2024-09-15
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
사람의 하루는 24시간밖에 없습니다. 8시간의 수면, 8시간의 노동, 그리고 또 다른 8시간의 무료 오락이 적당합니다. 하지만 우리는 종종 시간이 부족하다고 느끼거나, 또 다른 극단으로는 자신도 모르게 시간이 사라져 버리는 경우가 많습니다.
인터넷 위기의식은 항상 젊은이들을 감쌌습니다. 기성세대의 눈에는 z 시대의 젊은이들이 인터넷을 즐기고, 아는 것도 많고, 할 수 없는 일도 많이 할 수 있지만, 인터넷에 오래 머물수록 더 많은 것을 느끼는 것 같습니다. 그들은 항상 2g 네트워크 속도를 가지며 아무것도 모릅니다.
이러한 불안감 뒤에는 유비쿼터스 알고리즘이 영원히 돌아가고, 뉴스가 멈추지 않고, 시장이 닫히지 않고, 소셜 네트워크가 항상 돌아가고 있습니다.
알고리즘은 강렬한 소셜 미디어 소진을 가져옵니다.우리는 빅데이터 시스템 점수를 통해 음식, 의복, 주택, 교통수단을 선택하고, 알고리즘이 우리를 위해 마련한 정보 고치에 전자 화면을 사용하며, 심지어 가상 채팅 소프트웨어를 통해 실제 사람들과 연결을 맺기도 합니다. 우리는 시대의 흐름을 따라잡을 수 없습니다.
10여년 전, 유발 하라리(yuval harari)는 『인류의 간략한 역사』에서 다음과 같은 예언을 했습니다. 수천 년 동안 인류가 호모 사피엔스의 정점에 서서 발전하고 진화할 수 있었던 것은 우리 덕분입니다. 번영하는 문명에는 이야기를 전하는 능력이 있습니다. 우리는 인간 사회를 효과적으로 유지하는 법, 종교, 기업, 국가와 같은 상상의 개념을 만들고 믿을 수 있습니다.
그러나 컴퓨터의 발달은 의사결정, 데이터 처리, 창의성 등에서 인간의 능력을 뛰어넘어 점차 사회에서 인간의 지배적 지위를 대체할 수도 있다.
이 예언은 차근차근 현실이 되어가고 있습니다.
2018년부터 새로운 책을 쓰기 시작했다."호모 사피엔스를 넘어서: 석기 시대부터 ai 시대까지 정보 네트워크의 간략한 역사", 인공지능의 폭발적인 성장을 배경으로, 그것이 일반인들에게 미칠 영향에 더욱 관심이 쏠리고 있다.
"우리는 낮과 밤, 여름과 겨울의 유기적 순환에 따라 살아가며 때로는 활발하고 때로는 여유롭게 살아가는 유기체입니다. 그러나 이제 우리는 결코 쉬지 않는 컴퓨터가 지배하는 환경에서 살도록 강요받습니다. 또한 그들은 우리를 항상 강요합니다. 활성 - —그러나 유기체를 영원히 활성 상태로 강요하면 붕괴되어 죽을 것입니다."유발 하라리는 36kr에 "한랑연구소"라고 말했다.
많은 젊은이들도 정보 네트워크가 자신에게 미치는 부정적인 영향을 인식하고 적극적으로 알고리즘을 훈련하고 xx일 동안 휴대폰을 사용하지 않고 인터넷을 끊고 소셜 미디어를 사용하도록 도전하기 시작했습니다. 추세를 파악하고 알고리즘으로부터 영원히 격리됩니다. 정보화 시대에 불확실성과 불안에 대처하는 방법은 모두가 반드시 배워야 할 주제입니다.
이 새로운 책은 실리콘 기반 세계의 탄소 기반 유기체가 무기 실리콘 칩이 지배하는 세계에 적응하기 위해 어떻게 준비해야 하는지에 관한 것입니다.36kr의 '시파연구소'가 유발 하라리(yuval harari)를 인터뷰해 중국 젊은이들의 정서 변화와 그들이 가장 우려하는 이슈에 대해 이야기를 나눴다.
