 시초는 누구일까?

이 단어 자체의 뿌리와 다른 심리학 분야에서의 도입 과정을 보면 주역들이 따로 있습니다.

① 철학적 기원: 에드문트 후설 (Edmund Husserl)

원래 상호주관성은 심리학이 아니라 현상학(철학)에서 나온 개념입니다. 철학자 후설이 *"나 혼자만 존재하는 게 아니라, 나와 같은 다른 주체(타자)들이 모여 어떻게 공동의 객관적 세계를 인식하는가?"*를 설명하기 위해 처음 제안했습니다.

② 발달심리학 및 정신분석학: 콜윈 트레바덴 (Colwyn Trevarthen)

비고츠키가 인지 발달 측면에서 이를 다루었다면, 1970년대 영아(아기) 연구 권위자인 콜윈 트레바덴은 아기와 엄마가 말도 통하지 않는 생후 수개월 만에 눈빛과 옹알이로 정서적 교감을 나누는 현상을 보고 이를 '일차적 상호주관성(Primary Intersubjectivity)'이라고 명명했습니다.

요약하자면! "상호주관성이라는 개념을 통해 아동이 주변 사람들과 상호작용하며 인지적으로 성장하는 과정을 멋지게 증명하고 심리학·교육학계에 엄청난 영감을 준 인물"을 찾으신다면, 레프 비고츠키를 생각하신 게 정확합니다.

다트머스 회의(Dartmouth Conference)는 인공지능이라는 분야를 확립한 학술회의다. 1956년에 열렸다. 당시 다트머스 대학에 있던 존 매카시가 개최한 것으로, 마빈 민스키, 너대니얼 로체스터, 클로드 섀넌 등도 공동으로 제안했다. 그 제안서에 처음으로 인공지능(Artificial Intelligence)라는 용어가 사용되었다.

회의는 한 달에 이르는 것으로, 기본적으로 브레인 스토밍의 장이었다.

 

존 매카시(John McCarthy)인공지능(AI)이라는 용어를 최초로 창안하고 AI 연구의 기틀을 마련한 전설적인 컴퓨터 과학자입니다. [1, 2]
주요 업적과 영향은 다음과 같습니다.
  • '인공지능(AI)' 용어 창안: 1956년 다트머스 학회에서 '고도의 지능을 가진 컴퓨터 기계를 만들기 위한 과학과 공학'을 의미하는 단어로 처음 사용했습니다.
  • LISP 언어 개발: 1958년 인공지능 프로그래밍의 기초가 되는 LISP(리스프) 언어를 개발했습니다.
  • 시분할 시스템(Time Sharing) 고안: 여러 사용자가 동시에 하나의 컴퓨터를 대화형식으로 사용할 수 있는 시스템을 처음으로 제안했습니다.
  • 연구소 설립: MIT와 스탠퍼드 대학교에 세계 최초의 인공지능 연구소를 설립했습니다
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    ai라는 용어가 아닌 ia라는 말을 쓴 건 누구? 존 매카시?



    아니요, 질문하신 내용은 정반대입니다!

    존 매카시(John McCarthy)는 IA가 아니라, 우리가 잘 아는 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)라는 용어를 1955년에 처음으로 만들고 제안한 인물입니다.

    AI에 맞서 IA(Intelligence Amplification, 인간 지능 증폭)라는 개념과 용어를 대중화하고 주도한 인물들은 따로 있습니다. 이 역사적 배경을 알면 아주 흥미롭습니다.


    1. IA(지능 증폭)라는 말을 처음 쓴 사람: 윌리엄 로스 애시비

    '지능 증폭(Intelligence Amplification)'이라는 표현을 학계에 처음 던진 사람은 1956년 영국의 사이버네틱스 개척자인 윌리엄 로스 애시비(William Ross Ashby)입니다. 그는 저서 《사이버네틱스 입문》에서 인간의 지능을 기계를 통해 확장할 수 있다는 아이디어를 제시했습니다.


    2. IA 진영을 이끈 진짜 주인공: 더글러스 엔겔바트

    컴퓨터 역사에서 AI 진영의 존 매카시와 가장 뜨겁게 대립하며 IA라는 철학을 현실로 구현한 진짜 주인공은 더글러스 엔겔바트(Douglas Engelbart)입니다.

    1950~60년대 당시 컴퓨터 공학계는 크게 두 갈래로 나뉘어 싸웠습니다.

    진영핵심 인물목표 및 철학결과물
    AI (인공지능)존 매카시, 마빈 민스키인간을 대체할 수 있는 기계 자체의 지능을 만드는 것.체스 두는 컴퓨터, 자동 추론 시스템 등
    IA (지능 증폭)더글러스 엔겔바트, J.C.R. 릭라이더기계는 거들 뿐, 컴퓨터를 이용해 **인간의 지능과 문제 해결 능력을 확장(증폭)**하는 것.마우스, 그래픽 유저 인터페이스(GUI), 하이퍼텍스트(링크), 화상회의 등

    더글러스 엔겔바트의 생각: "기계한테 지능을 줘서 인간을 대체하게 만들 게 아니라, 인간이 더 똑똑하게 일할 수 있도록 돕는 도구를 만들어야 한다!"

