STS를 인공지능의 적용과 데이터의 생산 관점에서 접근하셨다니 흥미롭네요. 좋은 글과 블로그를 이제야 읽습니다.
인공지능을 비롯한 여러 알고리즘들은 사실 그 적용과 개선에 사람들이 관심을 갖곤 하지만, 그 이면에는 데이터 생산자들이 헤게모니를 쥐고 있고, 데이터 생산을 누가 언제 어디서 어떻게 시행하고 통제하느냐의 문제가 사실 가장 중요한 화두이지 않을까 싶습니다.
인간들은 가설 없는 데이터를 바라보기 위해 여러가지 시도를 해 왔지만, 결국 인간의 관점에서 어떻게 해석해야할 것인가에 대한 문제는 떠나지 않는 것 같습니다. 조립 이라는 단어를 쓰셨는데, 적절하다고 생각합니다. 사실 조립의 방식도 인간이 이해하기 어렵게 수행될 수 있다는 점이 양날의 검인 듯 합니다.
저는 개인적으로 인공지능 혹은 여러 머신러닝의 기법들을 최적화 관점에서 바라보고 있습니다. 모든 데이터는 분류되어야 하며, 모든 문제들은 인간보다 좀 더 반복적 연산을 잘 할 수 있는 기계가 최적화 문제로 치환하여 풀 수 있다는 믿음일 수도 있겠네요. 이러한 최적화 문제의 문제 구성마저 기계가 대신한다면 진정한 의미의 인공지능일수도 있지 않을까 합니다. 그 문제마저 조립될 수 있겠지만요.
고정된 가설 자체에 대한 부정이라, 흡사 푸코의 지식의 고고학을 떠올리게 합니다.
'조립'이라는 단어는 브루노 라투어의 '조립주의'라는 용어로부터 가져온 것입니다. 그 단어의 원래 의미에서도 느껴지듯이, '조립'은 '거시적 구조'와 독립적으로 '국지적 적합성'만으로도 결합 가능한 네트워크 성장 메카니즘이죠. 인간은 '일관성'의 압박을 받지만, 인공지능은 '거시적 담론'을 전혀 만들지 않으면서 '국지적'으로 유효한 지식을 생산하게 될 것으로 보입니다. 인공지능의 무서움은 '뻔뻔함'과 '꾸준함'에서 나오리라 봅니다^^