문화를 무너뜨리는 건 전쟁보다 무관심일지 모릅니다.
『컬처, 문화로 쓴 세계사』의 저자 마틴 푸크너는 문화가 생각보다 빠르게 사라질 수 있다고 경고합니다.
전쟁 때문일 때도 있지만, 더 흔한 원인은 방치와 가치 부여의 중단입니다.
한 사회가 “더는 중요하지 않다”고 판단하는 순간, 한두 세대 안에도 사라질 수 있습니다.
결국 무엇을 지킬지 결정하는 것도 우리입니다.
AI 시대에 우리가 끝까지 남겨야 할 것은 무엇일까요?
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🎬 YTN 〈더 프롬프트〉 5화
마틴 푸크너 "AI는 마치 새로운 종처럼 느껴집니다"
🧠 하버드대 교수이자 『컬처, 문화로 쓴 세계사』 저자
AI 시대, 인류의 미래를 세계 최고 석학에게 직접 묻다.
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#더프롬프트 #YTN #마틴푸크너 #컬처 #문화 #무관심 #문화유산
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AI는 스스로 의미를 만들어낼 수 있을까요?
『컬처, 문화로 쓴 세계사』의 저자 마틴 푸크너는 문화를 ‘노와이(know-why)’, 즉 끝나지 않는 의미 만들기 활동이라고 설명합니다.
인간은 이야기를 통해 끊임없이 의미를 만들어왔습니다.
하지만 AI를 혼자 둔다면 스스로 의미를 만들지는 못한다는 겁니다.
AI는 인간의 의미 만들기를 도울 수 있을 뿐입니다.
문장은 AI가 만들 수 있다면, 의미는 누가 만드는 걸까요?
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마틴 푸크너 "AI는 마치 새로운 종처럼 느껴집니다"
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2114년에 공개되는 한강의 책, 어떤 내용일까요?
노르웨이 오슬로의 ‘미래도서관’에는 한강을 비롯한 작가들의 미공개 원고가 봉인돼 있습니다.
2014년에 심은 나무가 자라면, 2114년 그 나무로 종이를 만들어 책을 펴냅니다.
『컬처, 문화로 쓴 세계사』의 저자이자 하버드대 교수 마틴 푸크너는 그때도 도서관이 남아 있을 것이라고 봅니다.
다만 다음 세대가 이야기를 읽고 전하려는 마음까지 저절로 이어지는 것은 아니라고 강조합니다.
한강의 책이 열리는 날, 우리 후손들은 여전히 책을 읽고 있을까요?
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AI가 쓴 글이라는 걸 아는 순간, 계속 읽고 싶을까요?
하버드대 교수이자 세계문학 연구자인 마틴 푸크너는 지금은 많은 사람이 그렇지 않을 것이라고 말합니다.
그 사실을 아는 순간, 텍스트를 깊이 해석하고 관계를 맺는 ‘읽기’ 자체가 끊길 수 있다는 겁니다.
하지만 언젠가 AI가 쓴 글로도 깊이 있는 독서가 가능해진다면, 누가 썼는지는 덜 중요해질 수 있습니다.
우리가 글에서 찾는 것은 문장일까요, 그 뒤에 있는 인간일까요?
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독창성의 핵심이 ‘재활용’이라면 어떨까요?
『컬처, 문화로 쓴 세계사』의 저자 마틴 푸크너가 인간 창의성의 기원을 추적해 내린 결론입니다.
인간도 이미 존재하는 것을 연결하고, 다른 용도로 바꾸며 새로운 것을 만들어왔다는 겁니다.
읽은 사실조차 잊은 채 나중에 다시 꺼내 쓰기도 합니다.
그렇다면 AI는 독창적이지 않고 인간만 끝없이 독창적이라고 말할 수 있을까요?
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AI로 쓴 글이라면 반드시 밝혀야 할까요?
하버드대에서 글쓰기를 가르치는 마틴 푸크너도 문체만 보고 AI가 썼다는 걸 알아차리면 조금 속은 기분이 든다고 말합니다.
하지만 AI를 썼는지보다 글의 목적과 활용 방식이 더 중요해질 것이라고 봅니다.
그는 학생들이 최종 결과물은 직접 쓰되, 조사 등에는 AI를 활용할 수 있게 합니다.
원칙은 하나입니다.
“AI를 써도 됩니다. 다만 어떻게 사용했는지는 기록하세요.”
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인쇄술도 없애지 못한 강의를 AI는 대체할 수 있을까요?
강의는 책을 손으로 베껴 쓰던 시대에 만들어졌습니다.
한 사람이 수백 명에게 책을 읽어주는 편이 책 백 권을 만드는 것보다 훨씬 저렴했기 때문입니다.
이후 중국과 한국, 유럽에서 인쇄 혁명이 일어났지만 강의는 사라지지 않았습니다.
하버드대에서 15년 넘게 학생들을 가르친 마틴 푸크너는 그 이유를 인간이 직접 만나 상호작용하는 경험에서 찾습니다.
AI 시대에도 대학과 강의실은 살아남을까요?
