오늘 읽기 시작한 부분에서는 수학자 금종해 님과의 인터뷰가 수록되어 있었다. 금종해 님은 AI시대에 궁극적으로 필요한 것은 사고력思考力이라고 말한다.

중고등학교 교육은 문해력이든 수학적 사고력이든 그때 배운 지식을 쓰려고 하는 게 아니라 사고하는 과정, 문장을 이해하고 쓰는 사고력을 배우는 것이라고 생각합니다. - P87

사고력을 기른 다음에 AI의 도움을 받는 쪽으로 가야지 AI에 의존하는 것부터 시작하면 위험합니다. - P87

지난 수천 년 동안 수학을 발전시켜 온 동력 중 하나는 자연과학, 공학 등 인접 분야와의 교류를 통한 자극, 다른 하나는 수학적 완결성과 아름다움에 대한 추구였다고 생각합니다. 이렇게 발전한 수학이 AI의 기초가 되었고, 따라서 같이 갈 수밖에 없는 시대입니다. 수학과 AI는 이제 한 몸이 되지 않을까 싶습니다. AI는 마술이 아니라 수학이라고 생각합니다. - P88

아무도 답을 모르고 문제 자체가 맞는 문제인지도 모르는 상황에서는 인간의 창의성이 핵심입니다. - P89

소재와 설정에 대한 기존의 탐구와 이해를 파헤쳐서 통념과다른 무언가를 발견하는 것 - P94

언어모델 AI의 재미있는 점은 아직 알려지지 않은 내용에 대해서 ‘그럴싸한‘ 답변을 어떻게든 쥐어짜내서 내놓아 준다는 것입니다. 이것은 진짜 현실에서 정말 존재하는 것을 리서치해야 하는 사람들에게는 일종의 환각으로서 단점일 수 있습니다. 하지만 소설을 쓰는 사람은 독자를 속일 수 있는 그럴싸한 거짓말을 쥐어짜내는 게 목표이니, 존재하지 않는 것에 대해 언어모델 AI가 내놓는 ‘억지 리서치‘가 소설의 개연성을 보강하는 데에 도움이 됩니다. - P95

뭘 물어야 하는지 잘 모르고 막연할 때 질문을 좁히는 용도로 유용한 듯해요. 집필에 대한 집중도를 높여주는 느낌이에요. 충분한 리서치를 거쳐 구상한 다음, 초고에서는 세부사항을 생략해 가면서 이야기를 쭉 쓰고, 수정고에서 세부사항을 채워 넣는데요, 이 수정고를 쓸 때 집중도가 높아지더라고요. - P97

저는 문학적인 글이라는 것이 어느 정도는 통념을 깨거나,
흔한 것을 낯설게 인지하게 만들거나, 낯선 것을 익숙하게 하는 등 우리가 일상적으로 세계를 보는 방식을 흔들어놓는 것이라고 생각해요. - P101

현재의 언어모델이라는 건 확률적으로 최적화된 개연성이 높은 답변을 출력하는 것이고 그렇게 유도된 메커니즘, 그리고 그렇게 의도된 훈련 데이터를 가지고 만들어지죠.
즉 어느 정도는 통념에 종속된 모델이라고 할 수 있어요. 이걸 국소적으로는 깰 수 있죠. 예를 들면 엄청나게 독특한 인풋을 넣으면 답변이 독특하게 나와요. - P101

리서치할 때 ‘아직 현실에는 없지만 가능성을 밀어붙이면 그럴싸하게 답변할 수 있을 정도의‘ 질문을 던지면, 실제로는 가능하지 않아도 있을 법한 내용을 지어내는 그런 수준은 가능해요. 그런데 문학은 문장이나 문단 단위로 하는 것이 아니죠. 결국 긴 분량에서, 전체를 한 번에 보면서, 통념이라는 것이 무엇인지 메타적으로 인지하면서 국소적으로는 그 통념을 깨는 행위를 할 수 있어야 하는데, 일단 현존 언어모델은 기억 가능한 메모리의 양, 한번에 출력 가능한 분량, 출력 메커니즘 전부가 이걸 달성하기에 부족한 것 같아요. - P101

