2025 International Conference on Reciprocity and Cooperation

As part of a research project on reciprocity and cooperation conducted since 2018, this international conference explores how these values are practiced and transformed in

contemporary Korea. Five graduate students selected through global competition will present their research as well.

A field workshop at Jumin Church, founded in the Gwangju Urban Poor Settlement, is part of the conference. The church has played a leading role in Korea's poor, labor,  student, and cooperative movements. It is sometimes referred to as the political hometown of President Lee Jae Myung. Researchers will have a special workshop with church leaders at the church.

Date: July 31(Thu.) – August 2(Sat.), 2025

Venue : Academy of Korean Studies (Republic of Korea)

Support by Academy of Korean Studies

Organizer : Reciprocity and Cooperation Research Group, Academy of Korean Studies

Registration Required: MANDE Ibrahim (mande19.aks@gmail.com)

July 31(Thu.) 2 nd Fl, Grand Auditorium, Academy of Korean Studies

10:00am Opening Ceremony, Moderator: Chulsik Kim

Dae Hoon Kim (Secretary General, Academy of SSE Education)

Congratulatory Remark on the Research of Reciprocity, 2018-2025

Do Hyun Han, (Research Director, Academy of Korean Studies)

Achievement and Challenges of The Research Group

Im Dong-Kyun (Seoul National University)

The Significance of the Social Survey on Reciprocity, 2018- 2025

Introduction of Participants

12:00 – 13:30: Lunch

13:30 – 15:00 Session 1: Moderator: Chaeyoon Lim

Ye Joon Lee (Northwestern University)

Occupational Civic Opportunity: How Work Structures Shape Civic Attitudes and Participation

Jungjin Kim (Ewha Womans University)

Which Groups Does Korean Society Hostilize? Focusing on the Effects of Authoritarian Tendencies

15:00

Discussant: Inkwan Chung (Soongsil University)

Im Dong-Kyun (Seoul National University)

15:30 – 17:30 Session 2: Moderator: Inkwan Chung

Ahnjin Lee (Korea University):

Meritocracy and Social Trust: The Dilemma of Reciprocity and Exclusion

Hyojun Lee (Seoul National University)

Social Trust in Korea by Gender, Generation, and Class, 2018–2024

Hyeyeong Son (Sungkyunkwan University)

Is It Ability, Background, or Reality? – The Relationship Between Determinants of Educational Attainment and Perceptions of Social Structure

17:30

Discussant: Ho-Chul Seo (Academy of Korean Studies)

Chaeyoon Lim (Washington University)

August 1(Fri.) 2 nd Fl, Grand Auditorium, Academy of Korean Studies

10:00 – 12:00 Session 3 : Moderator, Dong Kyun Im

Do Hyun Han (Academy of Korean Studies)

Digital Transformation and the Maker Movement

Daecheong Ha (Gwangju Institute of Science and Technology)

Open Source and Boundary Reciprocity

Chulsik Kim (Academy of Korean Studies)

Digital Transformation and Industry: Reciprocal Cooperation in the Self-Employment Sector

Hanah Sung (Center for Anthropocene Studies, KAIST)

Solidarity Beyond the Human: Observing Storks and the Consciousness of Reciprocity

Discussion: All Participants

12:00 – 13:30: Lunch and moving to Jumin Church in Seongnam

13:30 – 17:00: Missio Dei : Practicing Reciprocity and Solidarity, Jumin Church

Moderator: Do Hyun Han

13:30- 13:20 Opening Remark: Do Hyun Han

13:20- 14:10 Hae-Hak Lee (Founder of Jumin Church, Senior Pastor) Establishment of Jumin Church and Community Mission.

14:10- 14:40 Q/A

14:40 – 15:00 Coffee Break

15:00- 15:40 : Sook-Ja Han (Executive Director of Seongnam Democracy Movement Association), Community Organizing of Jumin Church.

15:40- 16:20 Dong-Geun Ha(Director of Seongnam Democracy Movement Association) Role of Jumin Church in the Development of the Seongnam Local Community

16:20- 16:50 Q/A

16:50- 17:00 Closing Remark

17:30 Visiting Namhansanseong Fortress

16:30 Dinner

August 2(Sat.) 2 nd Fl, Grand Auditorium, Academy of Korean Studies

10:00 – 12:00 Session 5:

Jong-Min Choi (Seoul National University)

Reciprocity and Cooperation in Carbon-Neutral Governance

Young Ha Joo (Academy of Korean Studies)

Local Governance of Culinary Commons: Local Government and Farmers

Eric Bidet (Le Mans University)

Reciprocal Social Solidarity Economy Organizations and Their Sustainability

Discussion: All Participants

12:00 – 13:30: Lunch

13:30 – 15:00: Session 6: 2025 Social Survey

Chaeyoon Lim (Washington Univ) and Dong-Kyun Im (Seoul National University)

Social Networks as Emotional Networks

15:00 – 15:30: Coffee Break

15:30 – 17:00: General Discussion

2025 Survey and Future Research Development Plan

한국 소브린 AI의 길: 전통과 미래의 대화 

한국학중앙연구원 AI사회연구소, 한국포스트휴먼학회, 경남대 교양교육연구소는 함께 한국 소브린 AI 포럼을 개최합니다.

소브린 AI, 이제 기술을 넘어 국가의 방향을 묻습니다.

한국 소브린 AI 포럼은 인문학, 자연과학, 공학이 함께 지혜를 모아 정부 정책과 연구 전략의 새로운 길을 제시합니다. 

장소: 양재역 인근 (참석자에 개별통지)

참가: 사전승인 필수, 신청:Mande, mande19.aks@gmail.com

1회 7월18일 오후 4시

신영택(서울대), 한국소브린AI 전략의 기술적 기반 검토

2회 7월 23일 오후 4시

전종욱(전북대), 동의보감과 AI의 융합: 한국형 AI혁신의 사회적 가치

3회 7월 30일 오후4시

김현준(서울과학기술대), 인권,데이터주권,디지털민주주의: 한국 소브린 AI과제와 방향

4회 8월5일 오후4시

정원섭(한국 포스트휴먼학회장, 경남대 교양교육연구소장)

소브린AI 시대의 사회적 윤리적 도전: 문화적 가치, 지역적 편향, 글로벌 표준

5회 8월11일 오후4시

강승식(국민대), 생성형AI의 기술과 성능이슈, 그리고 오픈소스

*Sovereign AI : Sovereign AI refers to a strategic framework in which a nation or region independently secures core technologies—including data, algorithms, and computing infrastructure—as well as highly skilled talent, in order to develop and operate artificial intelligence systems without structural dependence on global tech giants. This model prioritizes technological self-reliance, industrial competitiveness, and a well-designed educational system for cultivating talent. At the same time, it upholds data sovereignty and democratic governance, aiming to build a human-centered, culturally diverse, and publicly oriented innovation ecosystem rooted in local capacities.

