그런데 여기서 놓쳐서는 안 될 중요 포인트가 있다. 챗GPT의 성능을 높인 핵심 요인은 결국 AI 모델이 생성한 결과가 얼마나 우수한가를 판단하는 휴먼 피드백에 있었다는 점이다. 즉 AI 지능(AIQ)은 궁극적으로는 인간을 대체하는 방향이 아닌 인간의 지성과 함께하는 공진화(coevolution) 과정으로 발전한다는 뜻이다.
--- 「01_AI 싱킹: 사람, 인공지능, 생성형 AI」 중에서

이렇게 수많은 장점에도 불구하고, LLM은 인간의 감성이 배제된 연산 모델일 뿐이다. 통제된 이성을 우상화하는 시스템에서 '나르치스'의 모습을 발견한다. 입력된 데이터 세트를 따라 하는 운명을 벗어나지 못하는 영리한 앵무새일 뿐이다. LLM은 단어와 텍스트에서 감정을 표시하는 데이터들을 모으고 클러스터링 기법도 사용하지만, 본질적으로는 감정과 무관하다. 주어진 정보와 규칙에 따라 순차적이고 논리적으로 분석하는 수직적 방법론이다. 한마디로 연산하는 두뇌는 크고 심장이 비어 있는 데카르트 모델이라고 할 수 있겠다.
--- 「04_인공지능 대규모 언어모델에게 인간은 무엇일까?」 중에서

세계적 프로축구 구단들은 AI 경쟁에 돌입했다. 영국 프리미어리그의 리버풀 FC는 축구에 AI를 접목하기 위해 구글 디프마인드에 수년간의 경기 데이터를 제공했다. 스페인의 라리가는 마이크로소프트(MS)와, 독일의 분데스리가는 아이비엠(IBM)과 손잡고 팬을 관리하고 선수를 스카우트하고 가르치는 데 필요한 AI 솔루션을 개발하고 있다.
--- 「06_축구와 인공지능-인간의 협업」 중에서

가령, AI 작곡 시스템을 개발하는 과정에서 전통적인 팝 음악 장르에 맞춰 곡을 생성하도록 데이터를 학습시킨다. 하지만 여기에 재즈, 클래식, 월드 뮤직 및 실험적이고 혁신적인 음악 샘플들도 추가할 수 있다. 이렇게 증강된 데이터를 통해 AI는 고정된 장르 내에서도 더욱 다채롭고 발산적인 아이디어를 생성할 수 있게 된다.