[논문 리뷰] Navigating Incommensurability Between Ethnomethodology, Conversation Analysis, and Artificial Intelligence

Stuart Reeves|arXiv (Cornell University)|2022. 06. 19.

Interpreting and Communication in Healthcare인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 민족문법학(EM)과 대화분석(CA) 사이의 개념적·학문적 불통합성과 인공지능(AI) 분야 간의 불통합성을 검토하며, 경계가 있는, 반성적인 참여를 주장한다. EM과 CA 연구자들이 AI의 인식론적 전제를 비판적으로 다루고, 그 방법을 도구화하는 것을 피하며, 오히려 현장적이고 상호작용 기반의 실천을 앞세워 AI 발전에 기여해야 한다고 제안한다. 이는 윤리적이고 방법론적으로 바탕을 둔 AI 개발을 위한 위험과 기회를 동시에 제공한다.

ABSTRACT

Like many research communities, ethnomethodologists and conversation analysts have begun to get caught up -- yet again -- in the pervasive spectacle of surging interests in Artificial Intelligence (AI). Inspired by discussions amongst a growing network of researchers in ethnomethodology (EM) and conversation analysis (CA) traditions who nurse such interests, I started thinking about what things EM and the more EM end of conversation analysis might be doing about, for, or even with, fields of AI research. So, this piece is about the disciplinary and conceptual questions that might be encountered, and -- in my view -- may need addressing for engagements with AI research and its affiliates. Although I'm mostly concerned with things to be aware of as well as outright dangers, later on we can think about some opportunities. And throughout I will keep using 'we' to talk about EM&CA researchers; but this really is for convenience only -- I don't wish to ventriloquise for our complex research communities. All of the following should be read as emanating from my particular research history, standpoint etc., and treated (hopefully) as an invitation for further discussion amongst EM and CA researchers turning to technology and AI specifically.

연구 동기 및 목표

• 민족문법학(EM)과 대화분석(CA)이 인공지능(AI)과 점점 더 교차하는 데에 대응하기 위해, 개념적 불통합성의 위험을 인지하는 것.
• EM/CA 연구 공동체와 AI 연구 공동체 간의 유의미한 협력에 장애가 되거나 왜곡되는 학문적·인식론적 긴장을 규명하는 것.
• EM 및 CA 연구자들이 AI 개발에서의 역할을 비판적으로 성찰하고, AI 프레임워크에 무비판적으로 수용하는 것을 피하도록 유도하는 것.
• 상호작용 질서와 실천적 추론에 초점을 맞춘 EM 및 CA의 기여를 통해 윤리적이고 맥락에 기반한 AI 시스템 개발의 잠재적 기회를 부각하는 것.
• EM 및 CA 공동체 내에서 기술과 AI에 대한 참여에 관해 지속적인 대화를 이끌어내는 초대의 형태로 논의를 틀어가는 것.

제안 방법

• EM과 CA의 개념적 프레임워크를 AI와 연관지어 분석하기 위해 비판적 담론 분석과 반성적 방법론적 탐구를 사용한다.
• 저자의 연구 역사를 바탕으로 한 입장을 활용하여, 분석를 개인적이지만 대표적인 분야 내의 개입으로 프레임화한다.
• AI, EM, CA에 관한 기존 문헌을 검토하여 개념적 차이점과 유사점들을 규명한다.
• 철학의 과학에서 유래한 '불통합성' 개념을 적용하여, EM/CA와 AI 연구 전통 간의 기초적 가정의 차이를 분석한다.
• AI의 기술적 및 규범적 프레임워크와 함께 일할 때, 방법론적 자기 인식과 비판적 거리의 중요성을 강조한다.
• CA와 EM의 실천적 추론과 사회 질서에 대한 핵심 약속을 유지하는 데 중점을 둔, 책임감 있는 참여를 위한 프레임워크를 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 민족문법학과 대화분석의 기초적 가정은 인공지능 연구의 그것과 어떻게 다를까?
• RQ2 EM 및 CA 연구자들이 AI 개발에 참여할 때 개념적 불통합성의 위험은 무엇인가?
• RQ3 EM 및 CA는 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서 AI 시스템의 설계 및 평가에 어떻게 의미 있게 기여할 수 있는가?
• RQ4 EM 및 CA 연구자들은 AI 기반 연구 계획 내에서 자신의 방법을 도구화하는 것을 어떻게 피할 수 있는가?
• RQ5 EM 및 CA가 현장적이고 실천적 추론, 사회 질서를 유지하는 방식으로 AI를 어떻게 형성할 잠재적 기회가 존재하는가?

주요 결과

• 논문은 민족문법학과 대화분석의 인식론적 기초와 인공지능의 그것 사이에 지적 불통합성이 뚜렷하게 존재함을 규명한다. 특히 지식, 실천, 사회 질서에 대한 시각에서 두드러진다.
• 비판적 수용이 아니라 무비판적 수용이 CA 및 EM의 실천적 추론과 상호작용 질서 분석에 대한 핵심 약속을 왜곡할 위험이 있음을 경고한다.
• 저자는 EM 및 CA 연구자들이 AI와의 참여에서 방법론적 반성적 사고를 유지해야 하며, 기술주의적 또는 단순화된 프레임워크에 가담하는 것을 피해야 한다고 주장한다.
• 논문은 EM 및 CA가 인간 상호작용의 현장적이고 신체적, 맥락에 민감한 성격을 강조함으로써 AI에 기여할 수 있다고 제안한다. 이는 일반적인 AI에서 자주 빠지는 요소이다.
• EM 및 CA가 윤리적이고 맥락에 민감한 AI 시스템 개발에 기여할 잠재력이 있으며, 특히 헬스케어 및 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서 뚜렷하다고 강조한다.
• 저자는 AI가 위험과 기회를 동시에 안고 있음을 결론짓지만, 앞으로의 길은 EM 및 CA 공동체의 의도적이고 비판적이며 자기 반성적인 참여가 필요하다고 주장한다.