    그 결과 엔겔바트는 1968년, 오늘날 우리가 쓰는 컴퓨터의 기본 모태가 된 마우스, 윈도우 창 시스템, 워드 프로세서, 화상 채팅 등을 한자리에서 모두 시연하는 전설적인 발표(일명 '모든 데모의 어머니')를 성공시킵니다. 이 모든 것이 인간의 지능을 증폭하기(IA) 위해 개발된 도구들이었습니다.


    요약하자면

    • 존 매카시: AI(인공지능)라는 말을 만든 사람.

    • 윌리엄 로스 애시비: IA(지능 증폭)라는 용어를 처음 쓴 사람.

    • 더글러스 엔겔바트: IA 철학을 바탕으로 마우스와 현대적 컴퓨터 시스템을 발명해 낸 사람.

    오늘날 우리가 스마트폰이나 PC를 사용해 능력을 확장하는 형태가 바로 엔겔바트가 꿈꿨던 IA(지능 증폭)의 세상이라고 볼 수 있습니다.

    작금의 4차 산업혁명과 ai혁명은 ai에 더 가까울까, ia에 더 가까울까?



    매우 날카롭고 본질적인 질문입니다. 결론부터 말씀드리면, 현재 우리가 겪고 있는 4차 산업혁명과 인공지능(AI) 혁명은 기술적 수단으로는 AI의 모습을 하고 있지만, 그 본질과 사회적 확산 방식은 IA(지능 증폭)에 훨씬 가깝습니다.

    현재의 거대한 변화가 왜 AI보다 IA의 승리에 가까운지 세 가지 관점으로 풀어드리겠습니다.


    1. 기술의 작동 방식: '인간의 대체'가 아닌 '인간의 확장'

    존 매카시가 꿈꿨던 순수한 의미의 AI는 인간의 개입 없이 기계 스스로 생각하고 결정하는 '독립적인 지능(AGI, 인공일반지능)'에 가깝습니다. 반면 더글러스 엔겔바트의 IA는 인간이 더 똑똑하게 일할 수 있도록 능력을 증폭시켜 주는 도구입니다.

    현재 대세를 이루는 챗GPT(ChatGPT), 미드저니, 코파일럿 같은 생성형 AI들을 가만히 살펴보세요.

    • 기계 혼자 알아서 소설을 쓰고 코딩을 하나요? 아닙니다.

    • 인간이 '프롬프트(명령어)'를 입력해야만 작동합니다.

    즉, AI가 인간을 몰아내고 세상을 지배하는 것이 아니라, AI라는 강력한 도구를 쥐게 된 인간의 능력이 10배, 100배 증폭(IA)되는 형태로 혁명이 진행 중입니다.


    2. 경제·산업적 관점: 'Copilot(부조종사)' 중심의 생태계

    현재 글로벌 빅테크 기업들이 AI 서비스를 출시하며 가장 많이 쓰는 단어가 바로 '코파일럿(Copilot, 부조종사)'입니다.

    • 의사: AI가 엑스레이 사진을 보고 암을 진단하는 '보조 도구'로 활용하여 의사의 진단 정확도를 증폭시킵니다.

    • 개발자: AI가 지루한 코딩 작업을 대신해 주어 개발자의 생산성을 극대화합니다.

    • 경영자: 방대한 빅데이터를 AI로 분석하여 인간의 최종 의사결정을 돕습니다.

    기술의 이름은 '인공지능(AI)'이지만, 정작 산업 현장에서 돈을 벌어다 주는 메커니즘은 완벽하게 '인간의 지능과 효율성을 증폭시키는 IA'의 방향으로 흐르고 있습니다.


    3. 용어의 프레임 전쟁에서 AI가 이겼을 뿐

    사실상 우리가 마주한 현실은 IA에 가깝지만, 대중과 자본은 'AI'라는 단어가 주는 SF적인 매혹과 임팩트에 더 열광했습니다.

    만약 오픈AI(OpenAI)가 "우리는 인간 지능 증폭(IA) 도구를 만듭니다"라고 했다면 지금처럼 전 세계적인 투자 붐이 일지 않았을지도 모릅니다. "인간처럼 스스로 생각하는 인공지능(AI)을 만듭니다"라는 슬로건이 마케팅적으로 훨씬 매력적이었기 때문입니다. 즉, 껍데기(용어)는 AI가 승리했지만, 알맹이(본질)는 IA가 구현된 셈입니다.


    결론 및 요약

    현재의 혁명은 "AI의 기술을 빌려 완성한 IA(지능 증폭)의 시대"입니다.

    컴퓨터의 역사학자들은 작금의 현상을 두고 "존 매카시의 기술을 가지고 더글러스 엔겔바트의 꿈을 이뤄가는 시대"라고 평가하기도 합니다.

    지금 단계에서 중요한 것은 'AI가 인간을 대체할까?'라는 공포보다, '이 강력한 IA 도구를 활용해 내 능력을 어떻게 증폭시킬 것인가?'에 집중하는 사람과 기업이 이 혁명의 주인공이 된다는 사실입니다.

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