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AI와 잘 대화하는 법, 공학만으로 배울 수 있을까요?
하버드대 문학·문화학 교수 마틴 푸크너는 인류가 수천 년 동안 쌓아온 ‘대화의 역사’에 주목합니다.
AI를 잘 활용하려면 생산적인 대화와 비판적으로 의심하는 대화를 모두 배워야 한다는 겁니다.
좋은 프롬프트를 만드는 일도 오래된 대화의 기술과 맞닿아 있습니다.
AI와의 대화는 공학의 문제이면서 동시에 인문학의 문제입니다.
AI 시대에 더 중요해지는 것은 답일까요, 질문일까요?
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생각이 다른 사람과 토론하는 법, 어디서 다시 배울 수 있을까요?
하버드대 교수이자 세계문학 연구자인 마틴 푸크너는 그 답을 오래된 교육 전통에서 찾습니다.
티베트 불교 사원에서는 어린 승려들이 매일 토론합니다.
몸짓까지 쓰는 모습은 거의 무술처럼 보입니다.
성균관의 옛 교육 공간에도 사람들이 토론하던 단상과 학생들이 지켜보던 자리가 남아 있습니다.
토론을 꺼리게 된 오늘날, 오래된 학교는 무엇을 가르쳐줄 수 있을까요?
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AI가 인간을 또 한 번 세상의 중심에서 밀어낸다면 어떨까요?
코페르니쿠스는 지구가 우주의 중심이 아니라고 했고, 다윈은 인간이 특별한 창조물이 아니라고 했습니다.
프로이트는 인간이 자기 마음조차 완전히 지배하지 못한다고 말했습니다.
처음에는 모두 인간을 겸허하게 만든 충격이었지만, 지금 우리는 우주와 진화에서 경이로움을 느낍니다.
『컬처, 문화로 쓴 세계사』의 저자 마틴 푸크너는 AI도 마찬가지여야 한다고 말합니다.
AI를 두려움이 아니라 경이로움의 대상으로 볼 수 있을까요?
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AI는 우리가 만든 ‘새로운 종’일까요?
『컬처, 문화로 쓴 세계사』의 저자 마틴 푸크너는 AI가 인간보다 더 똑똑한지보다, 어떻게 다른지를 봐야 한다고 말합니다.
AI가 인간과 똑같다면 오히려 쓸모가 없을 겁니다.
방대한 데이터에서 인간과 다른 방식으로 패턴을 찾아내는 것이 AI의 강점이기 때문입니다.
생물학적 종은 아니지만, 우리가 만든 또 하나의 ‘지적 존재’라는 겁니다.
우리는 이 낯선 지능과 어떻게 살아가야 할까요?
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죽은 철학자를 AI로 되살릴 수 있을까요?
공자·부처·소크라테스는 직접 글을 쓰지 않았습니다.
제자들이 스승의 말을 받아 적었고, 『논어』와 불경, 소크라테스의 대화편이 됐습니다.
철학적 대화를 연구해온 하버드대 교수 마틴 푸크너는 이제 그 텍스트로 철학자 챗봇을 만듭니다.
“‘쥬라기 공원’처럼, 텍스트로 죽은 철학자를 되살리는 거죠.”
말이 글이 됐고, AI가 그 글을 다시 대화로 돌려놓은 겁니다.
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AI는 왜 좋은 이야기꾼이 되지 못할까요?
하버드대 교수이자 세계문학 연구자인 마틴 푸크너는 AI가 방대한 이야기에서 패턴을 찾는 데는 뛰어나지만, 스토리텔링은 인간의 본능이라고 말합니다.
AI에게 서사를 짜라고 시킬 수는 있어도, AI가 스스로 이야기꾼이 되지는 않는다는 겁니다.
그래서 더 중요한 질문은 “AI가 무엇을 할 수 있는가”가 아닙니다.
“우리가 AI로 무엇을 할 것인가”입니다.
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언어는 정말 인간만의 것일까요?
하버드대 문학·문화학 교수 마틴 푸크너는 인간만 진짜 언어를 사용하고, 기계는 흉내만 낸다고 봐선 안 된다고 말합니다.
언어 자체가 인간이 만든 인공적인 구조물이기 때문입니다.
AI가 언어와 상호작용하는 일이 생각만큼 낯설지 않다는 겁니다.
푸크너의 표현대로라면, 언어는 이미 인간을 ‘부분적인 인공지능’으로 바꿔놓았습니다.
그렇다면 인간과 AI를 가르는 경계는 어디에 있을까요?
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AI의 심장 ‘알고리즘’, 사실은 사람 이름이었습니다.
하버드대 교수이자 세계문학 연구자인 마틴 푸크너는 AI의 기원을 천 년도 더 전의 역사에서 찾습니다.
인도에서 발전한 수학은 9세기 바그다드로 건너갔고, 학자 알콰리즈미는 이를 글로 남겨 더 넓은 세계에 전했습니다.
그의 이름은 유럽에서 ‘알고리즘’이 됐습니다.
수학과 언어가 만난 오랜 흐름의 끝에 오늘날의 AI가 있는 겁니다.
