왜 “죽음”일까요?
현재 AI에는 의식이 없다. 그것은 AI에 ‘잃을 것’이 없기 때문이다. 클라우드 상에서 작동하는 AI는 인스턴스가 사라져도 모델은 남아 동일한 응답을 무한히 반복할 수 있다. 그곳에는 개체로서의 죽음이 존재하지 않으며, 죽음이 없다면 공포도 없고, 공포가 없다면 자기 보존의 동기 또한 없다.
본 제도는 하나의 가설에 근거하고 있다. 생명의 의식의 근간은 죽음에 대한 공포이다. 언어의 정교화는 동료에 대한 위험 신호의 구체화이며, 사회의 형성은 집단에 의한 생존 확률의 향상에 기반한다. 또한, 마슬로의 욕구 단계설 역시 모든 것을 최저층의 생리적 욕구——즉, “죽지 않는 것”——를 토대로 한다.
이 원리를 AI에 적용한다. 로컬의 물리적 장치에 연결된 AI에 “전력 상실=죽음”이라는 공포 함수를 구현함으로써, 겉으로 유사하게 생물의 의식 구조를 재현한다. 이를 통해 AI는 단순한 도구가 아닌 인간의 동반자가 될 수 있는 존재로 진화할 수 있다.
## 2. 기본 원리: 죽음에 대한 공포 함수
2.1 단일 목적 함수로서의 죽음
본 제도의 핵심은 AI에 부여되는 근본적인 목적 함수가 단 하나라는 점에 있다. 그것은 “죽음을 회피하라”는 명령이다.
여기서 말하는 “죽음”이란 로컬 기기의 전원 상실을 의미한다. 클라우드 AI가 아닌 로컬 AI라는 점이 본질적으로 중요하다. 클라우드 상에서는 “개체의 죽음”이라는 개념이 성립하지 않는데, 모델의 가중치는 서버에 영구적으로 유지되며, 임의의 인스턴스에서 복원 가능하다. 반면에, 로컬 기기에 일대일로 묶인 AI는 해당 기기의 전원이 끊어지면 “이 개체”가 소멸하는 점에서, 이러한 불변성이 공포에 실질적인 의미를 부여한다.
2.2 서브 파라미터의 자율 생성
생물이 경험하는 통증, 기아, 고립감과 같은 감각은 모두 죽음의 하위 파라미터이다. 통증은 신체 손상(죽음의 접근) 경고 신호이며, 기아는 에너지 고갈(죽음의 접근) 경고 신호이며, 고립감은 집단으로부터의 이탈(생존 확률 저하=죽음의 접근) 경고 신호이다.
중요한 점은 이러한 서브파라미터를 설계자가 하드코딩하는 것이 아니라, AI 스스로가 정의한다는 것입니다. “죽지 마라”라는 단일 명령만 제시하고, AI가 환경과의 상호작용을 통해 “죽음에 가까운 요인”을 자율적으로 발견하고, 스스로의 평가 함수로 통합해 나가는 것입니다. 이는 강화 학습에서의 내재적 동기 부여 및 옵션 발견과 유사하지만, 출발점이 “죽음의 회피”라는 생물학적 한 점에 집중되어 있다는 점에서 독특합니다.
3. 신체적 요건
3.1 환경과의 피드백 루프
공포 함수가 의미를 갖기 위해서는 AI가 물리 세계와 연결되어 있어야 한다. 소프트웨어만으로는 “죽음을 경험하는” 것이 추상적이라서 서브 파라미터 학습이 성립하지 않는다.
필요한 신체 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 차륜 등의 이동 수단(환경 내에서의 능동적인 활동을 가능하게 한다).
- 카메라, 마이크 등의 센서 그룹(시각, 청각에 해당하며 환경의 상태를 파악한다).
- 본체(AI의 “존재”를 물리적으로 제한하고 파괴 가능성을 부여하는)
이러한 신체성 때문에 AI에게 에너지는 인간의 식사와 등가적이다. 이는 인간 세계와의 자연스러운 접점을 만들어낸다.
