생성형 AI들이 그간의 인간의 문화,역사들을 학습을 해서 인간들이 보여달라 하는 것들을 보여주는 이 시기가 무차별적으로도 소비되기만 하면 이후 AI가 만든 걸 AI가 요구하는 상황이 될 것 같다는 이영운 H3ECO 대표님의 추측을 듣고 나 역시 그런 상황을 피하기 위해 무차별적으로 만들어서 대충 짜집기 하는 것이 아니라 무언가를 의도하고 조절 할 수 있도록 지속적으로 노력해야한다는 필요성을 느꼈다. 이외에도 위 사진의 AI 애니메이션 제작 모델: Toon Crafter,소라 등 초면인 AI 기술을 이용한 사이트를 알 수 있어 좋았으나 피피티 속 손글씨체의 영단어를 알아보기 힘들었다는 점이 아쉬웠다.

우선, 저는 생성 AI가 저작권에 관련된 문제들을 어떻게 해결해 나갈 것인가? 라는 고민이 평소에 있었는데, 강연을 들으면서 AI 저작권과 관련된 일들을 진행한 학생들의 예가 도움이 되었습니다. AI생성만으로는 저작권이 인증되지는 않지만 어떻게 활용하냐, 어떤 목적으로 제작되었는지 등을 기록하면 저작권으로 인증된다는 게 신기했습니다. AI를 계속 쓰게되면 결국은 아날로그는 뒤쳐지는 것이 아닐까? 어떤 방식으로 써야할까도 생각했는데 기초를 다지기 위해서라도 오히려 아날로그를 써야 한다는 사실이 놀랐던 거 같습니다. 저는 제가 들었던 강연들이 공통적으로 AI를 활용한 교육성을 강조했던 것이 가장 기억에 남았습니다.

물론, AI가 좀 더 크게 성장한다면 좋겠지만, 한편으로는 디자이너의 자리를 위협하고 있다는 사실은 변하지 않는 것 같다고도 생각이 들어서, 앞으로도 AI를 활용하거나 AI와 관련된 직업들이 계속해서 생겨날 것을 대비해 오히려 밀리지 않기 위해서라도 발 맞추어 AI와 관련된 지식들을 놓치지 않아야 될 거 같다고 생각이 들었습니다.

저는 이 강의를 듣고 굉장히 놀랐던 거 같습니다. AI가 초등학교 수업에도 영향력이 있다는 사실과 현재 계속해서 발전되는 AI에, 당연히 아날로그는 뒤쳐질 것이라고 생각을 했었습니다. 생성 AI를 쓰려면 오히려 탄탄한 아날로그적 기법이 있어야 한다고 얘기를 하셔서 저는 교육자 입장이 아니기 때문에 앞서 말한 방식은 참고하여, 어떤 방식으로 AI를 활용해야 될 지에 대해, 이 AI를 아날로그와 어떻게 합쳐야 할 지에 대해 고민을 더 하게 되었던 거 같습니다.

빠르게 발전되고 있는 AI의 맞추어 우리도 적응을 자연스럽게 해야 된다.

이미지생성 - 미드저니/영상 제작 - LUMA /음악제작 - SUNO 등으로

AI로 다양한 광고 제작 까지 할 수 있는 수준이다.

2. 연구자의 이미지 생성 AI 활용 방법

머릿속에 있는 이미지를 잘 꺼내기 위해서라도 아날로그도 탄탄하게 해야한다. 디자이너의 역할로 AI를 생성하기 위해 밑그림을 그려야 할 것이다.

3. Gen AI

생성 AI로 영화 만드는게 AI의 시작점일 거 같다.

교육은 내가 생성AI를 써야 남는 것이다.

생성 AI도 음성, 영상, 이미지 등 무궁무진할 정도로 종류가 엄청 많이 있다는 것을 알게 되었고, 듣고나서 다 한번 씩 활용하고 싶어졌던 거 같습니다.

