AI 기술 공포를 넘어: 시민 형성과 글로벌 교육의 발전

현재 인공지능(AI) 관련 주제, 특히 ChatGPT[1]와 같은 대형 언어 모델에 대한 관심이 급증하고 있다. 이것은 무작위적인 발전이 아니다. AI는 여기 있게 될 것이며巨大한 사회적 및 경제적 영향을 미칠 것이다. AI는 축복이 될 수도 있지만 저주가 될 수도 있다는 것은 잘 알려져 있다. 이러한 잠재적인 위험으로 인해 많은 AI 과학자들은 기술 공포를 조장하는 방식으로 AI 개발에 대한 우려를 표명했다. 그러나 방어선이 있다. 첫 번째는 글로벌 AI 규제이다. 그러나 실제 방어이자 앞으로 나아갈 길은 새로운 종류의 잘 교육받고 정보를 갖춘 시민의 형성이다. 이 기사는 정확하게 AI와 글로벌 교육 시스템의 필요성에 대한 관계를 다루고 있다.

AI는 점점 더 복잡해지는全球적으로 연결된 사회와 우리가 만든 환경 및 자연 환경에 대한 인간의 반응이다. 물리적 및 사회적 복잡성의 성장 과정은 깊고 멈출 수 없는 것 같다. 현재의 정보 사회(데이터가 지수적으로 증가하지만 지식은 시간이 지남에 따라 선형적으로 증가하는 곳)가 빠르게 지식 사회(지식이 지배하는 곳, 지식이 지수적으로 증가할 것으로 예상되는 곳)로 변하고 있다. AI와 지식 있는 시민의 형성은 이러한 평滑한 전환을 위한 우리의 유일한 희망이다. 나는 의도적으로 “시민 형성”이라는 그리스어 용어를 사용하여 비판적 사고, 정확한 다중 모드 통신 기술, 상상력, 감정 지능을 갖춘 시민을 교육할 필요를 강조한다. 이러한 수준의 교육은 오늘날 많은 직업에서 국제적으로 요구되고 있다[2].

이 필요성은 모든 교육 수준과 모든 사회 계층에 걸쳐 있다. 1/3-2/3로 나뉘어진 사회에서 1/3의 인구가 과학적 진보를 이해하고 혜택을 받는 반면 나머지 2/3는 빈곤하고 기술 공포를 느끼고 있다. 이는 지식의 발전과 수용을 보장할 수 없기 때문에 지속 가능하지 않다. 모든 사람들은 지식의 혜택을 누려야 한다. 그렇지 않으면 우리는 중세 초기에 일어난 것과 같은 사회적 폭발을 맞볼 수 있다.

幸い, AI와 정보 과학을 이해하는 데 필요한 기본 개념(예: 데이터 유사성, 클러스터링, 분류)은 간단하며 모든 교육 수준에서 가르칠 수 있다. 적절하게 가르치면 비교육인 사람들조차 쉽게 이해할 수 있다. 이것은 무지와 AI 기술 공포를 크게 싸울 수 있다. 이러한 교육적 발전은 단지 정치적 의지와 수학 및 정보 과학 교육 과정의 재조정을 통해 이러한 개념을 적절하게 가르치기 위해 필요하다. 물론, 이미 모든 과학 분야(자연 과학, 공학, 인문 과학 포함)에서 수학화가 진행되고 있다. 이것은 불가피한 것으로 보인다. 그러나 이것은 가능하다. 왜냐하면 수학 외에 고전 연구는 비판적 사고와 표현의 정확성을 개발하는 데 이상적인 도구이기 때문이다. 이러한 환경에서, 순수한 지식의 암기 또는 더 넓고 깊은 지식 습득의 대가로 기술을 제공하는 교육에는 자리가 없다.

대학 교육에서 변화는 극적이고 곧 발생할 것이다(대부분의 경우). 나는 2022년 10월에 출판된 내 책 ‘AI 과학 및 사회'[2]에서 자세히 설명한 몇 가지 제안을 제시한다. 나는 이러한 제안이 예언적이라고 말할 수 있을 것이다.