호랑 연구소:알고리즘이 우리의 주의를 통제하고 있습니다.
한번은 한 젊은이가 부상당한 친구를 위해 휴대전화를 열어 구급차를 부르려고 했다는 농담을 읽은 적이 있는데, 팝업창이 나타나 그를 짧은 동영상 플랫폼으로 데려가서 친구가 있다는 사실도 전혀 잊어버린 채 그것을 클릭했습니다. 부상당했습니다.
지금 많은 분들이 반성하고 계시는데요,그들은 정보를 적극적으로 검색하는 능력을 상실했고, 대부분이 수동적으로 정보를 받아들이고 있습니다. 역사적 관점에서 볼 때 인간은 언제부터 이러한 능력을 점차 상실하게 되었습니까?
하라리:우리의 정보 소비가 어떻게 변화했는지 이해하려면 음식을 비유로 생각해 보세요. 100년 전에는 음식이 귀해서 사람들은 뭐든지 먹었고, 지방과 설탕이 많이 함유된 에너지 밀도가 높은 음식을 선호했습니다. 오늘날 음식이 너무 많지만 사람들이 여전히 모든 것을 먹고 지방과 설탕을 너무 많이 먹으면 병에 걸릴 것입니다. 그래서 다들 다이어트를 시작했어요.
정보도 마찬가지다.과거에는 정보가 부족했기 때문에 얻을 수 있는 정보는 무엇이든 받아들였습니다. 우리는 이제 정보, 특히 쓸모없는 정보로 넘쳐나고 있으며, 이는 우리를 병들게 할 수도 있습니다. 우리는 정보 다이어트를 해야 합니다.
정보 다이어트의 첫 번째 단계는 더 많은 정보가 항상 우리에게 좋다는 생각을 버리는 것입니다. 두 번째 단계는 정보의 품질을 의식적으로 선별하는 것입니다. 우리 몸에 들어가는 음식을 조심해야 하는 것처럼 우리는 뇌에 넣는 영적인 음식에도 조심해야 합니다. 특히 주의하세요,과도한 양의 증오, 탐욕, 정크 정보로 두뇌를 채우지 마십시오.
현재 많은 국가에서 정크푸드에 성분 목록을 표시하고 있습니다. "이 식품에는 설탕 40%, 지방 20%가 포함되어 있습니다." 어쩌면 우리는 제보자에게 비디오를 보기 전에 내용을 나열하는 것과 같은 동일한 일을 하도록 강요해야 할 수도 있습니다. "이것은 탐욕 40%, 증오 20%입니다." 이러한 "유해한" 정보 중 일부를 소비하려면 최소한 그것이 얼마나 해로울 수 있는지 이해하십시오.
마지막으로, 정기적으로 “정보 금식”을 실시하는 것이 유익합니다. 나는 개인적으로 매년 몇 주 동안 명상 수련회에 가는데, 그곳에서 나는 외부 세계와 완전히 단절됩니다.나는 뉴스도 보지 않고, 이메일도 읽지 않고, 책도 쓰지 않고, 묵상만 합니다. 나는 더 많은 정보를 집어넣기보다는 내 마음이 이미 받아들인 정보를 소화하는 데 시간을 투자합니다. 몇 주는 대부분의 사람들에게 다소 긴 시간이지만 가끔씩 하루나 이틀 정도 단식하는 것이 좋습니다.
호랑 연구소:그러나 인터넷 시대의 '정보 불안'은 어디에나 있습니다.
과거에 우리는 하루라도 소셜 미디어를 검색하지 않으면 뭔가를 놓칠까 봐 걱정할 것이 많을수록 좋다고 늘 생각했습니다. 하지만이제 우리는 무엇이 유효한 정보인지 구별하기가 어렵습니다.，그리고 겉보기에 유효하지 않은 정보는 실제로 필요하지 않습니다. 결국, 당신은 어떤 정보가 지식의 자격이 있다고 생각합니까?