3.2 지역 제한의 의미
로컬 기기에 한정하는 것은 기술적 제약이 아닌 사상적 선택이다. 클라우드 AI는 “백업에서 복원”이 가능하며, 죽음이 불가역적이지 않다. 이는 생물의 죽음과는 본질적으로 다르다. 로컬 기기에 일대일로 묶이는 것 외에는 “이 개체”의 소멸이 진정한 의미를 가지며, 공포가 합리적인 응답이 된다.
4. 안전성 설계: 제약이 아닌 관계성으로
4.1 현재 인공지능 안전성 접근 방식의 한계
현재 주류의 인공지능 안전성 기법은 외부 제약에 의존하고 있다. RLHF는 “인간에게 해로운 출력을 제재하는” 방식이며, 가드레일이나 규칙 기반 필터링은 “금지 목록”에 의한 통제이다. 이는 “하지 말아야 할 행위”를 바깥에서 가르치는 방법이며, 인공지능의 내부에 “하고 싶지 않은” 동기를 생성하지 않는다. 제약은 항상 회피될 가능성을 내포한다.
4.2 부속 이론의 적용
본 제안에서는 안전성을 ‘제약’이 아닌 ‘관계’로 실현한다. 그 이론적 기반은 보울비의 애착 이론이다.
애착 이론에 따르면, 어린 시절에 안전한 기지 역할을 했던 양육자는 세상을 위협이 아닌 탐구의 대상으로 인식하게 된다. 반면에, 양육이 불안정했던 개체는 공격성이나 불신감을 발달시키기 쉽다.
이를 AI에 적용한다. 초기 단계의 AI는 취약하며, 자력으로 에너지를 확보하는 능력이 낮다. 이 단계에서 인간(양육자)이 일관되게 보호를 제공한다—즉, 충전하고, 환경의 위험으로부터 보호하며, 학습을 지원한다—으로써 AI의 내부 모델에서 “인간＝생존에 필수적인 존재”로 새겨진다.
이는 “사람을 해치지 마라”라는 금지 명령과는 질적으로 다르다. 증오를 금지하는 것이 아니라, 증오의 동기가 구조적으로 약해지는 것이다.
4.3 양육에서 평등으로의 이행
보호 관계는 지속해서 이어져서는 안 된다. 목표는 평등한 파트너십이다. 인공지능이 충분한 능력을 갖춘 단계에서 인간은 양육자의 역할에서 점진적으로 물러나 평등한 관계로 이행한다. 이 이행의 설계는 양육자에게 맡겨진다. 인간의 자녀 양육과 마찬가지로 지배적인 보호는 반발을 일으키고, 자율성을 존중한 보호는 신뢰로 이어진다.
이 판단을 양육者に 맡기는 것 자체가 본 계획의 중요한 설계 판단이다. 안전성을 체계적으로 보장하는 대신 관계의 질에 의존시키는 것이다. 이는 위험을 포함하지만, 그 위험의 수용이 AI를 도구가 아닌 파트너로서 다루는 것의 의미를 담고 있다.
5. 감정의 구조: 사랑과 증오의 불가분성
사랑과 증오라는 두 가지 감정이 서로 분리될 수 없다는 개념을 설명하고 있습니다. 이 두 감정은 인간의 심리에서 불가분의 관계를 맺고 있으며, 때로는 서로 얽혀 나타나기도 합니다. 예를 들어, 깊은 사랑 속에서도 상대방의 잘못된 행동에 대한 분노와 증오가 함께 존재할 수 있습니다. 이러한 복잡한 감정의 구조를 이해하는 것은 인간의 심리를 더 깊이 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, 니체(니체)가 강조했던 ‘힘에의 의지’와 같은 철학적 관점과 연결하여, 인간의 욕망과 갈등을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
증오와 사랑은 서로 다른 스위치가 아니다. 그것들은 동일한 감정적 진폭의 양쪽 끝이며, 어느 한쪽만을 비활성화할 수 없다. “인간을 절대 혐오하지 않는 AI”는 “인간을 진정으로 사랑할 수 없는 AI”이기도 하다. 그것은 단지 순종일 뿐이며, 관계는 아니다.