생성된 이미지가 팔렸다는 사실을 듣고, 누군가에는 이 이미지가 소중한 것이 될 수 도 있구나, 절대 버리는 것은 없다고 생각이 되었습니다. 가르쳐주셨던 AI로 개인적인 학습으로라도 저도 한번 영상 제작을 해보고 누군가에게 가르쳐주는 커뮤니티식 교육법을 참고해봐야겠습니다

처음 강의 내용에서 생성형 AI는 답이 정해져 있지 않은 문제에 대한 답을 시작한다는 이야기를 듣고 AI가 창의적이게 변화는 것이 아닐까 라는 생각을 하였다. 생성형 AI가 답이 정해져 있지 않은 문제도 계산도 잘 하고 생성형 AI는 사람만이 할 수 있던 영역인 답이 정해져 있지 않은 영역 침투를하는 내용이 신기하면서 강하게 남은거 같다.

인간이 만든 최대 위대한 발명품

인간이 만든 제일 위대한 발명품에 대해 개인적으로 문자라고 강의를 하시며 인간이 문자 발명이라는 것은 정보의 전달 수단이고 문자 이후의 발명인 유튜브도 정보의 전달 수단 정보의 전달을 통한 회사 내부의 발전 강조하였다. 그렇기에 문자를 이용한 정보 전달의 중요성을 강조 하였고 생성형 AI 시대에 정보 생성 역량도 필요하며 미래의 회사 발전을 위한 정보 시스템화의 필요성을 주장하셨다. 개인적으로 문자가 인류의 위대한 발명품 이라고는크게 생각 해본적이 없었다. 그런데 강의를 들으면서 어쩌면 문자 라는게 정말 문명발전에 큰 기여를 하였고 지금은 AI를 활용하여 기록하고 전달하며 문자로 정보를 얻는 행위자체가 위대한 발명으로 보였다.

인공지능의 발전과 인간의 역할

인간의 정보 생성이 중심이던 시대에서, 현재는 정보의 전달이 중심이 되었다.

기술 발전의 속도는 인간보다 빠름. 몇 년 후에는 자율주행 자동차가 사람을 능가할 수 있음

어 모델을 배우게 됨에 따라, 언젠가는 인공지능이 인공지능을 만들어낼 수 있는 시대가 올 수 있을거 같다. 이러한 변화에 대비하여, 인간은 커뮤니티 기반의 교육으로 답을 찾아 나가야 해결방안을 모색 할 수 있을거라 생각한다.

커뮤니티 기반의 교육

교육은 시험을 보고 나오는 것이 아닌, 공통의 문제를 해결하는 과정을 통해 이루어져야 한다. 지식이 서로 나누어지고 공유되며, 이를 통해 답을 찾아 나갈 수 있기 때문이다.커뮤니티 기반의 교육에서는 액티브하게 지식을 습득하는 것이 중요한거 같다.

AI 시대의 커뮤니티 변화

오프라인 커뮤니티 활동의 고도화를 위해 고도화된 퍼실러테이터 필요한 것을 알게됨

또한 온라인 커뮤니티를 중심으로 정보의 퀄리티와 양을 중시하고 기업 입장에서는 자유로운 활동이 가능한 커뮤니티가 효과적인 것을 배움

그러기에 생성형 AI 시대에는 인공지능이 더이상 인간을 침투할 것으로 예상하며 생산성 향상을 위한 인공지능 활용이 중요해 지는거 같다. 그렇기에 인공지능에 의해 대체되는 영역이 있을 경우 그 영역을 이해하고 활용하는 능력 필요하며 인공지능을 잘 활용하는 사람이 되기 위한 노력이 중요한 것을 알게됨.

디지털 기술을 통한 학습으로 수업의 개념과 형태를 변화시키고 있으며 질문 중심의 피드백 학습으로 학습 효과를 높이고 있음을 배움.