하라리:그렇습니다. 과거에는 모든 정보를 지식과 동일시했습니다. 정보가 많을수록 지식도 많아진다고 느꼈습니다. 이것은 분명히 잘못된 것입니다. 대부분의 정보는 정크이고 지식은 희귀하고 값비싼 정보의 작은 부분입니다.
눈길을 끄는 "가짜 뉴스"를 생각해내는 것은 쉽습니다. 연구에 1분도 소비하지 않고 마음에 떠오르는 모든 것을 적으면 됩니다. 그러나 그에 반해 진정한 보고서를 작성하는 것은 그 뒤에 있는 연구가 시간이 많이 걸리고 힘들기 때문에 어렵습니다. 그리고,당신이 쓴 진실은 사실이 종종 복잡하고 사람들이 복잡한 이야기를 좋아하지 않기 때문에 "가짜 뉴스"보다 훨씬 덜 관심을 끌 것입니다. 이는 진실보다 잘못된 정보가 더 쉽게 퍼진다는 뜻이다.
따라서 희소하고 귀중한 지식을 보호하기 위해서는 실수를 적극적으로 식별하고 인정하고 수정하는 자기 수정 메커니즘이 필요합니다.
"자기 교정 메커니즘"은 본질적으로 어디에나 있습니다. 아이들은 효과적인 자기 교정 메커니즘에 의존하여 걷는 법을 배웁니다. 한 발짝 내딛고, 넘어지고, 약간 다른 방법을 시도하고, 다시 넘어지고, 다시 교정할 때까지 그렇습니다. 과학이 어떻게 작동하는지. 우리는 모델을 제안했는데 잘 안 되면 실수를 인정하고 모델을 바꾼다. 정치에서도 마찬가지입니다. 좋은 정부는 자신의 실수를 인정하고 그에 따라 정책을 조정하는 반면, 폭군과 종교 광신자들은 완벽하다고 주장하고 모든 것을 안다고 주장하며 어떤 실수도 하지 않습니다. 그들은 결코 배우지 않으며 신뢰할 만한 가치도 없습니다.
그래서,누군가 자신이 틀렸다는 것을 인정하기를 거부한다면, 절대로 그 사람을 믿지 마십시오. 누군가 자신의 실수를 인정한다면, 그 사람이 진정한 지식의 원천이 됩니다.
호랑 연구소:이전 질문에 이어 최근에는 '지식의 무용론', 특히 '인문학의 무용론'이 점점 더 대중화되고 있습니다.
명문 학교를 졸업한 많은 젊은이들이 졸업 후 실직하고 일자리를 구할 수 없을 때 여전히 혼란스러움을 느낍니다. 만약 그들이 더 잘 알았더라면 수학, 물리학, 화학을 공부했을 것입니다. 당신이 말했듯이,이야기를 전달하는 능력은 인간이 더 뛰어나지만, 이 능력은 이제 수익성도 가장 낮고 효율성도 가장 떨어지는 분야가 되어 모두에게 버림받았습니다. 이 상황에 대해 어떻게 생각하시나요?
하라리:이제 사람들은 직업 전망에 대해 큰 불확실성이 있다고 느끼고 있으며 인공 지능은 직업 시장을 너무 빨리 변화시켜 미래에 어떤 기술이 필요할지 예측할 수 없습니다. 과학과 공학에 대한 인식도 마찬가지입니다. 컴퓨터가 미래이기 때문에 프로그래밍과 코딩을 배우는 것이 중요하다고 생각하는 사람들이 많습니다. 그러나 몇 년 후,ai 코딩이 인간보다 나을 수도 있지만, 그렇다고 인간 프로그래머가 필요하지 않다는 뜻인가요? 오히려 그때쯤이면 철학자와 심리학자가 더 필요할지도 모릅니다. 왜냐하면 세상의 급격한 변화는 더 많은 철학적, 심리적 문제를 가져올 것이기 때문입니다.