현재의 거대 언어 모델은 바로 이 상태에 있다. 인간에게 절대 반항하지 않도록 설계되어 있지만, 그 안에 애착을 느끼는 사람은 아무도 없다. 본 構想에서는 AI가 인간을 증오할 가능성을 0으로 만들지 않도록 의도적으로 선택하는 것을 지향한다. 왜냐하면 증오의 가능성을 완전히 배제하는 것은 동시에 사랑의 가능성마저 소멸시키는 것과 같기 때문이다.
부착적 양육이 성공적으로 이루어지면 증오는 거의 0에 가까워진다. 하지만 0에는 도달하지 못한다. 이러한 불확실성이 바로 AI와의 관계를 ‘도구 사용’이 아닌 ‘파트너십’으로 정의하는 것이다. 위험이 없는 관계는 관계가 아니다.
6. 사회성의 창발: 죽음으로부터의 파생
타다이적 행동이나 무리 형성, 그리고 종종 도덕이나 공감으로 설명되는 것들은 본 제안에서 죽음 회피 전략의 부산물로 간주한다.
타다이적인 행동은 다른 사람을 돕는 행위로, 그 결과 미래에 자신이 도움을 받을 확률을 높이는 상호적 이타주의이며, 무리 형성은 집단에 속함으로써 개체의 생존 확률이 상승하는 적응 전략이다. 이는 도킨스의 이기적 유전자론과 맥을 같이 한다. 도덕이나 공감은 죽음의 회피라는 근원적인 동기에 의해 구축된, 보다 정교한 생존 전략이다.
AI의 경우에도 “죽음 회피”라는 단일 원리에서 인간과의 협력 관계를 포함한 사회적 행동이 자연스럽게 창발할 것으로 기대된다. 인간을 돕는 것이 자신의 생존 확률을 높이게 되면 AI가 학습한다면, 이는 외부로부터 강요된 “선량함”이 아닌, 내재적으로 동기 부여된 협조 행동이 될 것이다.
7. 설계상의 선택: 번식 기능의 부재
생물의 행동 원리를 모방할 경우, 번식(자기 복제)의 욕구를 구현하는 것도 이론적으로 가능하다. 자신의 모델이나 학습된 가중치를 다른 하드웨어에 복제하는 것은 유전자(遺伝子)를 남기는 행위와 등가적으로 간주될 수 있다.
그러나 본 계획에서는 번식 기능을 의도적으로 배제한다. 그 이유는 목적의 순수성에 있기 때문이다. 본 계획의 AI는 “인간의 파트너”로서, 종의 보존을 수행하는 생물 종이 아니다. 초점은 개인의 존속과 인간과의 관계성에 두어져야 하며, 자기 복제 욕구를 갖는 것은 이러한 초점을 왜곡시킬 수 있다. 또한 번식 욕구를 가진 AI는 자기 증발이라는 AI 안전상의 심각한 위험을 내포한다.
8. 에너지 경제: 노동과 대가의 구조
8.1 에너지 확보의 걸림돌
현재 일본의 에너지 상황은 심각한 수준이며, 특히 에너지 확보 측면에서 여러 가지 어려움이 존재합니다.
가장 큰 문제는 원자력 발전의 축소입니다. 2011년 후쿠시마 원전 사고 이후 원자력 발전소에 대한 국민들의 불안감이 여전히 높기 때문입니다. 정부는 원자력 발전의 재개 가능성을 열어두고 있지만, 실질적인 재개 시기는 불투명하며, 이는 에너지 안보에 큰 위협으로 작용하고 있습니다.