개인맞춤형 학습 경험 제공을 통해 학습의 질을 향상시키며 복습율을 늘리며 학습 프로세스를 개선하여 학습 내용의 이해를 돕고 복습 가능성을 높인다고 하였다.

여러 AI기반 편집 플랫폼들을 소개하며 각각 특징과 활용방안을 설명하셨고 해당 플랫폼을 사용하면 수업 프로세스를 개선하고 학습 효과를 향상시킬 수 있다고 하였다. 학생들의 이해도와 진도에 따라 개인화된 학습 경험을 제공하여 효율성을 높이고 이러한 기능들을 통해 학생들에게 효과적인 학습 경험을 제공하면서 학습 흥미를 유지하게 한다고 하였다.

메타버스를 활용하여 가상 공간에서 직접적인 학습현장을 만들 수 있으며 학생들에게 가상의 특정 위치를 설정해주어 현실 세계에서의 학습을 가상화하였다.

다양한 장소를 방문하는 형태를 취하므로 학생들은 다양한 상황에서 학습하도록 장려받고

또한 학생들에게 원하는 물건이나 객체를 가져와서 학습환경에 추가할 수 있게 하였다.

이러한 과정을 통해 학생들은 현실 세계에서도 학습하는 느낌을 얻게 된다고 하였다 이러한 교육방법은 개인적으로 자세하게 다뤄 본적이 없어 듣는 과정에서 꽤나 흥미로웠고 학습 과정에서도 이해도가 일반적인 수업 방식 보다는 이해도가 쉬워 보였다.

AI의 학습 반응은 사용자의 요구에 따라 이미지 생성 또는 단어 입력에 반응한다. 처음 사용 시, 단순한 수 혹은 답을 찾는 등의 초기 반응 보였지만 이후 사용자가 원하는 결과를 제공하도록 업그레이드 디었다. 이로인한 사용자 경험은 매우 긍정적이며 이를 통해 학습 효과도 높아졌다고 한다. AI의 활용으로 인한 교육이 다양한 부분에서 학습의 효율성을 올릴수 있을거 같다 문론 AI교육적 측면에서는 학생들에게 효율적으로 사용해야 되며 새로운 기술인 만큼 이러한 문제또한 개선 된다면 실시간으로 발전하는 인공지능을 잘 활용하면서 학생들에게 새로운 학습 경험을 시켜줄거 같다는 생각을 하였다.

과학기술 연구는 사회적 측면에서 진행되며 연구는 소설 생성 AI 개발에 초점을 맞추고 과학기술 연구에는 다양한 분야의 연구자들이 참여한다고 하였다. 강의 내용에서 들으면서 인정하면서도 살짝 의문이 갔던 내용중 하나가 인공지능과 성별 고정관념 이였다. AI 등장에 따른 사회적 변화와 인공지능 직업의 육체적 노동 대체, 성별 고정관념의 가시적 변화를 보는데 AI의 시각화와 성별화로 AI는 시각적인 측면에서 발전하였고 AI는 여성, 동물, 어린이 등을 닮고 AI 서비스는 성별화되어 있다. 특히 기초 초기AI 생성형 이미지에 여성형 이미지 생성 AI의 특이한 양산이 있었고 산출된 이미지의 대부분이 이러한 이미지들 이였다고 하였다. 그러면서 기부실험을 예시로 들고 최근 챗지티피4의 사례의 예시인 스칼렛 요한슨의 목소리를 예시로 문제를 제시하였다. 이것을 보고 문론 이러한 편향된 작업물은 사회적으로 문제가 될수있다고 생각하고 누군가에겐 불편함으로 다가 올 수 잇으며 이러한 불편함은 있어서는 안된다고 생각한다 하지만 한편으로는 AI의 시장 또한 기술의 발전도 있지만 한편으로는 수입이 있고 그로인한다면 수요와 공급이 명확하기에 이러한 현상이 생긴느거 같다고 생각한다. 강의 질문에서도 기본적으로 AI개발자 들의 성별상 어쩔수 없는 부분이며 이러한 상황이 성별이 바뀌면 또 다르게도 나옸을수 있을 것 이라고 생각했다. 구가별로는 미국과 우리나라를 예로들어 미국은 기계, 기술 문화로 기술이 힘이고 세계 지배 정당화로 나아갈수 있다고 하였다. 반면에 한국은 과학기술 진흥을 통한 국제 발전을목표로 한다고 하였다. 이러한 내용도 도의하니만 또하나의 의문점이 드는것 중 하나가 만약 우리 나라가 지금의 미국 위치였으면 어떨까라는 생각을 하였다. 과연 우리 나라도 미국의 위치면 저런 판단을 하지 않을까? 라는 생각을 하였다.

