위 포스터 속 인물들은 실제로 존재하지 않습니다. 그런데 우리는 그 사실을 거의 눈치채지 못합니다.
위 포스터 속 인물들은 실제로 존재하지 않습니다.
그런데 우리는 그 사실을 거의 눈치채지 못합니다.
모두 AI가 생성한 이미지이지만,
그럼에도 우리는 자연스럽게 받아들입니다.
왜 그럴까요.
지금까지 생성형 AI를 둘러싼 논의는 대체로 두 방향이었습니다. 얼마나 잘 만드는가, 아니면 얼마나 위험한가. 그런데 정작 가장 기본적인 질문 — 이 이미지는 어떤 원리로 만들어지는가, 그리고 우리는 왜 그것을 현실처럼 받아들이는가 — 에 대해서는 잘 묻지 않습니다.
인공신경망은 하나의 전제를 갖습니다. 계산이 충분히 정교해지면 실재에 닿을 수 있다고. 망이 촘촘해질수록 세계는 더 완전히 포착된다고. 라캉은 반대로 말합니다. 망이 정의되는 순간, 실재는 그 망으로부터 빠져나가버린다고. 계산이 정교해질수록 계산되지 않는 자리는 더 선명해진다고. 이 두 입장이 AI 이미지 앞에서 충돌합니다. 그리고 이 강의는 그 충돌을 열 개의 키워드로 따라갑니다. 평균화, 확률적 복원, 데이터셋, 정렬, 잠재 공간, 기표의 연쇄, 피드백, 할루시네이션, 이중 결여, 그리고 실재.
AI가 이미지를 만드는 방식과 라캉이 의미가 작동한다고 본 방식이 구조적으로 닮아있다는 점 — 그리고 바로 그 때문에, AI 이미지가 자연스러울수록 그 안에서 사라지는 것이 무엇인지를 묻는 일이 왜 필요한지를 함께 살핍니다.
기술 전공자일 필요 없습니다.
라캉을 알 필요도 없습니다.
이미지를 보고 사용하는 사람이라면, 충분합니다.
커리큘럼
- 1주 (6.4) 프롤로그 — AI와 정신분석
- 2주 (6.11) 평균화 — 닮았다는 느낌은 어떻게 만들어지는가
- 3주 (6.18) 확률적 복원 — 노이즈는 어떻게 이미지가 되는가
- 4주 (6.25) 데이터셋 — AI가 배운 세계, 그 바깥
- 5주 (7.2) 정렬 — 말이 이미지가 되는 자리
- 6주 (7.9) 잠재 공간 — 보이지 않는 좌표
- 7주 (7.16) 기표의 연쇄 — 의미 없이 이어지는 것들
- 8주 (7.23) 피드백 — 자기 자신을 셈에 넣을 수 없는 구조
- 9주 (7.30) 할루시네이션 — 오류인가, 증상인가
- 10주 (8.6) 이중 결여 — 반복과 어긋남이 만나는 자리
- 11주 (8.13) 실재 — 끝내 포함되지 않는 것
텍스트 및 참고
- 강의 텍스트는 현재 강사가 집필 중인 『AI 이미지와 실재』(2026년 내 출간 예정) 단행본의 각 장의 주요 내용을 기반으로 하며, 필요에 따라 관련 논문 및 보조 자료를 함께 참고합니다. (강의 텍스트는 Substack을 통해 주차마다 공유)
- 사전 지식은 요구되지 않습니다. 전반부 강의는 AI의 기술적 개념을 처음 접하는 수강생도 이해할 수 있도록 구성되며, 후반부에는 라캉 개념을 중심으로 다루지만 별도의 정신분석 지식 없이도 맥락 안에서 이해할 수 있습니다.
강의 정보
- 강의자: 권신경아
- 일시: 6월 4일~8월 13일(11주) 매주 목요일 저녁 7:30~9:30 (120분)
- 방식: 강의 + 질의응답
- 참여비: 18만원 (총 11강)
- 참여방식: 온오프 (Zoom + 대안연) 병행
참여 방법
참여비를 납입 <우리은행 1005-204-445780 김종락(대안연구공동체)>한 뒤 성명, 전화번호, 이메일 주소를 적어 paideia21@gmail.com 으로 송부.
대안연 강의 공지 원문 → https://cafe.naver.com/paideia21/19685
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