Ezs 독서시대/철학樣式

Ezs 오진수 2017. 4. 21. 04:36

루터 종교개혁 본질은 ‘저항’인데 요즘 교회, 순종을 믿음과 동일화 ‘오직 믿음, 오직 성서’의 메시지 특권과 배타적 의식으로 왜곡도
종교·제도·먹고사는 문제에 매인 노예의 삶 벗어나는 게 부활의 길인데도 일부 교회와 목사는 여전히 “믿습니까?” 묻고, 신도는 “아멘!”이라답한다. 이건 500년전 중세시대 종교개혁이전의 박제화된 기독교 신앙이다.

이정배(62·현장아카데미 원장·목사) 전 감리교신학대 교수를 만났다. 올해는 종교개혁 500주년이다. 이 원장에게 ‘종교개혁의 심장’을 물었다.

그는 인터뷰 서두에 단어 하나를 꺼냈다. ‘프로테스탄트(Protestant)’. ‘저항’ 혹은 ‘저항하다’라는 뜻이다. 1529년 독일의 제국 의회에서 마르틴 루터가 황제 카를 5세 등 가톨릭 권력자들 앞에서 굽히지 않고 자신의 신앙을 항변한 데서 유래했다. 이후 사람들은 종교개혁가들을 ‘프로테스탄트’라고 불렀다. 이 원장은 “종교개혁의 정신은 바로 이 ‘저항’이라는 말 속에 담겨 있다”고 했다.

이는 “자기가 믿는 종교 전통에 대한 저항이다. 불합리한 국가적 권위와 제도적 시스템에 대한 저항이다. 그리고 개인의 신앙 양식에 대한 저항이다.”

“순종이니, 복종이니 하는 말이다. 교회는 이런 말들을 ‘믿음’과 동일화시킨다. ‘순종=믿음’이고, ‘복종=믿음’이다. 그래서 종교에 대한 저항, 국가에 대한 저항, 개인적 삶의 양식에 대한 저항이 상실돼 버렸다. 500년 전 종교개혁의 핵심 키워드는 ‘저항’이었는데 말이다. 단순히 저항만을 위한 편협한 저항을 말하는 게 아니다. 예수로 돌아가고, 본질로 돌아가기 위한 저항이다.”


중세의 유럽은 종교사회였다. 평민들은 교육을 받을 수 없었고 글도 몰랐다. 라틴어 성경은 성직자들의 전유물이었다. 사람들은 자기 구원을 위해 온갖 선행을 쌓아야 하거나 많은 돈을 주고 면벌부(면죄부)를 구입해야 했다. 구원을 위한 비용 부담은 너무나 컸다. 그로 인한 사람들의 고통도 컸다. 박제화된 교리, 박제화된 신앙 때문이었다.
 
루터는 반기를 들었다.  “도덕적 행위를 강조하는 게 중세의 신앙 양식이었다. 루터는 이걸 뒤바꾸었다. ‘오직 믿음, 오직 은총, 오직 성서’를 주창했다. 한 개인의 내면적 하나님에 대한 신뢰, 그런 직접적 관계에 방점을 찍었다. 루터는 그게 신앙의 근본이라고 설파했다.”
 
“기독교 신앙은 개인의 자각이 출발선이다. 그러려면 고독의 시간이 필요하다. 그런데 교회는 집단적 인습에 사람들이 길들여지도록 만든다. 교회에 가면 내가 무엇이 잘못됐는지 돌아볼 여지가 오히려 없어져 버린다. 교회는 사람들을 집단화한다. 개인을 고독하게 만들지 않는다. 우리는 고독을 통해 자신의 내면으로 들어간다.

“중세의 교회는 성직자 중심의 하이어라키(hierarchy·위계) 사회였다. 루터는 그걸 허물었다. 교회를 성도들의 공동체라고 했다. 여기에는 어떠한 계급도 없고, 서로 하는 역할만 다를 뿐이라고 했다. 이러한 루터의 교회론은 유럽에서 민주적인 의회제도가 태동하는 모태가 됐다. 그러니 루터의 저항 정신은 우리로 하여금 ‘체제 밖의 사유’를 가능하게 한다.”

[출처: 중앙일보] [단독] “믿습니까?” 물으면 “아멘!”

거꾸로가는 개혁


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Ezs 독서시대/철학樣式

Ezs 오진수 2017. 4. 19. 00:30




초지능 기계는 가장 영리한 사람의 모든 지적 활동을 능가할 정도로 영리하다. 기계의 설계도 지적 활동에 속하므로, 초지능 기계는 더 똑똑한 기계를 만들어낼 수 있다. 그러면 초지능 기계의 지능이 폭발적으로 증가하고 인간의 지능은 뒤처질 것이다. 최초의 초지능 기계는 사람이 만들게 될 마지막 발명품이다.

