생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가 -제리 카플란

생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가 (최정상 인공지능 전문가의 15가지 미래 예측)

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이번 달엔 지적 호기심을 유발한 새로 출간된 책 “생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가”를 읽어 보았습니다.

 

이 책은 생성형 AI에 대해 지금 우리가 반드시 알아야 할 것들에 대한 내용을 담고 있습니다.

​저자 제리 카플란 교수는 전 세계적인 인공지능의 구루로 유명한 스탠퍼드 대학의 교수입니다.

 

결론부터 말하면 재미없지만 15가지 내용을 정리해 보면 다음과 같다.

 

제리 카플란의 생성형 AI가 만드는 15가지 미래 예측

 

• 생성형 AI가 초래할 수 있는 최악의 위험을 완화하기 위한 규제와 도구가 생겨날 것이다.

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• 생성형 AI는 사용 중에도 끊임없이 학습하고 이를 통해 사용자가 과거에 말한 내용을 기억함으로써 개개인의 요구에 훨씬 더 잘 맞춰진, 상황에 맞는 상호작용을 할 수 있게 될 것이다

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• 생성형 AI는 카메라나 마이크와 같은 실제 세계의 기기로부터 직접 학습해 인간이 만든 콘텐츠에 대한 의존도를 낮출 것이고, 결과적으로 데이터는 더욱 객관적이고 정확해질 것이다

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• 현재 생성형 AI의 환각(지어내기) 성향은 더 정확한 데이터를 사용하고, 원자료에 대한 근거를 요구하고, 생성된 답변에 필히 신뢰도를 포함함으로써 적절히 제어될 것이다

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• 생성형 AI는 머지않아 내부 동작을 스스로 점검할 수 있게 될 것이고, 이 능력은 이들이 자신의 설계 사항을 개선하는 데 도움이 될 것이다

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• 소프트웨어 계층 및 매우 일반적인 데이터부터 매우 특수한 데이터에 이르기까지 엄선된 데이터 세트로 구성된 새로운 상업적 생태계가 등장할 것이다

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• 거대 기술기업만이 이 기술을 지배할 것이라는 현재의 우려는 불필요했던 것으로 판명될 것이다. 비교적 좋은 성능의 공개 소스와 누구든 이용 가능한 생성형 AI가 무료로 또는 저렴하게 제공될 것이기 때문이다

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• 완전히 새로운 품질 관리 조직이 공식 테스트를 통해 우리가 사용하는 시스템이 허용된 방식으로 작동하고 약속된 이점을 제공하는지 확인할 것이다

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• 전화나 이메일 관리 등 다양한 스타일의 개인 비서가 인간을 돕게 될 것이다

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• 사용자는 생성형 AI를 ‘고용’해 법정에서 자신을 변호할 수 있을 것이다

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• 지금의 인간 의사 시스템을 넘어서는 의료 서비스를 광범위하고 저렴하게 이용할 수 있을 것이다. 그 결과 개발도상국의 영아사망률이 감소하고 기대 수명이 증가할 것이다

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• 일부 사람들, 특히 노인과 고립된 사람들은 정서적 위안과 친교를 위해 생성형 AI 챗봇에 의지할 것이다

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• 생산성 향상을 돕는 보조와 조언자로서 생성형 AI는 아마추어와 프로, 저성과자와 고성과자 간의 차이를 좁힐 것이고, 이는 보상의 차이를 줄여 소득 불평등을 해소하는 데 도움이 될 수 있다.

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• 생성형 AI가 산더미 같은 글을 쏟아내면 또 다른 생성형 AI 시스템이 이를 이해하고 요약하는 과정에서 자신들과 끊임없이 경쟁하게 될 것이다. 그리고 우리는 곧 기계가 인간이 아닌 서로를 위해 글을 읽고 쓰는 기이한 세상에서 살게 될 것이다

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• 우리는 결국 생성형 AI가 실제적 또는 구현상의 한계 때문이 아니라 설계상의 근본적인 측면 때문에 특정 유형의 과제에서 지속적으로 저조한 성능을 보인다는 사실을 발견하게 될 것이다

 

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저자는 서문에

 

향후 수십 년에 걸쳐 생성형 AI는 우리의 사회적 구조에 극도의 압력을 가할 것이다.

그 미래가 영화 <스타트랙>에서처럼 전례 없는 번영과 자유의 시대가 될지,

아니면 <터미네이터>에 나오는 것처럼 기계와 인간의 끊임없는 투쟁이 될지는

대체로 우리가 어떻게 행동하느냐에 달려 있다.

이 새로 얻은 힘을 인류가 신중하고 사려 깊게 사용하기를 바랄 뿐이다

 

 

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이렇게 작성하였습니다. 사실 이 서문은 이 책의 마지막 결론이기도 했습니다. 생성형 AI는 우리 삶의 많은 변화와 편리함을 가져올 것은 분명합니다. 다만 저자가 말한 것처럼 인공지능, 특히 생성형 인공지능은 신중하고 사려 깊게 사용해야 한다는 점입니다.

 

 

책의 초반에는 '인공지능에 대한 포괄적인 개요' 예컨데, '인공지능의 역사'와 'AI 연구자들이 문제에 접근한 방법' 그리고 역사적인 '머신러닝의 탄생' 그리고 '대규모 언어 모델(LLM) 기반의 생성형 AI의 기술적 작동 원리와 잠재적 능력들'에 대해 다양한 사례와 함께 자세히 설명하고 있습니다.

