AI는 차세대 대세가 아닙니다 - 여기에 있습니다

일부 인공지능 학자들은 현재의 기술들이 결코 '진정한' 지능이나 '인간적인' 지능에 이르지 못할 것이라고 경고한다. 그러나 세계의 많은 사람들은 그것에 대해 신경 쓰지 않을 수 있습니다.

AI는 엔터프라이즈 IT를 자동화하기 위해 대규모 언어 모델을 사용하는 것과 같은 산업 애플리케이션을 빠르게 찾고 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 실제 지능에 대한 질문을 논쟁의 여지가 없게 만들 수 있습니다.

영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)은 1950년에 "나는 '기계가 생각할 수 있는가?'라는 질문을 고려할 것을 제안한다"고 썼다. 그의 질문은 수십 년에 걸친 인공 지능 연구의 틀을 잡았다.

AI에 대해 고민해온 몇 세대에 걸친 과학자들에게 '진정한' 지능과 '인간적인' 지능 중 어느 것이 성취될 수 있는지에 대한 질문은 항상 연구의 중요한 부분이었습니다. 

AI는 이제 대부분의 사람들에게 이러한 질문의 중요성이 점점 줄어들고 있는 전환점에 있을 수 있습니다. 

최근 몇 년 동안 산업용 AI라고 불리는 것의 출현은 이러한 고상한 집착이 끝났다는 신호일 수 있습니다. AI는 컴퓨터 과학자 존 매카시(John McCarthy)가 AI라는 용어를 처음 만든 이래 66년 동안 그 어느 때보다 더 많은 기능을 갖추고 있습니다. 그 결과, AI의 산업화로 인해 초점이 지능에서 성취로 이동하고 있습니다.

이러한 성과는 놀랍습니다. 여기에는 단백질 접힘을 예측할 수 있는 시스템인 Google의 DeepMind 유닛인 AlphaFold와 스타트업 OpenAI의 텍스트 생성 프로그램 GPT-3 가 포함됩니다. 이 두 가지 프로그램은 누가 그들을 지능적이라고 부르든 말든 상관없이 엄청난 산업적 가능성을 가지고 있다. 

무엇보다도 알파폴드는 새로운 형태의 단백질을 설계할 수 있는 가능성을 가지고 있으며, 이는 생물학계를 열광시켰습니다. GPT-3는 사람의 개입 없이 직원 또는 고객 문의에 서면으로 응답하는 것과 같은 비즈니스 작업을 자동화할 수 있는 시스템으로 빠르게 자리 잡고 있습니다.

칩 제조업체인 엔비디아(Nvidia)가 이끄는 다작의 반도체 분야가 주도하는 이러한 실질적인 성공은 지능에 대한 오랜 집착을 뛰어넘을 수 있을 것으로 보인다. 

산업용 AI의 어느 부분에서도 그러한 프로그램이 지능을 달성할 수 있을지 여부에 대해 아무도 신경 쓰지 않는 것 같습니다. 그것은 마치 명백한 가치를 입증하는 실천적 성취들 앞에서, "그러나 그것이 지적인가?"라는 낡은 질문에서 더 이상 문제가 되지 않는 것과 같다.

컴퓨터 과학자 헥터 레베스크(Hector Levesque)가 썼듯이, AI의 과학과 기술의 비교에 관해서는 "불행히도 모든 관심을 받는 것은 AI의 기술"입니다.

확실히, 진정한 지능에 대한 질문은 소수의 사상가들에게 여전히 중요하다. 지난 한 달 동안 ZDNET은 이 질문에 매우 관심이 많은 두 명의 저명한 학자를 인터뷰했다.

페이스북 소유주인 메타(Meta)의 수석 AI 과학자인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 ZDNET과의 인터뷰에서 AI가 나아가야 할 방향에 대한 일종의 생각으로 올 여름에 발표한 논문에 대해 이야기했다. 르쿤은 오늘날 딥 러닝의 지배적인 작업이 단순히 현재의 과정을 추구한다면 컴퓨터 시스템이 상식에 따라 행동 방침을 계획하는 능력과 같은 것을 포함하는 그가 "진정한" 지능이라고 부르는 것을 달성하지 못할 것이라는 우려를 표명했습니다. 

르쿤은 진정한 지능이 없다면 그러한 프로그램은 결국 부서지기 쉬운 것으로 판명될 것이며, 이는 우리가 원하는 것을 하기도 전에 망가질 수 있다는 것을 의미하는 엔지니어의 우려를 표현한다. 

르쿤은 ZDNET과의 인터뷰에서 자율주행을 위한 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)를 구축하기 위한 웨이모(Waymo)와 다른 회사들의 노력을 언급하며 "상식 없이 레벨 5 자율주행차를 갖게 될 가능성은 전적으로 있다고 생각한다"며 "하지만 그걸 완전히 설계해야 할 것"이라고 말했다. 

딥 러닝을 자주 비판하는 NYU 명예 교수 게리 마커스(Gary Marcus)는 이번 달 ZDNET과의 인터뷰에서 AI는 인간의 지능과 같은 것을 찾는 데 머물러 있다고 말했다. 

"나는 그것이 지능인지 아닌지에 대해 논쟁하고 싶지 않다"고 마커스는 ZDNET에 말했다. "그러나 우리가 일반 지능 또는 적응 지능이라고 부를 수 있는 지능의 형태, 나는 적응 지능에 관심이 있습니다. 우리에게는 그런 기계가 없습니다."

메타의 얀 르쿤(Yann LeCun, 오른쪽)과 AI 평론가 게리 마커스(Gary Marcus).