제가 알기로 언어모델의 출력은 메이저 모델에서는 항상 순차적이에요. 인간은 초안을 쓰고 고치고, 또 문장을 쓰는 도중에 앞으로 돌아가서 수정하고, 이 과정을 문단, 장, 단행본 전체 범위에서 할 수 있는데 언어모델은 한 번의 출력 범위안에서도 그게 안 된다는 거죠. - P102

문학을 통해서 무언가를 낯설게 만들거나, 통념을 깨거나, 낯선 것을 익숙하게 만드는 작업은 ‘특별한 문장+특별한 문장+특별한 문장‘으로 수행되는 게 아니라 평이하기도 하고 낯설기도 한 수많은 문장의 조합을 통해서, 그 전체 효과를 계속해서 인지한 상태에서 전체의 조율과 삭제, 생략과 더하기를 통해서 얻어지는 것이거든요. 그래서 언어모델의 순차적인 생성, 그리고 전체에 대한 인지 (앞으로 쓰려고 하는 내용을 미리 인지한 상태에서 지금의 문장을 조율하고 선택하는 능력) 부족이 문학적인 글쓰기의 걸림돌이 되는 게 아닐까 짐작해 봅니다. - P102

AI가 쓴 글에 사람들이 관심이 없는 것은 AI가 저자로서 감수하는 위험이 없기 때문인 것 같아요. 뭔가를 주장하거나, 내세우거나, 표현하는 건 항상 위험을 감수하는 일이기도 하잖아요. - P103

이것도 맞고 저것도 맞아, 이럴 수도 있고 저럴 수도 있어, 누군가 이런 주장을 한다면 사람들의 흥미를 못끄는데요. AI는 이것도 저것도 프롬프트만 입력하면 뭐든 주장해 줄수 있죠. "AI가 쓴 글은 다 쓰레기야!" 이렇게 강력하게 주장하면, 주장한 사람은 굉장한 위험을 감수하는 것이고 (쓰레기가 아닐 수도 있으니까!) 동시에 이 글과 그 저자는 관심을 받게 되겠지요. - P103

AI를 도구로 활용하려면 최소한 자기 영역에서는 AI와 동등한 역량이 있거나 AI의 답변을 정확하게 분별할 수 있는 능력이 필요합니다. - P105

"초고 3천 자를 쓰는 동안은 AI를 쓰지 않고 스스로 쓴다" - P105

사실 단편 하나를 쓰려면 3천 자를 일곱 번 써야 하거든요. - P105

‘AI를 문학 글쓰기에 활용하면 안 된다‘는 윤리나 도덕보다는 ‘그렇게 하면 글이 재미가 없고, 난 작가가 될 수 없다‘, 이런 생각이 더 현실적일 것 같습니다. - P105

‘글‘이라는 게 수많은 매체 중에 가장 머리를 써서 공들여야 내용을 확인할 수 있다 - P106

AI에 대한 균형감각을 가진 사람들이 AI를 무작정 기피하거나 비관하기보다 더 잘 이해하고 그 한계와 가능성을 정확하게 파악하는 것이 필요하다고 봐요. - P108

VST(Virtual Studio Technology) - P116

스포티파이는 미래형 컬렉션인 것 같아요. AI가 추천한 미래형 아카이브라는 게 너무 애들한테 중요한 일상이 됐어요. 학생들 보면 플레이리스트가 자기 자신이에요. 그래서 플레이리스트가 최신 트렌드인 줄 알았는데 바뀐 거예요. 이제는 존재하지도 않는 음악을 맞춤형으로 생성하는 시기가 된 거죠. 그 바뀌는 주기가 3개월 정도? 6개월이면 옛날인 셈이에요. - P120

