자동화의 경계: 지속적인 인간 참여에 대한 이론

The Boundaries of Automation: A Theory of Persistent Human Participation

인공지능(AI) 기술의 빠른 발전은 오랫동안 이어져 온 자동화 추세를 더욱 가속화하고 있습니다. 이는 가능한 한 많은 영역에서 인간의 역할을 알고리즘으로 대체하는 것을 목표로 합니다. 이러한 노력에는 현재 AI 시스템이 충분한 능력을 갖추지 못했기 때문에 인간이 여전히 필요하다는 암묵적인 전제가 깔려 있습니다. 본 논문은 이러한 전제를 비판적으로 검토합니다. 자동화가 얼마나 확장될 수 있는지 묻는 대신, 그 개념적 한계가 어디에 있는지 질문하고, 고도로 발전된 AI 시스템에서도 인간의 참여가 세 가지 뚜렷한 이유로 지속될 수 있다고 주장합니다. 첫째, 기술적인 상호보완성은 인간이 AI에게 제공할 수 없는 역량이나 관점을 기여할 때 발생합니다. 둘째, 규범적 또는 발달적 측면은 인간의 주체성이나 학습에 있어 참여 자체가 가치 있을 때 발생합니다. 가장 중요한 것은 '창발성'입니다. 어떤 활동에서는 목표가 사전에 완전히 정의되지 않고, 오히려 상호작용을 통해 점진적으로 형성됩니다. 이러한 경우, 인간의 참여는 단순한 실행 개선 수단이 아니라, 생산되는 결과 자체를 구성하는 요소입니다. 따라서 인간-AI 공동 구축은 불완전한 AI에 대한 일시적인 대응이 아니라, 참여를 통해 목표가 창발되는 활동의 지속적인 특징입니다. 이러한 관점은 자동화의 한계뿐만 아니라 미래 AI 시스템의 설계, 평가 및 윤리에 중요한 시사점을 제공합니다.

The rapid progress of AI has intensified the long-standing pursuit of automation: replacing human participation with algorithms wherever possible. Implicit in this pursuit is the assumption that humans remain in the loop only because current AI systems are not yet sufficiently capable. This paper challenges that assumption. Rather than asking how far automation can extend, we ask where its conceptual limits lie and argue that human participation may persist even with highly capable AI systems for three distinct reasons. Technical or complementarity grounds arise when humans contribute capabilities or perspectives unavailable to AI. Normative or developmental grounds arise when participation itself is valuable for human agency or learning. Most importantly, emergence grounds arise from target emergence: in some activities, the target is not fully specified in advance but instead emerges through the interaction itself. In these cases, human participation is not merely a means of improving execution but is constitutive of the target being produced. Human--AI co-construction, understood as the joint production of outcomes by humans and AI systems, is therefore not simply a temporary response to imperfect AI, but a persistent feature of activities whose objectives emerge through participation. This perspective has important implications for the limits of automation and for the design, evaluation, and ethics of future AI systems.