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우선 'AI의 실제와 허구에 대한 인식'을 명확히 하고 있습니다. 이는 우리가 앞으로 AI를 바라보는 명확한 관점이 되어야 겠죠 AI 시스템은 인간적 사고 없이 동작하며, 정작 이를 사용하는 기업들이 인간과 유사한 행동을 부여한다는 점을 명확히 알아야 합니다. AI 시스템은 인간다운 사고를 하지 않고, 마찬가지로 '마음'이라는 개념 또한 가지고 있지 않습니다.

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최근에 많이 사용하고 있는 '대형언어모델(LLM)'은 학습 프로그램으로서 대량의 텍스트를 입력으로 받아들이고, 이를 신경망이라 불리는 간결한 형태로 정리하게 됩니다. 이러한 언어 모델은 인터넷 전체 내용을 훈련할 만큼 엄청난 양의 정보에 접근할 수 있습니다. 이런 신경망 형태의 학습 프로그램은 때로는 개인과 기업의 정보를 유출할 위험성도 있다고 봅니다. 사용하는데는 편리하지만, 전 세계 사용자들이 입력하는 어마어마한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 데이터를 축척하고 있기 때문에 각별한 주의가 필요하기도 합니다.

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이 모델들은 다음 단어를 예측하도록 설계되어 있고, 통계에 기반한 단어 예측 엔진을 사용하고 있다고 합니다. 그만큼 LLM 모델의 경우, 질문이 중요한데, 이제는 질문을 어떻게 잘 하느냐에 따라 결과물의 퀄리티는 확연히 달라지게 되어 있습니다. ​

 

또한 책에서는 특히 생성형 AI의 미래 파급 효과를 강조하고 있습니다. 생성형 AI가 가져올 파급효과에 주목해야 한다는 것인데, 생성형 AI는 방대한 데이터 풀에서 정보를 가져와 놀라울 정도로 빠르고 정확한 분석적 판단을 내리고 쉬운 언어로 바꾸어 질문에 응답할 수 있습니다. 여러 번 사용해 본 결과, 어떤 질문에 대한 답변을 받았을 때, 그 질문에 질문을 더하면 좀더 정확한 답변을 얻어낼수도 있다는 점이 신기했습니다.

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또한 시간이 지남에 따라 생성형 AI는 더 빠르고 자율적으로 학습하고 계산할 뿐 아니라 실제 경험을 통해 스스로 학습할 수 있게 된다고 합니다. 기술이 발전함에 따라 자연스럽게 AI는 전체 산업에 미치는 영향은 어떠면 당연하다는 생각이 들기도 했습니다.

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예컨데, 생성형 AI 도구는 변호사의 도움없이 법률 문서와 계약서를 생성할 수 있고, 놀라운 속도로 법적 판례를 찾을 수 있을 겁니다. 물론 생성형 AI 탄생에 크게 기여한 소프트웨어 공학자들이 시간이 지남에 따라 오히려 직업 대체라는 희생양이 될 아이러니에 직면할 수 있습니다.

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저자는 이야기 합니다. "간단 명료하게 말하자면, 오늘날 실행되고 있는 소프트웨어 공학은 끝났다고 말합니다. 미래에는 생성형 AI를 통해 모든 사람이 프로그래머가 될 것이며, 이미 어디에나 있는 컴퓨터 프로그램의 비용은 0에 가깝게 수렴하고, 극적으로 확산될 것입니다." 이미 GPT’s를 통하여 어느정도 실현되고 있습니다.

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이 책에서 가장 관심있었던 부분은 철학적 논쟁에 관한 것이었는데

여러 산업에서의 '생성형AI'가 고용에 미치는 영향 뿐 아니라 필연적으로 발생할 법적, 철학적 논쟁에 대해서도 활발하게 급성장 할 것 이라고 예측합니다. 이미 글쓰기와 그래픽 작업 분야에서는 시간과 노력을 절약하며, 새로운 시장과 일자리가 창출되고 있고, 영화의 단역배우나 CG를 대체 하기도 합니다.

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물론 이를 위해 기술을 적극적으로 활용해야 하지만 이는 곧 우리 시대의 현재와 미래를 결정할 중대한 도전이 될 것입니다. 이러한 기술은 우리 삶을 개선하고 새로운 일자리를 창출할 수 있지만, 어떤 사람이 어떤 목적으로 이 기술을 사용하느냐에 따라 결과가 완전히 달라질 수 있다.

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인간의 지능을 뛰어 넘는 인공지능 AI를 위한 목표에 따라 인공지능이 인간이 할 수 있는 철학적 사유에 대한 문제와 시사점을 처리할 수 있다면 보다 인간적인 인공지능 AI로 인정할 수 있으리라고 신뢰할 수 있지 않을까 하는 생각도 하게 된다.

 

생성형 AI를 통해서 우리의 미래를 특정할 수는 없다고 생각한다. 아니 아직 시기적으로 빠른 판단이라고 생각한다. 이전에 우리가 경험한 많은 기술들이 그래왔듯이 생성형 인공지능 AI에 대해 단언할 수 없는 일이다.

 

다만 얼마나 효율적이고 효과적으로 생성형 인공지능 AI를 활용해 도구로서 가치가 있을 때 까지 충분하게 활용하면 그만이다.

 

오직 오늘 우리가 해야 할 일은

생성형 인공지능 AI가 변화하는 세상을 만들어 내는
놀라움을 보다 빠르게 이해하고 적응하고

지속 가능한 미래를 위한 도구로서 익히는 일이

더 중요하겠다는 생각을 했다.