AI의 세계에 대하여
AI(인공지능)에 대해 가장 잘 이해할 수 있는 방법은, 인간의 사고를 흉내 내는 소프트웨어라고 생각하는 것입니다. 인간의 사고와 동일하지도 않고, 더 좋거나 나쁘지도 않지만, 인간의 사고를 대략적으로 복제하는 것이 일을 수행하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 이것을 실제 지능으로 착각해서는 안 됩니다!
AI는 종종 기계 학습(Machine Learning)이라고도 불리며, 두 용어는 거의 동일하지만 약간의 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 기계가 정말로 배울 수 있을까요? 그리고 지능을 정의하거나 인공적으로 생성할 수 있을까요? AI 분야는 답변보다는 질문에 더 많이 집중하며, 기계가 사고하는지 여부보다는 우리가 어떻게 사고하는지에 더 많은 관심을 기울입니다.
Ai의 작동 원리
오늘날의 AI 모델은 다양한 형태가 있지만, 대부분은 패턴에서 다음 단계를 예측하는 공통 구조를 가지고 있습니다. AI 모델은 실제로 어떤 것을 “알고” 있지는 않지만, 패턴을 감지하고 작동하는 데 매우 능숙합니다. 2020년, 컴퓨터 언어학자 에밀리 벤더(Emily Bender)와 알렉산더 콜러(Alexander Koller)는 AI를 “초지능 심해 문어”에 비유하여 이 개념을 가장 생생하게 설명했습니다.
심해 문어가 두 인간이 통신하는 전신선을 한 촉수로 감지하고 있다고 상상해 보십시오. 문어는 영어를 전혀 모르고, 언어나 인간의 개념도 전혀 없지만, 점과 대시로 구성된 매우 상세한 통계 모델을 구축할 수 있습니다. 문어는 특정 패턴이 다른 패턴을 따르지만 결코 선행하지 않는다는 것을 완벽하게 파악할 수 있습니다. 수년 동안 패턴을 듣다 보면, 문어는 심지어 연결을 끊고 자신이 대화를 계속할 수도 있을 정도로 많은 패턴을 배우게 됩니다.
이것은 대규모 언어 모델(LLM)로 알려진 AI 시스템에 매우 적합한 비유입니다. 이러한 모델은 ChatGPT와 같은 앱에 힘을 실어주며, 언어를 이해하기보다는 수십억 개의 문서, 책, 대본에서 발견한 패턴을 수학적으로 인코딩하여 언어를 매우 잘 맵핑합니다. 이 복잡한 다차원 맵을 구축하는 과정을 훈련이라고 합니다.
AI의 한계와 가능성
AI가 잘 할 수 있는 것과 잘 하지 못하는 것에 대해 우리는 여전히 배우고 있습니다. 대규모 언어 모델은 블로그 게시물 초안을 작성하거나 간단한 코딩 작업을 수행하는 등 저가치의 작성 작업을 빠르게 생성하는 데 매우 능숙합니다. 또한, 대규모 언어 모델은 대량의 비정형 데이터를 정리하고 요약하는 데 매우 능숙합니다.
과학 분야에서는 AI가 언어와 유사한 방식으로 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내어 연구자들이 자신들의 발견을 가속화하는 데 도움을 주고 있습니다. 많은 사람들이 경험한 바와 같이, AI는 매우 흥미로운 대화 상대가 될 수 있습니다. AI는 모든 주제에 대해 정보를 제공하고, 판단하지 않으며, 빠르게 응답합니다. 그러나 이러한 인간적 행동과 감정을 모방하는 것은 실제가 아니라는 점을 유의해야 합니다.
AI의 문제점
현재 AI 모델에서 가장 큰 위험 중 하나는 AI가 “모른다”라고 말할 수 없다는 것입니다. 패턴 인식 문어를 생각해보면, 문어가 이전에 들어본 적이 없는 것을 들었을 때 어떻게 반응할까요? 기존 패턴이 없으면 일반적인 언어 맵의 패턴을 기반으로 추측합니다. AI 모델도 마찬가지로 새로운 정보를 생성합니다. 이 문제를 환각(hallucination)이라고 합니다.
또한, AI 모델은 편향성 문제도 가지고 있습니다. AI 모델을 만드는 데 필요한 대량의 데이터를 수집하는 과정에서 부적절한 정보나 편향된 정보를 피할 수 없습니다. AI는 이를 무작위로 학습하며, 이로 인해 AI 모델은 잘못된 정보를 사실처럼 제시할 수 있습니다.
훈련 데이터의 중요성과 위험성
최근의 발전으로 인해 AI 모델이 훨씬 더 커질 수 있게 되었습니다. 그러나 이를 생성하려면 AI가 분석할 수 있는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 수십억 개의 이미지와 문서를 수집하는 과정에서 부적절한 콘텐츠나 편향된 정보를 피할 수 없습니다. 따라서 AI 모델이 잘못된 정보를 학습할 수 있으며, 이는 AI의 성능에 영향을 미칩니다.
또한, AI 모델을 훈련시키는 데 사용된 데이터의 대부분은 도난당한 것입니다. 전체 웹사이트, 포트폴리오, 도서관의 책, 논문, 대화 기록 등이 AI 데이터베이스에 무단으로 수집되었습니다. 이로 인해 저작권 문제와 법적 분쟁이 발생할 가능성이 큽니다.
‘언어 모델’이 이미지를 생성하는 방법
Midjourney와 DALL-E와 같은 플랫폼은 AI 기반 이미지 생성을 대중화했습니다. 이러한 시스템은 언어와 이미지를 연결하여 작동합니다. 모델은 수많은 이미지를 분석하고, 언어와 이미지를 연결하는 레이어를 통해 “검은 개가 숲에 있는 모습”과 같은 문구를 이미지로 변환합니다.
AGI(인공지능 일반)와 세계 정복
인공지능 일반(AGI) 또는 강력한 AI는 인간을 능가하는 능력을 가진 소프트웨어를 의미합니다. 그러나 AGI는 단지 개념일 뿐이며, 현재의 AI 기술은 이에 도달하지 못하고 있습니다. 많은 전문가들은 AGI가 가능하지 않거나, 가능하더라도 현재의 기술이나 자원으로는 실현할 수 없다고 생각합니다.
결론적으로, AI는 현재 우리의 삶에 많은 영향을 미치고 있지만, 그 한계와 위험성을 인식하고 사용하는 것이 중요합니다. AGI와 같은 개념은 여전히 먼 미래의 이야기로 남아있으며, 현재의 AI 기술을 안전하고 효율적으로 활용하는 것이 중요합니다.
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