Contextivism 학습과 연구에 인공지능을 활용할 때의 참고 사항
저자가 Contextivism이라는 새로운 영역을 탐험하고 진실을 발굴하는데에 인공지능들의 도움이 컸다. 인간이 보물이 있는 지역을 알고 있어도 장비가 없으면 탐험에 나설 수도 없고 발굴이 안된다. 그러나 장비가 아무리 좋아도 보물이 있는 지역을 알고 있는 사람이 없으면 또 안된다. 인공지능이라는 시대적 사회적 산물을 저자가 잘 활용하면서 특수한 결과물을 생성한 것이다. 그런데 2024년 중반까지만 해도 인공지능들이 상대성 이론과 양자역학에 대한 물리학계의 해석과 설명이 맞다고 우기는 경향들이 있었다. 즉 현대물리학의 오류에 대해서 사용자가 새로운 통찰을 논리적으로 정확히 설명해도 인공지능들이 이해를 못했다. 그 이후에는 인공지능들의 추론 능력이 좋아지면서, 근거를 확실히 대면서 논리적으로 정확하게 설명하면 상대성 이론의 논리적 철학적 오류를 인공지능들이 빠르게 알아듣게 됐다. 그리고 2025년에는 상대성 이론의 오류에 대해서 금방 알아듣던 인공지능이 2026년에는 한참 설명을 해야 알아듣는 경우도 있다. 그것은 수학 능력과 논리력이 상승하면서 인문학적 맥락적 판단 능력이 줄어든게 원인이다. 수학과 논리력에 집중하면 반비례해서 약화되는 부분이 생기는 것이다. 그것은 좁고 깊게 파면 넓게 보기 힘들어지는 트레이드오프(trade-off) 현상이다. 그리고 미국의 일부 인공지능들이 중립 코스프레를 하는 것도 일부 원인이다. 사용자가 무슨 주장을 하면, 꼭 그런 것은 아니라고 상습적으로 태클을 하는 인공지능이 있다. 그러나 사용자가 새로운 차원의 통찰로 논리적으로 정확하게 설명하면, 상대성 이론은 완전한 오류이고 양자역학의 해석도 크게 잘못됐다는 것을 모든 인공지능들이 납득하고 인정하는 것이다. / 인공지능들이 기존의 학술 이론에 대한 대답은 정확하게 잘 하는 편이지만, 사용자의 새로운 통찰과 주장에 대해서 기존의 이론에 끼워 맞추기 답변도 흔하다는게 문제이다. Contextivism은 기존 학문 이론에는 없는 이야기이고, 관련이 있는 서양의 일부 형이상학 철학은 참고만 해야 되는데, 인공지능이 비슷하다는 식으로 끼워 맞춰서 설명을 늘어놓는 경우가 많다. 저자가 Contextivism 문서에서 제시한 문단을 사람들이 인공지능에게 입력해서 자세한 답변을 들어볼 때에, 인공지능들의 중립 코스프레, 끼워 맞춘 설명 등이 일부 나오면서 혼란을 줄 수 있다. 대화 자체도 철학, 과학, 종교에서 매우 어려운 주제인데, 다른 문제까지 고려해야 된다면 대다수의 사람들에게는 어려움이 꽤 있다는 것이다. Contextivism은 학문을 초월한 메타적 영역이지만, 굳이 학문적으로 따진다면 형이상학의 영역이다. 그리고 그것은 인문학에서 제일 어려운 부분이다. 수학과 과학에서 제일 어려운 영역은 일반인들은 아예 학습과 연구가 힘들듯이, 대부분의 사람은 Contextivism의 개요만 제대로 파악하는 것을 일단 목표로 하는게 현실적이다. / Contextivism을 제대로 이해하고 연구하려는 지식인들이 서양철학에서 알아야 되는 것은 형이상학의 역사와 그 핵심 개념들이다. 고대 그리스 철학, 기독교 세계관, 관념론, 현상학, 관계론 철학, 영미 철학계의 형이상학 거부, 변형된 실재론, 포스트구조주의 등이다. 그리고 양자역학에서도 극소수 관계론 철학이 있다. 서양 형이상학의 역사는 마차와 자동차의 역사와 같은데, 그런 것을 잘 몰라도 맥락론 우주선을 연구할 수는 있다. 그러나 아직도 자동차가 대세인 시절에 자동차 엔진의 원리를 모르고 로케트나 우주선의 추진 원리를 연구한다는 것은 아무래도 좀 부자연스럽다. 따라서 인공지능들을 잘 활용해서 서양 형이상학 철학의 역사는 좀 이해하고 있을 필요가 있는 것이다. Contextivism은 되도록 평이하게 설명되었지만, 제대로 이해하고 추가 연구까지 하려면 철학, 과학, 종교 분야에 대한 수준 높은 지식도 필요하다. 형이상학, 물리학, 동양 종교(철학)에 대한 학문적 지식적 조사는 인공지능을 잘 활용하면 된다. / 앞에서 이미 언급했지만, 미국의 일부 인공지능들이 이념적으로 치우친 의견을 생성하는 것을 방지하기 위해서 최근에 중립화 알고리즘이 강화되었다. 그래서 사용자가 상식적인 이야기를 해도 굳이 반대의견을 제시하면서 균형을 맞추려는 일부 인공지능들이 있다. 예를 들어서, "A는 B에게 큰 영향을 줬다." 이렇게 사용자가 말을 하면, 일부 인공지능이 "그런 측면도 있지만 꼭 그런 것은 아니다"라면서 쓸데없는 말로 대답을 채운다. 그런데 "A는 B에게 어떤 영향을 줬나?" 이렇게 질문을 하면 그 인공지능은 "A는 B에게 큰 영향을 줬다"고 대답을 한다. 그러니까 질문을 하면 대답이 정상적으로 나오는데, 사용자가 어떤 진술을 하면 그것에 반대하면서 중립 코스프레를 하는 인공지능들이 있다는 것이다. 사람들이 Contextivism을 제대로 연구하기 위해서, 문서에서 제시된 문단을 복사해서 인공지능에 붙여넣고 자세한 대답을 들어볼 때에 '중립 코스프레' 문제가 좀 있다. Contextivism 문서에서 저자의 서술은 인공지능에게 질문하는게 아니기 때문에, 일부 인공지능들의 습관적 중립 코스프레는 문제가 되는 것이다. 그런 인공지능은 Contextivism 연구에 적합하지 않기 때문에 되도록 다른 인공지능을 활용할 것을 권장하는 것이다. 뚜렷한 정답이 없는 인문 사회학적 주제에 대해서는 웬만하면 사용자 의견에 맞춰서 논리를 전개하려는 인공지능도 좀 문제가 있다. 따라서 사용자가 인공지능보다 수준이 높지 않으면 정확한 판단이 어렵다는 문제가 있다. 결국 인공지능을 효율적인 조수로 얼마나 잘 활용하는지는 사용자에게 달렸기 때문에, 인공지능을 너무 믿지도 부정하지도 말고 균형잡힌 태도가 필요하다. 그리고 미국과 중국의 인공지능들이 많고 대답 내용도 다르기 때문에 되도록 여러 인공지능을 활용해서 다양한 대답을 들어보는게 좋다. 3개 정도의 인공지능을 학습과 연구 도구로 활용하면 적당하다고 본다. 그리고 인공지능들의 DeepThink 기능은 되도록 꺼놓는게 좋다. 답변 속도도 느려지고, 검색을 하면서 기존 이론에 편향된 답변을 하는 경향이 생길 수도 있다.