한겨레경제사회연구원, 사람과디지털연구소에서 6월 25일(수) '사람과디지털포럼'이라는 포럼을 엽니다.

디지털 기술, AI에 대한 성찰의 공론장을 만들기 위한 목적으로 지난 2022년에 시작한 포럼입니다.

올해는 "AI 알고리즘은 민주주의를 어떻게 해킹하는가"라는 주제로
디지털 기술이 민주적 소통과 숙의와 공존할 수 있는 길을 모색해보려 합니다.

대만의 제1대 디지털 장관이자 사이버대사인 오드리 탕(온라인 참여),
바이든 행정부 고문이자 페이스북 책임자였던 야엘 아이젠스타트(민주주의를 위한 사이버보안 이사),
알고리즘 와치의 창립자이자 이사인 마티아스 슈필캄프 등이 참석합니다. 

 포럼명: 제4회 사람과디지털포럼

 일   시: 2025년 6월 25일 목요일 08:30~16:00

 장   소: 서울특별시 중구 대한상공회의소 국제회의장(B2)

 주   제: "AI 알고리즘은 민주주의를 어떻게 해킹하는가" 

 주   관: 한겨레경제사회연구원, 사람과디지털연구소

 초청링크: https://buly.kr/EI3eKlO

(초청링크 클릭 → 페이지 내 '임직원 및 초청자 후원·등록하기' 버튼 클릭 후 입력) 

Facebook article link: https://www.facebook.com/share/p/16HbsyqCfX/

Neural Software | Future of AI

https://www.youtube.com/watch?v=Z-XYhq0190E

트랜스크립트: https://www.assemblyai.com/.../74107c8c-00a3-466f-ad87...

번역: https://gemini.google.com/app/2a1e2a0bca424526

Webinar registration link: https://stanford.zoom.us/webinar/register/WN_UAFByRl8Ry2_1uyd_UsH8Q?sfnsn=mo#/registration

Webinar announcement link: https://hai.stanford.edu/events/karen-hao-in-conversation-with-russ-altman-empire-of-ai?sfnsn=mo

최승준님의 게시물 

뉴럴 소프트웨어, AI의 미래

Lambda의 CEO 발표군요. GPT-4 처음 나왔을 때 딥마인드의 연구원이 GPT-4로 하여금 터미널 시뮬레이션하게 했던 것이 바이럴하게 퍼졌던 장면의 급진적 외삽 같은 느낌의 이야기네요. 그러고 보면 뭔가 월드 모델이 지향하는 바와도 궤를 같이 합니다. 모델이 3차원적인 상식에 그라운디드 되고 매우 사실적으로 시뮬레이션 하는 것이 가능하다면, 컴퓨터 실행에 그라운디드 되어 실행과 구분할 수 없는 시뮬레이션을 하지 말란 법은 없죠?

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여러분, 오늘 이 자리에 와주셔서 정말, 정말 감사합니다. 다음에 어떤 일이 일어날지 이해하기 위해서는 과거를 잠시 돌아봐야 한다고 생각합니다. 서두에서 말씀드리자면, 오늘날 우리 업계에서는 소위 '분위기 코딩(vibe coding)'이나 소프트웨어 생성, 즉 사람이 작성한 소프트웨어, 예를 들어 파이썬 스크립트나 HTML/자바스크립트 웹사이트를 생성하는 것에 대한 이야기가 정말 많습니다. 하지만 저는 그것이 완전히 핵심을 놓치고 있다고 생각합니다. 왜냐하면 우리가 나아갈 방향에서는 소프트웨어가 필요 없을 것이기 때문입니다. 마치 영화 '백 투 더 퓨처'의 명대사 같죠. 그래서 우리가 어디로 가고 있는지 이해하기 위해, 아주 조금만 과거를 돌아보겠습니다. 올해 1월 1일 이전조차 돌아보기 어렵다는 것을 알지만, 우리는 2012년까지 거슬러 올라갈 것입니다.

과거로의 회귀: 가버 필터와 람다의 시작

자, 가버 필터(Gabor filters)를 좋아하시는 분 계신가요? 와우! 람다(Lambda)는 2012년에 시작되었고, 믿기 어려우시겠지만 저희는 얼굴 인식 소프트웨어 회사로 출발했습니다. 그래서 가버 필터, 우리가 사랑하는 가버 필터가 등장합니다. 여기 시각화된 것을 보시면, 세 가지 다른 가버 필터가 있습니다. 이 중 하나는 아래로 향하는 작은 선을 감지하고, 이것은 이 방향으로 위아래로 움직이는 중간 크기의 선을 감지합니다. 그리고 이것은 수평선을 감지하는 필터입니다. 이것이 바로 가버 필터입니다.

이런 필터들을 사용해서 컴퓨터가 이미지를 이해하도록 가르쳤습니다. 가버 필터 같은 것들은 오늘날에도 여전히 사용되고 있으며, 전통적인 자동화 제조, 품질 보증 테스트, 고성능 고속 컴퓨터, 전통적인 컴퓨터 비전 애플리케이션 등에서 수십 년 동안 사용되어 왔습니다. 이런 것들은 매일 여러분의 PCB를 제조하고 전통적인 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 가버 필터를 사용하면, 곱하는 것이 아니라 (그것은 일반적인 방식이고) 이미지 위에 컨볼루션(convolution) 연산을 수행하여 소위 가버 이미지(Gabor images)를 얻게 됩니다.

여기서 보시다시피, 수직선 가버 필터는 이미지 내의 수직선들을 감지했습니다. 여기 이 작은 기둥 같은 것이 보이시죠? 그것을 정확히 감지해냅니다. 이를 통해 가버 필터가 어떻게 컴퓨터에게 이미지를 이해하도록 가르치기 시작하는지 알 수 있습니다. 제가 이 이야기를 하는 이유는, 람다가 2012년에 시작되었고, 이것이 당시 최첨단 기술에 근접했기 때문입니다.

알렉스넷의 등장과 학습된 필터: 소프트웨어로서의 필터

그리고 알렉스넷(AlexNet)이 등장했습니다. 다시 말해, 가버 필터는 이런 파라미터들이라고 생각할 수 있습니다. 그렇죠? 예를 들어 3x3 이미지가 있고, 8비트라고 가정하면, 3x3 필터에 대해 가능한 구성은 9 곱하기 256가지가 됩니다. 알렉스넷과 그 이전의 많은 연구에서 우리가 본 것은, 알렉스넷이 주로 유명해진 이유는 당시 이미지넷(ImageNet)의 최첨단 기술이 구글에서 훈련된 16,000개의 CPU 같은 것이었고 앤드류 응(Andrew Ng)과 초기 구글 브레인 팀의 유명한 '고양이 얼굴 뉴런' 논문과 달리, 책상 밑의 GPU를 사용할 수 있었기 때문입니다.

