지식기계에 대하여

사람은 읽은 것을 쉽게 잊습니다. 며칠 뒤에는 무엇을 느끼고 이해했는지, 첫인상은 어땠는지, 이것을 내가 어떻게 쓸 수 있는지 잊어버립니다.

지식기계는 개인 지식 시스템이자 Ontology로, AI를 통해 지식 처리 속도를 높이고 지식을 효과적으로 증강할 수 있게 합니다.

지식들은 원천 재료로부터 정규화된 포맷으로 변형되어 시스템 사용자 김종혁이 지식을 재생산하고 학습하는데 AI를 적절히 활용할 수 있습니다.

AI를 시스템 사용자 김종혁이 자기반성적으로 사용하여 이익이 되는 정보를 더 빠르게 정리하고, 이해한 것과 아직 모르는 것을 구분하고, 이해한 내용을 이용해 지식을 재생산할 수 있습니다.

인간의 지식을 증강하는 시스템

Douglas Engelbart에게 인간 지성의 증강은 컴퓨터와 결합된 인간의 도구, 언어, 방법론이 결합한 전체 작업 체계의 능력을 높이는 일이었습니다. 지식기계는 김종혁과 결합된 컴퓨터의 정보 시스템으로, 그동안 김맥스 본인 스스로의 온전한 의지와 에너지를 소비해서 진행했던 복잡한 정보를 이해하고 이를 재생산하는 과정을 수월하게 도와줍니다.

“인간 지성의 증강”이란, 복잡한 문제 상황에 접근하고, 자신의 특정한 필요에 맞게 이해를 얻으며, 문제의 해법을 도출하는 인간의 능력을 높이는 것을 의미합니다.

Douglas C. Engelbart, Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework (1962) · 원문 보기

지식기계는 4개의 추상화 계층을 가진 정규화된 지식을 다룹니다. source를 가지고 reference를, reference를 가지고 knowledge를, reference와 knowledge를 가지고 article을 만드는 식입니다.

source웹 문서, 유튜브 영상, 책, 영화, 음악 등 지식 정보의 원천 재료입니다지식 정보 원천 재료 그 자체입니다

referenceSource 하나를 요약, 인용, 질문, Note로 정규화한 지식의 참조입니다AI와 대화해가며 원문을 빠르게 이해하고 질문과 답변을 거듭하며 노트를 남깁니다

knowledgereference들의 조합을 통해 만들어진 텍스트로, 지식 재생산의 최소 단위이자 김맥스 개인의 약한 의견과 관점을 포함합니다지식기계 웹 페이지에 발행됩니다

articlereference와 knowledge를 조합해 만든 텍스트로, 재생산된 복합적인 지식이며 김맥스 개인의 강한 의견을 포함합니다지식기계 웹 페이지에 발행되고 주제가 복합적이고 다양합니다

디깅

책, 웹 문서, 영화, 유튜브 영상 등의 소스에서 코멘트를 남기고 싶거나, 좋은 인상을 받거나, 이미 알고 있는 것과 연결되는 것을 텍스트로 정리하고, AI를 이용해 출처와 요약, 주요 인용을 갖춘 Reference로 정리합니다.

학습

Reference의 요약과 주요 인용을 읽으며 Source를 다각도로 이해합니다. 이해가 안 되거나 더 알고 싶은 부분은 AI에게 묻고, 답을 원문과 대조합니다. 이 과정에서 나온 질문과 내 생각을 Reference에 남깁니다. 서로 연결되는 Reference가 모이면 묶어서 Knowledge로 쓰기도 합니다.

작문

쓰고 싶은 주제를 AI에게 말하고, 관련 Reference와 인용할 만한 대목을 찾습니다. 쓸 자료를 고른 뒤 글의 얼개와 진행 방식을 거칠게 잡고 AI와 함께 초안을 씁니다. 이 초안 자체를 여러 날에 걸쳐 발전시키기도 합니다. 그리고 문장을 빡빡 닦습니다. AI가 쓴 불문명한 의도와 게으르기 짝이 없는 활자들을 걷어내고, 내가 신중히 쓰는 단어와 의도, 문장을 골라 내 글로 완성합니다.