※ 1기 운영을 바탕으로, 이번 2기는 수강 대상을 더 명확히 조정한 고급 입문 과정입니다. 일반 사용자를 위한 기초 활용 강의가 아니라, 이미 자신의 연구·강의·업무·창작 영역을 가지고 있는 수강생이 생성형 AI의 작동 구조와 에이전트 설계 원리를 이해하고, 자신의 작업에 맞는 AI의 역할과 기준을 정리하기 위한 과정입니다.
강의 개요
AI를 제대로 활용하기 위해 필요한 것은 더 많은 프롬프트 예시를 외우는 일이 아니다. 중요한 것은 AI가 어떤 계산 구조 위에서 작동하며, 어떤 데이터를 기준으로 세계를 구성하고, 어떤 규범과 권리 문제 속에 놓여 있는지, 그리고 사용자가 그 구조를 어떻게 이해하고 다룰 수 있는지를 파악하는 일이다.
이 강의는 생성형 AI의 기본 구조와 공학적 작동 원리를 인문학적·사회기술적 관점에서 함께 검토한다. 사이버네틱스와 연결주의, 딥러닝으로 이어지는 AI 계보, 거대언어모델과 대표적인 이미지 생성 모델(GAN vs. Diffusion), 학습 데이터와 국제 규범 및 지역 규제(EU AI Act, UNESCO AI 권고안, OECD AI 원칙 등), 저작권, 비인간 에이전트와의 감정적 상호작용, 할루시네이션과 추론의 문제 등을 다룬다. 수강생은 이 과정을 거치며 AI에게 무엇을 맡길 수 있고, 무엇을 맡기면 안 되며, 자신의 작업에 맞는 에이전트는 어떤 구조를 가져야 하는지 구체적으로 정리하게 된다.
수강생은 매주 강의와 워크시트 작업을 통해 자신이 만들 에이전트의 기본 구조를 단계적으로 정리한다. 에이전트의 역할, 정체성, 말투, 지식 기준, 윤리 경계, 관계 설정, 추론 방식 등을 하나씩 구성하며, 마지막 주차에는 이를 통합해 자신의 에이전트 설계안(v1.0)을 완성한다.
이 강의는 일반 사용자를 위한 기초 활용 강의가 아니다. 대부분의 주차에서 영어 논문, 기술 보고서, AI 정책 문서, 철학·미디어 이론 텍스트를 다루며, 이를 통해 생성형 AI의 계산 구조와 담론적·규범적 조건을 깊게 이해하는 과정을 가진다.
수강 대상
이 강의는 다음과 같은 수강생에게 적합하다.
- 생성형 AI를 자신의 연구·교육·기획·창작·실무 영역 안에서 비판적으로 이해하고자 하는 대학원생 이상 연구자 및 분야 전문가
- 대학, 연구기관, 문화예술기관, 공공기관, 교육 현장에서 AI 연계 강의나 프로젝트를 준비하는 사람
- AI를 단순 활용 도구가 아니라 기술·사회·문화·철학이 얽힌 분석과 설계의 대상으로 이해하려는 사람
- AI 에이전트(GPTs, Gemini Gems)를 만들기 전에, 에이전트의 역할·지식 기준·윤리 경계·응답 구조를 먼저 정리하고 싶은 사람
- 영어 논문, 기술 보고서, 정책 문서, 이론 텍스트를 기반으로 하는 강의를 따라올 수 있는 사람
이 강의는 다음과 같은 경우에는 적합하지 않을 수 있다.
- 범용 AI 기본 사용법이나 생활형 활용 팁만 원하는 경우
- 프롬프트 예시나 업무용 템플릿을 빠르게 얻고 싶은 경우
- 논문, 보고서, 정책 문서, 개념 텍스트를 다루는 강의가 부담스러운 경우
- 생성형 AI의 사회적·철학적·규범적 쟁점보다 기능 사용법에만 관심이 있는 경우
강의 방식
이 강의는 이론 강의를 중심으로 진행되며, 각 주차의 핵심 개념을 에이전트 설계 언어로 정리하기 위한 워크시트가 함께 제공된다. 워크시트는 강의 내용을 바탕으로 자신의 에이전트가 어떤 역할, 지식 기준, 윤리적 경계, 관계 방식, 검증 절차를 가져야 하는지 가늠해보기 위한 보조 자료다.
수업은 주로 다음과 같은 방식으로 진행된다.
- 핵심 개념 강의
- 주요 논문·보고서·정책자료·사례 해설
- AI 작동 구조와 에이전트 설계의 연결
- 주차별 설계 워크시트 작성 및 정리
※ 실제 에이전트 구축 시 ChatGPT 유료 계정 또는 Gemini Gems (무료) 사용 권장.
※ 본 과정은 개별 업무 자동화, 고급 프롬프트 튜닝, 맞춤형 워크플로우 제작 컨설팅은 제공하지 않습니다. (고급 활용이나 개별 에이전트 컨설팅은 별도 문의)
주차별 커리큘럼
PART 1. 기계의 작동 원리
1주차. OT + 지금 AI 세계의 좌표 - Stanford AI Index 2025 Summary
- 첫 시간에는 현재 생성형 AI가 어디까지 와 있는지 전체 좌표를 확인한다. AI 기술의 가속, 사회·경제적 침투, 산업 구조의 변화, 아직 해결되지 않은 문제들을 살펴보며 이 강의가 다룰 핵심 질문을 설정한다.
2주차. AI Phenomenology - 기계는 어떻게 언어와 이미지를 생성하는가
- 생성형 AI가 텍스트와 이미지를 만들어내는 기본 메커니즘을 살펴본다. 인간이 언어와 이미지를 이해하는 방식과 AI가 계산을 통해 출력을 생성하는 방식의 차이를 검토하며, 멀티모달 모델의 기본 구조를 이해한다.