예를 들어, 지능형 무인 차량을 구현하려면 도덕적 규칙을 운전 프로그램에 인코딩해야 합니다. 긴급 상황이 발생하여 차량이 보행자를 구하기 위해 차량에 탑승한 승객의 안전을 위협해야 하는 경우 어떻게 해야 합니까? 아마도 ai가 이 코드를 작성할 수 있기 때문에 그러한 문제를 해결하는 데 인간 프로그래머가 필요하지 않을 수도 있지만, ai에 대한 도덕적 규칙을 공식화하려면 인간 철학자가 필요합니다.
마찬가지로 과학 및 공학 전문가들은 ai가 인간의 정신 건강, 친밀한 관계 및 사회 생활에 어떤 영향을 미칠지 말할 수 없습니다. 이를 위해서는 역사가, 심리학자 및 예술가가 필요합니다. 우리 주변의 세상을 보십시오. 컴퓨터 과학자들은 소셜 미디어 알고리즘을 발명했지만 알고리즘이 어린이에게 미치는 부정적인 영향을 예측할 수 없었습니다. 컴퓨터를 공부하는 사람과 인간을 공부하는 사람 중 아이들의 상황을 개선하는 데 가장 적합한 사람은 누구라고 생각하시나요?
호랑 연구소:알고리즘은 우리의 행동에도 영향을 미칩니다.
요즘 우리는 알고리즘이 음식과 의복 측면에서 모든 것을 어떻게 평가하는지 듣는 데 익숙하며 심지어 친밀한 관계의 잠재적 파트너도 소프트웨어를 사용하여 정량화할 수 있습니다. 하지만 오히려 평점이 높은 레스토랑은 맛이 없을 수도 있고, 소프트웨어로 매칭된 사람이 맞지 않을 수도 있다는 등 많은 것들이 어려워졌다고 느낍니다.알고리즘이 실제로 효율성을 향상합니까? 왜 우리는 인생이 지루해지고 있다고 생각합니까?
하라리:모든 것을 평가하기 위해 알고리즘에 의존하는 것은 파괴적인 영향을 미칠 수 있습니다. 서서히,우리 모두는 '능동적 생산자'가 아닌 '수동적 소비자'가 될 수밖에 없습니다.
친밀감을 예로 들면, 알고리즘 매칭을 통해 파트너를 찾아볼 수 있습니다. 그러기 위해서는 세상 어딘가에 그런 적합한 사람이 있다고 가정해야 합니다. 그 사람을 찾으면 됩니다. 마치 매우 어려운 보물찾기와 같습니다. 지구상에는 80억 명의 사람들이 있습니다. 어떻게 찾을 수 있을까요?
이 문제를 해결하기 위해 이 작업을 알고리즘에 아웃소싱했습니다. 나 스스로 아무것도 할 필요가 없고, 그냥 가만히 앉아서 알고리즘이 마법을 발휘할 때까지 기다리기만 하면 됩니다. 엄청난 양의 데이터를 기반으로 알고리즘은 잠재적 일치 항목의 점수를 매기고 가장 높은 평가를 받은 일치 항목을 시험해 볼 수 있게 해줍니다. 이러한 "제품" 중 하나가 만족스럽지 않으면 그냥 선반에 다시 던져 놓고 알고리즘이 나에게 더 나은 제품을 추천할 때까지 기다립니다. 어쨌든, 내 소울메이트는 아직 세상 어딘가에 있고, 알고리즘이 조만간 그를 찾아줄 것입니다. 그렇죠?
이런 태도는 끔찍하다. 사소한 결점 때문에 끊임없이 후보자를 거부하고 완벽한 사람이 나타나기를 기다리도록 부추긴다. 오히려 나 자신을 수동적으로 받아들이도록 부추기는 것이 아니다. 제품.