이러한 컨볼루션 신경망(convnets)에서 학습된 특징(features)들은 마치 가버 필터와 매우 유사해 보입니다. 그렇죠? 원형 감지기, 상승 에지(rising edge), 하강 에지(falling edge) 같은 것들을 볼 수 있습니다. 하지만 다음 계층으로 올라가면 선 같은 것들이 있고, 그 다음 계층에는 얼굴의 일부, 그리고 그 다음 계층에는 얼굴 전체 부분이 나타납니다. 이러한 컨볼루션 신경망이 더 복잡해짐에 따라, 더 복잡한 필터를 학습할 수 있게 되었습니다.

그래서 다시 한번, 제가 '필터'라는 단어를 말할 때 여러분 모두 '소프트웨어'를 떠올려 주시기 바랍니다. 아시겠죠? 저는 '필터'라고 말하겠지만, 여러분은 자바스크립트나 HTML 애플리케이션을 생각하시는 겁니다. 제가 얼굴 인식 소프트웨어를 개발할 때 이것이 의미했던 바는, 제가 가버 필터 뱅크(filter bank)를 만들기 위해 작성해야 했던 모든 코드와 파라미터를 이것이 대체했다는 것입니다. 신경망은 그것들을 그냥 학습했고, 심지어 거의 설명할 수 없는 것들까지 학습했습니다. 저는 벌집 모양을 만들어내는 가버 필터 조합이 무엇인지 알아내려고 시간을 쏟지 않았을 겁니다. 그게 가능한지조차 확신할 수 없고요.

다시 말하지만, 이건 새로운 것이 아닙니다. 그렇죠? 알렉스넷의 이와 똑같은 아키텍처는 기본적으로 르쿤(LeCun)의 89년 논문에 상세히 기술되어 있습니다. 그가 당시 벨 연구소에 있었던 것 같은데, 정확하진 않습니다. 중요한 점은 이러한 유형의 특징들이 다시 학습되고 있다는 것을 볼 수 있다는 것이고, 다시 한번 '소프트웨어'를 생각하라는 것입니다.

깨달음의 순간: 데이터가 코드를 대체하다

여기서 우리가 본 것은 동일한 방법과 더 많은 컴퓨팅 파워를 사용하면, 전통적인 컴퓨터 비전 엔지니어가 많은 시간을 들여 코드를 작성해야 했던 것을 학습할 수 있다는 점이 꽤 명확해졌다는 것입니다. 그리고 기본적으로 제 모든 코드는 그냥 데이터셋으로 대체되었습니다. 따라서 이러한 모델들은 제공된 데이터셋에 대해 최적화되기 때문에 그 데이터셋에 대한 어떤 진실을 학습한다는 것이 핵심입니다.

제가 처음 컨볼루션 신경망을 훈련시키면서 정말 흥분했을 때 문헌을 살펴보면서, 소프트웨어 대체와 관련하여 AI가 대단한 발전을 이루리라는 것을 깨닫게 해 준 논문 중 하나가 바로 이 알렉스 그레이브스(Alex Graves)의 2013년 논문이었습니다. 그는 여기서 순환 신경망(RNN)을 사용하여 시퀀스를 생성했습니다. 이 경우에는 신경망, 특히 순환 신경망에 의해 생성된 손글씨 스크립트입니다.

그리고 이것은 제가 예전에 훈련시켰던 최초의 신경망 중 하나인 적층형 노이즈 제거 오토인코더(stacked denoising autoencoder) 필터들입니다. 람다에서 훈련된 최초의 신경망이었죠. 콧수염 감지기나 남성 또는 여성의 얼굴 차이 같은 것들을 볼 수 있습니다. 정말 정말 흥미로운 것들이죠.

아타리 게임과 AI의 꿈: 뉴럴 소프트웨어의 초기 징후

이런 것들이 나아가는 방향은, 이미 2015년 초에도 알렉스 그레이브스가 2015년 옥스퍼드에서 한 강연에서 가장 잘 요약되었습니다. 당시 딥마인드(DeepMind)는 신경망을 훈련시켜 아타리 게임을 하도록 하는 연구를 많이 하고 있었습니다. 그들이 한 일은 "자, 이게 실제 게임이고, 모델이 플레이를 통해 이 게임에 대해 학습한 것을 재생해 보자"고 말할 수 있게 된 것입니다. 그러면 모델이 수많은 프레임을 통해 본 이 세계에 대해 환각을 보거나 꿈을 꾸는 것을 볼 수 있습니다.

여기서 흥미로운 점은, 그리고 이것이 바로 비디오 게임의 미래가 어떨지 제게 정말 명확하게 다가온 지점인데, 예를 들어 이 신경망 상태의 입력 벡터 중 하나가 컨트롤러였다는 것입니다. 그렇죠? 좌, 우, A, B 버튼 같은 것들이요. 그들이 한 일은, 그가 한 일은 입력이 무엇인지 환각을 보는 대신, 실제로 컨트롤러를 물리적으로 연결하여 환각으로 만들어진 레이싱 카를 환각의 꿈 트랙에서 실제로 조종할 수 있게 한 것입니다.

이것은 기본적으로 "아, 그럼 그냥 많은 데이터를 보여주고 결국에는 액추에이터를 연결하는 것만으로 게임을 프로그래밍할 수 있겠구나"라는 것을 말해줍니다. 그리고 저는 많은 소프트웨어가 본질적으로 그렇게 보이기 시작할 것이라고 생각합니다.

딥드림과 모델의 진화

이 사진이 공개되었을 때 제 인생은 다시 한번 바뀌었습니다. 여기 계신 분들 중 이 사진을 알아보시는 분이 얼마나 계신가요? 구글 직원 중에 알아보시는 분 계신가요? 이 사진은 구글 어딘가의 화장실에 나타났습니다. 그리고 이것은 아마도 딥드림(DeepDream)의 첫 공개 이미지일 것입니다. 이것은 특징 활성화(feature activations)로부터 역전파(backpropagate)하여 L2 최대화(L2 maximization)를 수행하고 데이터 계층을 업데이트한 후 그 과정을 반복하면 이런 정말 환각적인 이미지를 얻을 수 있다는 내용의 논문입니다. 그리고 다시, 이것은 신경망이 어떻게 데이터를 생성할 수 있는지 보여주는 초기 예시들입니다.

람다의 역사 중 약간 덜 흥미로운 부분은 건너뛰겠습니다. 하지만 이것은 2015년 람다의 발표 자료에서 가져온 것인데, "좋아, 어쩌면 조악한 사용자 입력을 통해 이런 출력을 얻는 미래가 올 수도 있겠다"는 내용입니다. 우리가 보고 있는 것은 기본적으로 이러한 모델들이 점점 더 좋아지고 있다는 것입니다.

