비닉스구입 [김월회의 아로새김]용서의 핵심은 하기가 아니라 받기
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작성자 행복인 작성일26-07-17 11:28 조회3회 댓글0건첨부파일
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비닉스구입 하루는 자공이 스승 공자에게 여쭸다. “평생 행해야 하는 한 글자가 있다면 무엇입니까?” 그러자 공자는 용서라는 뜻인 ‘서(恕)’를 제시했다. 자공이 꽤나 의아했을 법하다. 스승이 늘 강조한 것은 용서가 아니라 인(仁), 곧 어짊이었기 때문이다.
그럼에도 공자는 그토록 중시했던 어짊이 아닌 용서를 그 답으로 제시했다. 공자가 용서를 어짊만큼이나 중시했던 것이다. 훗날 최초의 사전다운 사전인 <설문해자>에서 용서가 어짊이라고 명토 박힌 까닭이다. 그런데 용서가 어짊이라는 말의 실상은 무엇일까? 어짊에 해당하는 행위가 자못 다양해서 하는 말이다. 다행히도 그 답은 쉬이 찾을 수 있다. 공자가 용서라고 답한 후 바로 “자신이 원치 않는 바를 남에게 베풀지 말라”(<논어>)는 예를 들어서이다.
공자는 이처럼 용서를 하는 것으로 제시했다. 가령 자기 마음을 토대로 타인의 마음을 헤아린다, 자신에게 불편한 바는 남에게 요구하지 않는다 등과 같이, 용서는 하는 것이라는 뜻이다. 그래서인지 오늘날 용서의 뜻이 달라졌어도, 그러니까 피해자가 가해자의 잘못을 더는 문제 삼지 않고 덮어준다는 뜻으로 쓰여도, 용서는 여전히 받기가 아니라 하기 차원에서 주목한다. 하여 가해자가 사과하면 피해자가 용서해줘야 마땅하다고까지 여긴다. 그런데 사과가 과연 용서의 정당한 근거일 수 있을까?
용서는 주로 말이나 행동을 매개로 이뤄진다. 용서를 하든 받든 그 근거는 말 또는 행동이라는 것이다. 여기서 전제는, 서(恕)라는 글자나 공자가 든 예에서 알 수 있듯이 말이나 행동에 마음이 담겨야 한다는 점이다. 가해자의 잘못을 덮어주려면 가해자의 말이나 행동에서 그가 진정으로 반성한다는 마음이 느껴져야 비로소 용서가 성립된다는 얘기다. 문제는 마음으로 진정 반성한다는 것을 어떻게 입증하느냐이다.
그래서 용서는 일회성 언행을 근거로 해서는 안 된다. 진정으로 반성하는 마음은 일관된 행동을 통해 입증되기 때문이다. 다시 말해 잘못한 행위를 바로잡고, 바로잡은 행위를 지속적으로 행해야만 용서받을 수 있게 된다는 것이다. 이런 점에서 용서는 하기가 아니라 받기가 핵심이다. 일회성 언행이 아니라 지속되는 과정을 통해 용서를 받아야 하기에 그러하다.
기존의 대표 검색엔진과 생성형 인공지능(AI) 모델들이 앞다퉈 ‘AI 검색’ 고도화에 나서면서 AI 검색 시장 주도권을 놓고 경쟁하고 있다. 기존 검색이 이용자가 입력한 검색어에 맞는 정보를 보여주는 데 머물렀다면, AI 검색은 의도를 추론해 추천·구매 등 일련의 작업까지 수행하는 ‘에이전트형 검색’을 지향한다. 결국 답변의 신뢰성과 이용자 편의성이 더 중요해질 것이라는 분석이 나온다.
네이버는 지난 4월27일 베타 오픈 후 대화형 검색 서비스 ‘AI탭’의 이용자가 1000만명(중복 제외 로그인 사용자 기준)을 넘어섰다고 15일 밝혔다.
AI 탭은 지난달 26일 정식 출시된 이후 일평균 질문 수가 베타 때보다 7배, 이용자 1인당 질문 수는 1.7배 증가한 것으로 나타났다. 네이버는 이날 ‘AI브리핑’과 AI탭을 연결해 검색 결과를 먼저 요약해 보여준 뒤 추가 질문과 비교, 구매·예약까지 한 화면에서 이뤄지도록 개편했다. 적용 범위도 부동산·건강으로 확대할 방침이다.
다른 검색 플랫폼들도 최근 잇따라 AI 검색 기능을 강화하고 있다. 구글은 전날 요약 답변을 제공하는 AI 오버뷰(Overview)에 이미지 생성 기능을 추가하고, 사용자가 직접 검색어를 입력하지 않아도 평소 관심사를 반영한 이미지를 추천하는 시스템을 도입했다. 앞서 구글은 지난 5월 텍스트 뿐 아니라 이미지·영상·파일 등을 붙여 넣을 수 있는 멀티모달 검색창을 선보이며 “25년 만에 최대 검색창 개편”이라고 강조했는데, 이후 이용자 피드백을 바탕으로 고도화에 나선 것이다.