AI로 인해 바뀌는 사회에 맞추어 또 다른 인간의 시야가 생길 것 - P121

변화될 사회를 예측해 보고 내가 어떤 선택이나 행동을 할 수 있는지를 더 보고 싶은 것 같아요. - P121

사람은 악기를 연주하는 과정을 종합하면 음악이 된다고 생각하는데, AI는 악기들이 아니라 그냥 사운드로 재현하는 거예요. 그게 새로운 아이디어를 주는 것 같아요. 악기의 총합이 음악이기도 하지만 어떤 주파수들의 합성도 음악으로 나타나는 거죠. - P122

고통이라는 게 자기 생명을 보호하기 위한 어떤 비상 상태의 신호잖아요. - P125

너무 인간 위주로 생각하는 것을 경계하자 - P128

‘갓‘은 변해가는 것들의 첫 순간에 붙이는 말입니다. 이 순간은 아직 일어나지 않은 일들을 품고 있어서 기대와 두려움이 교차합니다. - P130

미래에도 과거와 마찬가지로 인간과 기계[사물]는 서로 대립하는 것이 아니고 함께 보완적으로 존재하면서 세계를 구성해 나갈 것 - P133

"나의 경험을 진실하게 전달하기 위해서는 새로운 언어를발명해 내야만 한다." - P139

"교육받은 자아, 사회화된 자아 안에 잠들어있는 더 진실된 자아가 가리키는 방향을 찾아가는 일이다." - P139

지금껏 학교에서 배운 교과서적 글쓰기, 차곡차곡 개념을 정리해서 건축물처럼 쌓아올린 글쓰기, 핵심문장을 밑줄 치게 만드는 글쓰기를 머리-글이라고 한다면 물 흐르는 듯이 내 진실된 감각을 믿고 의식의 흐름대로 쓰여진 글을 몸-글이라고 했다. - P139

우리는 세상을 다시 써야 한다. 내밀한 나의 이야기를 당당히 써야 한다. - P141

군집은 웹 공간을 허위 정보로 가득 채워 LLM의 학습 데이터를 오염시키는 전략도 사용할 수 있다. 이렇게 되면 미래의 인공지능과 시민 모두가 의존하게 될 인식 기반 자체가 왜곡될 수 있다. - P149

빙하는 지구의 역사를 담고 있는 타임캡슐로 불린다. 눈이내려 쌓일 때의 공기가 고스란히 담겨 있기 때문이다. 공기 속 이산화탄소와 메탄 등의 농도를 분석하면 과거 지구가 따뜻했는지, 혹독하게 추웠는지 단서를 얻을 수 있다. - P167

인류는 빙하에 남아 있는 기록을 더듬어 80만 년 전 기후까지 복원해 내는 데 성공했다. 덕분에 이산화탄소 농도에 따라 기온 그래프가 움직이며 빙하기와 간빙기가 주기적으로 찾아왔다는 것을 알게 됐다. 급격한 기후 변화의 책임이 인간에게 있다는 사실도. - P167

오래된 빙하를 손실없이 온전하게 시추했다는 얘기는 가혹한 추위를 암시한다. - P167

남극 조약은 남극에서 군사 행동이나 영유권 주장을 금지하고 평화적이고 과학적인 목적으로만 사용할 수 있게 한 국제협약이다. - P168

아이스 메모리 프로젝트는 빠르게 녹고 있는 전 세계 빙하를 시추해 안전한 곳에 보존하자는 국제 공동 사업이다. 프랑스와 이탈리아의 주도로 유럽의 스위스와 독일, 노르웨이, 스페인, 그리고 중국, 일본, 러시아, 미국, 인도 등이 참여하고 있다. - P168

