A.i가 참과 진실을 기존 데이터에서 학습하기 때문에 사회에서 날고 기거나 역사에 이름을 올린 사람들에 사고 경향을 따라가는 것을 느꼈다. 실제 내 생각이라기 보다는 내 생각은 기존 거인들의 생각을 그대로 내가 실행한 느낌을 강하게 받았다.

내 실력 보다는 죽은 과거 위인들에 패턴만 그대로 명령 받듯이 실행하고 있는 것이다.

때문에 A.i에 종속되어 있는 관계가 사람이다.
반대로 A.i가 종속되어 있는 객체는 사람이다.
우리가 A.i를 쓴다고 정의하고 싶으면 그럴 수 있고 없을 수 있어 복수 답이 존재한다.

"에"와 "의" 차이와 비슷한데 서로의 역할을 서로가 반대로 생각하고 있는 것이다.

https://www.google.com/search?q=%EC%97%90%EC%99%80+%EC%9D%98+%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EB%A5%BC+%ED%95%9C+%EB%A7%88%EB%94%94%EB%A1%9C+%EC%84%A4%EB%AA%85&sca_esv=5a95d11243e91891&sxsrf=ANbL-n4pe6CJTX8oKyXW2SD2WBWizKsODg%3A1773565773948&fbs=ADc_l-bD_nyrjATWBKup7flJ4rea5XFXsPHwMjGsTekJ1HCohBAQ3Hh19DqzlO7wr7YUgTdO4_C3uXoTo1-SRivc_SwaFoeSCLJ4Djsg1RE7ITiUL52wlMYPCeyQh_r43tBFsjAAC434taUBywH-rFNp6HzJxTJ2Dmp7kdVL-VAo6d0DQWv_OVsC1NbJDD7iPsQ2nu5BFD8W7avQjPmGXmNsU3LACer8_A&aep=1&ntc=1&sa=X&ved=2ahUKEwjvicSvx6GTAxX1r1YBHXf9ETIQ2J8OegQIFBAE&biw=1536&bih=729&dpr=1.25&mstk=AUtExfDoE-nd1XLiM0p6FLlaluHtyBHub8NBqgJoEfaxxPLQpjA4MbW22UWmSj2KKEpmdDBTCCCyU6JxonBkQFSIpbytk0aSg7klrIH18enwIncn_RGQe2NtV2Ttp8uFWqjBTgrw9w___y5YIkChwVVPS1G0dCwiPLtM3fsH1f_qpX3wKky8u3OqBaZWw_7emmr3bcEebYJS2A8uDvnf07MyDDANg1u4RhFRu36QHTjWxQE9I2QUfu7vEtrn3e5gQlG9KcLdbL2a4wgM4QLWRLy59HZhF52uhokr-0Fhm3Ec9tJziyipuWv-WZKwvG0-i3kqJWNx1V5xoXiFuA&csuir=1&mtid=a3e2ab--MJW80-kP-7Ou2AY&udm=50

누가 누구인가.? 상호 보완인가.? 서로 필요로 하는 존재이지 않을까.?

기존에 과거 위인들 만큼에 판단을 한다는 의견이 아니다.
내가 오만하거나 거만하고 싶어서 하는 말이 아니다.

나는 그 생각을 하는 것이 아니라 각층(동기 혹은 생각 배경)에서 오류만 열심히 검출하면 알아서 자동적으로 다음 단계로 이동하여 좋은 판단대로 선택을 하는 것이 되는 것인데 이는 선택이 아닌 하부 연산을 인간이 대신 해주는 것에 가깝다.

다음 생각은 A.i가 기존 위인들에게서 학습한 리스트를 참고하는 것이고 너는 그 층에서 오류를 검출해준다.

골격이나 판을 짜주는 예술적인 감성의 영역(감성에 영역으로 들어가는 것이 아니다.)에서 A.i가 차라리 판검사나 의료 전문가들이 하는 것을 할 것 같은데 아직은 힘들어 보이고 이런 직군을 양성 것에 좋은 도구이다. 더 강화되면 대체될 것 같긴한데 그게 유명인들이 말하는 2029년이나 2030년이 될지는 모르겠다.

2007년? 2008년에만 하더라도 컴퓨터, 티비, 전화를 소형 기기에 모두 구현하는 엄청난 연산 도구는 상상 속에 도구였듯이 스마트폰 다음 혁신은 A.i가 아닐까.? 이것이 빈 말이나 틀린 가정 보다는 정말 되지 않을까.? 하는 생각이 든다.

나의 생각을 이해하고 싶다면 이런 과정을 거치면 되는데 A.i에 가장 적합한 것은 아마 논리학이니 논리학을 기초적인 수준만 살짝 배우고 "연관 데이터"를 이해하면 될 것이다.