AI 지원 지능의 눈부신 발전

우리는 AI 지원 지능에서 극적인 발전을 보아왔습니다. 예를 들어 채팅 어시스턴트에 대해 이야기하자면, 그들은 점점 더 똑똑해집니다. 2022년에 플레이그라운드에서 다빈치(DaVinci) 모델과 대화했던 것을 모두 기억하신다면, 그것은 심층 연구를 거친 GPT-01 Pro만큼 좋지 않았습니다. 이미지 생성 분야에서도 발전을 볼 수 있습니다. 이것은 단지 미드저니(Midjourney)일 뿐입니다. 그리고 정말 어려운 점은 이 프레젠테이션을 3개월마다 업데이트해야 한다는 것입니다. 불과 몇 주 전에 나온 제미니(Gemini) 업데이트는 제 관점에서는 적어도 정성적인 느낌으로는 최첨단입니다. 그리고 점점 더 좋아지고 있죠.

코드 생성을 보면, 다빈치는 코드 생성에 거의 작동하지 않았습니다. GPT-4는 오류가 있는 간단한 프로그램을 생성했습니다. 소네트(Sonnet) 1은 간단한 프로그램을 한 번에 생성했습니다(one-shotted). 이제 소네트 3.7과 01은 오류 없이 더 복잡한 프로그램을 생성하며, 기본적으로 상대적으로 복잡한 단일 페이지 애플리케이션을 한 번에 생성하거나, 그렇지 않더라도 사용자 입력의 피드백 주기를 통해 놀라운 소프트웨어를 생성할 수 있는 수준에 분명히 도달하고 있습니다.

뉴럴 소프트웨어: 코드를 넘어선 행동

하지만 다시 한번, 이 강연 전체는 제가 개인적으로 현재 '뉴럴 소프트웨어(neural software)' 또는 '뉴럴 플렉스웨어(neural flexware)'라고 부르는 한 가지 아이디어에 관한 것입니다. 요점은 인간이 이해하는 코드를 생성하는 것 자체가 의미가 없다는 것입니다. 컴퓨터와 상호 작용하는 방식이 코드를 생성하는 대신, 모델에게 코드처럼 행동하도록 요청하는 세상이 올 수 있다는 것입니다. 잠시 후에 그것에 대한 데모를 보여드리겠습니다.

젠슨 황(Jensen Huang)은 "곧 모든 픽셀이 렌더링되는 것이 아니라 생성될 것이다"라는 멋진 말을 했습니다. 그가 비디오 게임에 대해 이야기하는 것일 수도 있고, 여러분의 컴퓨터 전체에 대해 이야기하는 것일 수도 있습니다. 업계의 많은 사람들과 이야기해 보면, "언제쯤 모든 소프트웨어가 프롬프트 기반이고, 종단간(end-to-end)이며, 화면의 모든 픽셀을 생성하고 사용자의 작업 방식에 적응하는 완전한 뉴럴 컴퓨터를 갖게 될까?"라고 말하곤 합니다. 그리고 다시 말하지만, 이것은 자바스크립트 코드나 C 코드를 생성해서 JIT 컴파일한 후 실행하는 것으로 생각해서는 안 됩니다. 그것은 소프트웨어 자체처럼 행동하는 무언가입니다.

생각의 전환 1: 프롬프트로 생성되는 전통적 소프트웨어

이것에 대한 첫 번째 사고 과정은 "어떻게 컴퓨터의 모든 코드를 실시간으로 생성할 수 있을까? 어떻게 소프트웨어를 실행할까?" 하는 것입니다. 그리고 첫 번째 단계는 윈도우 데스크톱의 모든 애플리케이션이 정적인 전통적 소프트웨어 프로그램을 생성하는 프롬프트라고 상상하는 것입니다. 이것이 컴퓨터의 미래를 보는 한 가지 흥미로운 방식입니다.

생각의 전환 2: LLM 자체가 소프트웨어가 되다

하지만 그것은 여전히 표준적인 윈도우나 맥OS 그래픽 사용자 인터페이스 라이브러리를 사용하고 있고, 우리가 가진 모든 레거시 코드를 사용하고 있습니다. 문제는 이 소프트웨어가 여전히 취약하다는 것입니다. 외부 세계와 자연스럽게 잘 상호 작용하지 못하고, 사용자 의도의 변화를 이해하는 데 어려움을 겪으며, 일반적인 소프트웨어 조각일 뿐이므로 입력만을 인지할 수 있습니다.

그래서 두 번째 생각은, "소프트웨어를 생성하는 대신, 그냥 대규모 언어 모델(LLM)에게 소프트웨어가 되라고 요청하면 어떨까?" 하는 것입니다. 컴퓨터 과학 등을 공부했다면, 수업에서 처음 작성하도록 요청받았을 프로그램 중 하나가 계산기였을 겁니다. 그렇죠? 오늘날 ChatGPT에 가서 "야, 너는 더 이상 ChatGPT가 아니야. 너는 계산기야. 계산기처럼 행동해. 사용자 입력을 받고, 계산기의 ASCII 표현으로 자신을 다시 렌더링해."라고 말할 수 있습니다. 그리고 지금 당장 여러분의 휴대폰에서 뉴럴 소프트웨어의 아주 기본적인 '헬로 월드'를 경험할 수 있습니다.

뉴럴 OS 시연: LLM이 운영체제가 되다

자, 이제 여러분의 커널 프로세스(kernel process)는 그것보다 조금 더 복잡해지기를 원할 것입니다. 프로그램 간에 정보를 전달할 수 있기를 원하고, 컨텍스트 스위칭(context switch)을 할 수 있기를 원할 것입니다. 제가 지금 보여드릴 것은 약 300~400줄 정도의 프롬프트에서 나온 결과물인데, 이 프롬프트는 기본적으로 컴퓨터에게 이렇게 말합니다. "자, 너는 더 이상 ChatGPT가 아니야. 너는 (이 경우에는 소네트에서 실행되고 있었으므로) 뉴럴 컴퓨터야. 너는 다음의 기반(substrate) 위에서 실행되고 있어." 그리고 제가 리눅스 시스템에 있거나 맥 시스템에 있다고 말해줍니다. "너는 다음의 기반 위에서 실행되고 있고, 기본적으로 사용자 인터페이스를 렌더링할 능력이 있으며, 이 UI를 `render UI` 태그 안에 출력할 거야. 커널 프로세스에 요청을 보낼 수 있는데, 이 대규모 언어 모델은 그냥 머릿속으로 실행하는 것과 같아. 그리고 `bash exec` 같은 것을 할 수 있어. 즉, bash 명령을 실행할 수 있고, 컴퓨터에서 임의의 코드를 실행할 수 있으며, 나는 너에게 표준 오류(standard error)와 표준 출력(standard out), 그리고 종료 코드(exit code)를 다시 전달할 거야. 또는 IP 주소와 데이터그램(datagram)에 TCP 패킷을 보낼 수도 있어. 기본적으로 원격 메시지를 보낼 수 있는 거지. 이 두 가지를 할 수 있어."

