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궈쉰화 칭화대학교 교수는 인간과 AI의 새로운 업무 관계를 ‘후견인’ 관계라고 표현했다. AI는 스스로 판단하고 학습할 수 있지만 법적·윤리적 책임은 질 수 없는 만큼, 인간은 목표를 설정하고 전략을 수립하며 최종적인 책임을 지는 역할에 집중해야 한다는 것이다. 궈 교수는 “자연어가 새로운 프로그래밍 인터페이스로 자리 잡으면서 구조적 사고와 의사소통 능력을 갖춘 인문사회계열 인재들이 오히려 새로운 기회를 맞을 수 있다”고 전망했다.

최진석: 인간성의 정의는 생물학적 고정값이 아니라 문명의 지향에 따라 변천해온 드러남과 확장의 역사다. / 과거 산업 혁명기의 기계가 그러했듯이, AI 역시 우리가 미처 몰랐던 인간성을 드러내 줄 것이다. / 기계가 반복적인 육체노동을 대체하자, 인간성에 감춰져 있던 자유 시간과 창의적 여가의 가치가 드러났다. 과거에는 생존을 위한 노동이 인간 본질의 전부인 줄 알았으나, 기계 덕분에 인간은 노동 너머의 자신을 바라보기 시작한 것이다. 표준화 너머의 개성이다. 모든 것이 기계로 찍어낸 듯 똑같아지는 세상이 오자, 역설적으로 인간만이 가진 개성적 차이가 인간다움의 신영토로 드러났다.

과거 동양에서 기술자(이과)는 '부리는 존재'였다 - 과거시험은 경전 암기와 글쓰기(논술) 중심 = '최고급 기획서 작성 및 텍스트 코딩' / 산업혁명 이후 '지배 지능의 대전환(Paradigm Shift)': 1. 현대 이공계 인재가 과거로 갈 때: 코딩 천재가 한자 보안 체계에 막히는 꼴 2. 과거의 인재가 현대체제로 올 때: 프레임 장인은 좋은데, 수학적 도구가 없음 / 다시 돌아온 '프레임 짜는 자(Architecture)'의 시대 코딩을 기계가 전담하게 되면서, 인재의 가치는 '어떻게 구현할 것인가(How)'에서 '무엇을, 왜 만들 것인가(What & Why)'로 이동했습니다. 이과적 실무의 자동화: 정답이 정해진 계산, 최적화 알고리즘 짜기, 버그 수정 같은 이과적 두뇌의 영역은 AI가 가장 먼저, 그리고 인간보다 수백 배 더 완벽하게 처리합니다. 문과적 기획의 독점: 반면 "어떤 시스템을 구축해야 리스크를 제로로 만들고 인간의 본성을 자극해 자본을 끌어올 것인가?"라는 거시적 설계는 오직 역사, 인간 심리, 사회 구조를 꿰뚫어 보는 인문학적 지능에서만 나옵니다.

Palantir’s billionaire CEO says only two kinds of people will succeed in the AI era: trade workers — ‘or you’re neurodivergent’; Still, some tech leaders argue that higher education is far from obsolete—and that liberal arts in particular may become more valuable in the age of AI. Jaime Teevan, Microsoft’s chief scientist, believes the next generation will benefit from studying disciplines that emphasize how to think, not just what to do. In direct contrast to Karp, Daniela Amodei, cofounder of AI firm Anthropic, said studying the humanities will be “more important than ever.”