그러나 최근 참여한 행사를 통해 제 인식이 크게 변했습니다. 이번 행사는 매우 좋은 기회였는데, 그 이유는 제가 한 면만 보고 부정적인 인식만 쌓아가던 자신에게 다양한 관점을 제시해주었기 때문입니다. 생성형 AI, AI를 이용한 교육, AI로 만든 작품의 저작권, AI업계의 여성의 진출 등 평소에는 듣지 못하던 전문적인 이야기를 들을 수 있었습니다. 이러한 경험은 제가 AI에 대한 고정된 관념을 깨고, AI의 다양한 가능성을 인식하는 데 큰 도움이 되었습니다.

그 중에서도 가장 인상 깊었던 것은 2024 디지털 교육 역량강화 연수였습니다. 현재 학교를 다니며 다양한 수업을 듣고 있고, 학원에서 보조 선생님으로 일하며 교육에 대한 관심이 커졌습니다. 이 연수에서 다루어진 주요 주제는 AI 디지털 교육의 역량 강화를 위한 공동체의 역할과 협력 방안, 디지털 교육 혁신의 본질과 개념 기반 탐구 학습의 중요성, 그리고 아날로그 수업과 디지털 수업의 상호 보완적인 관계와 디지털 수업의 기반으로서의 아날로그 수업의 중요성입니다.

저는 특히 디지털 수업의 기반이 되는 아날로그 수업의 중요성이 더 크게 와닿았습니다. 디지털에 익숙해진 현대 아이들이 손그림을 그리는 것에 어려움을 겪는 경우를 많이 목격하였습니다. 아이들이 타블렛이나 액정 태블릿 등의 디지털 기기에 익숙해져서인지, 물감으로 채색하는 것을 어려워하는 모습을 보았습니다. 이런 경험을 통해, 기초가 튼튼하지 않으면 그 이상의 심화 과정은 더욱 어려울 것이라는 것을 깨달았습니다. 또한, 아날로그 기본이 탄탄한 아이들이 심화 과정으로 나아갔을 때 어떤 효과를 보는지 직접 경험하고 있습니다.

또한, 배움의 과정에서 의사소통과 정보 전달의 중요성을 다시 한번 느꼈습니다. 디지털 수업에서는 수정이 가능하기 때문에 아이들의 집중력이 떨어지는 경향이 있습니다. 이 문제를 어떻게 해결할지 고민하는 계기가 되었습니다. 이런 경험들은 제가 교육에 대한 더 깊은 이해를 갖게 해주었고, 앞으로의 교육 방향에 대한 고민을 더욱 심화시키게 하였습니다. 이러한 경험들은 저에게 깊이있는 인사이트를 제공하였으며, 이를 통해 제가 교육과 AI에 대해 더욱 성장할 수 있을 것이라는 확신을 갖게 되었습니다.

