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제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가 - 최정상 인공지능 전문가의 15가지 미래 예측
제리 카플란 지음, 정미진 옮김 / 한즈미디어(한스미디어) / 2024년 6월
평점 :
14~17세기를 서양에서는 르네상스라고 합니다. 문화적 지적활동이 폭발한 때죠. 저자는 <제플 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가>에서는 지금이 바로 그 르네상스를 기계에 심었다라고 합니다. 이를 키티호크순간이라고 까지 극찬을 합니다. 키티호크는 라이트형제가 비행기를 띄우던 순간입니다. 그만큼 생성형AI가 우리 인류에 미칠영향이 막대하다는 것을 뜻합니다. 생성형AI는 무엇이고 영향력은 무엇이며, 법적, 노동, 철학적 문제까지 종합적으로 논의합니다.
저자 제리 카플란은 스텐퍼드대교수입니다. 52년생으로 펜실베니아대에서 과학철학을 전공했고 스텐퍼드대에서 석사와 박사를 했습니다. 펜실베니아대재학중 전자악기용 소프트웨어도 만들어판매도 한 천재입니다. 그는 4개의 스타트업을 창업했고 GO와 온세일을 성공시켰습니다. <인간은 필요없다>,<인공지능의 미래>등의 저서를 출간했습니다.
인간의 인공지능에 대한 꿈은 꽤 되었습니다. 이는 인간이 지능을 만든다는 것이고 기계에 지능을 불어넣는다는 뜻이기도합니다. 인공지능 단어는 1956년 다트머스대 존매카시교수가 처음사용했습니다. 인공지능에서 머신러닝으로 다시 딥러닝으로 발전합니다. 그리고 우리에게 본격적으로 인공지능으로 서비스 시작한 오픈AI의 2022년11월은 거대언어모형(LLM)이라는 생성형AI를 출발을 공표합니다. LLM은 현재 큰 싸움이 났습니다. OpenAI의 챗GPT, 구글의 제미나이, 엔트로픽의 클로드 등 LLM이 각축전을 벌이고 있습니다. 이 LLM은 단어의 임베딩으로 처리합니다. 이런 것들이 모여서 인공신경망을 이루게 됩니다. BARD와 트렌스포머를 이용하는데 이해가 쉽지는 않네요. 그리고 LLM에서는 토큰이라는 숫자목록을 사용합니다. 자연어처리에서는 매우 중요한 단위입니다. 그리고 환각을 어떻게 이해할 것인가도 설명합니다.
생성형AI는 이미 다양한 부문에 영향을 미치고 있습니다. 의료서비스도 엑스레이판독도 가능하고 증세에 의한 병에측도 하고 법률은 판례학습만 제대로 시켜도 법률전문가의 일을 간소화할 수있습니다. 교육, 소프트웨어기술(이미 유튜브에는 코딩하지말라는 자조가 일고 있습니다), 예술분야도 지금 매우 심각한 상황이죠.
노동이라는 측면에서 생성형AI의 끼치는 충격은 더 큽니다. AI 자동화로 인해 얼마나 많은 직업이 없어질까의 논의입니다. 물론 영향을 받아서 사라지는 직업도 있겠지만 생성형AI로 인해 프로와 아마추어의 차이를 희석하는 효과도 볼수있다고 합니다. 생성형AI만 있다면 저도 이세돌과 바둑대련이 가능한것이니까요. 하지만 구조적 실업은 막지 못할 거라는 겁니다.
법적 지위문제는 좀 심각해질수있는 문제입니다. 얼마전 생성형 이미지AI로 만든 그림이 상을 타고 음악도 상을 타서 창작주체에 대한 물의를 빚졌습니다. 이처럼 앞으로 생성형AI가 만든 생성물때문에 많은 문제가 생길 가능성이 높아지고 있습니다. 이에 대한 대응은 생성형AI에게 제한된 권리와 책임을 부여하자고 합니다. 앞으로 발생할 수있는 생성형AI로 인한 범죄나 프라이버시문제까지 등장할 가능성이 있기에 법적 논의가 이제는 필수라고 보입니다.
마지막은 생성형AI의 본질적 부분으로 철학적 문제를 다룹니다. 난해하지만 상당시간 논의될 문제입니다. 컴퓨터는 생각할 수있을까? 창의적일수있을까? 자유의지, 의식, 감각 등 어느하나도 가벼운 질문이 없으며 생성형AI의 발달로 인간에게 큰 소용돌이가 올수있는 문제들입니다. 그리고 생성형AI의 미래는 정말 예측이 어렵다고 토로합니다. 왜냐하면 발전방향이 어디로 튈지 모르게 발전하고 있고 변화무쌍하기도 하기때문입니다. 다만 아직 다행인점은 생성형AI에게는 손발이 없다는 거죠. 하지만 여기에 손발을 달기위해 인간은 많은 노력을 하고 있습니다. 생성형AI는 두뇌역할만 하게 되는 거죠. 생성형AI는 학습할 데이터가 많을수록 성능이 좋다고 합니다. 분명한건 인공지능비서로 '자비스'역할을 할 날은 얼마 안남은 듯합니다.
본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.