기술의 미래 이미지 개발 방법론 연구A study on methodology for developing images of the future of technology : focusing on the case of artificial intelligence

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미래연구의 목적은 미래 이미지를 연구하고 바람직한 미래를 도출하는 것이다. 기술의 미래 이미지 연구는 기술 발전의 방향 설정에 영향을 줄 수 있으므로 중요하다. 본 연구는 인공 지능 사례를 중심으로 과거와 현재 시점의 미래 이미지를 조사하고, 그 현황과 문제점을 파악한다. Edge.org에서 192명의 세계적 지성들이 응답한 인공 지능에 관한 의견을 분석한 결과, 미래연구 분야에서 더 연구할 가치가 있는 혁신과 창의성을 위한 ‘주도’ 미래 이미지가 매우 적었다. 따라서 미래학과 기술미래전략 모두의 미래연구 분야에서 기술의 미래 이미지를 연구한 방법이 어떻게 진화했는지 조사되고, 특히 장기적, 범용적, 전환적 (LGT) 기술의 미래 이미지 연구에 결함이 있다는 것을 알아낸다. 미래학에는 대안적인, 그러나 여전히 제한적인 관점을 가지려는 여러 노력이 있었다. 본 연구는 LGT 기술의 미래 이미지를 연구하기 위해 규범적, 과학적, 구체적 방법이 필요하다고 주장하며, 그래서 근원적 프레임과 구체적 이야기 방법을 제안한다. 먼저, 근원적 기술 지향성을 찾기 위한 하향식 계층적 ‘왜’ 질문 방법을 이용하여, 우리가 인간 본성과 인간 진화의 원리로부터 출발해야 한다는 결론을 얻는다. Richard Dawkins와 Edward O. Wilson의 이론을 근거로, 유전자의 확장된 표현형과 유전자-문화 공진화 측면을 고려하여, 한 가지 지향성은 기술이 ‘인간의 확장’이라는 것을 제안한다. 또 다른 지향성은, ‘선택의 균형’인데, 이기심과 이타심의 타협점이 ‘인간의 확장’의 방향타라는 측면에서 추가된다. 이 두 방향성으로 기술의 미래 이미지 연구를 위한 근원적 프레임을 도출한다. ‘인간의 확장’ 지향성은 인간 능력의 확장으로서의 철학적 기술 개념과 공통점이 있다. 이 ‘인간의 확장’ 지향성은 ‘보완적’과 ‘확장적’의 두 가지 방향이 있다. ‘선택의 균형’ 지향성은 공감의 범위를 나타내는 ‘공감의 원’ 개념으로부터 적절한 타협점을 찾을 수 있다. 그 두 방향은 ‘중심적’과 ‘균형적’이다. ‘기술 벡터’는 이들 지향성의 두 축을 가지는 이차원 평면에 배치될 수 있다. 이것이 바로 기술의 미래 이미지를 위한 근원적 프레임 개념이다. 그리고 기술 벡터가 추상적 개념으로 제한되지 않도록 구체적 이야기가 필요하다. 이를 위해, ‘미래 특집 기사 작성’ 방법이 제안된다. 이 방법은 표준 시나리오를 만들기 위해, ‘무엇이, 누가, 어디에, 왜, 언제, 어떻게, 언제부터, 그래서’의 질문을 활용한다. 마지막으로, 이들 제안된 방법은 인공 지능 사례에 적용된다. 이들 방법은 미래연구의 기존 많은 방법과 결합하면 더 생산적이 될 것이다. 제안된 방법은, 특히 LGT 기술을 위한, 바람직한 기술의 미래 이미지 결정, 구체적 시나리오 작성, 규범적 기술 정책 기획에 유용할 것으로 기대된다.
Advisors
정재승researcherJeong, Jaeseungresearcher
Description
한국과학기술원 :미래전략대학원프로그램,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2016
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 미래전략대학원프로그램, 2016.2 ,[v, 80 p. :]

Keywords

기술의 미래 이미지; LGT(장기적; 범용적; 전환적) 기술; 인공 지능; 기술 벡터; 미래 특집 기사 작성; images of the future of technology (IFT); long-term general-purpose transitional (LGT) technology; artificial intelligence; Technology Vectors; Future Feature Writing

URI
http://hdl.handle.net/10203/221403
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=649405&flag=dissertation
Appears in Collection
GFS-Theses_Master(석사논문)
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