[Nicholas Agar] 인문학 교수는 자동화되어야 하는가?

인문학의 위기에 대해 많은 고민이 있었고, 최근 인공 지능의 발전이 불안을 더했습니다. 자동화로 인해 일자리가 위협받는 것은 트럭 운전사만이 아닙니다. 딥 러닝 알고리즘도 창작 영역에 진입하고 있습니다. 그리고 지금은 인문계 교수들이 강의를 하지 않을 때 하는 일, 즉 논문을 작성해 학술지에 투고하는 일을 능숙하게 하고 있다.

학술 출판을 자동화할 수 있습니까? 2020년 9월 OpenAI의 딥 러닝 알고리즘인 GPT-3은 “인간이 AI를 두려워할 필요가 없는 이유”에 대한 신뢰할 수 있는 가디언 논평을 작성하여 저널리즘 능력을 입증했습니다. 그리고 올해 초 스웨덴의 정신과 의사인 Almira Osmanovic Thunstrom은 같은 알고리즘에 학술지에 투고할 것을 요청했습니다.

Thunstrom은 Guardian 편집자보다 덜 규범적이었습니다. 그녀는 알고리즘에 “GPT-3에 대한 500단어 이내의 학술 논문을 작성하고 텍스트 내부에 과학적인 참조 및 인용을 추가하십시오”라고 지시했습니다. 그녀는 “GPT-3의 논문은 현재 프랑스 소유의 국제 인쇄 전 서버 HAL에 게재되었으며 … 학술지에서 검토를 기다리고 있습니다.”라고 보고합니다. 논문이 거절된다 해도 AI 논문은 그렇지 않은 시대를 예고한다.

AI가 생성한 창의적인 디자인에 대해서도 유사한 실험이 수행되었습니다. 지난 6월 The Economist의 편집자는 AI 서비스 MidJourney를 사용하여 주간 인쇄판의 표지 아트를 생성했습니다. 최근에 살바도르 달리의 전시회를 보았을 때 나는 특히 유명한 초현실주의 예술가의 스타일로 이미지를 제작하는 MidJourney의 능력에 깊은 인상을 받았습니다. 달리 전문가들은 의심할 여지 없이 MidJourney의 표현에서 많은 문제를 발견할 것이며 갤러리 큐레이터는 MidJourney의 이미지를 초현실주의적 농담으로만 인정할 것입니다. 그러나 실험을 엄밀히 경제적인 측면에서 생각한다면 저와 같은 잠재 고객을 만족시키는 것은 AI를 승리로 인정하기에 충분할 것입니다.

우리는 Thunstrom의 실험에 대해 동일한 접근 방식을 취해야 합니다. 숙련된 눈은 GPT-3의 학문에서 많은 불완전함을 식별할 수 있습니다. 특히 독자가 저자가 기계라는 것을 알고 있는 경우에 그렇습니다. 그러나 블라인드 피어 리뷰는 학술 출판의 표준 접근 방식입니다. 따라서 검토자는 고전적인 “튜링 테스트”에 직면하게 됩니다. 이 지능은 인간의 지능과 구별할 수 없습니까? 그리고 GPT-3의 장학금이 부족하더라도 인간 학자들은 여전히 ​​GPT-4나 -5가 기계보다 우위를 점할 수 있을지 걱정해야 합니다.

게다가 자기 중심적인 글쓰기 작업에 집중함으로써(AI에게 AI에 대해 글을 쓰도록 요청) Thunstrom과 Guardian의 실험은 학문적 글쓰기에 대한 광범위한 도전을 과소 평가합니다. 딥 러닝 알고리즘 외에도 오늘날의 아카데미에서 Google Scholar가 수행하는 중심 역할도 고려해야 합니다. 이 전 세계 학술 문헌의 색인을 통해 AI 장학금은 새로운 영역으로 훨씬 더 확장될 수 있을 것입니다.