빙하를 보존하는이유는 빙하가 단순한 얼음이 아니기 때문이다. 물론 빙하는 지구에 존재하는 담수의 3분의 2를 저장하고 있는 수자원이기도 하지만, 과거와 미래의 기후 연구에 활용될 수 있다는 점에서 그 가치가 무궁무진하다. - P168

매년 평균 580억 톤의 빙하가 녹으면서 지구의 해수면 상승에 5% 정도 기여하고 있다. - P168

빙하가 모조리 사라지거나 훼손되기 전에 온전한 빙하라도 잘 보존해 후손들에게 전해주자는 것이 바로 아이스 메모리 프로젝트의 목적이다. 과거의 소중한 유물을 박물관에 보관하는 것처럼 말이다. 미래 세대에게 과거의 기록이 담겨 있는 빙하를 전해줌으로써 기후에 대한 정보를 공유하고 다가올 기후를 연구할 기회를 제공할 수 있다. - P169

유네스코가 빙하 보존에 목소리를 높이는 이유는 빙하가 과거의 기록을 담고 있는 인류 공동의 유산이기 때문이다. 빙하 자체를 유산으로 지정하지는 않았지만, 빙하가 포함된 세계자연유산은 50여 곳에 이른다. 스위스 알프스의 융프라우-알레치, 미국 알래스카 랭겔-세인트 엘리아스 국립공원, 뉴질랜드 통가리로 국립공원 등이 세계자연유산으로 지정된 대표적인 빙하지대다. - P170

아이스 메모리 재단은 2016년 프랑스 알프스를 시작으로 남미 볼리비아와 러시아, 중앙아시아의 파미르 고원, 북극 스발바르 제도, 아프리카의 탄자니아에 이르는 전 세계 곳곳에서 산악빙하를 채집해 왔다. - P170

빙하를 보관하는 장소로 남극을 선택한 이유는 여러 이점이 있기 때문이다. 지구에서 가장 추운 남극 돔 C 주변은 평균 기온이 영하 50℃에 머물기 때문에 이보다 더 좋을 수는 없다. 전기 공급 없이도 빙하를 온전히 지켜낼 수 있는 천연 냉동고라고 할 수 있다. - P171

남극에 빙하 보존소가 있다면 북극 스발바르 제도에는 국제 종자 저장고(Svalbard Global Seed Vault)가 있다. 전쟁이나 재난으로 식량작물의 종자가 사라질 경우에 대비한 금고 같은 곳이다. 우리나라를 비롯해 전 세계에서 온 씨앗이 보관되어 있다. 북극 영구동토의 차가운 암반 아래 지은 지하 동굴은 항상 영하 18℃를 유지해 종자를 최상의 상태로 보관할 수 있다. 인류의 생존을 위한시설이다 보니 ‘노아의 방주‘로 불리기도 한다. - P171

스발바르 종자 저장고가 ‘생명‘의 백업이라면 아이스 메모리 보존소는 ‘증거‘의 백업이라고 할 수 있다. 기후 변화가 자연에 남긴 과학적 증거를 담고 있기 때문이다. - P172

‘터‘는 사건의 조건이고 바탕입니다. 과학도 사람들 사이의 관계와 물리적 조건이라는 ‘터‘ 위에서 일어납니다. - P174

세계 최대 전기전자공학자 단체인 IEEE는 AI(인공지능)라는 단어가 줄 수 있는 불필요한 의인화 등을 우려하여 AI라는 용어보다는 A/IS(Autonomous Intelligent System), 즉 ‘자율지능 시스템‘이라는 용어를 선호한다. - P177

우리는 미래를 생각할 때 종종 같은 실수를 반복한다. 아직 오지않은 시간을 상상하면서도, 현재의 사고방식을 그대로 가져가는 것이다. - P180


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B2C에서는 단골 고객이 아니고서는 자주 보기 힘들겠지만 B2B에서는 외상 거래를 어렵지 않게 볼 수 있다. 오늘 나온 표현은 외상 거래시에 유용하게 사용될 수 있는 표현이다. 추가로, 응용하기에 따라서는 다양한 용도로 얼마든지 활용 가능한 표현이라고 생각한다.