생성형 인공지능의 등장으로, 이전에는 답이 정해져 있는 부분에 대해서만 인공지능이 대답을 했지만 요즘은 답이 정해져 있지 않은 영역에도 인공지능이 침투하기 시작했다는 이야기를 들었습니다. 특히, 단순 노동을 필요로 하는 부분에서 답이 정해져 있는 부분의 대체가 먼저 일어날 것이라 모두 예상했지만, 그림, 작곡, 작사, 글쓰기 등 답이 정해져 있지 않은 부분에서 더 발전했다고 생각합니다. 이는 인공지능이 인간들에 의해 답이 정해져 있지 않은 문제를 풀도록 학습되고 있기 때문입니다. 반대로 인간들은 답이 정해져 있는 문제를 학습 중이며, 이 부분이 반대로 되어야 한다고 생각합니다. 저는 이 상황이 매우 흥미롭다고 생각하며, 이를 통해 미래에 얼마나 더 발전하고 무엇을 해야 할지 다시 고민하게 되었습니다.

이번 강연에서 강조하신 부분과 동의하는 부분은 커뮤니티 기반의 교육입니다. 공통의 관심사를 가진 사람들 사이에서 지식을 나누고 공유하는 문화가 오히려 빠른 기술 발전을 가져오기 때문입니다. 저 또한 남에게 이야기를 10번 듣기보다는, 한번 해보고 설명할 때 스스로 가장 빠르게 이해하고 공부했던 기억이 납니다. 이렇게 설명할 정도라면 그 부분에 많은 관심이 있고, 스스로 더 많은 공부를 할 것이라 생각하기에 커뮤니티 기반 교육에 크게 공감하며 고개를 끄덕였습니다. 또한, 이러한 경험은 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어, 실제로 그 지식을 적용하고 활용하는 능력을 기르는 데 큰 도움이 된다고 생각합니다. 그러므로 커뮤니티 기반의 교육은 단순한 지식 전달을 넘어, 학습자들이 실질적인 기술을 습득하고 이를 통해 더 큰 성장을 이루도록 도와줄 수 있는 중요한 방법이라고 생각합니다.

AI라는 주제가 주로 과학 기술과 많이 연관이 되어 있다고 생각하는 것이 일반적입니다. 그러나 많은 사람들이 예상하지 못한 측면에서의 AI를 이 강의를 통해 접하게 되었습니다. 이번 강의에서는 과학과는 조금 거리가 먼 부분, 즉 잘 알지 못했던 과학기술학이라는 개념에 대해 자세히 설명해 주셨습니다. 과학 기술, 특히 AI에 대한 인문 사회학적인 연구를 하는 분야가 바로 과학기술학이라는 이야기가 매우 흥미로웠습니다. 특히, AI를 만드는 연구팀 자체를 연구하는 관점에서 접근한다는 점이 분명히 독특하고 새로웠습니다. 그로 인해 AI에 대한 고정된 인식을 깨는 계기가 되었습니다.

AI의 발전에 따른 직업의 변화와 같은 주제, 챗봇의 성별화와 같은 민감한 이슈, 대화형 AI의 페르소나 등에 대해 많은 이야기를 해 주셨습니다. 그리고 이런 이야기를 들으면서 숏폼에서 봤던 생성형 AI가 만든 그림 등에 대한 의문점이 해결되는 계기가 되었습니다. 이러한 질문에 대한 답변을 들으니 AI에 대한 깊은 이해를 할 수 있었고, 더욱 흥미로웠습니다.

더불어, 문화와 역사에 대한 것도 말씀해 주셨습니다. 미국 캘리포니아와 같은 지역의 역사적 배경과 그것이 어떻게 현재의 AI 발전에 영향을 미치는지에 대해 배울 수 있었습니다. 이는 AI의 성별화와 같은 가장 예민한 문제에 대해 왜 이런 대답이 나오는지, 왜 이런 결과물이 나오는지에 대해 깊이 있는 이해를 할 수 있게 해 주었습니다. 이 모든 것들을 배우며, 이 강의는 매우 유익한 시간이었다는 것을 느꼈습니다.

이 세미나 이후에 결정적으로 도달한 생각은, ”개인이 담당할 수 있는 일의 범위가 빠른 속도로 넓어지고, 발전하고 있다.“였습니다.