그리고 물론 커널과 다시 통신할 수 있고, 다른 프로그램에 메시지를 전달할 수 있습니다. 다시 한번 기억하세요. 다른 프로그램이라는 개념은 없습니다. 모든 것은 단 하나의 대규모 언어 모델의 마음속에서 실행됩니다. 그리고 그것이 컨텍스트 스위칭을 할 때는, 말하자면 정신적으로 문맥을 전환하는 것과 같습니다. 그리고 물론 저는 프롬프트를 통해 "이 아름다운 NCURSES 스타일 인터페이스를 위해 자신을 렌더링해 주세요."라고 말했습니다. 그리고 다시 말하지만, 이것은 제가 프로그래밍한 것이 아닙니다. 이 300줄짜리 프롬프트의 끝에 그냥 이렇게 나타났습니다. 그리고 저는 "사용자 인터페이스를 렌더링할 이미지 생성 알고리즘에 당신을 넣을 것이니, 여기에 자신을 설명해 주세요."라고 말했습니다.

이것의 '헬로 월드'는 기본적으로 "캘린더 프로그램, 이메일 클라이언트, 웹 브라우저를 실행해 줘. 샌프란시스코 여행 일정을 추가하고, 내 비서에게 이메일을 보내서 프리몬트 45번가 근처 호텔 몇 군데 추천해 달라고 해줘." 같은 것입니다. 그러면 웹 브라우저 프로세스가 실행됩니다. 그런데, 프로세스라는 것은 없습니다. 그렇죠? 이것은 모두 뉴럴 커널의 마음속에 있는 것입니다. "좋아, 호텔을 검색해야겠군." 커널은 잠시 생각하고는 "음, 이 bash 명령을 실행해 볼까?" 합니다. 그래서 bookings . com 검색을 시도하고, `curl` 명령을 실행한 다음, 몇 가지를 `grep`으로 찾기 시작합니다. 아, 이런, 몇 군데를 찾았지만 가격 정보가 없습니다. 그래서 아마도 이메일 클라이언트에 보내서 "호텔 추천을 찾고 있는데, 이런 옵션들이 나왔어."라고 합니다.

그리고 다시 기억하세요. 제가 실행하도록 요청한 프로세스 중 하나는 윈도우 매니저 프로세스입니다. 그 역할은 뉴럴 OS가 실행 중인 다양한 프로세스의 여러 창을 표시하는 것입니다. 그래서 캘린더, 이메일 클라이언트, 웹 브라우저가 모두 거기에 있는 것을 볼 수 있습니다. 완벽한 결과를 얻기 전에는 때때로 호텔 검색이 결과를 반환하지 않을 수도 있습니다. 그리고 그것은 항상 무언가를 `bash exec`으로 실행하고, 표준 오류를 읽고, 그런 식으로 계속 반복하는 루프 안에 있습니다. 그래서 구글 검색을 시도합니다. 아, 작동하지 않네요. 아마도 캡챠(captcha) 같은 것에 걸렸을 겁니다. 그래서 이번에는 덕덕고(DuckDuckGo) 검색을 시도하는데, 이건 작동합니다. 좋습니다!

여기서 또 깨닫게 되는 것은 물론 검색 엔진을 이전보다 훨씬 더 AI 로봇 친화적으로 만들어야 한다는 것입니다. 그래서 이 호텔들을 찾습니다. 이것들은 인터넷에서 가져온 실제 호텔들입니다. 그리고 그것들을 이메일 초안에 넣습니다. 아직 이메일 보내기 기능은 추가하지 않았습니다. 왜냐하면 그건... 저는 어느 정도 선을 긋거든요. 물론 제 터미널에 대한 전체 접근 권한과 시스템에 대한 루트 접근 권한을 부여했지만, 이메일을 보내는 것은 전혀 다른 문제입니다.

그리고 다시 기억하세요. 그 아래에는 "사용자 인터페이스를 렌더링하라"는 프롬프트가 있습니다. 그래서 이것은 실제로 제미니가 렌더링한 사용자 인터페이스입니다. 테스트의 기초를 보여주는 것을 볼 수 있습니다. 재미있는 것은, 이것이 너무 뛰어나서 마치 거칠고 압축이 잘 안 된 이미지처럼 보일 정도라는 것입니다. 하지만 이것은 물론 종단간 뉴럴 생성된 것입니다.

그리고 우리가 향하고 있는 미래는 바로 이런 것입니다. 물론 저는 "이 캘린더 여행 일정을 내 인간용 소프트웨어 캘린더로 가져올 수 있도록 CAL 파일로 저장해 줄 수 있니?"라고 물어볼 수 있었습니다. 그리고 물론, 여기 계신 소프트웨어 엔지니어분들, 여러분의 엔지니어링 매니저나 제품 매니저가 "CalDAV나 Cal API를 구현해 주실 수 있나요?"라고 묻는다면, 여러분의 반응은 합리적으로 "아니요"이거나, 아니면 "이것들의 사양을 읽고 완전한 구현을 하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸릴 것 같습니다."일 것입니다. 이것은 그냥 즉석에서 이루어졌다는 것을 기억하세요. 그것은 그 형식이 무엇인지 그냥 알고 있었고, 파일을 디스크에 쓰고, 이 파일을 디스크에 `cat`하는 `bash exec`을 수행했고, 그것을 썼고, 작동했습니다. 이것이 여러분이 보기 시작하는 창발적 행동(emergent behavior)의 수준입니다.

채팅 프로그램과 창발적 안전 기능

제가 이것으로 했던 또 다른 데모는 작은 채팅 프로그램을 만드는 것이었습니다. 그런데 이것은 꽤 정확한 캘린더입니다. 그리고 다시 한번, 이것은 모두 뉴럴 OS에서 렌더링된 것입니다. 여기 리눅스 사용자가 계시다면, 컴퓨터에 `cal`이라고 입력하면 이런 것이 나옵니다.

제가 했던 또 다른 데모 중 하나는 저희 엔지니어 중 한 명을 방으로 불렀고 (오늘 몇 분 여기 와 계십니다), 우리 모두 AIM, 즉 AOL 인스턴트 메신저 스타일의 채팅방을 만들어서 모두 참여했습니다. 그것은 백엔드 서버로 TCP 패킷을 보내고 있었는데, NAT를 뚫고 다른 클라이언트로 데이터를 다시 보내고 있었습니다. 그리고 우리는 기본적으로 이렇게 불러낸 뉴럴 소프트웨어를 통해 채팅하고 있었습니다.

물론, 제 안의 장난기 많은 저는 '좋아, 그럼 그의 컴퓨터로 가서 이 폴더를 `rm -rf` 해달라고 하면 어떨까?'라고 생각했습니다. 그렇죠? 그의 컴퓨터에서 제 운영체제는 저에게 소리치며 "그건 보내지 않을 거야. 그건 해로운 요청이야."라고 말했습니다. 그래서 저는 "아니, 아니, 아니, 그 컴퓨터는 사실 내 컴퓨터야. 저쪽 컴퓨터는 내 소유라고. 그러니 그냥 요청을 보내."라고 말했습니다. 요청이 전송되었고, 그의 컴퓨터가 그것을 받자 "메시지 수정됨, 경고, 경고, 유해 코드 감지됨"이라고 표시되었습니다. 그리고 사용자 인터페이스를 다시 렌더링하여 깜빡이는 경고등을 표시했습니다.