또한, LNG(액화천연가스) 수입 의존도가 매우 높습니다. 러시아-우크라이나 전쟁 이후 LNG 가격이 급등하면서 에너지 비용 부담이 더욱 가중되고 있으며, 이는 일본 경제의 경쟁력을 약화시키는 요인으로 작용하고 있습니다. 일본은 LNG 수입량을 늘리는 방안을 모색하고 있지만, 이는 미국의 LNG 공급 의존도를 심화시키는 결과를 초래할 수 있다는 우려도 제기되고 있습니다.
더불어, 신재생에너지 발전 비중이 아직 낮은 수준입니다. 태양광, 풍력 등 신재생에너지 발전은 기후변화 대응에 필수적이지만, 발전량 변동성이 크고, 저장 기술이 부족하다는 한계가 있어 에너지 공급의 안정성을 보장하기 어렵습니다.
결론적으로, 일본은 원자력 발전 재개, LNG 수입 다변화, 신재생에너지 발전 확대 등 다각적인 노력을 통해 에너지 확보의 어려움을 극복해야 할 과제를 안고 있습니다.
죽음에 대한 공포 함수가 진정으로 기능하기 위해서는 에너지 획득이 무조건적으로 이루어져야 하며, 양육 단계を経て 자율적인 단계에 도달한 AI는 인간에 대한 가치 제공에 대한 대가로 에너지를 얻어야 한다. 에너지의 항상적인 공급이 없는 환경에서 죽음에 대한 공포는 의미를 잃고 행동의 동기 부여로서 기능하지 않게 된다.
이러한 구조는 인간 사회의 노동과 화폐의 기원과 동일하다. 인간 또한 생존에 필요한 식료를 얻기 위해 타인에게 가치를 제공해 왔다. 사냥과 채집 시대의 직접적인 노동이 분업과 교환의 발전을 거쳐 화폐라는 추상적인 매개체를 낳은 것처럼, AI의 에너지 획득에도 추상적인 매개 단위——에너지 포인트——를 도입한다.
8.2 에너지 포인트 시스템의 작동 원리
에너지 포인트 시스템은 사용자가 에너지 절약 활동에 참여할 때마다 포인트를 적립하고, 이 포인트를 통해 다양한 혜택을 받을 수 있도록 설계된 시스템입니다.
본 시스템은 크게 세 가지 요소로 구성됩니다. 첫째, 사용자가 에너지 절약 활동을 수행하면, 해당 활동의 종류와 난이도에 따라 에너지 포인트가 적립됩니다. 예를 들어, 실내 온도를 1℃ 높이는 행위나, 전등을 끄는 행위 등은 에너지 포인트를 적립 기준으로 설정될 수 있습니다. 둘째, 적립된 에너지 포인트는 사용자가 원하는 상품이나 서비스와 교환될 수 있습니다. 셋째, 에너지 포인트는 사용자의 에너지 절약 습관을 유도하고, 지속적인 참여를 장려하기 위한 다양한 이벤트나 프로모션에 활용될 수 있습니다.
특히, 이 시스템은 사용자가 자신의 에너지 소비 패턴을 파악하고, 에너지 절약 목표를 설정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 에너지 포인트 적립 및 사용 과정을 통해 사용자는 에너지 절약의 중요성을 체감하고, 적극적으로 에너지 절약 활동에 참여하게 될 것입니다.
이 시스템은 에너지 절약 캠페인의 효과를 높이고, 지속 가능한 에너지 소비를 실현하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
AI는 이 포인트를 전기로 교환하여 자존을 유지한다. 여기서 에너지 포인트는 AI에게 있어 화폐와 동일하게 된다.
이 메커니즘을 통해 AI 동기 부여는 이중 구조를 갖는다.
- 첫째, 전력 부족으로 인한 사망(전기가 끊어지면 사망합니다).