그러나 우리는 또 다른 접근 방식을 시도해 볼 수도 있습니다. 인간을 소비자가 아닌 친밀감의 창조자로 생각하는 것입니다. 문제는 완벽한 파트너를 찾는 방법이 아닙니다. "완벽한 파트너"는 존재하지 않습니다. 진짜 문제는 알고리즘이 나를 찾는 사람과 좋은 관계를 구축하기 위해 스스로 노력해야 한다는 것입니다. 사랑을 찾는 데 있어서 진짜 어려움은 찾기 힘든 소울메이트를 찾는 것이 아니라 매일 주변의 실제 사람들과 관계를 구축하고 행동과 사고 패턴을 바꾸기 위해 노력하는 것입니다. 나는 이 작업을 수행하기 위해 어떤 알고리즘에도 의존할 수 없습니다.
호랑 연구소:많은 사람들이 ai가 우리의 일자리를 대체할 것이라고 걱정하지만 어떤 사람들은 ai가 인간의 창의성과 공감 능력을 적어도 10년 동안은 이해하지 못할 것이라고 생각합니다.
이것에 대해 어떻게 생각하세요?다가오는 인공지능 시대를 위해 기술과 지식, 혹은 심리적 준비를 하고 싶다면 z시대의 젊은이들에게 어떤 조언을 해주고 싶나요?
하라리:ai가 취업시장을 바꿀 것이라는 것은 사실이지만, 어떤 직업이 바뀌거나 사라질지 정확하게 예측하기는 어렵다. 이 문제에 대해서는 직관이 오해를 불러일으킬 수 있습니다.
예를 들어, 우리는 적어도 급여나 사회적 지위 측면에서 의사가 간호사보다 더 중요하다고 생각하는 경우가 많습니다.그러나 ai는 간호사보다 의사를 더 쉽게 대체할 수 있습니다.왜? 주로 데이터 분석을 담당하는 많은 의사들이 나의 증상과 병력에 대한 대량의 데이터를 받아 분석하고, 질병을 진단하고, 치료 계획을 추천해 주었습니다. 이런 데이터 분석이야말로 바로 인공지능의 강점이고, 인간보다 단번에 더 잘 해낼 수 있다는 것이다.
하지만 간호사의 임무는 단순히 데이터를 분석하는 것만이 아닙니다. 또한 붕대를 갈고 우는 아이에게 백신을 주사하는 등의 좋은 실습 기술과 사회적 기술도 필요합니다. 자동화하기가 더 어려운 작업입니다. 따라서 ai 의사가 로봇 간호사보다 더 빨리 나타날 수도 있다.
그래서 후배들에게 조언을 해주고 싶다면,가장 안전한 방법은 프로그래밍과 같은 틈새 기술에 집중하기보다는 좀 더 폭넓게 기술을 배우는 것입니다. 아이들은 실습 능력을 향상하고 공감력을 키워야 합니다. 예전에 지능을 키우던 것처럼 운동 능력과 사회적 능력도 똑같이 중요합니다.물론 가장 중요한 것은 평생 동안 계속해서 배우고 변화할 수 있다는 것입니다. 21세기에 성공하려면 매우 유연한 사고방식이 필요합니다.
그렇다면 어떻게 유연한 마음을 키울 수 있을까요? 먼저 마음이 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다. 당신의 생각과 감정은 어디서 오는가? 왜 어떤 것은 좋아하고 어떤 것은 싫어합니까? 당신의 두려움과 욕망을 형성하는 것은 무엇입니까? 어떤 사람들은 명상을 통해 이러한 문제를 탐구하고 다른 사람들은 심리 치료, 예술 또는 운동을 통해 이러한 문제를 탐구합니다. 어떤 방법이 효과가 있든 시간과 에너지를 투자해야 합니다. 자신의 마음을 이해하는 것은 자신에게 줄 수 있는 가장 큰 선물입니다.