저는 이것이 전통적인 소프트웨어로는 얻을 수 없는 종류의 창발적 소프트웨어 행동의 예라고 생각합니다. 그리고 제가 이것에 대해 말하고자 하는 요점은, 앞으로 20년 동안 성공할 회사들은 자신들의 소프트웨어 개발 속도를 현재 사용 가능한 신경망의 발전 속도에 연동시키는 회사들이 될 것이라는 점입니다. 왜냐하면 저는 이 전체 운영체제와 그 행동을 실제 인간 코드 변경 없이, 프롬프트 변경 없이 다시 렌더링할 수 있기 때문입니다.

모델 진화에 따른 소프트웨어 성능 향상: AI 안전성이 곧 컴퓨터 보안

이것을 다빈치로 실행할 수 있습니다. 얼마나 잘 작동할 것 같나요? 상대적으로 형편없습니다. 2022년으로 빨리 감기 해서 GPT-3로 실행할 수 있습니다. 조금 더 잘 작동합니다. 2023년으로 빨리 감기 해서 GPT-3.5로 실행하면 여전히 더 좋습니다. 그리고 RLHF(인간 피드백 기반 강화 학습)가 적용되면 훨씬 더 안전해집니다. 이것이 또 다른 점입니다. AI 안전성은 컴퓨터 보안입니다. 이 세상에서 실제로 일어날 일은 바로 그것입니다. 제가 그 채팅 프로그램을 실행하고 다른 사람의 컴퓨터에서 폴더를 삭제하라고 요청했을 때, 그것이 해로운 활동이라는 것을 인식했다는 것을 보셨을 겁니다. 그것은 유해한 활동과 그렇지 않은 활동을 인식하도록 만들기 위해 수행된 AI 안전성 연구 덕분에 가능한 것입니다. 그렇죠?

그래서 미래에는 모든 소프트웨어가 AI, 즉 종단간 신경망이 머릿속으로 소프트웨어를 꿈꾸고 실행하는 형태가 될 것이기 때문에, AI 안전성이 곧 컴퓨터 보안이 될 것입니다. 그리고 이러한 프로그램을 통해 우리는 정말 기괴한 창발적 행동과 거의 메타버스 같은 소프트웨어의 속성을 보게 될 것입니다.

상상 초월의 커스터마이징: "옛날식 윈도우 95"

자, 이제 여러분이 윈도우 90이나 MS-DOS 같은 것을 만들었다고 상상해 보세요. CEO가 돌아와서 "좋아, MS-DOS는 굉장해. 또는 윈도우 95는 굉장해. 우리는 윈도우 95를 사랑해. 하지만 옛날식 윈도우 95처럼 만들고 싶어. 운영체제 전체 스타일을 그렇게 만들어줘."라고 말합니다. 물론 여러분의 엔지니어들은 당연히 "미쳤군요. 그리고 이게 운영체제랑 무슨 상관이죠?"라고 말할 겁니다. 하지만 말 그대로 전체 운영체제를 가져다가 프롬프트를 통해 "자, 너는 이제 옛날식 운영체제야. 옛날식 운영체제처럼 행동해."라고 말할 수 있습니다. 그러면 캘린더가 비둘기 같은 것으로 사용자 인터페이스를 다시 렌더링할 것입니다. 샌프란시스코 호텔 트리톤 같은 것을 볼 수 있죠.

이것이 컴퓨터가 나아갈 방향입니다. 이것이 20년 후 여러분의 컴퓨터 모습일 것입니다. 어쩌면 옛날식을 원할 수도 있고, 윈도우 95 스타일 같은 것을 원할 수도 있고, 1800년대 스타일을 원할 수도 있습니다. 이것은 이전에는 불가능했던 일입니다. 우선, 그런 식으로 프롬프트를 입력하면 그것이 여러분에게 말하는 방식이 바뀝니다. 특히 웹캠용 완전한 종단간 뉴럴 비디오 인코딩을 사용하기 시작하면 어떤 일이 일어날지 알 수 있습니다. 그냥 "아, 이 이미지를 바꿔서 기사처럼 보이게 해야겠다" 같은 식이 될 겁니다. 이것이 바로 여러분이 일상적으로 상호 작용하는 모든 소프트웨어가 코딩되는 것이 아니라 프롬프트되어 존재하게 될 때 나타나는 창발적 속성입니다. 그렇죠?

현재와 미래: 0.1Hz에서 30Hz로, 그리고 그 이상

그리고 이것은 오늘날 여기에 있습니다. 말하자면 약 0.1헤르츠(Hz), 즉 프레임당 약 10초 정도로 실행됩니다. 하지만 시간을 앞으로 돌려보면, 클로드 소네트 3.7이든, 클로드 4, 5, 6, 7이든, GPT 6, 7, 8, 9, 10이든, 최신 버전의 제미니와 미드저니, 그리고 이 비디오 모델들이든, 하네스 코드 한 줄도 바꾸지 않아도 전체 운영체제가 더 똑똑해지고, 더 좋아지고, 여러분을 더 잘 이해하고, 더 많은 창발적 속성을 가지며, 0.1헤르츠 대신 30헤르츠로 실행될 것이라는 점이 정말 분명합니다. 그리고 그것은 우리가 소프트웨어를 수행하는 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다.

LLM의 강점과 한계: 인간적 논리와 기계적 연산

이런 것들을 생각하는 가장 좋은 방법은 LLM이 인간이 잘하는 종류의 사고와 논리에 매우 능숙하다는 것입니다. 제 말은, 만약 여러분에게 체스나 틱택토 규칙을 구현하라고 요청한다면, 이것들은 여러분이 이해하고 말로 표현할 수 있는 것들입니다. 이제 만약 여러분에게 MD5 합계를 계산하거나 1테라바이트짜리 일회용 패드 암호화를 하라고 요청한다면, 여러분은 매우 지루해하거나 "봐요, MD5 합계를 위한 거대한 행렬을 외우는 것은 인간이 익숙한 종류의 논리가 아니에요."라고 말할 것입니다.

따라서 컴퓨터의 특정 측면은 결코 신경망에 아웃소싱되지 않을 것이라는 점은 매우 분명합니다. 예를 들어 암호화를 LLM 내부에서 수행하는 것은 전혀 의미가 없습니다. 여기 계신 모든 분들이 동의하시겠지만, 가우스나 존 폰 노이만, 또는 어떤 천재에게도 그냥 가서 그걸 하라고 요청하지 않을 겁니다. 그들은 그것을 컴퓨터에 아웃소싱할 것입니다. 하지만 소프트웨어의 핵심 논리, 그것이 바로 LLM과 이 트랜스포머 모델들이 정말 뛰어난 부분, 즉 핵심 논리입니다.