영국의 통계학자 어빙 존 굿이 1965년 예측한 내용이다. 오늘날 AI 공학자들은 ‘딥러닝’ 기술로 초지능 기계를 현실에 소환했다. 뇌의 신경망을 본떠 만들어진 딥러닝의 인공 신경망은 스스로 학습하고, 그 내용을 기반으로 작동한다. 현재까지 가장 고도화된 머신러닝 기술이다.

딥러닝 기술은 음성 인식, 번역 등 여러 분야에서 뛰어난 문제 해결 능력을 갖췄다. 이제 사람들은 이 기술에 질병 진단, 무역 결제 등 보다 고도화된 의사 결정 영역에서 활약해주길 기대하고 있다. AI에 이런 의사 결정을 맡기는 것이 가능할까. 또 바람직할까. <MIT테크놀로지리뷰>는 4월11일 ‘AI의 어두운 비밀‘이라는 글에서 이 물음에 대해 “딥러닝을 제대로 이해할 방법을 찾지 않는 한 이런 일은 일어날 수 없고, 일어나서도 안 된다”라는 답변을 내놓았다.

그 누구도 AI에 탑재된 고도화된 알고리즘이 어떻게 작동하는지 제대로 알지 못한다. 알고리즘을 설계한 개발자조차 AI가 어떻게 결과를 도출하는지 정확히 이해하지 못하고 있다. AI의 작동 방식에 이해 불가능한 ‘블랙박스’가 존재하는 것이다. AI의 블랙박스를 잘 보여주는 사례가 2015년 미국에서 개발된 ‘딥 페이션트’ 다. 딥 페이션트는 딥러닝 기술을 활용해 환자의 의료 기록을 분석해 질병이 발생할 가능성이 높은 환자를 판별하는 도구로, 발병 가능성을 예측하는 데 뛰어난 성과를 보였다. 하지만 그 가능성을 내놓게 된 ‘단서’를 제공하지는 못했다. 딥 페이션트 개발팀을 이끈 조엘 더들리는 “우리가 이 모델을 개발했지만, 우리도 이게 어떻게 작동하는지 모른다”라고 말했다. 딥 페이션트가 실질적으로 의사와 환자에게 도움을 주기 위해서는 예측 결과에 대한 논리적 단서를 내놓아야 한다. 그래야 의사가 그 예측을 신뢰하고 처방전에 변화를 줄 수 있기 때문이다.

미군도 같은 문제를 겪고 있다. 미군은 자율주행모드로 차량과 비행기를 조종하며 표적을 식별하는 기술을 위한 프로젝트에 막대한 자금을 쏟아붓고 있다. 이 프로젝트가 직면한 과제는 AI 알고리즘의 수수께끼를 푸는 것이다. 군인들이 자동으로 작동되면서도 그 작동법에 대해 설명하지 못하는 ‘로봇 탱크’에 타고 안전하다고 느끼기란 어렵다. 군사 전문가들도 추론 과정을 알 수 없는 정보를 믿고 군사적 판단을 내리길 꺼린다.


(사진=Pixabay)
물론 인간의 사고와 행동 역시 100% 설명할 수 있진 않다. 미국 와이오밍 대학의 제프 클룬 부교수는 “자신의 사고에 대해 부분적으로만 합리적 설명이 가능한 것은 ‘지능’의 특성일 수 있다”라며 “지능이 사고하는 방식 일부는 본능이나 잠재의식의 영역이어서 이해하기 어려울 수 있다”라고 했다. 완벽한 설명이 불가능하다는 점이 인간의 지능과 인공지능의 공통분모일 수 있다. 차이점은 인간 간 의사소통에서 합리적 설명이 불가능한 지점이 발생했을 때, 우리가 상대방이 신뢰 가능한 사람인지 판단할 수 있는 직관적 방법들을 익혀왔다는 점이다. 인간-AI 의사소통에서는 미지의 영역을 극복할 이런 방법이 없다.

결국 ‘신뢰’의 문제다. 애플의 AI 연구 책임자인 루슬란 살라쿠트디노브 카네기 멜론 대학 부교수는 AI 알고리즘에 ‘설명 가능성’을 요구하는 문제에 대해 “인간과 AI의 관계에 신뢰를 도입하는 것”이라고 설명했다. 우리는 언제 AI의 판단을 신뢰하고 언제 신뢰하지 않아야 할지 고민해야 한다. AI가 사회의 규범에 부합하는 판단을 내놓도록 알고리즘을 설계하는 것 역시 필요하다.

여기서 우리는 기계에 ‘도덕 감정’이나 ‘공감 능력’을 구현해야 하는 과제에 직면한다. 이를 풀기 위해서는 철학적·공학적 다양한 접근이 필요하다. ‘로봇이 도덕적일 수 있는가’부터 ‘AI에 요구하는 도덕적 판단의 기준이 인간인가’까지 다양한 물음에 대한 사회적 합의가 이뤄져야 한다. 또 이와 함께 기술적 가능성을 고민해야 한다.

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