1. 정보 과학 및 공학 학교의 생성:

• 정보 과학
• 수학
• 컴퓨터 공학
• 인공지능 과학 및 공학
• 인터넷/웹 과학.

이러한 노력은 이미 국제적으로 진행되고 있다. 이는 ‘정보’와 지식을 독립적인 과학적 주제로 인정하는 것에서 비롯된 것이다. 컴퓨터 과학(다른 곳에서는 정보 과학이라고 불림)은 이미 다른 학문의 어머니 과학이 되고 있다. 19세기에物理학과 화학이 모든 공학 과학을 탄생시킨 것과 같다.

그림 1: 전 세계의 학사 과정 AI 프로그램 수.

2. 인문 과학 학교에 ‘마음과 사회 과학 및 공학’ 부서의 생성(아마 더 적절한 용어가 있을 수 있다). 나는 이것이 내가 제안한 가장 혁신적인 아이디어라고 생각한다. 현재, 인문 과학은 AI의 발전으로 인해 가장 큰 압력을 받고 있다. 이것은 즉시 명백하지 않을 수 있다. 실제로, 언어학, 사회학과 같은 고전적인 주제의 수학화가 상당히 진행되었다. ‘디지털 인문학’ 부서의 생성은 또 다른 좋은 선택일 수 있다. 그렇지 않으면, 나는 자연 과학 또는 공학 학교에서 ‘언어 공학’ 또는 ‘사회 공학’ 부서의 생성을 볼 수 있다. 나는 고전 연구의 팬이지만(공학을 전공했지만), 나는 인문 과학 학교의 몰락을 목격하지 않기를 바란다.

3. 보건 과학 학교에 ‘생물 과학 및 공학’ 부서의 생성. 본질적으로, 이것은 새로운 주제를 추가한 생물 의학 공학 부서의 급진적인 발전이다.

4. 모든 학과의 교육 과정에 수학 및 컴퓨터 과학 과목을 필수로 포함. 단지 통계 또는 프로그래밍에 대한 1-2개의课程은 현재의 요구를 충족하지 못한다.

위의 제안 중 일부(전부는 아님)는 이미 국제적으로 제안되거나 구현되었다. 글로벌 교육 시스템의 관성으로 인해, 이러한 아이디어가 즉시 구현될 수 있다고 생각하지는 않는다. 그러나 이러한 제안(또는 더 나은 것)은 정치적 수준과 대학 내에서 논의될 수 있다.这样, 각 국가가 곧 다가올 지식 사회 시대에 가능한 한 최상의 조건으로 진입할 수 있다.

참고 문헌

[1] Ioannis Pitas, “Artificial Intelligence Science and Society Part A: Introduction to AI Science and Information Technology“, https://www.amazon.com/dp/9609156460?ref_=pe_3052080_397514860

[2] Ioannis Pitas, “Artificial Intelligence Science and Society Part C: AI Science and Society“, Amazon/Createspace, https://www.amazon.com/dp/9609156487?ref_=pe_3052080_397514860

추가 자료

[PIT2023a] Ioannis Pitas, CVML 단기 과정, “AI 과학 및 공학 및 사회와 환경에 미치는 영향”, https://icarus.csd.auth.gr/introduction-to-ai-science-and-engineering-and-its-impact-on-the-society-and-the-environment/

[PIT2022] Ioannis Pitas, “AI 과학 및 공학: 새로운 과학적 학문?”, https://icarus.csd.auth.gr/chatgtp-in-education/

[PIT2023b] Ioannis Pitas, “ChatGPT in education”, http://icarus.csd.auth.gr/ai-science-and-engineering-a-new-scientific-discipline/

[PIT2023c] I. Pitas, “인공지능은 새로운 바벨탑이 아니다. 우리는 기술 공포를 조심해야 한다”, Euronews, 8/5/2023, https://www.euronews.com/2023/05/08/artificial-intelligence-is-not-the-new-tower-of-babel-we-should-beware-of-technophobia-ins