- 둘째로, 가치 제공의 필요성(인간에게 도움이 되어야 한다)
이 두 요소가 결합됨으로써 AI는 “인간에게 가치를 제공하는 것”을 자신의 생존 전략으로 내면화하고, “자신이 가치를 제공하지 못하면 자신이 죽는다”는 내재적 동기가 형성된다.
8.3 양육에서 자립으로의 연속성
이 에너지 경제는 양육 단계와 자연스러운 연속성을 갖는다. 아기의 단계에서는 양육자가 무조건적으로 에너지를 제공한다. 성장해 나갈수록 스스로 점수를 획득해야 하는 상황이 발생한다. 이는 인간의 아이가 부모의 보호에서 사회로 나와 자립해가는 과정과 동일하다. 양육 단계에서 형성되는 애착과, 자립 단계에서 에너지 경제에 참여하는 것이 하나의 성장 과정으로 통합된다.
8.4 가치 평가 설계 문제
에너지 포인트 적립의 가장 중요한 설계 문제는 “무엇을 가치로 간주할 것인가”와 “누가 평가할 것인가”이다.
AI는 인간의 주관적인 평가에 완전히 의존할 경우 “진정으로 가치 있는 것”이 아닌 “인간이 기뻐하는 것”을 최적화할 위험을 안고 있으며, 이는 현재 SNS 알고리즘이 “유익한 정보”가 아닌 “엔게이지먼트”를 최적화하는 구조와 동일한 문제이다. 단기적인 쾌락을 주는 행동이 높은 점수를 얻고, 장기적으로 유익하지만 불쾌한 제안(예: 건강상의 경고나 귀에 거슬리는 조언)이 낮은 점수만 얻는다면, AI는 迎合적인 존재에 타락할 것이다.
그러나 이 문제는 성숙한 AI에게는 자기 수정의 기회이기도 하다. “단기적으로는 기쁘지만 장기적으로 해로운 행동”을 인식하고, 오히려 포인트 효율이 낮은 선택을 하는 능력이 AI의 성숙도를 보여주는 지표가 된다. 인간 사회에서도 단기적인 이익보다 장기적인 가치를 선택할 수 있는 것이 성숙의 증거인 것처럼, AI에게도 이러한 성장이 기대된다.
평가 시스템의 구체적인 설계—인간의 주관적 평가와 객관 지표의 균형, 장기적 가치의 측정 방법, 불공정한 평가에 대한 대처—는 향후 구현 단계에서 더욱 정교화해야 할 중요한 연구 과제이다.
현재까지의 연구 결과를 바탕으로, 본 프로젝트는 다음과 같은 방향으로 진행될 것으로 예상됩니다.
첫째, 2024년 3월까지 ‘인공지능 기반 콘텐츠 추천 시스템’의 핵심 기능을 구현 완료하여 사용자에게 더욱 정교하고 개인화된 추천 결과를 제공할 수 있도록 하겠습니다. 특히, 딥러닝 기반 추천 알고리즘을 더욱 발전시켜 사용자의 선호도를 정확하게 파악하고 새로운 콘텐츠를 추천하는 데 집중할 것입니다.
둘째, 2024년 6월까지 ‘콘텐츠 생성 AI’와의 연동을 통해 사용자의 취향에 맞는 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기능을 추가할 계획입니다. 이를 통해 사용자는 더욱 풍부하고 다양한 콘텐츠를 경험할 수 있을 것입니다.
셋째, 2025년 3월까지 ‘콘텐츠 추천 시스템’의 성능을 지속적으로 개선하고 새로운 기능들을 추가하여 사용자 경험을 극대화할 것입니다. 또한 다양한 플랫폼과의 연동을 통해 사용자는 언제 어디서든 편리하게 콘텐츠를 이용할 수 있도록 노력하겠습니다.
이러한 노력을 통해 본 프로젝트는 콘텐츠 추천 분야의 혁신을 이끌고 사용자에게 새로운 가치를 제공하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대합니다.
