섹스 봇, 가상 친구, VR 애호가: 기술이 우리가 상호 작용하는 방식을 어떻게 바꾸고 있으며 항상 더 나은 것은 아닙니다.

: By 롭 브룩스, UNSW

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섹스 봇, 가상 친구, VR 애호가 : 기술이 우리가 상호 작용하는 방식을 바꾸는 방법
ALEKSANDAR PLAVEVSKI / EPA

로봇, 가상 현실 (VR), 인공 지능 (AI)과 같은 XNUMX 세기 기술은 우리가 우정을 쌓고, 친밀감을 쌓고, 사랑에 빠지고, 떠나는 방식을 해킹하는 등 사회 및 정서적 삶의 구석 구석에 침투하고 있습니다.

내에서 최근 출판 된 책, 저는 이러한 "인공적으로 친밀한"기술이 제공하는 끔찍하고 고무적인 가능성을 고려합니다.

한편으로 이러한 도구는 절실히 필요한 지원을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다른 한편, 그들은 성 불평등을 증가시키고 소중한 대인 상호 작용을 이상적이지 않은 대체물로 대체 할 위험이 있습니다.

세 가지 유형의 인위적 친밀감

인공적인 친밀함에 대해 처음 언급했을 때 많은 사람들의 마음은 섹스 로봇으로 곧바로 뛰어들 수 있습니다. 언젠가 우리 사이를 걸을 수있는 실물과 같은 로봇 섹스 인형은 살아 있고, 호흡하고, 오르가즘을 느끼는 인간과 구별하기 어렵습니다.

그러나 그럼에도 불구하고 많은 중요한 질문 섹스 로봇은 키우며 주로 메인 게임에서주의를 분산시킵니다. 이들은 VR 포르노, AI 강화 섹스 토이 및 햅틱 및 텔레 딜도 닉 장치 — 세 가지 유형의 인위적 친밀감 중 하나에 불과합니다.

두 번째 범주 인 "알고리즘 매치 메이커"는 Tinder 및 Grindr와 같은 응용 프로그램을 통해 또는 소셜 미디어 플랫폼을 통해 친구와 날짜 및 연결을 통해 우리를 연결합니다.

마지막으로 다음과 같은 "가상 친구"가 있습니다. 치료사 앱, AI 강화 게임 캐릭터 과 남자 친구 / 여자 친구 챗봇. 그러나 지금까지 가장 보편적 인 것은 다음과 같은 AI 비서입니다. 아마존의 알렉사, Google의 어시스턴트 과 Baidu의 DuerOS.

가상 친구는 다음과 같은 여러 종류의 AI를 적용합니다. 기계 학습, 컴퓨터가 데이터의 패턴을 식별하는 새로운 방법을 학습합니다.

기계 학습 알고리즘은 방대한 양의 사용자 데이터를 선별하고 우리를 협동적이고 문화적이며 낭만적 인 존재로 만드는 독특한 특성을 활용하는 데 점점 더 발전하고 있습니다. 나는 이것을 "인간 알고리즘"이라고 부릅니다.

친구 정리

원숭이에서 유인원까지 영장류, 서로 손질하다 중요한 동맹을 구축합니다. 인간은 주로 이것을 통해 잡담, 우리 주변의 사람과 사건에 대해 알려주는 구식 뉴스 라디오. 가십은 우리가 사회 세계를 알게되는 알고리즘 프로세스입니다.

Facebook과 같은 소셜 플랫폼은 우리의 친구 정리 충동을 활용합니다. 과거와 현재의 친구를 모아 가십을 쉽게 공유 할 수 있습니다. 그들의 알고리즘 매치 메이킹은 우리가 아는 다른 사용자를 식별하는 데 탁월합니다. 이를 통해 우리는 150 명 정도의 친구 일반적으로 오프라인 상태입니다.

소셜 미디어 회사는 가장 가까운 사람들로부터 콘텐츠를 제공 할 경우 플랫폼을 더 많이 사용할 것임을 알고 있습니다. 따라서 그들은 친한 친구와 우리가 알고 있던 사람을 구별하는 방법을 찾기 위해 많은 시간과 돈을 소비합니다.

소셜 미디어 (및 기타 가상 친구)가 친구 정리 알고리즘을 해킹하면 오프라인 우정을 대체합니다. 결국 온라인에서 보내는 시간은 친구 나 가족과 개인적으로 보내는 시간이 아닙니다.

