호모 나랜스와 AI

호모 나랜스의 AI 시대 인식 지도 그리기
인간의 서사 지능과 AI의 관계를 탐구한다. 인간은 서사를 통해 자신을 이해하고 세상과 관계를 맺는다. AI는 이러한 서사 지능을 모방하려는 시도를 계속하고 있으며 최근 대형 언어 모델을 기반으로 한 생성형 AI는 새로운 서사를 만들어내고 있다. 이 책은 인간, 서사, AI의 복합적 관계를 탐구하며 AI가 서사적 활동에 미치는 영향과 이를 통한 인간성의 변화에 대해 논의한다.
이 책은 인간의 서사 능력이 AI 시대에 어떻게 변하는지, 그리고 AI와 서사가 상호작용하는 방식을 종합적으로 설명한다. 인간과 서사의 관계, AI 분야에서 서사 연구의 발전과 대형 언어 모델의 영향을 분석한다. AI가 서사와 사회에 미치는 영향, 윤리적 문제, 그리고 우리가 AI 시대에 어떻게 대응해야 할지를 논의한다. 이 책은 다양한 분야의 연구를 아우르며 인간과 AI의 관계를 새로운 관점에서 조망한다. AI와 서사의 상호작용을 통해 인간의 창의성, 사회적 관계, 그리고 미래의 서사를 어떻게 재구성할 수 있을지에 대한 통찰을 제공한다.

인간의 서사 지능과 AI의 관계를 탐구하며 AI가 서사에 미치는 영향을 분석한다. 인간과 AI가 만들어 가는 서사의 변화를 통해 창의성, 사회적 변화, 미래의 서사를 재구성하는 통찰을 제공한다. AI의 발전과 서사의 관계, 윤리적 문제, 그리고 미래 대응 방안을 제시한다.

권호창
성균관대학교 트랜스미디어연구소 연구교수다. 한국예술종합학교 영상이론과에서 “디지털 스토리텔링과 스토리 생성 시스템 연구”로 석사 학위를 받고, 한국과학기술원 지식서비스공학과에서 “정보처리 관점에서의 내러티브 창작 지원 시스템 모델 연구”로 박사 학위를 받았다. 대표 논문으로는 “An information-theoretic evaluation of narrative complexity for interactive writing support”(2016, Expert Systems with Applications), “An improved method of character network analysis for literary criticism: A case study of ”(2017, International Journal of Contents), “서사 해석 방법론 관점에서 프레드릭 제임슨의 󰡔정치적 무의식󰡕 다시 읽기”(2022, 한국예술연구) 등이 있으며, 한국HCI 학회에서 발표한 “독자의 내러티브 이해를 반영한 창작 지원 시스템 설계”는 2015 한국HCI 학술대회 최우수 논문상을 수상했다. 공저로 󰡔서드라이프–기술혁명시대 새로운 라이프스타일󰡕(2020, 커뮤니케이션북스), 󰡔자유로운 개인들의 연합을 향하여󰡕(2022, 문화과학사)가 있다. 인문학, 예술, 과학기술이 통섭되는 ‘이야기’라는 플랫폼에 관심을 두고 강의와 연구를 하고 있다.

인간, 서사, AI의 인식적 지도 그리기

01 이야기하는 인간, 호모 나랜스
02 인간과 컴퓨터의 서사적 사고
03 AI 초창기 서사에 관한 연구
04 지능형 에이전트와 인터랙티브 스토리텔링
05 2000년대 이후 전산적 서사 연구
06 대형 언어 모델과 서사
07 새로운 서사학의 모색
08 자본주의, 서사, AI
09 트랜스휴머니즘, 포스트휴머니즘, 서사
10 호모 나랜스의 미래

제롬 브루너(Jerome Bruner)는 서사가 사고의 기본 모드이며, 서사를 통해서만 복잡하고 무질서한 현실을 이해 가능한 형태로 구조화할 수 있다고 말한다. 인간의 기억 구조 중 일부는 서사적 형식으로 정보를 인코딩, 저장, 검색하며 이것이 우리가 서사를 잘 기억할 수 있는 이유이기도 하다. 더욱이 서사는 예측적 인지 및 정신 시뮬레이션과 직접적으로 관련되어 있다. 레이몬드 마(Raymond Mar)와 키스 오틀리(Keith Oatley)는 우리가 서사를 통해 다양한 사회적 상황을 시뮬레이션함으로써 시행착오를 줄이고 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
－01_“이야기하는 인간, 호모 나랜스” 중에서

섕크로 대변되는 초기 서사 이해 연구는 간단하고 전형적인 서사를 효과적으로 처리할 수 있었지만 복잡하거나 이례적 요소가 많은 서사를 다루기는 어려웠다. 또한 표상 모델의 효율성이나 추론 성능에도 분명한 한계가 있었다. 그러나 섕크의 연구는 서사 이해에서 상황과 맥락, 배경 지식, 청크(chunk) 단위 지식 처리의 중요성을 강조함으로써 이 분야의 전체적인 연구 방향을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있다.
－03_“AI 초창기 서사에 관한 연구” 중에서

의인화, 즉 비인간 개체에 인간의 특성, 행동, 또는 감정을 부여하는 현상이 LLM의 사용에서 두드러지게 나타나고 있다. LLM이 인간과 같은 특성을 지니고 있다고 인식하는 이러한 경향은 LLM의 언어적 능력을 인정하는 것을 넘어서, LLM에 의식, 의도성, 감정 상태까지 부여하는 것을 포함한다. 컴퓨터 시스템을 의인화하는 경향은 LLM에 국한된 것은 아니며 초기의 인간ᐨ컴퓨터 상호작용(HCI)에서도 관찰된 바 있다. 가장 많이 알려진 사례는 조지프 와이젠바움(Joseph Weizenbaum)이 개발한 챗봇에서 이름을 딴 일라이자(ELIZA) 효과다.
－06_“대형 언어 모델과 서사” 중에서

트랜스휴머니즘과 포스트휴머니즘은 서사의 기능을 보는 관점에서 분명한 차이를 보인다. 둘 다 인지 기능의 확장을 전망하지만, 트랜스휴머니즘은 더 복잡하고 방대한 서사를 처리할 수 있는 증강된 인지를 상상하는 반면, 포스트휴머니즘은 서사의 창작과 해석에서 인간 중심성을 넘어선 인지를 고려하도록 장려한다. 두 관점은 모두 현실과 허구의 경계가 흐려짐을 진단하지만, 트랜스휴머니즘은 여기서 더욱 몰입적이고 다감각적인 서사 경험을 추구하는 반면 포스트휴머니즘은 다른 존재들과 적극적으로 관계 맺는 미메시스의 가능성을 찾는다. 사회적 기능에서도 트랜스휴머니즘은 기술 발전을 통한 비매개적 의사소통을 강조하는 반면 포스트휴머니즘은 다종 생태계 내 포용적 상호작용을 강조한다.
－09_“트랜스휴머니즘, 포스트휴머니즘, 서사” 중에서