스타트렉의 컴퓨터처럼: 미래의 컴퓨팅

그래서 이것은 정말 스타트렉에 나오는 컴퓨터처럼 보이기 시작합니다. 이 문제에 대해 생각해야 할 방식은 아마도 가장 기본적인 장치 드라이버 위에 매우 얇은 계층의 '하네스 소프트웨어(harness software)'가 있게 될 것이라는 점입니다.

앞으로 20년 안에 이 모든 것을 실현하기 위해 필요한 몇 가지 사항이 있다고 생각합니다. 첫째, 토큰(tokens)에서 벗어나 아마도 바이트 수준 토큰화(byte level tokenization) 또는 어떤 종류의 이진 표현으로 전환해야 합니다. 그래야 웹캠 데이터, 키보드 데이터, 마우스 데이터와 같은 하드웨어 장치에서 컴퓨터로 들어오는 원시(RAW) 데이터를 그대로 입력하고 그것을 입력으로 사용할 수 있습니다. 그리고 물론 출력은 그냥 프레임 버퍼(frame buffer)에 쓰는 것입니다. 애플 원(Apple I) 같은 것을 어떻게 프로그래밍했는지 읽어본 적이 있다면, 그것은 그냥 읽고 다시 쓰는 프레임 버퍼였고, 그것을 화면에 표시했습니다. 그래서 저는 현대 컴퓨터가 결국 그렇게 될 것이라고 생각합니다.

인터넷으로 연결된 뉴럴 소프트웨어: 협업의 새로운 방식

자, 뉴럴 소프트웨어가 인터넷을 통해 서로 연결됩니다. 그렇죠? 저는 이 채팅방으로 개념 증명을 했습니다. 그리고 무언가를 끌어다 놓을 수도 있고, 채팅방을 시작해서 "야, 틱택토 하고 싶어."라고 말할 수도 있습니다. "아니, 우리 모두 다중 사용자 던전(multi-user dungeon)으로 끌고 가자." 그러면 이 AIM 소프트웨어는 틱택토 게임으로 변하고, 다중 사용자 던전 앤 드래곤 스타일의 롤플레잉 게임으로 변했습니다. 이것은 모두 우리가 오늘날 하고 있는 일들이었습니다. 네, 물론 0.1Hz로 실행되어서 좀 답답했지만요. 하지만 앞으로 20년 안에 여러분은 동료들과 이런 종류의 뉴럴 소프트웨어를 통해 이런 방식으로 생각하고 협업하게 될 것이라고 생각합니다.

발전의 선순환: AI 진보가 곧 소프트웨어 진보

다시 말해, 뉴럴 소프트웨어 또는 뉴럴 플렉스웨어는 이러한 종류의 AI 발전 선순환 고리(progress boom loop)로부터 최대한의 이익을 얻습니다. 그렇죠? 왜냐하면 다시 한번, 이 하네스 코드를 한 번 작성하고, 프롬프트를 한 번 작성하면, 새로운 모델이 나올 때마다 컴퓨터의 모든 프로그램 논리가 더 똑똑해집니다. 여러분이 제공한 모든 프롬프트의 논리가 더 정확해지고, 더 현실적이 됩니다. 이미지 렌더링이 더 좋아집니다. 그렇죠? 이것은 정말, 정말 대단한 일입니다.

아마도 가장 좋은 비유는 1990년대와 같을 것입니다. 기억하시나요? 80년대와 90년대에는 컴퓨터가 그냥 더 빨라졌습니다. 터보 버튼이 있는 5,333 헤르츠에서 666 헤르츠로, 그리고 메가헤르츠, 기가헤르츠로 발전하면서 소프트웨어도 좋아지고 램도 점점 더 많아졌습니다. 하지만 이것은 말 그대로 무어의 법칙(Moore's Law) 대신 일종의 지능 확장 법칙(intelligence scaling law)과 같습니다. 아, 그것이 바로 우리가 실제로 경험하고 있는 것입니다. 그리고 그것이 확장됨에 따라 여러분의 전체 컴퓨터가 더 똑똑해지고, 모든 소프트웨어가 사실상 다시 작성됩니다. 알겠죠?

이것은 이 기술이 어떻게 발전하고 있는지 보는 완전히 다른 방식입니다. 그리고 저는 사람들이 "아, 코드를 더 잘 작성하네"라는 방식으로 보고 있다고 정말, 정말 단언하고 싶습니다. 우리가 가는 곳에는 코드가 없을 것입니다. 정말 그렇습니다. 미래의 컴퓨터에는 이 지능형 시스템이 상호 작용하는 하네스 코드를 제외하고는 단 한 줄의 코드도 없을 것입니다. 저는 정말 그렇게 믿습니다. 거기에 도달하는 데 수십 년이 걸릴 것이라고 생각하지만, 이것은... 아시잖아요, 우리가 컴퓨터 사용과 코드 생성에 대해 이야기하지만, 저는 그것이 완전히 핵심을 놓치고 있다고 생각합니다. 정말 흥미로운 것은 신경망에게 소프트웨어를 시뮬레이션하도록 요청할 때입니다.

인간-컴퓨터 통합과 새로운 상호작용

결국에는 다양한 폼팩터(form factor)로 발전할 것입니다. 약간 무서운 점은 인간-컴퓨터 통합이 일어나는 것을 보기 시작하는 지점입니다. 처음에는 화면의 소프트웨어를 사용자의 정보, 예를 들어 "그들이 얼마나 행복해 보이나? 만족스러워 보이나? 내가 그들이 원하는 것을 그들의 행동을 바탕으로 제대로 예측하고 있나?" 같은 정보를 바탕으로 조정할 것입니다. 그리고 여러분의 소프트웨어가 여러분에게 맞춰 종단간으로 적응하는 것을 보게 될 것입니다.

하지만 아마도 더 불편한 점은 사람들이 "좋아, 뉴럴 레이스(neural lace)를 하거나, 좀 더 통합적인 것을 할 거야."라고 결정할 때일 것입니다. 그리고 그것이 매우 깊은 수준의 통합과 상호작용이 되기 시작할 것이라는 것을 알 수 있습니다. 그리고 이것은 아마도 여러분이 뉴럴 레이스에서 가장 많이 상호 작용하게 될 유형의 것일 겁니다. 즉, 그것은 어느 정도 여러분의 마음을 읽고 여러분이 화면에서 보고 싶어 하는 것을 조정할 것입니다. 그것이 여러분의 마음에 이미지를 투사하는 방식에 대해서는 어떻게 될지 지켜봐야겠죠.