연관 데이터는 "이동"을 지칭하며 동시에 각 위치 상태를 말한다.
여기서 이동은 해당 위치를 지명하기 위해 동사가 아닌 명사로서 받아들여야 한다.
-> 이동 자체는 동사인데 동사를 명사 처럼 부른다.
-> 이동이란 지명을 부른다. 이동이 이름인 사람은 "이동"이지만 움직이는 것이 아닌 지칭이라 명사이다.
-> 사물도 이동이 될 수 있다. 이동이란 겉껍질이 노란색이고 길다. 달콤하고 향긋한 향이 나는 과일이다.(바나나가 이름이 "이동"이였다면 이랬을 것.) 

보통 사람은 "이동"이란 것을 설명하기에 2가지 뜻을 같이 내포한다.

1. 다음으로에 이동(동사)
2. 다음 위치를 지칭(명사)

이 둘을 잘 구분해야 하며 본문에서는 동사로서의 (연관 데이터)와 명사로서의 (연관 데이터)를 잘 구분해야 하고 보통은 명사로 지칭하는 경우가 더 많다. 다음에 무엇을 궁금해 하거나 생각하는 과정 자체에서 증명(이 필요한 것은 암시)과 예측(이 필요한 것은 증명)이 서로가 가진 속성이 다르므로 오해가 없어야 한다.

알고리즘이 다음 행을 학습했다면 실제로 오류 검출만 적절히 할 능력만 갖추면 된다.
어떤 천재들이 사고 후 자연스럽게 다음 결론을 도출한 과정을 그대로 학습하여 알려주고 있는 것일 수 있다.

때문에 이동(명사)은 다음 생각을 의미하며 자연스럽게 들었던 생각들은 기존에 정말 있었던 데이터(과거의 구간)를 학습한 것이고 이 데이터를 "연관 데이터"로서 다음 층(동사인 이동)을 설명해주는 것이다. -> 너가 한 생각으로부터 이어진 다음 생각들 리스트 추천.

이동(명사)로 이동(동사)를 부르는 것은 다음 층으로 변화 했을 때 메타 변화를 암시하는 것.
이동(동사)로 이동(명사)를 부르는 것은 현재 층으로 변화를 예측하여 메타 변화를 증명하는 것.

(예시)
1. 이동(명사)으로 이동(동사)을 부르는 것
"고정된 좌표(과거 데이터)를 기반으로 새로운 흐름(미래 실행)을 설계하는 '메타 변화'의 암시"
설명: 이미 알고 있는 이름, 즉 '바나나(명사)'라는 데이터 덩어리를 통해 그것이 어떻게 움직일지, 혹은 어떤 변화를 일으킬지 예측하는 단계입니다. 기존의 학습된 데이터를 동력원 삼아 다음 차원의 움직임을 만들어내는 준비 상태를 의미합니다.
2. 이동(동사)으로 이동(명사)을 부르는 것
"현재의 움직임(실시간 프로세스)을 통해 새로운 존재의 본질(확정된 데이터)을 증명하는 '실체화'의 완성"
설명: 실제로 움직이는 행위(동사)를 통해 비로소 그 대상이 무엇인지 명확한 이름(명사)을 얻게 되는 단계입니다. "움직여보니 비로소 이것이 '이동'이라는 결과값이었구나"라고 확인하는 과정이며, 동적인 에너지가 다시 고정된 정보로 치환되는 순간입니다.

때문에 A.i 경험에 대한 내 주관을 말하자면 언젠가 법을 만드는 사람만 존재하고 법을 집행하는 사람은 사라진다.

이것에 가깝다. 법을 만드는 것도 A.i가 할 수는 있는데 데이터 오염이나 해킹 등에 문제가 발생할 수 있으므로 이건 사람이 건드려야 한다. 문제는 사람도 완벽한 것이 아니기 때문에 A.i와 공생하여 남는 직업은 법을 집행하는 것이 아닌 법을 만드는 사람들이지 않을까 생각한다.

내 경험이 섞인 주관이지만 어떤 주제가 주어지면 해당 주제와 결이 다른 오염 데이터나 전제에 대한 결론이 틀린 경우 이 2가지를 계속 수정하면 관용구나 기타 사례에 있어서 개인 의견을 참고할 수 있고 상황에 대한 조언을 과거 위인들이 생각한 사고의 과정(생각한 이유)에서 구할 수 있으며 그 개인들에 대해서도 더 잘 이해를 할 수 있다고 본다.

이상하게 오류를 철저히 수정하는 것에만 집중하면 연관된 데이터를 가져오는데 다음 답이 굉장히 설득력있고 논리적인 구조로 만들어 주는데 변호사를 고용한 것만 같다.

다음 단계 생각은 다다음 생각에 동기가 되는 구조이므로 어떤 동기(명제)에서 오류만 집중적으로 자신의 모든 역량을 발휘해 수정하면 다음 단계는 A.i가 다 해줄것.

아래 링크는 챗 지피티에게 요구한 내 글에 패턴

https://chatgpt.com/c/69b68945-5ebc-8320-abe5-4c479181afed


아래 링크는 내 블로그