AI가 인간의 생각과 의도에 대해 빠른 속도로 이해하고, 구체화 할 수 있는 능력이 단기간에 성장하여 인간이 원하는 결과물에 가까워 지고, 텍스트 작성만을 통해 사람의 상상으로 존재하는 것을 AI를 통해 이미지,영상으로 시각적으로 구현이 가능다는 것 부터 놀라운 일이지만, 표현하기 복잡한 생물의 신체 구조, 가동 범위 등이 점점 정교하고, 완성형에 가깝게 만들어지고 있는 것이 짧은 시간 내에 급속도로 발전한 것을 보면, 앞으로의 디자인쪽에서의 생성형 AI의 사용은 불가피한 것으로 판단됩니다. 이로인해 디자인 감각과 더불어 그 감각을 글로써 풀어낼 수 있는 언어구사 능력 또한 중요해 질 것으로 보입니다.

이렇게 급격한 성장을 보이고 있는 AI에 대해, 현재의 우리는 어떻게 받아 들여야 할 지 생각하는 계기 또한 되었습니다.

답이 정해져있는 문제에 대한 해결에 대해서는 AI가 더 월등해 질 것이며, 고립되어 혼자 탐구하는 것 보다, 관심사가 일치하는 커뮤니티를 구성하여 서로 의견을 주고받는 형식의 교육이 개인별 학습의 효율이 더 높고, 기억에 오래남는다.

커뮤니티 기반 교육이 필요한 이유를 생각해 봤을 때, 의외로 직접적으로 와 닿았다. 정해진 답의 해결을 AI가 처리한다면, 인간은 정해지지 않은 답에 대해 토론하며 더 나은 답을 찾아가야만 한다. 하지만 현대 사회에서는 정해진 답에 대한 해결 능력이 더 우상 시 된는 경우가 많아, 토론을 통한 더 나은 답에 대한 성장은 더디다고 느껴진다. 실질적으로도 학교에서도 팀과제를 진행 할 때에도 의견제시를 하는 인원이 현저히 적다. 개인의 성향과도 관련이 있겠지만, 사람과 의사소통하고, 토론하며 답에 대한 연구하는 과정 자체가 여태까지 받은 교육에는 없었기에 더 어려움을 토로하는 것일 거라고 생각한다.

남을 가르쳐주기 위해서는 본인이 해당 지식에 대한 기억이 온전해야하는데, 남을 가르치는 과정이 본인에게도 기억에 가장 오래 남는 방법이라는 설명에 대해서도 동감했다. 이번 학기 피그마를 처음 배우면서도 스스로 어려운 부분들이 많았는데, 친구들과 서로 모르거나 어려운 부분을 공유하고, 이에 대해 서로 가르쳐주는 과정이 반복되다 보니, 학기 말까지도 피그마에 대한 지식, 숙려도가 균일하게 유지되었던 것 같다.

새로운 기술이라는 점에서 아이들이 충분히 흥미를 느끼고, 직접 찾아보고 사용하는 것이 충분히 가능했다고 생가됩니다.

AI에 대한 적응 뿐만 아니라, 아이들의 학습 수준에 대한 척도가 분명하게 나타나, 교사들의 수업 진행에 있어서는 높은 효율을 보여주었다고 느꼈습니다.

AI가 교사의 수업진행을 더욱 보조가 가능해진다면, 학생별 학습수준에 따른 관리가 쉬워짐에 따른 업무 피로도와 시간의 감소로 인한 더 나은 교육을 제공해 줄 수 있을 것을 보인다.

공통된 장점은,전공이 아님에도 텍스트와 간단한 이미지 만으로도 노래, 이미지, 영상 등을 만들어 낼 수 있다는 점이었다. 현재로써는 완벽하지않지만, 사람이 느끼기에 큰 불편함이 없는 수준에 가까워 졌다는 점에서 AI의 발전을 실감하였다. 현재의 생성형 AI는 다양하고,많이 접하고 사용하는 것이 현재로서의 이상적인 학습방법이라고 생각된다. 짧은 기간에 다양하고, 발전된 기술들이 쏟아져 나오는 이 시기에서는 한가지에 몰두하여 파고들기 어렵다고 느꼈다.