르쿤과 마커스의 우려는 점점 더 기이한 것처럼 보인다. 산업용 AI 전문가는 어려운 질문을 하고 싶어 하지 않고 그저 일이 순조롭게 진행되기를 바랄 뿐입니다. 점점 더 많은 사람들이 AI를 접하게 되고, 데이터 사이언티스트와 자율 주행 자동차 엔지니어와 같은 사람들이 연구의 근본적인 과학적 질문에서 멀어지면서 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문의 중요성이 줄어들고 있습니다. 

AI의 단점을 깨달은 과학자들조차도 기술의 실용적인 유용성을 즐기기 위해 그것을 제쳐두고 싶은 유혹을 받습니다.

마커스(Marcus)나 르쿤(LeCun)보다 젊지만 실용적 것과 심오한 것의 이분법을 염두에 둔 학자는 딥마인드(DeepMind)의 공동 창립자인 데미스 하사비스(Demis Hassabis)입니다. 

2019년 뉴저지주 프린스턴에 있는 고등연구소(Institute for Advanced Study)에서 열린 강연에서 하사비스는 바보 전문가처럼 한 가지만 잘할 수 있는 많은 AI 프로그램의 한계를 지적했다. 하사비스는 딥마인드가 더 광범위하고 풍부한 기능을 개발하기 위해 노력하고 있다고 말했다. 그는 "우리는 다른 문제들을 해결하기 위한 메타적 해결책을 찾으려고 노력하고 있다"고 말했다.

그러나 Hassabis는 최신 DeepMind 발명품이 탁월한 특정 작업에 매료되어 있습니다.

딥마인드(DeepMind)가 최근 딥 러닝의 핵심인 수학인 선형 대수학을 수행하는 개선된 방법을 공개했을 때, 하사비스는 지능에 대한 주장과 상관없이 이 업적을 극찬했습니다. 

"컴퓨터 그래픽에서 신경망 훈련에 이르기까지 모든 것이 행렬 곱셈이라는 것이 밝혀졌습니다." 하사비스는 트위터에 썼습니다. 어쩌면 그것은 사실일지도 모르지만, 그것은 지능에 대한 탐구를 묵살하고 단순히 도구를 다듬는 것에 찬성할 가능성을 가지고 있으며, 마치 "그것이 작동한다면 왜 왜 묻는가?"라고 말하는 것처럼 보인다. 

AI 분야는 태도의 변화를 겪고 있습니다. 예전에는 AI 프로그램의 모든 성과가 아무리 좋아도 "글쎄, 하지만 그렇다고 해서 지능적이라는 의미는 아니다"라는 회의적인 말로 받아들여지곤 했다.AI 역사학자 파멜라 맥코덕(Pamela McCorduck)은 이를 '골대 이동'이라고 불렀다.

요즘에는 상황이 정반대 방향으로 돌아가는 것 같습니다: 사람들은 AI라고 분류된 모든 것에 지능을 아무렇지도 않게 부여하는 경향이 있습니다. 구글의 LAMDA와 같은 챗봇이 자연어 문장을 충분히 만들어낸다면, 누군가는 그것이 지각이 있다고 주장할 것이다.

영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)은 "교육받은 일반 의견"이 기계가 지능을 가지고 있다는 것을 받아들이게 될 것이라고 예상했다.

튜링 자신도 이러한 태도의 변화를 예상했다. 그는 컴퓨터와 지능에 대해 이야기하는 방식이 컴퓨터 행동을 지능적으로 받아들이는 쪽으로 바뀔 것이라고 예측했다. 

"나는 세기말에 단어의 사용과 일반적으로 교육받은 의견이 크게 바뀌어 모순을 기대하지 않고 생각하는 기계에 대해 말할 수 있을 것이라고 믿는다"고 튜링은 썼다.

지능에 대한 진지한 질문이 사라짐에 따라, 지능이라는 공허한 미사여구는 다른 의제에 봉사하기 위해 사회에서 자유롭게 떠다닐 수 있게 되었다.

컴퓨터 산업 임원인 마이클 호흐버그(Michael Hochberg)와 퇴역 공군 장군인 로버트 스팔딩(Robert Spalding)이 쓴 최근 패스트 컴퍼니(Fast Company)의 놀랍도록 혼란스러운 엔코미움에서, 저자들은 지정학적 위험에 대한 무서운 경고에 오르간 음악을 추가하는 방법으로 지능에 대한 재치 있는 주장을 한다. 

인공 일반 지능 시스템을 훈련하는 데 이보다 더 큰 위험은 없을 것입니다. AI는 인간 정신의 고유한 능력을 설득력 있게 복제하는 최초의 도구입니다. 모든 시민을 대상으로 하는 고유한 사용자 경험을 만들 수 있는 기능이 있습니다. 이것은 잠재적으로 궁극적인 선전 도구가 될 수 있으며, 역사상 존재하지 않았던 기만과 설득의 무기가 될 수 있습니다. 

대부분의 학자들은 "인공 일반 지능"이라는 용어가 말이 되더라도 오늘날의 기술로 달성할 수 있는 것에는 결코 가깝지 않다는 데 동의할 것입니다. 프로그램이 무엇을 할 수 있는지에 대한 Hochberg와 Spalding의 주장은 매우 과장되어 있습니다. 

AI가 성취하는 것에 대한 이러한 무심한 주장은 르쿤(LeCun)과 마커스(Marcus)와 같은 개인의 미묘한 발언을 모호하게 만듭니다. 지성이 아니라 설득에 관심을 갖는 수사학적 체제가 형성되고 있다. 

그것이 가까운 장래에 사물의 방향이 될 수 있습니다. 만약 인공지능이 생물학, 물리학, 비즈니스, 물류, 마케팅, 전쟁 등에서 점점 더 많은 일을 해내고, 사회가 인공지능에 익숙해진다면, 'AI가 지능적인가?'