AI 개발사인 업스테이지도 포털 다음에 자체 언어모델 ‘솔라’를 적용한 AI 요약 베타 서비스를 지난 1일 시작했다. 기존 키워드 검색 결과를 AI가 종합해 출처와 함께 보여주는 기능이다. 업스테이지는 첫 답변을 바탕으로 추가 질문을 주고받는 대화형 AI 모드도 연내 출시할 계획이다.
AI 검색의 핵심은 사용자의 의도를 반영하는 ‘능동성’이다. 예를 들어, 과거에는 ‘노트북 추천’을 검색한 뒤 이용자가 여러 링크를 열어 가격과 성능을 직접 비교해야 했다면 이제는 ‘150만원 이하로, 대학생에게 어울리는 후보군 추려줘’ 같은 식으로 용도에 맞게 질문을 던질 수 있게 됐다.
AI 검색은 단순 검색에 그치지 않고 아예 특정 작업까지 수행하는 ‘에이전트’ 모드로 진화하고 있다. 여행 검색 시에 일정과 날씨·이동 경로를 정리한 뒤 지도 확인과 숙소·식당 예약까지 연결하는 식이다.
생성형 AI도 검색 시장에서 기존 플랫폼의 경쟁자로 떠오르고 있다. 오픈서베이가 지난 13일 발표한 ‘AI 검색 트렌드 리포트’를 보면 최근 3개월간 네이버 검색 서비스 이용 경험률은 반년 전보다 3.9% 하락한 77.7%를 기록했다. 다음 역시 같은 기간 20.4%에서 17.4%로 하락했다. 반면 챗GPT(58.1%)와 제미나이(52.2%)는 각각 반년 전보다 경험률이 3.6%포인트, 23.3%포인트 상승했다.
오픈서베이는 뉴스·생활 정보 영역에서는 여전히 네이버 이용률이 높지만 업무·학습에서는 생성형 AI가 네이버를 앞지르고 있다고 분석했다.
향후 커머스·지도·금융 등 기존 플랫폼 생태계에 AI 검색을 접목해 생태계를 공고히 하려는 플랫폼과, 기존 검색 기능을 확대해 이용자의 일상생활과 업무 영역으로 파고들려는 AI 개발사 간 경쟁 구도도 더 뚜렷해질 것으로 보인다.
한 업계 관계자는 “검색 플랫폼 기업들의 궁극적 목표는 검색창을 통해 구매·결제가 이뤄지는 것”이라며 “AI 기업들이 기능 고도화를 내세우고 있지만 기존 검색 플랫폼의 데이터 우위도 무시할 수 없다. 향후 답변의 신뢰성·사용자 경험(UX) 등이 더 중요해질 것”이라고 말했다.
그럼에도 공자는 그토록 중시했던 어짊이 아닌 용서를 그 답으로 제시했다. 공자가 용서를 어짊만큼이나 중시했던 것이다. 훗날 최초의 사전다운 사전인 <설문해자>에서 용서가 어짊이라고 명토 박힌 까닭이다. 그런데 용서가 어짊이라는 말의 실상은 무엇일까? 어짊에 해당하는 행위가 자못 다양해서 하는 말이다. 다행히도 그 답은 쉬이 찾을 수 있다. 공자가 용서라고 답한 후 바로 “자신이 원치 않는 바를 남에게 베풀지 말라”(<논어>)는 예를 들어서이다.
공자는 이처럼 용서를 하는 것으로 제시했다. 가령 자기 마음을 토대로 타인의 마음을 헤아린다, 자신에게 불편한 바는 남에게 요구하지 않는다 등과 같이, 용서는 하는 것이라는 뜻이다. 그래서인지 오늘날 용서의 뜻이 달라졌어도, 그러니까 피해자가 가해자의 잘못을 더는 문제 삼지 않고 덮어준다는 뜻으로 쓰여도, 용서는 여전히 받기가 아니라 하기 차원에서 주목한다. 하여 가해자가 사과하면 피해자가 용서해줘야 마땅하다고까지 여긴다. 그런데 사과가 과연 용서의 정당한 근거일 수 있을까?
용서는 주로 말이나 행동을 매개로 이뤄진다. 용서를 하든 받든 그 근거는 말 또는 행동이라는 것이다. 여기서 전제는, 서(恕)라는 글자나 공자가 든 예에서 알 수 있듯이 말이나 행동에 마음이 담겨야 한다는 점이다. 가해자의 잘못을 덮어주려면 가해자의 말이나 행동에서 그가 진정으로 반성한다는 마음이 느껴져야 비로소 용서가 성립된다는 얘기다. 문제는 마음으로 진정 반성한다는 것을 어떻게 입증하느냐이다.