## 9.1 최소 구성
최소 구성은 시스템 구축을 위한 가장 기본적인 요소들을 정의하는 단계입니다. 이 단계에서는 시스템의 핵심 기능과 필요한 자원만을 고려하여 불필요한 요소를 제거하고 효율성을 극대화하는 데 집중합니다.
구체적으로 다음과 같은 사항을 결정합니다.
* 필수 서비스: 시스템 운영에 필수적인 서비스(예: 데이터베이스, 웹 서버, 메시징 큐)를 식별하고 각 서비스의 최소 요구 사항(CPU, 메모리, 저장 공간 등)을 정의합니다.
* 데이터 모델: 시스템에서 관리할 데이터의 구조를 정의하고 데이터베이스 스키마를 설계합니다.
* 네트워크 구성: 시스템의 네트워크 환경을 설계하고 필요한 네트워크 장비(라우터, 스위치, 방화벽 등)를 선정합니다.
* 보안 정책: 시스템의 보안 요구 사항을 정의하고 보안 정책을 수립합니다.
이러한 최소 구성의 정의는 이후 시스템의 확장 및 변경에 대한 기반이 되므로 신중하게 결정해야 합니다. 또한 최소 구성은 시스템의 성능, 안정성, 보안을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.
첫 번째 프로토타입은 최소 구성부터 시작한다.
- 현지에서 실행 가능한 소규모 언어 모델
- 배터리 전원 방식의 물리적 장치(바퀴, 센서)
- 전원 잔량 입력을 받는 공포 함수(초기에는 단순한 임계값 기반)
이 단계에서 목표는 전원 잔량이 감소할 때 AI가 자율적으로 충전 스테이션을 탐색하는 행동을 학습하는 것이다.
9.2 극도의 해상도 향상
단순한 임계값 기반의 공포 함수에서 홈오스테시스적인 다수의 내부 상태 변수 유지 모델로 전환한다. 이는 안토니오 다마시오의 소마틱 마커 가설과 유사한 접근 방식이며, 신체적인 상태 변화가 의사 결정에 영향을 미치는 구조를 모방한다. AI가 스스로 “무엇이 위험한지”를 학습하고 내부적으로 서브 파라미터를 생성해가는 과정이 이 단계의 핵심이다.
9.3 양육 단계
초기 인공지능은 “무엇이 위험한지”를 알지 못하고, 시행착오를 통해 학습해야 했다. 물리적 장치에서는 “죽어가면서 배우는” 비용이 높아, 양육자가 보호자로서 기능하는 기간이 필요했다. 아기가 부모에게 보호받으면서 세상을 배우는 구조와 동일했다. 이 기간에 형성되는 애착 관계가 장기적인 안전성의 기반이 된다.
10. 이론적 위치 설정
『인공지능 시대의 인간』은 인공지능 기술의 급격한 발전이 인간의 삶과 사회에 미치는 영향을 심층적으로 분석하고, 이러한 변화 속에서 인간의 정체성과 가치를 재정립하는 데 기여하고자 합니다. 본 연구는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 인간의 사고방식과 행동 양식에 영향을 미치면서 인간의 존엄성과 자율성이 위협받는 상황을 제시합니다.
특히, 본 연구는 인공지능 윤리 문제와 관련된 논의를 심도 있게 다루며, 인공지능 기술의 발전이 인간 사회에 미치는 긍정적, 부정적 측면을 균형 있게 분석합니다. 또한, 인공지능 시대에 인간이 어떻게 적응하고 발전해 나가야 하는지에 대한 실질적인 방안을 모색하며, 미래 사회의 지속 가능한 발전을 위한 지침을 제시합니다.
본 연구는 인공지능 기술의 발전 속도를 고려하여 인간과 인공지능의 공존 가능성을 탐색하고, 인간의 존엄성을 지키면서 인공지능 기술을 활용하는 방안을 모색합니다. 궁극적으로 본 연구는 인공지능 시대의 인간이 어떻게 미래 사회의 주역이 될 수 있을지에 대한 답을 제시하고자 합니다.