스마트 폰 이전에 인간은 약 192 분 하루는 험담하고 서로“그루밍”합니다. 그러나 오늘날 평균 소셜 미디어 사용자는 매일 153 분 소셜 미디어에서 오프라인 관계와 놀이와 같은 비 사회적 일을하는 데 소비하는 시간, 특히 잠.

이것의 효과 정신 건강 특히 청소년과 청소년에게 심오 할 수 있습니다.

그리고 기계 학습 알고리즘이 우리를 참여시킬 수있는 더욱 매력적인 방법을 찾아냄에 따라 소셜 미디어는 계속 발전 할 것입니다. 결국 그들은 디지털 중매인에서 인간 친구처럼 타이핑하고 게시하고 우리에게 말하는 가상 친구로 전환 할 수 있습니다.

이것은 만성적으로 외로운 사람들에게 연결을 제공 할 수 있지만 사용자의 제한된 시간과 귀중한인지 능력을 더 많이 차지할 것입니다.

친밀감 구축

친밀감은 다른 사람에 대한 우리의 감각을 통합하는 것을 포함합니다 우리 자신의 감각으로. 심리학자 Arthur와 Elaine Aron은 친밀감이 빠르게 재배 자기 공개를 확대하는 과정을 통해

그들은 무작위로 배정 된 쌍의 사람들에게 일련의 36 개의 질문을 묻고 답하도록했습니다. 질문은 무해하게 시작되었습니다 (당신의 이상적인 저녁 손님은 누구입니까?) 그리고 매우 사적인 공개 (오늘 저녁 누구와도 의사 소통 할 기회도없이 죽는다면 누구에게도 말하지 않은 것을 가장 후회하는 것은 무엇입니까? 아직 말하지 않은 이유는 무엇입니까?).

더 많은 개인 정보를 공개하도록 배정 된 쌍은 잡담 만하는 질문보다 훨씬 가까워졌고 몇 주 동안 그대로 유지되었습니다. 한 커플은 유명하게 결혼하여 Arons를 그들의 혼례.

이제 인간이 친밀감을 쌓는 데 도움이되는 앱이 있습니다. Arons의 36 개 질문 알고리즘을 통해. 그러나 인간과 기계의 친밀 성은 어떻습니까? 사람들은 모든 종류의 세부 사항을 컴퓨터에 공개합니다. 연구에 따르면 더 많이 공개할수록 신뢰 컴퓨터에 의해 반환 된 정보.

또한 컴퓨터를 프로그래밍 할 때 컴퓨터를 더 좋아하고 신뢰할 수 있다고 평가합니다. 취약점 공개, "일부 스크립트에 디버깅이 필요하므로 오늘 약간 느리게 실행 중입니다.".

가상 친구는 인간의 친밀함에 대한 비밀을 배우기 위해 Arons의 질문을 공부할 필요가 없습니다. 기계 학습 기능을 사용하면 온라인 대화를 샅샅이 뒤져서 가장 좋은 질문을 찾을 수 있습니다.

따라서 인간은 가상 친구를 자신의 감각에 통합함으로써 기계와 점점 더 "친밀"해질 수 있습니다.

기계와 기술은 이제 인간과 인간의 친밀함의 일부입니다. Afif Kusuma / Unsplash

성 불평등 증폭

중매 기 알고리즘은 이미 사람들이 잠재적 인 날짜를 선별하고 충족하는 방식을 바꾸고 있습니다.

Tinder와 같은 앱은 호환되는 커플을 일치시키는 데 실제로 효과적이지 않습니다. 대신 사진과 미니멀리스트 프로필을 제공하여 사용자가 왼쪽이나 오른쪽으로 스 와이프하도록 유도합니다. 그들의 알고리즘을 통해 어느 정도 비슷한 매력을 가진 사람들이 일치하고 대화를 시작할 수 있습니다.

이 모델의 한 가지 문제점은 매력적인 사람들이 부족 없음 경기 수, 그러나 이것은 평범한 사람들을 희생시킵니다. 이러한 유형의 매력 기반 불평등은 심각한 문제를 야기합니다. 자기 성화 여성들 사이에서 파트너가없는 젊은이들의 잉여 폭력에 취약합니다.