Earticle

초록

영어

This paper examines how expressions such as “AI decided,” “AI recommended,” or “the system produced this result” function as responsibility-laundering discourse in institutional contexts (e.g., hiring notices, administrative publicity, platform recommendations, and customer service). Although generative AI can produce fluent sentences, such fluency does not entail normative meaning understanding or the capacity to provide and revise reasons. When AI outputs are treated as “the answer,” human operators may bypass obligations of review, explanation, and correction. If harm or dispute follows, the response “AI did it” remains, while the responsible addressee and the procedural routes for objection, remedy, and revision become unclear-thereby widening a responsibility gap. The paper argues that the core problem is not whether AI can bear responsibility, but rather a failure of delegation: the omission of the procedures required for responsible entrusting of judgment. To specify these procedures, the analysis turns to Plato’s Laches and its dialogical testing (elenchus) as a framework for restoring answerability-the duty to give reasons, accept challenges, acknowledge error, revise decisions, and secure feedback. From Laches, the paper reconstructs conditions of responsible delegation (ἐπιτρέπειν, epitrepein): (1) clarifying the purpose of delegation, (2) verifying qualifications and grounds, and (3) checking outcomes with feedback and correction, while criticizing “passing-the-buck” rhetoric. Building on this, the paper proposes a philosophy-education model for parents and adults-a “Lachesstyle dialogue”-in which learners trace who prompted, approved, and executed AI-assisted decisions and produce a responsibility statement specifying delegated scope, reasons for approval, and error-handling procedures (re-review, appeal, revision, and compensation). The goal is not AI literacy as information, but training in justificatory responsibility.

한국어

이 연구는 채용 안내문, 행정 홍보, 플랫폼 추천·고객 응대에서 “AI가 결정했다/추천 했다” 또는 “시스템이 그렇게 나왔다”와 같은 표현이 어떻게 책임 주체를 지우고 ‘왜?’라 는 질문을 약화시키는지 분석한다. 생성형 AI가 유창하게 문장을 만들어낸다는 사실은 그 문장의 의미를 이해하고 근거를 설명할 수 있음을 뜻하지 않는다. 그런데 출력이 ‘정 답’처럼 받아들여지면 담당자는 재검토·설명·정정 의무를 건너뛰고, 문제 발생 시 “AI 가 그랬다”만 남아 이의제기·구제의 책임 주체와 절차가 불분명해진다. 본 논문은 이를 “AI에게 책임을 줄 수 있는가”의 문제가 아니라 사람이 판단을 맡길 때 필요한 절차가 빠진 ‘위임의 실패’로 규정하고, 플라톤 『라케스』의 대화적 검증인 엘렝코스(elenchos)을 분석 틀로 삼는다. 『라케스』는 책임 있는 맡김(epitrepein)의 조건으로 (1) 목적 확인, (2) 자격·근거 검증, (3) 결과 점검과 환류를 요구하며, 책임을 말로 떠넘기는 ‘말 돌리기’를 비판한다. 이를 바탕으로 본 논문은 부모·성인 대상 ‘라케스형 대화’ 책임교육 모델을 제안한다. 학습자는 AI 사용 사례에서 누가 입력·승인·실행했는지 추적하고, 맡긴 범위·승인 이 유·오류 시 조치(재검토·이의제기·수정·보상)를 적은 ‘책임 선언문’을 작성한다. 목 표는 AI 지식 전달이 아니라 자신의 판단을 이유로 설명하고 수정까지 감당하는 정당화 책임의 훈련이다.

목차

<국문초록>
Ⅰ. 서론
1. 문제 현상: “AI가 결정했다”는 책임 세탁 담화
2. 왜 철학교육인가?
3. 『라케스』연결과 연구문제
Ⅱ. 의미 간극(semantic gap):‘텍스트 생성’과 ‘의미 이해’의 분리
1. 의미 간극의 정의: 유창한 산출과 규범적 의미 이해의 비연속
2. 보조 논의 3종: “상징접지–중국어 방–확률적 앵무새”
3. 소결: 의미 간극에서 책임 공백으로
Ⅲ. 책임 공백(responsibility gap): 의미 간극에서 책임 세탁으로
1. 책임 공백의 정식화: “AI 책임 부재”가 아니라 “인간 책임 흐림”
2. 책임의 귀속(attribution)과 보유(possession): 의미 간극이 만드는(b)의 실패, 그리고 (a)의 흔들림
3. 책임 세탁(responsibility laundering): “AI가 결정했다”는 책임 회피 담화의 작동 방식
Ⅳ. 방법론: 대화적 검증(엘렝코스(elenchors))
1. ‘대화적 검증(엘렝코스)’의 최소 정의
2. 왜 이 방법이 AI 담화에 필요한가
Ⅴ. 『라케스』 분석(1): 책임 있는 위임의 구조
1. 대화 상황 설정: 교육의 문제로 시작한다
2. 핵심 전환 1: ‘기술’에서 ‘영혼(판단·덕)’으로
3. 핵심 전환 2: 다수결이 아니라 “앎”으로 판단해야 한다
4. 책임 있는 위임의 조건: “무엇을 누구에게 맡길 것인가”의 3요건
5. ‘맡김’(위임) 개념을 텍스트 레벨에서 고정하기: 200d의 맡김(epitrepein)
6. 법정적 말 돌리기 비판: 책임 회피의 고전적 모델
7. ‘솔직함(직언)’과 ‘교육 책임’의 결합: 위임은 검증을 감당할 용기를전제한다
Ⅵ. ‘라케스형 대화’로서의 부모·성인책임교육으로 철학교육
1. 철학교육의 역할 재정의: ‘정보’가 아니라 ‘정당화 책임’의 훈련
2. 수업 모델: ‘라케스형 대화’(부모·성인 책임교육)
3. 현대 철학교육 근거: 립맨(Lipman, M.) 철학교육론
Ⅶ. 결론: 한계와 제언
참고문헌

키워드

저자

• 지경선 [ Ji, Kyung Sun | 차의과학대학교 일반대학원 의학과 박사, 이화여자대학교 일반대학원 철학과 박사과정 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  철학교육

• 간기

  반년간

• pISSN

  2233-8209

• 수록기간

  2011~2026

• 십진분류

  KDC 105 DDC 105