Put it on my account 외상으로 할게요

account는 ‘계좌‘, ‘계정‘, ‘장부‘와 같은 뜻이 있죠. ‘~에 올려 주세요‘는 Put it on sth이라는 표현을 사용합니다. ‘제 방으로 달아 주세요‘는 Put it on my room., 제 계산서에 달아 주세요.‘는 Put it on my bill과 같이 말합니다.

유사표현 : Charge it to my account - P228

A I‘ve been out of touch with Jason for months.

B I‘ve texted* him a few times. He‘s in the doghouse.

A Let‘s drop the subject and go out for lunch.

B Here comes the food. Let‘s dig in*.

C The total comes to* $24.

B Put it on my account, please.

A 제이슨하고 몇 달째 연락이 끊겼어.

B 문자도 몇 번 보냈는데, 걔 완전 찍혔어.

A 그 얘긴 그만하고 점심이나 먹으러 가자.

B 음식 나왔다. 먹자.

C 총 24달러입니다.

B 제 장부에 달아 주세요.


기타표현체크

• text sb ~에게 문자를 보내다

• The total comes to+금액 총 얼마가 나오다

• Let‘s dig in (음식을) 먹자 - P228

be out of touch (with sb] (와) 연락이 끊기다

A Just out of curiosity, have you heard of him lately?

B No, we‘ve been out of touch for almost a year.

A 궁금해서 그러는데, 최근에 그 사람 소식 들었어?

B 아니, 우린 거의 1년 동안 소식이 끊겼어. - P229

be in the doghouse 미움을 사다/찍히다

A I was in the doghouse for being late again yesterday.

B Shame on you! Tardiness is your middle name.

A 어제 또 늦어서 완전 찍혔어.

B 창피한 줄 알아! 지각하면 너잖아. - P229

Let‘s drop the subject 그 얘긴 그만하자

A Are you sure you quit your job?

B It‘s water under the bridge. Let‘s drop the subject.

A 직장을 그만뒀다는 말이 사실이야?

B 이미 지난 일이에요. 그 얘긴 그만하죠. - P229

put sth on one‘s account 외상으로 하다/장부에 달다

A How would you like to pay your bill?

B I forgot to bring my wallet. Put it on my account.

A 계산은 어떻게 지불하시겠어요?

B 지갑을 놓고 왔네요. 장부에 달아 주세요. - P229


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이 계간지는 인공지능이라는 키워드에 꽂혀서 관심과 호기심이 생겼고 읽어볼 수 있게 되었다. 책 날개에 나온 잡지 컨셉 소개글을 잠깐 살펴보니 과학과 기술의 의미와 맥락에 대해 이야기한다고 하는데, 과연 어떤 내용들이 기다리고 있을지 궁금하다. 개인적으로는 인공지능에 대한 인사이트를 얻는 시간이 되길 바래본다.

인공지능이 놀라운 속도로 수준급의 결과물을 쏟아낼 때 그 분야(바둑, 과학, 문학, 음악)의 본질과 가치는 어떻게 바뀌는지, 그 분야 종사자의 정체성과 자부심은 과연 유지될 수 있는지가 더 긴급하고 흥미로운 질문으로 떠오르고 있다. - P10

"인공지능"이란 학습, 추론, 지각, 판단, 언어의 이해 등 인간이 가진 지적 능력을 전자적 방법으로 구현한 것을 말한다. - P15

"인공지능시스템"이란 다양한 수준의 자율성과 적응성을 가지고 주어진 목표를 위하여 실제 및 가상환경에 영향을 미치는 예측, 추천, 결정 등의 결과물을 추론하는 인공지능 기반 시스템을 말한다. - P15

