딥러닝과 무의식: 정신분석학과 인공지능의 이론적 접점
Deep Learning and the Unconscious: Theoretical Intersections of Psychoanalysis and Artificial Intelligence
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초록
본 논문은 정신분석학과 인지심리학의 무의식 개념과 딥러닝의 내부 작동 방식 사이에 존재하는 구조적, 개념적 유사성을 탐색하고, 이를 통해 인공지능의 작동 원리를 인문학적 관점에서 새롭게 재해석하고자 하는 것이다. 심리학 이론에서 인간의 정보처리는 의식적 영역보다도 자동적이고 암묵적인 무의식에 더 큰 영향을 받으며 작동한다고 본다. 본 논문은 AI 의 대표적 실현 방법인 딥러닝 모델의 신경망 내부 작동 방식이 감추어진 잠재 공간을 생성한다는 점에서 일종의 “기계적 무의식” 이라 보고 논의를 진행하였다. 구체적으로 신경망의 비선형적 처리, 층간 억압 구조로 만들어 지는 잠재 공간 개념을 인지심리학과 정신분석학의 무의식, 집단무의식, 동시성 이론으로 비교함으로써, AI 작동 메커니즘이 인간 심리 구조의 은유로서 이해될 수 있는 가능성을 제시하였다.
Abstract
This paper explores the structural and conceptual parallels between the notion of the unconscious in psychoanalysis and cognitive psychology, and the internal operational mechanisms of deep learning models. Through this comparison, the study aims to reinterpret the functioning of artificial intelligence from a humanities-oriented perspective. Psychological theories posit that human information processing is influenced more strongly by automatic, implicit, and unconscious mechanisms than by conscious deliberation. Building on this view, the present work conceptualizes the hidden internal processes of deep learning—particularly the formation of latent spaces generated through nonlinear computations and inter-layer suppression—as a form of “mechanical unconscious.” By comparing these latent computational structures with the psychological constructs of the unconscious, the collective unconscious, and synchronicity proposed in psychoanalysis and cognitive psychology, this paper suggests that the operational mechanisms of AI can be meaningfully understood as metaphors for human psychological processes.