결국, 우리는 서로 다른 학문 분야와 토론 사이의 새로운 연관성을 발견한 사상가들에게 박수를 보냅니다. 독일의 이상주의 철학자 요한 피히테가 간과한 점과 기후 변화에 대한 현재의 논쟁 사이에 예상치 못한 연결을 만들 수 있다면 이력서를 채울 새로운 저널 기사의 기초를 찾을 수 있을 것입니다. 그리고 당신이 그 기사를 쓰려고 할 때, 당신은 그 주제에 대해 다른 모든 관련 학자들을 정당하게 인용할 것입니다. 이는 해당 주제에 대한 귀하의 철저한 지식을 알리고 동료(그 중 한 명이 결국 귀하의 논문에 대한 피어 리뷰어가 될 수 있음)의 관심을 끌기 위해 필요합니다.

그러나 다음과 같이 말해야 합니다. 학문적 글쓰기에 대한 이러한 표준 접근 방식은 확실히 로봇입니다. AI 학자는 즉시 관련 문헌을 샅샅이 뒤지고 의무 인용과 함께 유용한 요약을 제공할 수 있습니다. 또한 Fichte와 기후 변화 사이의 이전에 확인되지 않은 모든 연결을 발견할 수 있습니다. 미래의 Google 학자가 현재의 유럽 중심적 편견을 극복할 수 있다면 AI가 Boethius, Simone Weil 및 Kwasi Wiredu 간의 매혹적인 연결을 발견하는 것을 쉽게 상상할 수 있습니다. 찾다.

오늘날 인문학자들은 종종 우리가 출판할 논문에서 기대할 수 있는 작은 독자층에 대해 농담을 합니다. 주류 언론의 보도가 없다면 표준 철학 저널 기사는 거기에 언급된 다른 5명의 철학자가 읽을 수 있고 다른 사람은 거의 읽을 수 없습니다. 그러나 AI가 생성하는 학문적 글쓰기의 미래에는 표준 독자층이 주로 기계에 국한될 것입니다. 일부 학문적 논쟁은 두 대의 컴퓨터가 체스에서 서로 게임을 하는 것처럼 인간의 관심을 끌 만한 가치가 있을 수 있습니다.

인문학을 본질적으로 인간의 마지막 학문 중 하나로 보는 사람들에게 구원을 위한 첫 번째 단계는 우리가 학생들과 어떻게 관계를 맺는지 생각하는 것입니다. 오늘날 학생들은 세계와 인류의 미래 가능성에 대한 토론에 목소리를 내고 싶어하지만, 인용 스타일을 무작위로 전환하지 않는 것의 중요성에 대한 학술 작문 및 토론에 대한 집중 과정을 종종 접하게 됩니다.

전문적인 학술지 집필을 하는 도제처럼 과정을 짜기보다 인문학의 ‘인간’과 다시 연결해야 합니다. 오늘날의 디지털 미디어 환경은 신뢰성과 진정성에 대한 깊은 열망을 불러일으켰습니다. AI 글쓰기의 세계에서는 수사학 자체가 단조롭고 형식적이 되어 진정으로 인간적인 형태의 설득에 대한 새로운 수요를 창출할 것입니다. 그것이 우리가 학생들에게 가르쳐야 할 예술입니다.

마찬가지로 학계가 AI 기반 연구의 미래를 향해 가고 있다면 이 새로운 영역을 탐색하는 데 도움이 되는 인문학이 그 어느 때보다 필요할 것입니다. 미래의 GPT-3이 만들어 낼 수 있는 새로운 문헌의 양은 우리의 흡수 능력을 빠르게 초과할 것입니다. 기계 생성 통찰력 중 우리 자신의 삶과 사회 시스템에 적용되는 통찰력을 어떻게 결정할 수 있습니까? 이처럼 풍부한 지식 속에서 우리는 인류가 이성적 동물일 뿐만 아니라 사회적, 정치적 동물임을 기억해야 할 것입니다.

니콜라스 아가르

Nicholas Agar는 뉴질랜드 와이카토 대학의 철학 교수이자 “디지털 경제에서 인간이 되는 방법”(MIT Press, 2019)의 저자입니다. — 에드.

(프로젝트 신디케이트)

코리아헤럴드 (khnews@heraldcorp.com)

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