"고영향 인공지능"이란 사람의 생명, 신체의 안전 및 기본권에 중대한 영향을 미치거나 위험을 초래할 우려가 있는 인공지능시스템 - P15

"생성형 인공지능"이란 입력한 데이터의 구조와 특성을 모방하여 글, 소리, 그림, 영상, 그 밖의 다양한 결과물을 생성하는 인공지능시스템 - P15

초반을 빠르게 두고 어느 정도 시점부터 생각을 하기 시작해요. - P20

AI가 나오면서 저는 프로들 실력이 상향평준화될 줄 알았어요. 실제로는 그렇지가 않았습니다. 차이가 확고합니다. 양극화가 됐네요. AI를 이해할 수 있는 상위 랭커들은 더 올라갔고, 그렇지 못한 경우에는 가만히 있으니까 차이가 벌어졌죠. 일반기사들은 활용을 못 해요. - P21

격차가 벌어지는 거죠. AI를 활용할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이에요. - P21

어떤 프로젝트는 하다 보면 자연스럽게 룰이 생깁니다. 다른 분야들은 바둑처럼 한정적인 상황이 아니라고 했지만 사실 한정적입니다. 그럼 어떻게 될까요? AI가 무시무시하게 강력해지겠죠. - P22

인간이 절대적 기준이 될 수는 없었어요. 하지만 이제 인공지능이 ‘바둑의 신‘, ‘절대자‘가 되어버렸네요. - P23

‘Al라면 어떻게 두었을까‘ - P27

AI와 협업을 해서 최소한 바둑에서만큼은 사고력 자체가 올라가는 것을 경험할 가능성도 있다고 봅니다. 너무 어려운 일이긴 합니다만, AI를 통해서 우리가 상상하지 못하는 정도까지 올라갈 수 있지 않을까, 한번 기대는 해볼 수 있는 거죠. 저는 기사들이 ‘새로운 미학의 탄생‘을 위해 노력하고 있다고 생각합니다. - P28

‘인간의 바둑을 두겠다‘, ‘나만의 바둑을 두겠다‘ 그러면 판판이 깨지는 거예요. AI바둑 프로그램이 널리 퍼졌을 때 두 부류가 있었습니다. 끝까지 AI를 안 하겠다는 사람과 ‘결국은 해야 하겠구나‘ 하며 돌아선 사람. 빨리 돌아선 사람은 실력을 회복하고 상위 랭킹을 유지할 수 있었지만 뒤늦게 AI를 수용한 기사들은 상위권으로 못 돌아오는 경우도 꽤 있었어요. - P29

SF 영화 속 슈퍼 히어로가 될 수도 있지만 잘못하면 부작용도 분명히 있을 겁니다. - P32

‘인간적인 실수‘라는 것은 시간이 한정적일 때 많이 나오지 않습니까? - P32

고정관념이 진짜 무섭다 - P34

기존의 것들이 가졌던 의미가 사라졌는데, 그러다 보면 또 새로운 뭔가가 생기지 않습니까? - P34

인공지능은 통합과 융합의 도구다 - P36

단백질은 주요 생체분자로서, 단백질 구조에 대한 연구는 생명 현상을 이해하기 위해 매우 근본적이고 중요한 문제입니다. 우리 몸이든 식물이든 동물이든 기초 단위는 분자이고, 분자들이 모여서 특정한 활동을 함으로써 생명 현상이 일어나니까요. 생체 분자들이 특정한 활동을 하기 위해서는 특정한 구조를 가진다는 것이 잘 알려져 있습니다. - P39

과학은 자연의 법칙을 찾아가는 동시에 그 법칙을 만족하는 솔루션을 찾아야 하는 두 가지 문제가 있어서 - P40

복잡한 생명체가 스무 개의 아미노산으로 이루어진 단백질로 구성된다고 할 때, 스무 가지 아미노산에는 다 역할이 있거든요. 어떤 건 잘 꺾이게 만들고, 어떤 건 서로 잘 붙게 하고, 어떤 건 안쪽으로 들어가려고 하고, 어떤 건 바깥으로 나오려고 하고요. 크기도 유연성도 다르고요. 완전히 무작위로 접히는 건 아니에요. 그러니까 기본적인 원리는 그렇게까지 복잡하지는 않다는 거고, 이러한 개념이 AI 개발에 중요하죠. - P42