3주차. AI Genealogy — 계산 구조의 진화 (Cybernetics & Connectionism)
- AI의 역사를 단순한 기술 발전사가 아니라 계산 구조와 지능 개념의 변천사로 살펴본다. 사이버네틱스, 연결주의, 인공신경망의 흐름을 따라가며 오늘날 생성형 AI가 어떤 지적 계보 위에 놓여 있는지 확인한다.
4주차. 거대언어모델 — Deep Learning + LLM (LLM은 어떻게 문장을 만드나)
- 딥러닝의 기본 개념을 살펴보고, CNN, RNN, Transformer로 이어지는 구조 변화가 거대언어모델의 등장과 어떻게 연결되는지 확인한다. 언어모델이 문장을 이해하는 것이 아니라 확률적 언어 구조 안에서 다음 표현을 산출한다는 점을 중심으로 다룬다.
5주차. AI와 이미지 - AI는 이미지를 어떻게 처리하고 생성하는가
- AI 이미지 모델의 기본 원리를 살펴본다. 벡터, 정규분포, 엔트로피, Temperature, 베이지안 추론 등 이미지 생성과 관련된 주요 개념을 검토하고, StyleGAN과 CLIP-Guided Diffusion 모델의 차이 비교를 통해 동시대 이미지 생성 모델의 변화를 이해한다.
PART 2. 사유를 둘러싼 조건
6주차. 데이터·권력·규범 - 우리는 무엇을 기준으로 ‘안다’고 말하는가 (EU AI Act, UNESCO AI 권고안, OECD AI 원칙 외)
- AI가 학습하는 데이터는 중립적이지 않다. 데이터셋은 세계를 수집하고 분류하고 정리하는 방식이며, 그 안에는 권력, 접근성, 언어, 지역, 규범의 문제가 들어 있다. 이번 주차에서는 주요 데이터셋과 데이터 문서화 논의를 통해 AI 지식의 조건을 검토한다.
7주차. AI 시대의 저작권 - 어디까지 왔는가
- 생성형 AI와 저작권의 핵심 쟁점을 살펴본다. 학습 데이터, 창작물의 권리, 스타일 모방, 공정이용, 저작자성, 판례의 변화 등을 검토하며 AI 시대에 창작과 권리의 경계가 어떻게 재편되고 있는지 이해한다.
8주차. 감정과 상호작용 - 인간-기계 관계의 형성 구조
- AI는 단순히 정보를 제공하는 도구가 아니라 인간과 관계를 형성하는 대화형 시스템으로 작동한다. 이번 주차에서는 AI 페르소나, 정서적 의존, 공감 시뮬레이션, 상호작용의 위험과 가능성을 살펴보며 인간-기계 관계가 어떻게 형성되는지 분석한다.
PART 3. 사유의 기술 번역
9주차. 환각과 추론 - AI는 왜 그럴듯하게 틀리는가
- 생성형 AI의 환각 문제와 추론 구조를 다룬다. AI가 왜 그럴듯하지만 틀린 답을 생성하는지, 추론 과정은 어떻게 검증해야 하는지, 사용자는 어떤 방식으로 AI의 응답을 점검해야 하는지 살펴본다.
10주차. 에이전트 완성 + 설계자로 서기 - 우리는 지금 어디에 있는가
- 마지막 주차에서는 지금까지 작성한 레이어를 통합하여 자신의 에이전트 설계안을 정리한다. 에이전트의 역할, 정체성, 지식 기준, 윤리 경계, 관계 설정, 추론 방식이 하나의 구조로 연결되는지 점검하고, AI 시대에 사용자가 아니라 설계자로 선다는 것이 무엇을 의미하는지 확인한다.
강의 정보
- 강사: 권신경아
- 일시: 2026년 8월 4일 ~10월 13일, 매주 화요일 19:30~21:30 (9/22 강의 없음)
- 참여비: 20만원 (총 10강)
- 참여 방법: Zoom
- 강의 구성: 강의 90분 + 에이전트 설계 워크시트 작업 30분
- 강의 문의: kwonshinka@gmail.com
※ 강의 녹화 영상은 제공되지 않습니다.
※ 카메라 on 참여를 기본 원칙으로 합니다.
강사 소개
권신경아는 공학 박사이자 매체미학, 기술철학, 정신분석의 접점에서 인공지능 시대의 주체성, 감각, 기술적 실제의 문제를 연구해온 융합 연구자다. 박사논문 『기술과 실재: 기술적 주체의 새로운 실제』 이후 인공지능과 정신분석의 접점을 지속적으로 탐구해왔으며, 현재는 인공신경망의 계산 구조와 라캉 정신분석의 기표·결여·실재 개념 사이의 관계를 중심으로 심화 연구를 수행하고 있다. 이를 바탕으로 커뮤니케이션북스 인공지능총서 『AI 이미지와 실재』를 집필 중이다.
현재 한국연구재단 인문사회 학술연구교수로서 메타버스 및 확장현실(XR), AI를 활용한 융복합 공연예술 연구 과제를 수행하고 있으며, 사운드 알고리즘 개발, 실감 공연예술 제작, AI 이미지 연구, 생성형 AI 강의 및 에이전트 설계 교육을 병행해왔다. 이번 강의에서는 공학적 메커니즘과 인문사회적 사유를 연결하여, 수강생이 생성형 AI의 작동 구조를 이해하고 자신의 작업에 맞는 에이전트의 기준을 세울 수 있도록 안내한다.
참여 방법
참여비를 납입 <우리은행 1005-204-445780 김종락(대안연구공동체)>한 뒤, 과목명, 성명, 전화번호, 이메일 주소를 적어 paideia21@gmail.com 으로 송부.
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