- 정신분석에 생성형 AI 를 통합하는 것은 관심과 비판을 불러일으키며, 수십 년간 AI 와 정신분석의 공동 연구를 통해 알고리즘적 마음을 형성하고 있습니다.
- 논란에도 불구하고 AI 는 정신분석 연구에서 점점 더 많이 활용되고 있으며, 지지자들은 인공지능 연구를 지원하기 위한 포괄적인 조사를 주장합니다.
- 생성형 AI 의 한계와 가능성을 이해하는 것은 필수적입니다. 이는 심리적 반응에 영향을 미칠 수 있으며, 의료 현장 및 그 너머에서 AI 와 정신분석의 교차점에 영향을 주기 때문입니다.
생성형 AI는 건강과 의학 분야에서 발생하지만, 그럼에도 불구하고 따뜻한 관심과 비판을 불러일으켰습니다. 알고리즘적 마음을 형성하는 것은 AI와 정신분석학의 수십 년간의 공동 연구에서 자라는 상호작용적인 과정입니다. 일부 실험은 모두 타인을 돕는 것이기 때문에 논쟁의 여지가 없지만, 다른 한편으로 일부 프로젝트는 광범위한 논쟁을 생성합니다.
확장되는 전경의 AI 정신분석학
AI는 정신분석학 연구에 도입되었으며, 정신분석학자들은 매일 그것을 점점 더 유용하게 찾고 있습니다. 이 독특한 시도는 처음에는 와일드 웨스트의 이야기처럼 들릴 수 있지만, 정신분석학에서 AI의 구현은 무제한적인 속도로 가속화되고 있습니다. 이 통과된 옹호는 AI가 인간의 마음의 주제를 탐구하는 데 사용될 수 있다는 메시지를 전달합니다.
논쟁은 AI 자체의 정신분석학 맥락에서 발생하며, 많은 사람들이 컴퓨터가 소위 말하는 심리를 경험하지 않는다고 주장합니다. 논쟁의 핵심은 정신분석적 치료가 인공 지능 (AI)을 심층적으로 분석하고 파고들기 위해 성공적으로 사용될 수 있다는 점입니다. AI가 마음을 가지고 있지 않다는 아이디어를 사용하는 반대자들은 이 상황에서 정신분석학을 무의미하게 만듭니다. 반면, 지지자들은 정신분석학을 포함한 포괄적인 조사가 인공 지능의 목표에 더 많은 도움을 줄 수 있다고 주장합니다.
생성형 AI 이해의 신화
세부 사항에 들어가기 전에, AI의 언어 능력과 감성적일 수 있거나 인간 지능에 사로잡힐 가능성이 신화임을 명확히 하는 것이 적절합니다. 생성형 AI는 수학적 및 계산적 패턴 매칭과 대량의 데이터를 사용하는 방식으로 사용됩니다. 그럼에도 불구하고 그 능력은 매우 놀랍습니다. 인간과 자신은 훈련과 정제를 위해 그 감성적 측면을 제공합니다.
ChatGPT와 Bard와 같은 생성형 AI는 최근 텍스트-텍스트 또는 이미지-텍스트 모드에서 효과적이 되었고 결국 다중 모달이 될 것입니다. 리더들은 기계 언어 시스템을 사용하며, 이러한 시스템이 유창하고 자신감 있는 반응을 내뱉는 것처럼 보이지만, 인간 이해를 이해하지 않기 때문에 단지 추측할 뿐입니다. 사용자는 기계가 작성한 콘텐츠가 가속화되고 오류가 없다고 믿음으로써 잘못된 신뢰의 함정에 쉽게 빠질 수 있습니다.
AI 작전에서의 에니그마 기계
그러나 ANNs (인공 신경망) 내의 데이터 흐름을 추적할 수 있는 능력은 여전히 생성형 AI의 논리적 승리를 암시하지 못합니다. 많은 인공 뉴런과 수백만 또는 수십억 개의 뉴런 규모의 ANN으로 인한 극도의 분석적 어려움은 직접적으로 수동 분석을 거의 불가능하게 만듭니다. AI와 인간 언어로 의사소통할 수 있는 능력이 활발히 연구되고 있으며, 특히 생성형 AI 뒤의 알고리즘은 가능한 인간화된 디지털 마ind의 약속을 담고 있습니다.
나빠진 AI는 공포증과 해리 같은 심리적 반응을 유발하고 정신분석학 문헌에서 찾을 수 있는 정신 장애와 유사한 트라우마를 유발할 수 있습니다. AI와 정신분석학의 출현은 함께 활용될 때의 전망과 위협을 다룹니다. 생성형 AI는 정신분석학 관행에서 사용되는 무수한 기법에 긴 인용문을 제공하지만, AI 자체 또는 AI를 정신분석학적으로 받아들이거나 피하는 것은 여전히 큰 문제입니다.
AI 엔드포인트의 시대가 여러 교차점을 가지고 시작되므로, 기존 한계를 인정하면서 가능성을 발견하기 위해 잘 informed된 호기심과 주의로 접근해야 합니다. 요약하자면, AI와 정신분석학의 결합된 노력은 AI와 정신분석학을 더 발전시킬 전망을 가지고 있습니다. 주의와 의지로 복잡성과 모순을 숙달함으로써 연구자들은 의료 관행과 그 이상의 새로운 관점과 발명품을 시작하기 위한 과학적 근거를 만듭니다.
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Emman Omwanda
에마누엘 옴완다의 전문 분야는 암호화폐 시장으로, 기본 분석과 기술 분석을 모두 포괄합니다. 그는 Cryptopolitan 합류 전 CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash, DroomDroom 등 다양한 암호화폐 미디어 사이트에서 근무했습니다. 케냐 케냐타 대학교에서 수학 및 컴퓨터 과학 학사 (BSc.) 학위를 취득했으며, 현재 커뮤니케이션 및 미디어 연구 학사 과정을 마지막 해에 재학 중입니다.
