네트워크의 도덕성과 원자의 도덕성의 대립
니체가 노예도덕과 주인도덕을 대립시키고 도덕의 역사화와 계보학을 통해 선악의 개념을 조롱했다면, 오히려 도덕적 사례의 역사를 철학적 기반으로 사용하는 것이 도덕의 상대성과 역사성 문제를 해결할 수 있습니다. 실제로 도덕에 대한 인식은 역사적으로 변화하지만, 이는 도덕적 학습에 기반한 윤리의 철학적 정당화를 통해서입니다. 그리고 오늘날 우리가 인간에 대해 배우는 것은 집단을 새로운 도덕적 원자로 보게 하며, 개인주의적 도덕에서 후퇴하게 만듭니다.
저자: 도덕 감독관
중세 시대의 사람이 현재로 오게 된다면 스마트폰에 놀랄 수는 있겠지만, 그것이 철학적 어려움을 주지는 않을 것입니다. 그에게 진정한 인식의 충격이 될 것은 도덕적 틀의 공백입니다. 즉, 더 이상 사람을 선하거나 악하다고 생각하지 않고, 집단을 선하거나 악하다고 보지 않으며, 행위를 선하거나 악하다고 판단하지 않는다는 것입니다.
좌파의 관점에서는 개인이 윤리적 의미를 상실했습니다. 왜냐하면 특정 팔레스타인인(예를 들어)은 모두 고통받는 희생자이며, 모든 사람은 그에게 심어진 거짓 의식으로 분해되기 때문입니다. 요소로 분해된 모든 시스템은 윤리적 의미를 잃습니다. 테러 조직조차도 선동당하고 불쌍한 사람들로 구성되어 있고, 인간 자체가 심리적, 교육적, 유전적 문제 등으로 구성되어 있기 때문입니다. 우파의 관점에서는, 구성 요소와 원인에 관심을 두지 않고 인간을 윤리적 책임자로 보는 시대착오적인 고집은 실제로 그의 문제를 해결하는 데 도움이 되지 않으며, 인간에 대해 축적된 지식, 즉 현재의 인간 인식과 모순됩니다.
따라서 도덕적 원자로서의 인간에 초점을 맞춘 도덕은 그 타당성을 잃었고, 인간과 그의 모든 행동은 외부 네트워크의 일부로 인식됩니다. 따라서 도덕은 원자가 아닌 네트워크에 적용된다는 것을 이해해야 합니다. 팔레스타인인 개인은 죄가 없지만, 그들의 민족운동은 죄가 있으며, 오직 그것에 대해서만 도덕적 책임을 논할 수 있습니다. 오직 집단만이 처벌받거나 보상받고 심판받아야 하며, 개인은 아닙니다(개인은 집단의 일부로서 고통받거나 혜택을 받습니다). 개인에게는 도덕적 의미가 없으며, 그의 고통이나 죄, 의도나 욕망은 도덕적 논의와 관련이 없고, 오직 그의 집단의 것만이 관련이 있습니다. 도덕은 외부에서 시스템을 판단하는 것이지, 칸트식의 의도의 도덕이 아닙니다. 히틀러도 선을 의도했기 때문입니다.
원형으로서의 히틀러와 패러다임으로서의 홀로코스트의 사용은 예시에 기반한 학습, 학습의 철학의 도덕에 적합합니다. 이러한 철학에서 모든 도덕 이론은 우리가 이미 순수한 악의 화신이나 순수한 선의 화신으로 배운, 또는 합의된 가치를 가진 역사적 예시들에 기반해야 하며, 이 모든 것에 우리가 동의하는 가치를 부여할 수 있음을 보여주고, 한편으로는 미래의 예시들을 더 잘 예측하거나, 적어도 새로운 의미 있는 방향으로 예측할 수 있어야 합니다.
따라서 모든 도덕 이론은 본질적으로 예시로부터 배우는 기계학습 알고리즘의 가설이며, 이전 이론들이 정확하게 예측하지 못했거나 충분한 강도로 예측하지 못한 새로운 예시들을 역사가 가져올 때 논의가 진전됩니다. 예를 들어, 홀로코스트에 강력하게 반대하지 않는 이론은 도덕적이지 않습니다. 이는 우리의 목표가 홀로코스트로부터 가장 멀리 떨어진 도덕을 찾는 것이기 때문이 아니라(따라서 우리는 표면적 오류로부터 멀어질 것이라는 잘못된 생각으로 점점 더 기본적인 심층 설명을 놓고 경쟁합니다), 단순히 학습적으로 충분히 유효하지 않기 때문입니다. 그리고 이것은 도덕에 대한 새로운 요구사항입니다(따라서 배워야 합니다!). 홀로코스트 이전에는 존재하지 않았던 - 홀로코스트를 가장 부정적인 도덕적 범주로 제시하고, 다른 것들과 질적으로 다르게 보는 것입니다.
이와 정확히 같은 방식으로, 미학적 논의는 걸작과 형편없는 작품들을 논의의 기초가 되는 예시로 삼아야 합니다. 인식론적 논의는 어떨까요? 이를 위해서는 칸트처럼 과학과 수학을 합의된 예시로 사용해야 합니다. 그리고 정치학에서는: 나치즘과 민주주의입니다(한때는 로마가 예시였습니다). 즉, 철학은 자신이 인정하고 싶은 것보다 훨씬 더 예시로부터 배우고 발전하는 경험적 학습 분야입니다.
