인간의 질문에 답하는 AI의 ‘거대언어모델 Large LanguageModels, LLM‘이 가진 초인적인 기량과 속도가 돋보인다. 이러한기술적 역량은 우리에게 선물이다. 이 모델은 방대한 데이터를바탕으로 사전 훈련된다. 답의 정확성이 인간이 지지하는 다양한 진실에 대한 신뢰도를 결정하므로, 이 모델은 깊은 해저를밝히는 지식을 점점 더 상세하게 생산해낸다. - P63
앞 장에서 우리는 ‘AI 기계가 받는 훈련‘과 ‘철학을 공부하는 박사과정 학생이 받는 훈련‘ 사이의 유사성을 살펴보았다.
이 예시는 좀 더 넓힐 수 있다. 간단히 말해 기계 지능의 형성은 인간의 뇌가 사춘기에서 성인기로 성숙해가는 생물학적 과정에 견주어볼 수 있다. - P67
AI도 마찬가지다. 한 모델이 훈련을 마치고 나면, 훈련 자료로 사용한 원천 데이터에 더는 접근할 필요가 없다. 대신 질문에 답하고 추론에 반박하고 예측할 때 길잡이 역할을 하는거친 직관만 남게 되며, 이 직관은 모델이 지금까지 받아온 지식으로 구성된다. 인간이 물리적인 자료를 모두 지니고 다니지않는 것처럼 AI 모델도 기억하기보다 추론한다. 차이는 AI가월등히 빠른 속도로 인간이 달성하길 바라는 것보다 훨씬 더광범위하고 심오한 학습 정보 영역 전반에 걸쳐 추론을 촉진한다는 것이다. - P71
하지만 오늘날 AI 시대에 우리는 새롭고 유독 어려운 도전 과제에 직면했다. 바로 설명이 없는 정보다. 앞서 지적했듯이 AI는 이미 복잡한 개념을 고도로 정확하고 일관되게 말하며 즉시 답할 수 있다. AI의 출력값은 가감 없이 그대로 전달된다. 명백한 편향이나 동기가 없지만, 어떤 출처나 여타 근거의인용도 없다. 하지만 주어진 답의 근거가 이렇게 부족하다고해도, 이미 인간은 초기 AI 시스템이 제시하는 설명 없는 답변을 놀라울 정도로 신뢰한다. 인간은 그 답변이 신탁이라도 되는 양의지하기까지 한다. AI가 발전함에 따라 새로운 ‘두뇌‘는권위를 얻을 뿐만 아니라 오류가 없는 것처럼 보일 수 있다. - P73
객관적인 진리를 추구하는 방법으로 인정되는 그러한 신뢰는 그 자체로 현대 인간의 사고가 변화했음을 나타낸다. 기계는 분명 의식이나 주관성을 경험하지 못하기 때문에 AI 모델은 세상을 인간의 방식으로 ‘이해‘하지 못한다. 그렇다 해도AI는 비인간적인 방법으로 인간 세상을 분석하여 새롭고 정확한 결론을 도출하는 객관적인 능력을 지녔다. 이는 지난 5세기동안 우리가 꾸준히 추구하고 의존해온 과학적 방법의 권위를무너뜨리고 인간만이 현실을 제대로 인식할 수 있다는 주장에도전장을 던진다. - P75
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