모랄 머신 비판 데이터는 허공에 있는 게 아니라 항상 구체적·물질적 기반 위에서 작동한다. 그래서 물질적 맥락을 소거한 가상 윤리(pseudoethics)는 성립할 수 없다. 정당화의 근원이 맥락 없는 정보에서 나온다면 그 판단은 인공지능의 판단과 다를 게 없다. 정보를 어떻게 처리하느냐의 문제는 LLM의 등장으로 인간과 인공지능의 경계가 상당히 흐려졌기 때문이다. 인간이 인공지능과 분명하게 다른 점은 다양한 모달리티(양상, 감각)를 세계-내 현존재로서 통합하는 능력이다. 헤일스가 “우리는 어떻게 포스트 휴먼이 되었는가”(원제: ”How We Became Posthuman”)에서 주장했듯 정보는 물질성과 무관하게 추상화될 수 없기 때문에, 탈신체화된 정보(disembodiment of information) 즉 맥락이 소멸된 양적 근거로부터 도출되는 판단은 어디까지나 가상일 뿐이다....
이 짧은 에세이에서는 글쓰기의 수행성에 대해서 말해보려고 한다. 내 전 글을 읽어보면 알겠지만, 나는 질→양→질의 도식을 논의 전체에서 즐겨 썼다. 그리고 뒤에서는 이 두 가지 범주가 사실은 연속적이라고 주장했다. 그러면 글쓰기 자체에 대해서 사유하지 않는 것은 태만이 된다. 왜냐하면 글쓰기는 질→양(기호)→질(의미)의 도식의 대표적인 예시기 때문이다. 왜 양을 거쳐서 질에 도착하는가? 당연한 질문이겠지만, 전부는 아니더라도 아주 많은 것이 양을 경유해서 질에 도착한다. 예를 들어 우리는 현실의 어떤 것을 찍은 영화를 보고 다시 해석한다....
많은 담론에서 알고리즘1이 편향된 시각을 제공한다고 말한다. 그렇지만 간단히 말해 우리는 모두 편향적이다. 그런 우리의 정보 위에서 작동하는 알고리즘이 편향적이라 말하는 것은 전혀 놀랍지 않다. 편향은 알고리즘을 포함한 모든 사고에 필연적으로 수반되기 때문이다. 가령 우리는 ‘사과는’ 뒤에 올 단어로 ‘빨간색’, ‘둥근’ 등을 편향적으로 생각하지 ‘편향’, ‘관계’ 등을 생각하지 않는다. 사과는 편향이다. 이 문장이 얼마나 어색하게 느껴지는가? 정신적 편향과 알고리즘 편향은 다른 층위라고 주장할 수 있다. 정신적 작용은 창발적이며, 주어진 입력을 받는 단순한 알고리즘과 달리 체화된 인지로 이해해야 한다고 말이다....
지속 가능한 발전은 용어 자체부터 문제가 있다. 어떻게 유한한 자원을 가지고 개발(development)을 지속 가능하게 한다는 것인가? 다양한 인접 담론들로 열심히 포장했지만, 결국 개발의 개발이라는 동어반복적 합리화일 뿐이다. 지속 가능한 발전이 추구하는 거시적 목표인 환경, 사회, 경제의 균형 추구는 필연적으로 유한한 자원을 소모하고 ‘지속 가능’이라는 용어와 명백히 대립한다. 물론 단기적인 지속 가능한 발전은 가능하다. 하지만 우리는 미래를 정확하게 예측할 수 없다. 당장 내일의 일기예보도 자주 틀리는데 단기적인 실천이 미래에 어떻게 작용할지, 예를 들어 100년 후의 미래를 예측하는 것은 불가능에 가깝다....
코드를 볼 때마다 가장 거슬리고 불쾌한 부분이 있습니다. 바로 하드코딩입니다. 하드코딩된 문자열, 실수, 정수 등의 리터럴은 그 의미를 파악하기 위해 위아래 수십 줄을 읽어 문맥을 파악해야 하는 번거로움이 잦습니다. 심지어 잘 짜인 변수 네이밍으로도 그 의미 파악이 쉽지 않은 경우가 많습니다. 의미뿐만 아니라 try로 도배된 프로덕션 코드에서 흔히 볼 수 있는 로그용 텍스트 리터럴은 보면 볼수록 난잡하고 끔찍합니다. 그렇다고 해서 하드코딩 없이 코드를 짜는 건 불가능에 가깝습니다. 이 글에서는 조금이나마 하드코딩의 불쾌함을 덜어낼 여러 방법들을 소개하고 장단점을 알아보겠습니다!...