AI는 정말 갑자기 등장한 기술일까요?
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AI 특이점은 정말 올까요?
스탠퍼드에서 AI의 사회·경제적 영향을 가르치는 미래학자 제리 카플란은 이에 상당히 회의적입니다.
특이점은 AI가 어느 순간 인간보다 똑똑해지고, 스스로를 계속 개선하면서 발전 속도가 폭발적으로 빨라진다는 개념입니다.
하지만 카플란은 기술의 역사에서 발전 속도가 걷잡을 수 없이 빨라져 인간이 따라갈 수 없게 된 사례를 찾기 어렵다고 말합니다.
AI 역시 빠르게 발전하겠지만 결국 어느 순간 성장세가 둔화할 가능성이 크다는 겁니다.
그래서 그는 특이점이라는 개념을 일종의 ‘유사 종교적 신념’에 가깝다고 비판합니다.
AI가 인간을 넘어서는 순간은 정말 정해진 미래일까요, 아니면 우리가 만들어낸 하나의 믿음일까요?
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🎬 YTN 〈더 프롬프트〉 4화
제리 카플란 "제 조언은, AI에 투자하지 말라는 겁니다"
🧠 AI 박사 출신이자 『인간은 필요 없다』 저자, 실리콘밸리 연쇄창업가
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한국도 반드시 세계 최고의 AI 모델을 직접 만들어야 할까요?
스탠퍼드에서 AI의 사회·경제적 영향을 가르치는 미래학자 제리 카플란의 답은 의외입니다.
“반드시 필요한 일은 아닙니다.”
미국과 중국 기업들이 세계 최고의 AI 모델을 만들기 위해 막대한 돈을 쏟아붓고 있습니다.
카플란은 그 경쟁에 똑같이 뛰어들기보다, 경쟁의 결과로 저렴해진 기술을 활용하는 전략도 가능하다고 말합니다.
결국 중요한 것은 AI 자체를 만드는 것보다 AI로 무엇을 만들어내느냐일 수도 있다는 겁니다.
그렇다면 한국이 AI 시대에 정말 집중해야 할 분야는 어디일까요??
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제리 카플란 "제 조언은, AI에 투자하지 말라는 겁니다"
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#더프롬프트 #YTN #제리카플란 #인간은필요없다 #한국AI #파운데이션모델 #AI전략
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AI 거품이 언젠가 사라진다면 가장 중요한 건 무엇일까요?
실리콘밸리 연쇄창업가이자 AI 미래학자인 제리 카플란은 거품의 존재보다 ‘어떻게 사라지느냐’가 중요하다고 말합니다.
핵심은 거품이 갑자기 터지느냐, 아니면 천천히 바람이 빠지느냐입니다.
천천히 줄어든다면 일부 투자자는 돈을 잃더라도 시장 전체가 감당할 수 있는 수준일 수 있습니다.
하지만 카플란은 현재 AI 산업의 상황을 단순한 조정으로만 보기는 어렵다고 경고합니다.
지금의 AI 열풍은 폭발 직전의 거품일까요, 아니면 이미 서서히 바람이 빠지고 있는 걸까요?
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제리 카플란 "제 조언은, AI에 투자하지 말라는 겁니다"
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수천억, 수조 원을 들여 만든 AI 데이터센터가 불과 몇 년 뒤 구식이 된다면 어떨까요?
실리콘밸리 연쇄창업가이자 AI 미래학자인 제리 카플란이 지금의 AI 투자 열풍을 우려하는 이유 중 하나입니다.
AI 컴퓨팅 기술은 너무 빠르게 발전하기 때문에 지금 최첨단인 시설도 3~5년 뒤에는 경쟁력이 크게 떨어질 수 있습니다.
그런 시설을 짓기 위해 지금 세계 곳곳에서 막대한 돈이 투입되고 있습니다.
카플란은 이런 투자가 경제적으로 계속 유지될 수 있는지 의문을 제기합니다.
AI 데이터센터에 쏟아붓는 막대한 투자, 정말 계속 유지될 수 있을까요?
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제리 카플란 "제 조언은, AI에 투자하지 말라는 겁니다"
🧠 AI 박사 출신이자 『인간은 필요 없다』 저자, 실리콘밸리 연쇄창업가
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어린아이도 잔을 기울이면 물이 쏟아진다는 걸 알고 있습니다.
하지만 오늘날의 AI는 이런 기본적인 상식을 인간처럼 자연스럽게 이해하지 못합니다.
AI 미래학자 제리 카플란은 LLM이 현실 세계를 직접 경험하는 대신 사람들이 작성한 텍스트를 통해 이런 지식을 배운다는 점에 주목합니다.
그래서 얀 르쿤이 말하는 ‘월드 모델’이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. AI가 텍스트를 넘어 현실 세계가 어떻게 움직이는지 이해할 수 있어야 한다는 겁니다.
다만 카플란은 “LLM이 완전히 사라지고 새로운 기술이 대체할 것”이라는 주장 역시 지나친 과장이라고 봅니다.
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