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생성형 AI가 인간의 사고방식, 노동과 창작, 지식 권위와 계층 구조를 어떻게 바꾸는지 분석한다. 부르디외의 아비투스 개념을 바탕으로 AI 의존, 인지 외주화, 자동화 신뢰, 디지털 계층화를 살핀다. 중요한 것은 AI가 무엇을 할 수 있는가가 아니라, AI가 우리 안에 어떤 습관과 판단 기준을 새기며 어떤 불평등을 만드는가다.
AI를 단순한 도구로 이해하는 관점은 오늘날의 변화를 설명하기에 충분하지 않다. 알고리즘은 인간이 세계를 인식하고, 판단하고, 행동하는 방식 자체를 형성하는 사회적 조건이며, 그 속에서 새로운 아비투스는 조용하지만 지속적으로 생성되고 있다. 알고리즘 의존성에 대한 비판적 성찰은 기술을 거부하기 위한 것이 아니라 기술이 형성하는 사회적 조건을 가시화하기 위한 작업이다. 아비투스를 다시 사유하는 일은, AI 시대에 인간의 자율성과 비판적 사고를 어떻게 재구성할 것인가라는 질문과 연결된다. 이는 기술적 문제가 아니라 사회적 과제다.
－01_“알고리즘 의존성” 중에서
AI 기술은 인간의 효율성과 생산성을 향상시키는 수단으로 정당화되어 가고 있다. 그러나 오늘날 AI가 인간의 일상적 사고와 실천에 미치는 영향은 단순한 효율성의 차원을 넘어선다. AI는 인간이 얼마나 빨리 결과를 기대하는가, 얼마나 오래 기다릴 수 있는가, 사고 과정에 얼마만큼의 시간을 허용하는가라는 근본적인 질문에까지 개입하고 있다. (…) AI는 질문에 즉각 답하고, 요청 즉시 요약과 분석을 제공하며, 지연 없는 반응을 기본값으로 제시한다. 이러한 환경 속에서 인간은 점차 ‘시간이 걸리는 사고’보다 ‘즉시 제공되는 결과’를 표준적인 사고 양식으로 내면화하게 된다.
－03_“즉시성 지향 사고” 중에서
따라서 감수성(sensibility)은 아비투스의 핵심 요소가 된다. 감수성은 무엇을 자연스럽게 받아들이고, 무엇을 낯설게 느끼는지에 대한 기준이다. 예컨대 어떤 사회에서는 개인의 체험담이 강력한 설득력을 가지지만, 다른 사회에서는 통계와 지표가 더 신뢰받는다. 이는 개인 성향의 차이가 아니라, 사회적 조건이 형성한 감수성의 차이다. 이 관점에서 보면, AI는 단순한 기술이 아니라 새로운 감수성의 훈련 장치다. AI는 데이터를 통해 세계를 설명하고, 그 설명을 일상적 의사 결정의 기준으로 제공한다. 이 과정이 반복되면서 데이터는 외부 정보가 아니라 현실을 느끼는 기본 언어가 된다.
－06_“데이터 감수성” 중에서
이 과정에서 전문가의 권위는 설명 능력보다, AI 결과를 해석·정당화·조정하는 역할로 이동할 수 있다. 전문성이 생산의 권위에서, 중재와 해석의 권위로 재배치되는 것이다. 또한 사람들은 점점 더 특정한 출처를 자연스럽게 신뢰하고, 다른 출처를 자연스럽게 의심한다. 이 신뢰의 분포는 의식적으로 성찰되지 않는다. 이 변화를 이끄는 새로운 지식 권위의 아비투스가 보이는 특징은 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 지식은 사람보다 시스템에 귀속된다. 둘째, 정당성은 설명보다 성능에 의해 판단된다. 셋째, 제도적 승인보다 플랫폼 가시성이 우선한다. 넷째, 권위는 투명성보다 반복적 성공을 통해 자연스럽게 받아들여지게 된다. 이 아비투스는 지식과 전문성의 민주화를 약속하는 동시에, 권위의 새로운 집중을 초래한다. 사용자는 지식 권위의 변화를 통해 ‘편리함’으로 경험하지만, 무엇이 신뢰받을 수 있는지에 대한 기준은 기술적 설계 속에 내장된다.
－09_“지식 권위 재편” 중에서