상호작용 중심 지능: 공동 창의적 AI 및 인간-AI 시스템에서 분석의 기본 단위로서의 상호작용을 향하여

전통적인 인공지능 (Artificial Intelligence)은 지능을 경계가 정해진 에이전트 (Agent) 내에서 발생하는 고립된 계산 (Computation)으로 주로 개념화해 왔습니다. 고전적 AI, 머신러닝 (Machine Learning), 그리고 많은 생성형 시스템 (Generative Systems)에 걸쳐, 지배적인 분석 단위는 출력값, 벤치마크 (Benchmarks), 예측 정확도 (Prediction Accuracy), 또는 최적화 성능 (Optimization Performance)을 통해 평가되는 개별 모델이나 자율 시스템 (Autonomous System)으로 남아 있습니다. 이러한 접근 방식들이 주요한 발전을 이루어냈지만, 지능, 창의성, 의미, 그리고 적응적 행동 (Adaptive Behavior)의 발현에 있어 상호작용 (Interaction)의 역할에 대해서는 이론적 설명이 부족한 경우가 많습니다.

본 논문은 공동 창의적 AI (Co-creative AI) 및 더 넓은 의미의 상호작용 중심 지능 (Interaction-centered Intelligence)을 위한 주요 분석 단위로서 상호작용을 제안합니다. 분산 인지 (Distributed Cognition), 체화된 인지 (Embodied Cognition), 액션 (Enaction), 참여적 의미 형성 (Participatory Sense-making), 인간-컴퓨터 상호작용 (Human-Computer Interaction), 그리고 계산적 창의성 (Computational Creativity)으로부터의 논의를 바탕으로, 본 논문은 지능에 대한 점점 더 관계적인 설명 (Relational Accounts)을 향한 역사적 흐름을 추적합니다. 창의적 의미 형성 (Creative Sense-Making), 정량화된 공동 창작 (Quantified Co-creation), 그리고 Drawing Apprentice 및 AI Drawing Partner와 같은 공동 창의적 시스템 (Co-creative Systems)에 관한 선행 연구를 토대로, 본 논문은 지능이 단순히 내부 계산을 통해서만이 아니라 에이전트, 환경, 그리고 사회 기술적 시스템 (Socio-technical Systems) 사이의 진화하는 상호작용 역학 (Interaction Dynamics)을 통해 발현된다고 주장합니다.

본 논문은 인간-AI 공동 창작 (Human-AI Co-creation), 협력적 발현 (Collaborative Emergence), 적응적 참여 (Adaptive Participation), 그리고 상호작용 역학 (Interactional Dynamics)을 이해하기 위한 프레임워크로서 상호작용 중심 지능 (Interaction-Centered Intelligence)을 소개합니다. 이 프레임워크는 지능을 단순히 생성된 출력값만으로 평가하는 대신, 상호작용 궤적 (Interaction Trajectories), 조정 패턴 (Coordination Patterns), 참여적 관여 (Participatory Engagement), 적응적 조절 (Adaptive Regulation), 그리고 시간을 통해 전개되는 상호작용 표류 (Interactional Drift)를 강조합니다. 설명 가능한 공동 창의적 AI (Explainable Co-creative AI), 하이브리드 지능 (Hybrid Intelligence), 액티브 AI (Enactive AI), 그리고 미래의 인간-AI 시스템에 대한 시사점이 논의됩니다.