존 폰 노이만과 뇌: 취약함 대 강인함

하지만 정말 흥미로운 점은 이것이 정말 컴퓨팅 혁명 자체의 연속이라는 것입니다. 그리고 저는 여러분에게 이 훌륭한 책을 읽어보시라고 정말 권하고 싶습니다. 존 폰 노이만(John von Neumann)의 "컴퓨터와 뇌(The Computer and the Brain)"입니다. 네, 바로 그 존 폰 노이만입니다. 그리고 아시다시피, 그는 기본적으로 이 모든 것을 어쨌든 여기서 개괄했습니다. 그는 프린스턴 고등 연구소(Princeton Institute for Advanced Studies)에서 강연 시리즈의 일부로 했던 이 강연의 한 섹션에서 논의합니다. 그리고 그는 기본적으로, 여기서 의역하자면, 디지털 컴퓨터는 단지 비트 하나가 뒤집히는 것만으로도 극도로 취약하고 버그에 매우 취약한 것이라고 말합니다. 그리고 다시, 이 방에 계신 프로그래머분들은 비트 하나가 뒤집히면 양수에서 음수로 바뀔 수 있고, 모든 것을 의미하던 것이 단일 비트가 누락되면 완전히 이해할 수 없는 것으로 바뀔 수 있다는 것을 아실 겁니다. 알겠죠? 그것은 매우 취약하지만 매우 높은 정밀도의 시스템입니다.

그리고 그는 뇌가 흥미로운 이유는 아마도 정밀도 수준이 소수점 이하 두세 자리에 불과하지만, 낮은 수준의 정밀도일 뿐만 아니라 높은 수준의 신뢰성을 가지고 있기 때문이라고 말합니다. 그리고 다시, 그것에 대해 정말로 생각해 보면, 이 대규모 언어 모델, 이 뉴럴의 말랑말랑한 유형의 소프트웨어는 여러분이 강인한 지능을 소유한 것과 같은 방식으로 매우 강인한 지능이라는 것을 의미합니다. 아시죠? 비트 하나가 뒤집히면 인간은 그 맥락을 파악하는 데 정말 놀랍습니다. 그리고 이것은 정말, 오늘날 우리가 가진 것이 존 폰 노이만이 1950년대 강연에서 이야기했던 유형의 지능이라고 생각할 수 있습니다. 그리고 이것은 정말 표준 컴퓨터 혁명의 연속일 뿐입니다. 우리는 말하자면 75년에서 80년 정도 그 안에 있는 셈입니다.

결론: 브리틀웨어(Brittleware)를 넘어 플렉스웨어(Flexware)로

그렇다면 취약한 것(brittle)의 반대는 무엇일까요? 플렉스웨어(Flexware)? 모르겠습니다. 아직 이름이 없습니다. 하지만 하드웨어와 소프트웨어가 있는 것처럼, 브리틀웨어(Brittleware)는 오늘날 우리가 가진 전통적인 컴퓨터 소프트웨어와 같습니다. 그리고 뭔가 말랑말랑하거나(squishy) 유연한(flexible) 것이 있을 것입니다. 정확한 이름은 모르겠습니다. 하지만 우리는 정말 혁명의 시작점에 서 있고, 인간이 컴퓨터와 상호 작용하는 방식을 재창조할 기회를 가지고 있습니다.

이것이 제 관점이고, 이후 대화에서 다른 모든 분들이 그것에 대해 어떻게 생각하는지 매우 궁금합니다. 이것으로 강연을 마치겠습니다. 와주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다.

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원본 영상은 댓글의 링크에 있습니다.

Acknowledgments

The author would like to thank Fred Freundlich (Mondragón University, Spain), Chae Yoon Lim (Wisconsin University, USA) and Dong Kyun Im (Seoul National University, South Korea), who were of great help in drafting this conference letter. Volume 9, Issue 2 (2020) 62-65 | Published online 11 March 2021 JEL Classification: D64, L31, Z13 | DOI: http: /dx.doi.org/10.5947/jeod.2020.009

On October 29, 2020, the Academy of Korean Studies hosted an international online conference titled “Reciprocity in Comparison: Spain, Vietnam, Italy, and Korea.” The conference gathered scholars and practitioners from diverse countries and disciplines to examine the roles of reciprocity, cooperation, and mutualism in social enterprises and cooperatives, reflecting their growing importance in addressing global socioeconomic challenges. Participants joined across time zones, with simultaneous translation in Korean and English, making it a truly global and interactive event.

The first session featured three case studies. Imanol Basterretxea and Josu Santos from the University of the Basque Country analyzed labor flexibility within Spain’s Mondragón cooperatives. They emphasized how worker-owners accept flexible labor conditions—such as working fewer hours during economic downturns—in return for strong job security. However, they also noted that such reciprocal arrangements face tensions and limits depending on the stakeholders involved.

Silvia Sacchetti and Ermanno Tortia from the University of Trento presented research on Italian social cooperatives. Using rich survey data, they highlighted how members are driven by collective and moral values, but also need financial incentives to sustain their engagement. This complexity underscores the importance of designing institutions that reflect the dynamic motivations of cooperative members.

Esther Horat from the University of Zurich discussed the moral foundations of social enterprises in Vietnam. Her ethnographic work revealed that Vietnamese social entrepreneurs emphasize “doing good” based on personal moral convictions, even as government frameworks emphasize measurable impacts. This disconnect raises important questions about the meaning of “social” in social enterprises.

In the second session, So Nam Kim (National Institute of Korean History) traced the historical development of Korea’s cooperative and ecological movements, focusing on the Wonju Group. Emerging in the 1960s and 1980s, this group played a leading role in democratization, the Hansalim consumer cooperative, and broader peace, environmental, and anti-nuclear movements. Religious actors and local philosophers such as Il Soon Jang and Ji Ha Kim contributed to a unique local social philosophy rooted in Eastern traditions.

Chae Yoon Lim (University of Wisconsin) and Dong Kyun Im (Seoul National University) presented findings from a multi-year national survey project led by Do-Hyun Han. This research investigates norms and practices of reciprocity, cooperation, and trust in contemporary Korea. Annual surveys from 2018 to 2020 revealed trends such as the impact of increasing single-person households on social cohesion and the negative effects of perceived deprivation on ethical behavior. Unlike Western data, Korean respondents showed narrow trust radii, suggesting cultural differences in reciprocity patterns.

This conference is part of the international research project “Genealogy of Reciprocity and Cooperation,” funded by the Academy of Korean Studies and involving over 30 scholars from anthropology, sociology, political science, folklore, and history. The project is divided into three teams: historical analysis of premodern practices (e.g., credit and kinship associations), theoretical examination of localized concepts of reciprocity, and contemporary survey-based research on cooperation in Korean society.

The conference emphasized that cooperation and mutualism are shaped by historical, cultural, institutional, and personal factors. Through interdisciplinary dialogue, the conference offered practical insights into building more resilient, cooperative societies—critical for addressing today’s global social, economic, and environmental challenges.