AI 시대가 예고하는 확실한 미래

눈만 깜박거려도 금세 새로운 인공지능 기술이 탄생하고, 그 사용법을 익히기도 전에 더 새로운 기술을 탑재한 인공지능이 탄생하고 있다. 확실한 것은 어마어마하고 무시무시한 데이터의 폭증이 곧 엄청난 컴퓨터 기술의 폭등을 가져오고 그것은 곧 인간을 뛰어넘는 상상초월의 인공지능의 출현을 가져온다는 것이다. 데이터를 먹이로 삼는 인공지능의 무한한 학습능력과 상상초월 발전 속도는 우리 삶을 편리하게 하는 한편, 불편하게도 만든다. 그렇다고 해서 인공지능을 무시하고 살 수도 없고, 인간 위에 군림하게 놔둘 수도 없다. AI 시대가 예고하는 인간의 혹독한 겨울을 어떻게 이겨낼 것인가!

알고 있어야 할 인공지능의 부작용 4가지

첫 번째, 편향성. 데이터로 학습하는 인공지능은 배운 대로 반응하기 때문에 어떤 데이터가 주입되었는지가 인공지능의 상태를 결정한다. 데이터가 편향되면 편향된 인공지능이 된다.

두 번째, 할루시네이션. 챗GPT와 같은 거대언어모델은 학습한 문장들에 근거하여 가장 그럴듯한 앞뒤 단어와 문장으로 답하는 원리이기 때문에 온전한 진실만 답하지 않는다.

세 번째, 가치 정렬 부작용. 인간이 추구하는 가치와 인공지능이 받아들이는 가치를 잘 정렬시키지 않으면, 인공지능은 제시받은 목표를 실현시키기 위해 어긋난 하위 목표나 실행계획을 수립하곤 한다.

네 번째, 거짓 정보 생성과 확산. 딥페이크 영상과 이미지, 목소리 위변조 등 마치 인간의 선악에 따라 인공지능도 악용될 우려가 크다.
거짓 정보, 데이터 편향 문제나 가치 정렬 문제는 결국 인공지능의 학습과 이용에 정교하지 못한 인공지능 개발자와 이용자가 해결해야 할 과제이다.

인공지능이 인간을 따라잡기 어려운 7개 영역

일부는 오히려 인간을 이미 앞섰다고 보는 의견도 있지만 최소 한두 가지라도 일치한다면 당분간 그 일자리는 안전하다고 할 수 있다.

첫 번째, 인공지능은 암묵적 지식이 없다. 인간은 말할 수 있는 것보다 더 많은 것을 알고 있지만, 인공지능은 학습된 데이터를 절차에 따라 방출할 뿐이다.

두 번째, 인공지능은 월드지식모델이 없다. 인간은 세상을 이해하는 세상에 대한 보편적 지식, 즉 상식이 있지만 인공지능에게는 없기 때문에 상황과 맥락에 따른 조율을 인공지능에게 기대하기 어렵다.

세 번째, 인공지능은 스스로 문제 정의를 하지 못한다. 인간이 문제를 정의하고 인공지능은 문제를 풀 뿐이다.

네 번째, 인공지능은 동시 학습이 안 된다. 인간은 그때그때 추가하여 동시에 실시간으로 배우고 익힐 수 있지만 인공지능은 100만 개의 데이터로 학습을 시킨 신경망에 데이터 하나를 추가하려면 100만 1개의 데이터 세트로 다시 학습시켜야 한다.

다섯 번째, 인공지능은 몸이 없다. 인공지능의 지능과 행위는 별개라서 성인 수준의 지능을 갖춘 인공지능은 개발이 쉽지만, 돌쟁이 아기 수준으로 움직이는 인공지능을 개발하기는 어렵다.

여섯 번째, 창의성에 한계가 있다. 새로움을 규정짓는 데에는 인간 고유의 생각, 경험, 감정, 관점, 의도, 의미, 가치, 이런 것들이 쓰이지만 인공지능은 고유의 생각, 경험, 감정, 관점, 의도 따위가 없는 고성능 기계이다.

일곱 번째, 인공지능에게 감성 공감을 기대하기는 어렵다. 인공지능이 대화에서 감성적인 문장과 화법을 구사해도 그것은 실제로 어떤 감성과 감정이 내재 된 게 아니라 학습한 대로 답하는 것일 뿐이다.

인간은 디지털 부모, 인공지능은 총명한 아이

섬뜩하게 다가오는 인공지능을 겁먹지도 말고 내치지도 않는 가장 현명한 방법은 건전한 데이터를 학습시키고 불건전한 부작용을 교정하면서 올바르게 키우는 것이다. 현재 대부분은 남이 만들어 놓은 인공지능을 보고 쓰고 있지만, 앞으로는 자신만의 인공지능을 갖게 될 것이고 이미 자신의 손에 쥐고 있기 때문이다. 이에 개인은 인공지능과 차별되는 역량을 더욱 강화하고, 기업은 골디락스 기술을 갖출 것이며, 국가는 AI가 몰고 올 사회 양극화로부터 국민과 주권을 지켜내야 할 것이다.

인문 사회학적 접근과 함께 기술 지식도 두루 섭렵할 수 있는 한 권
생성형 AI가 어디까지 진보해 있는지 현황을 파악하기 쉽게 별도 구성하였고, 거대언어모델의 장단점과 사용처도 수록하였다. 산업 분야에서 적절하게 사용할 수 있는 인공지능 골디락스 기술과 이를 각자의 입장에 맞게 취할 수 있는 역량과 매개 능력에 대해서도 심도 있게 다루고 있다.

인공지능이 우리에게 열등감을 느끼게 할 것이라고 걱정하는 사람도 있지만, 그렇다면 우리는 꽃을 볼 때마다 열등감을 가져야 한다._앨런 케이