강의계획서 · 인간을 이해하는 인공지능: 뇌과학과 공진화의 시대
1. 강의명 (Title)
교육 담당자용 제안
① 인간을 이해하는 AI: 뇌과학×공학×인문학의 만남
② 편향을 넘어 공감으로: 공진화하는 인간-인공지능
③ BCI·메타버스 시대의 전략: 대체가 아닌 증강
2. 교육 개요 (Overview)
본 특강은 뇌과학의 질문으로 출발해 인공지능 기술로 답을 모색하는 과정에서 인간 지능이 문제를 어떻게/왜 해결하는가를 탐구합니다. 인과관계 인식과 상호작용 전략, 데이터 편향의 위험과 안전장치, 비서형 AI·증강 인류의 가능성, BCI/AR·VR 기반 메타버스 응용까지 아우르며, 인간을 대체하는 AI가 아니라 인간을 이해·공감하는 AI로의 전환 전략을 제시합니다.
3. 교육 목표 (Objectives)
- 뇌과학 관점에서 인간 지능의 핵심 메커니즘(인과 인식·전략 탐색)을 설명한다.
- AI 편향의 원인과 완화 프레임(데이터·모델·거버넌스)을 설계한다.
- 비서형·공감형 AI를 활용해 업무를 증강하는 실천 시나리오를 도출한다.
- BCI/AR·VR 접목 시 윤리·안전 고려사항과 조직 적용 로드맵을 수립한다.
4. 기대 효과 (Expected Outcomes)
- 사람-기계 협업을 전제로 한 제품·업무 기획 역량 강화
- 편향 리스크 감소 및 책임있는 AI 운영 체계 내재화
- 비서형 AI 도입을 통한 생산성·창의성 동시 향상
- BCI/메타버스 활용 포트폴리오와 윤리 가이드를 통한 미래 준비
5. 상세 커리큘럼 (Curriculum) (시간 제외)
| 모듈 | 주제 | 핵심 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 인간 지능을 묻다 | 뇌과학의 질문과 AI의 답 / 인과관계 인식·상황 파악 / 상호작용 기반 전략 탐색(알파고 사례 맥락) |
| 2 | AI의 장점·한계, 그리고 편향 | 데이터에 스며든 편견의 악순환 / 공정성·설명가능성 기본기 / 조직 내 편향 점검 체크리스트 |
| 3 | 비서형·공감형 AI 활용 | 자비스형 제안 엔진의 현재 가능/불가능 / “대체”가 아닌 “증강” 워크플로 설계 / 공감형 인터랙션 원칙 |
| 4 | BCI·AR/VR·메타버스의 접점 | 뉴럴링크 논의: 뇌-읽기(BCI) vs. 뇌-쓰기의 난제 / AR·VR로 확장되는 경험 / 안전·프라이버시 고려 |
| 5 | 공진화(Co-evolution) 전략 | 사람을 “이기는” AI가 아닌 “이해하는” AI / 특이점 우려를 낮추는 설계 철학 / 사람 중심 거버넌스 |
| 6 | 현업 적용 로드맵 | Pilot→Scale 프레임 / 편향 완화·윤리 심의 프로세스 / BCI·메타버스 PoC 기획 템플릿 |
6. 강사 소개 (Instructor)
- · 뇌과학 기반 인공지능 연구자: 인간 지능 이해를 위한 AI 모델링·실험 설계
- · 편향·공정성·설명가능성 등 책임있는 AI 프레임 구축 경험
- · BCI/AR·VR 응용과 비서형 AI 도입 컨설팅(공공·기업 PoC 다수)
- · 인문학×뇌과학×공학의 융합 관점으로 공감형 AI·공진화 전략 제시
※ 본 강의 계획서는 블로그, 인터뷰, 유튜브 등에 공개된 자료를 바탕으로 구성되었습니다. 따라서 실제 진행되는 강연 내용과 일부 차이가 있을 수 있는 점, 양해 바랍니다.
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