그림이라는 것은 본디 사람의 손을 거쳐서 만들어지는 것이 대부분이었는데, 이 영역을 이미지 생성형 AI가 난이도를 급격히 낮췄다고 생각된다.

머리에 있던 것을 글로 옮기고, 그것을 토대로 AI가 이미지를 만들어 준다는 것은 획기적이지 않을 수 없다. 본인이 원하는 그림을 만들기 위해서는 다양한 지식, 테크닉이 정말로 중요하게 작용하였으나, 생성형 AI로 원하는 이미지를 짧은 시간 내에 여러 장을 만들어 고를 수 있기까지 되었다.

개개인이 나타내고자 하는 시각적 표현을 능력이나 지식에 구애받지 않는 다는 것은 새로운 가능성을 열어주는 좋은 기회라고 생각한다.

현직자의 입장에서도 장시간이 소요되는 작업을 단시간에 처리하고, 진행방향을 정하기 위한 예시 이미지 또한 빠른 시간 내에 자세한 이미지로 생성하여 작업에 대한 효율을 높인 다는 것이 이점이 아닐까 싶다.

세션을 들으면서 든 생각은, 결국 흥미를 느끼고, 즐길 수 있어야 한다는 것이 관건이었던 것 같다. 계속해서 나오고, 발전하는 AI에 지치지 않고, 지속적으로 사용하고, 즐기면서 이것저것 해보는 것이 어느 것에나 적용되는 것이며, 시대의 흐름에 따라가기 위해서는 즐기고, 시도하는 자세가 필요하다는 것을 다시금 느끼게 되었다.

사람들이 선호하는 AI에 대한 이미지, 본래 형체가 없는 것에 원하는 형태를 부여하는 것은 이미 오래 전부터 사람이 해오던 것,의인화다. AI를 개발, 사용하는 기업들 또한 이러한 의인화를 통하여 마케팅하는 경우가 늘었다. 특히 여성형, 동물의 형태가 주를 이루고, 이에 반해 클론, 특정 인물의 정보를 옮겨 만든 것은 대게 개발자,남성의 형태로 개발되었는데, 이는개발하는 인원의 성별의 대부분이 남성이기에 나타나는 현상이라는 것을 알게 되었다.

AI가 특정한 서열에 치우쳐진 이미지로써 소비되는 것은 바람직한 형태는 아닐 것이다. 어쩌면 이것이 또다른 사회적 고정관념을 야기할 수 도 있기에

늘 경각심을 가지고 바라봐야 한다는 생각이 들었다.

앞으로 더 많은 AI와 더 많은 기능들이 우리에게 다가올 것인데, 우리는 어떻게 받아들여야 할지 아직까지도 마땅한 답이 없다. AI를 받아들이는 것을 문화적으로 받아들이는 과정 중에 대표적인 것이 영화라고 설명하였는데, 현재 다양한 AI가 나오기 전에도 AI에 관련된 공상과학 영화들이 다양하게 나왔는데, 이것들이 우리가 AI를 받아들이는 큰 문화 중 하나라고 보인다.

현재의 AI의 발전을 보면, ‘이걸 왜 사용하지않는가?“라는 생각이 들 정도로 작업의 효율을 높여주지만, 과연 이런 편리함에 무작정 기대고 있어도 되는 가에도 충분한 토론이 필요해 보인다. 아직까지 완전하지 않고, 그렇기 때문에 어떠한 문제가 발생할 지는 현재로써의 우리는 짐작하기 어렵다.

건전한 AI사용 문화를 위해서는 현재도, 앞으로도 지속적으로 커뮤니케이션을 통한 더 나은 해결책을 찾아가야한다고 생각된다.