그래서 용서는 일회성 언행을 근거로 해서는 안 된다. 진정으로 반성하는 마음은 일관된 행동을 통해 입증되기 때문이다. 다시 말해 잘못한 행위를 바로잡고, 바로잡은 행위를 지속적으로 행해야만 용서받을 수 있게 된다는 것이다. 이런 점에서 용서는 하기가 아니라 받기가 핵심이다. 일회성 언행이 아니라 지속되는 과정을 통해 용서를 받아야 하기에 그러하다.
기존의 대표 검색엔진과 생성형 인공지능(AI) 모델들이 앞다퉈 ‘AI 검색’ 고도화에 나서면서 AI 검색 시장 주도권을 놓고 경쟁하고 있다. 기존 검색이 이용자가 입력한 검색어에 맞는 정보를 보여주는 데 머물렀다면, AI 검색은 의도를 추론해 추천·구매 등 일련의 작업까지 수행하는 ‘에이전트형 검색’을 지향한다. 결국 답변의 신뢰성과 이용자 편의성이 더 중요해질 것이라는 분석이 나온다.
네이버는 지난 4월27일 베타 오픈 후 대화형 검색 서비스 ‘AI탭’의 이용자가 1000만명(중복 제외 로그인 사용자 기준)을 넘어섰다고 15일 밝혔다.
AI 탭은 지난달 26일 정식 출시된 이후 일평균 질문 수가 베타 때보다 7배, 이용자 1인당 질문 수는 1.7배 증가한 것으로 나타났다. 네이버는 이날 ‘AI브리핑’과 AI탭을 연결해 검색 결과를 먼저 요약해 보여준 뒤 추가 질문과 비교, 구매·예약까지 한 화면에서 이뤄지도록 개편했다. 적용 범위도 부동산·건강으로 확대할 방침이다.
다른 검색 플랫폼들도 최근 잇따라 AI 검색 기능을 강화하고 있다. 구글은 전날 요약 답변을 제공하는 AI 오버뷰(Overview)에 이미지 생성 기능을 추가하고, 사용자가 직접 검색어를 입력하지 않아도 평소 관심사를 반영한 이미지를 추천하는 시스템을 도입했다. 앞서 구글은 지난 5월 텍스트 뿐 아니라 이미지·영상·파일 등을 붙여 넣을 수 있는 멀티모달 검색창을 선보이며 “25년 만에 최대 검색창 개편”이라고 강조했는데, 이후 이용자 피드백을 바탕으로 고도화에 나선 것이다.
AI 개발사인 업스테이지도 포털 다음에 자체 언어모델 ‘솔라’를 적용한 AI 요약 베타 서비스를 지난 1일 시작했다. 기존 키워드 검색 결과를 AI가 종합해 출처와 함께 보여주는 기능이다. 업스테이지는 첫 답변을 바탕으로 추가 질문을 주고받는 대화형 AI 모드도 연내 출시할 계획이다.
AI 검색의 핵심은 사용자의 의도를 반영하는 ‘능동성’이다. 예를 들어, 과거에는 ‘노트북 추천’을 검색한 뒤 이용자가 여러 링크를 열어 가격과 성능을 직접 비교해야 했다면 이제는 ‘150만원 이하로, 대학생에게 어울리는 후보군 추려줘’ 같은 식으로 용도에 맞게 질문을 던질 수 있게 됐다.
AI 검색은 단순 검색에 그치지 않고 아예 특정 작업까지 수행하는 ‘에이전트’ 모드로 진화하고 있다. 여행 검색 시에 일정과 날씨·이동 경로를 정리한 뒤 지도 확인과 숙소·식당 예약까지 연결하는 식이다.
생성형 AI도 검색 시장에서 기존 플랫폼의 경쟁자로 떠오르고 있다. 오픈서베이가 지난 13일 발표한 ‘AI 검색 트렌드 리포트’를 보면 최근 3개월간 네이버 검색 서비스 이용 경험률은 반년 전보다 3.9% 하락한 77.7%를 기록했다. 다음 역시 같은 기간 20.4%에서 17.4%로 하락했다. 반면 챗GPT(58.1%)와 제미나이(52.2%)는 각각 반년 전보다 경험률이 3.6%포인트, 23.3%포인트 상승했다.
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향후 커머스·지도·금융 등 기존 플랫폼 생태계에 AI 검색을 접목해 생태계를 공고히 하려는 플랫폼과, 기존 검색 기능을 확대해 이용자의 일상생활과 업무 영역으로 파고들려는 AI 개발사 간 경쟁 구도도 더 뚜렷해질 것으로 보인다.
한 업계 관계자는 “검색 플랫폼 기업들의 궁극적 목표는 검색창을 통해 구매·결제가 이뤄지는 것”이라며 “AI 기업들이 기능 고도화를 내세우고 있지만 기존 검색 플랫폼의 데이터 우위도 무시할 수 없다. 향후 답변의 신뢰성·사용자 경험(UX) 등이 더 중요해질 것”이라고 말했다.
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