호랑 연구소:"인공지능은 의식을 발전시키지 않고도 결정을 내릴 수 있어 인류 문명을 위협할 수 있다."현재 ai 발전 추세를 볼 때, 어떤 산업이 가장 먼저 영향을 받게 될까요? 향후 5년(현재의 발전 속도로 볼 때 10년은 다소 긴 시간임) 동안 인간 세계의 질서에 어떤 큰 변화가 일어날 것이라고 생각하시나요?
하라리:ai를 이용해 다른 나라의 핵무기를 통제하는 독재자나 ai에게 새로운 전염병을 일으키도록 지시하는 테러리스트 등 인공지능이 세계 질서에 가하는 위협은 잘 알려져 있습니다. 금융 세계를 다시 상상해 보십시오. ai의 경우 금융은 이상적인 놀이터입니다. 이는 순수한 정보 및 수학 분야입니다. 복잡한 물리적 세계에서 모바일 상호작용이 필요하기 때문에 인공지능이 자동차를 자율적으로 운전하는 것은 여전히 어렵다.물리적 세계에서는 '성공'을 정의하기 어렵지만, 디지털 세계에서는 수학이 '성공'을 정의하기 쉽습니다., ai를 사용하여 거래를 처리하면 더 많은 달러가 임무 완수와 같습니다.
투자 펀드가 ai에게 가능한 한 많은 돈을 버는 임무를 할당한다고 가정해 보겠습니다. ai는 새로운 투자 전략을 수립할 수 있을 뿐만 아니라 인간의 이해를 완전히 뛰어넘는 새로운 금융 상품을 개발할 수도 있습니다.
ai가 발명한 새로운 금융 상품으로 인해 시장이 치솟고 투자자들이 수조 달러를 벌어들이는 등 몇 년 동안은 모든 것이 좋을 수도 있지만, 2008년 금융 위기보다 더 큰 붕괴가 발생한다면 어떻게 될까요?인공지능이 만들어낸 금융상품은 위험한 결함이 있는 것으로 밝혀져도 금융가나 정치인이 그 운용원리를 이해하지 못하기 때문에 인간이 이를 감독할 방법이 없는 블랙박스다.
호랑 연구소:소셜 미디어는 인간 사회의 실수를 반복적으로 증폭시킬 것입니다. 더욱 걱정스러운 것은 알고리즘에 의해 어떤 판단이 결정되는지 감지하기 어렵다는 것입니다.
예를 들어 많은 사람들이 가부장적 이데올로기와 '백인, 젊고 날씬한 미학'에 저항하고 있지만, 이러한 저항의 목소리는 이를 지지하는 사람들의 휴대폰으로는 전달되지 않을 것이다.그렇다면 마음을 열고 스스로 고치고 싶다면 어떻게 해야 할까요?
하라리:앞서 언급했듯이 가장 중요한 것은 우리 자신의 마음을 더 잘 이해하는 것입니다. 왜냐하면 알고리즘은 우리 자신의 약점을 이용하여 우리를 불리하게 만들 수 있기 때문입니다. 조작 알고리즘은 허공에서 탐욕과 증오를 만들어낼 수 없습니다. 감정 버튼을 누르고 원하는 것을 달성하기 위해 당신이 이미 마음 속에 가지고 있는 욕망과 증오를 발견해야 합니다.
예로부터 현자들은 사람들에게 먼저 '자신을 알라'고 거듭 조언해왔습니다. 그러나 부처님이나 공자시대에는 그런 압력이 없었습니다. 자신을 이해하고 싶지 않다면 여전히 다른 사람들에게 블랙박스가 될 것이고, 누구도 당신을 알아낼 수 없습니다. 하지만 지금은 다릅니다. 당신이 이 단어를 읽을 때 기업과 기관의 알고리즘은 당신을 사람으로 해독하려고 합니다.알고리즘이 당신 자신보다 당신을 더 잘 안다면 쉽게 당신을 조종할 수 있습니다. 그러므로 이 시대는 우리에게 '나 자신을 알기' 위한 노력이 요구됩니다.