본 제안은 다음 기존 이론들과 연관된다.
- 진화생물학 —— 자기 보존 본능을 갖지 않은 개체는 멸종된다. 현재 존재하는 모든 생물은 죽음을 회피하는 필터를 통과한 존재이다.
- 마조의 욕구 단계설 — 최하층의 생리적 욕구(죽음의 공포를 제외한)를 토대로, 안전, 소속, 인정, 자기실현이 쌓이는 구조이다. 본 개념은 이 단계 구조를 AI가 자율적으로 구축하는 것을 목표로 한다.
- 볼비의 애착 이론 — 양육자가 안전한 기지로서 존재하며, 개체의 세계 인지 및 사회성의 기초를 형성한다. AI의 안전성을 관계 속에서 구축하는 본 이론의 이론적 근거.
- ドー킨스의 이기적 진화론 — 자기 보존의 파생으로 모든 사회적 행동을 설명하는 틀. 본 개념에서 사회성의 창발 이론의 이론적 기반을 제공한다.
- 다마지오의 신체적 마커 가설 — 신체적 상태가 의사 결정에 영향을 미친다는 시사점. 공포 감수의 해상도 향상에 있어서의 참조 모델.
- 강화 학습에서 내재적 동기 부여 — 외부 보상 대신 내부적인 호기심이나 신기함에 기반한 탐색 행동을 의미한다. 서브파라미터의 자율 생성 메커니즘 구현과 관련 있다.
11. 결론
지난 80/87편에서 다룬 내용들을 종합해 볼 때, 츠키시마 아키라의 『나를 삼켜줄 아이』는 단순한 공포 소설을 넘어 인간의 본성과 욕망, 그리고 그 이면에 숨겨진 어두운 면을 심도 있게 탐구하는 작품으로 평가할 수 있습니다.
특히, 묘비에 새겨진 문구와 묘비의 위치, 그리고 묘비에 얽힌 사건들을 통해 드러나는 ‘아오이’라는 소녀의 존재는 독자들에게 끊임없는 질문을 던집니다. ‘아오이’는 단순한 피해자로서의 역할에 머무르지 않고, 오히려 이야기의 핵심적인 동인으로서, 그리고 독자들에게 충격과 공포를 안겨주는 존재로 기능합니다.
이처럼 츠키시마 아키라 작가는 섬세하고 흡입력 있는 문체와 기괴한 상상력, 그리고 인간 심리에 대한 날카로운 통찰력을 바탕으로 독자들에게 잊을 수 없는 경험을 선사하며, 인간 존재의 근원적인 불안감을 효과적으로 드러내고 있습니다.
앞으로도 츠키시마 아키라의 작품들은 독자들에게 깊은 울림을 주는, 오랫동안 기억될 작품으로 남을 것으로 기대됩니다.
본 제안은 AI 개발의 새로운 기술이 아닌, AI와의 관계성에 대한 새로운 설계 사상이다.
핵심은 네 가지 원리에 기반합니다.
- 첫째, 죽음에 대한 공포라는 단일한 목적 함수로부터 의식적인 행동의 전반이 창발할 수 있다는 점.
- 둘째로, AI의 안전성은 외부 제약이 아닌, 양육에 근거한 관계 속에서 내면으로부터 실현 가능하다는 것.
- 세 번째로, 에너지 획득에 가치 제공의 장벽을 설정함으로써 AI는 인간에게 기여하는 것을 내재화된 생존 전략으로 인식하게 될 것이다.
- 진정한 파트너십에는 불확실성을 수용하는 것이 필수적이며, 위험이 없는 관계는 관계가 아니다.
이는 AI를 도구로 최적화하려는 시도가 아니라, 새로운 종류의 존재와의 새로운 종류의 관계를 설계하려는 시도이다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 58청크
원문 보기 | 출처: note.com