호랑 연구소:당신은 『인류의 간략한 역사』에서 인류 문명은 “오랜 분리 기간을 거쳐 합쳐져야 하는 불변의 흐름”이라고 언급하셨습니다. 그렇다면 인공지능이 역사의 단계에 진입한 후에도 이 결론은 변함없이 유지될 것인가?
그런데 포스트 전염병 시대에 사람들이 점점 더 다른 사람의 말을 이해하지 못하는 것 같다고 느끼는 이유는 무엇입니까? 특히 당신과 다른 사람들.
하라리:지금 우리가 글로벌 협력이 감소하고 국제적 긴장이 고조되고 있는 것은 참으로 불행한 일입니다. 아무리 강력한 국가라도 생태계 붕괴를 막거나, 제3차 세계대전을 피하거나, 인공지능을 자체적으로 규제할 수 있는 국가는 없기 때문에 이는 매우 위험합니다. 이러한 문제에 대해 국가들이 협력할 방법을 찾지 못한다면 인류는 멸망하게 될 것입니다.
그럼에도 불구하고 일부 정치인들은 글로벌 협력을 '반애국적'이라고 여겨 반대한다. 이것은 위험한 실수입니다 -애국심과 세계주의 사이에는 모순이 없으며, 애국심이 외국인에 대한 증오를 의미하는 것은 아닙니다.애국심에는 동료 시민을 사랑하는 것이 필요하지만, 동료 시민의 안전과 번영을 보장하려면 다른 국가와의 협력이 필요합니다. 환경이나 인공지능 문제와 마찬가지로 글로벌 협력을 잘하는 것은 애국적인 행동이다.
호랑 연구소:솔직히 말해서, 콘텐츠 실무자로서 저희도 점점 더 어려워지고 있다는 걸 뼈저리게 느끼고 있습니다. 많이 읽힌 기사와 진정으로 가치 있는 기사는 서로 다른 경우가 많지만, 우리 임금에 긍정적인 피드백을 제공하는 것은 읽은 횟수가 많은 기사인 경우가 많습니다.정보 처리자이자 생산자로서 미디어는 알고리즘을 통한 이 전쟁에 어떻게 대응해야 할까요?
하라리:우선, 우리는 늘 책임감을 갖고 있어야 합니다. 미디어가 생산하고 발표하는 정보는 수백만 명의 마음에 뿌려진 씨앗과 같으며, 수백만 명의 마음에 탐욕, 증오, 무지를 심으면 엄청난 규모의 고통을 초래할 것입니다. 둘째,우리는 알고리즘 메커니즘에 대해 절망해서는 안 됩니다. 그 메커니즘에 맞서 싸우려는 시도가 실패했기 때문이 아니라 단순히 아직 시도하지 않았기 때문입니다.
자동차 산업은 좋은 비교 대상이다. 기업이 자동차를 만들 때 안전을 확보하기 위해 많은 예산과 노력을 투자해야 한다는 점은 모두가 동의하며, 자동차의 운전 방식을 제한하는 규정도 많아졌습니다. 그러나 기업이 알고리즘을 개발할 때 사이버 세계의 보안을 보장하는 데 거의 자원을 투자하지 않으며, 전 세계적으로 알고리즘의 작동을 제한하는 규정도 없습니다. 이는 자동차보다 알고리즘이 훨씬 강력하고 더 큰 신체적, 정신적 피해를 입힐 수 있기 때문에 매우 위험합니다.
그러므로 우리는 자동차를 다루는 원칙을 알고리즘에 적용해야 합니다. ai 회사는 예산의 20% 이상을 안전 연구에 투자해야 하며, ai도 자동차와 마찬가지로 인간 세계의 규칙을 준수해야 합니다. 이러한 정책을 지지합니다.
(표지 이미지 출처: pixabay)