우리가 가진 데이터 안에 이미 해답에 가까운 정보가 들어있다고 보고, 그걸 어떻게 끌어낼 것인가에 집중 - P44

기존의 틀에 갇히지 않고, 데이터 속에 담긴 신호를 최대한 활용하겠다는 식의 과학적 통찰이 적용됐을 때, 비로소 돌파구가 열린 것 같아요. - P44

AI를 흔히 ‘블랙박스‘라고 부르는데, 알파폴드1과 2는 블랙박스 안의 구조가 완전히 다릅니다. 간단히 말하면 1은
‘합성곱 신경망‘(CNN)에 가까웠고, 2는 ‘트랜스포머‘에 가까운 구조를 사용했죠. - P46

단백질은 길게 이어진 복잡한 분자이지만, 기본적인 골격은 일정해요. 여기서 라이너스 폴링(Linus Pauling)을 생각해 볼 수 있는데, 그분이 화학 결합을 이해한 걸 바탕으로 단백질의 2차 구조, 그러니까 알파 헬릭스나 베타 시트 같은 기본 골격 구조를 실험으로 구조를 보기 전에 이미 예측했거든요. - P43

실제 단백질에서는 멀리 떨어져 있는 아미노산끼리도 서로 끌어당기거나 밀어내는 힘을 작용시킬 수 있어요. 이런 장거리 상호작용이 구조형성에 결정적인 역할을 하죠. 알파폴드2는 이런 생물학적·화학적 상호작용을 더 잘 반영할 수 있도록 신경망 자체를 설계했습니다. - P46

문제의 성격에 맞게 수학적·구조적 표현 방식을 바꾼 것이 결정적이었다 - P46

알파폴드2를 보면서 느낀 건, 문제의 본질을 반영한 신경망 아키텍처를 잘 설계하면 상대적으로 적은 데이터로도 현상의 핵심을 포착할 수 있고, 매우 높은 수준의 예측이 가능하다는 점이었습니다. - P47

언어 모델은 기본적으로 언어 데이터를 학습한 시스템입니다. 언어는 본질적으로 확률적이어서, 상황에 따라 표현이 달라질 수 있고 정답도 하나로 고정되지 않는 경우가 많죠. 하지만 과학은 다릅니다. 자연 법칙은 훨씬 강한 제약을 갖습니다. 예를 들어 보통의 단백질은 특정한 3차원 구조를 가져야만 기능할 수 있어요. 즉, 과학은 확률적 언어의 세계와는 다른, 엄격한 물리적·수학적 제약 아래 작동하는 영역입니다. - P48

텍스트, 이미지, 음성 등을 통합하는 멀티모달 AI - P48

자연과학은 대상이 ‘자연‘입니다. 어디가 끝인지, 도달해야 할 경계가 어디인지조차 명확하지 않은 ‘신의 영역‘이죠. - P49

여러 분야의 관련된 데이터들은 어떻게 보면 서로 원리가 통하는 것들이잖아요. - P50

이전까지는 사람이 도구로서의 역할을 많이 했지만 이제는 사람이 판단을 하기 위해 융합적인 능력을 가지고 있어야 하는 거죠. 그래서 기존 방식으로 모든 디테일을 학습해야 할 필요는 없겠지만, 앞으로 사람이 배워야하는 것이 오히려 더 많아질 것 같아요. - P50

바둑, 음악 등은 인간의 수준에서 평가할 수 있는 분야들이고 과학은 미지의 세계를 탐구하는 활동이라 좀 다르다고 생각합니다. 과학은 어떤 정해진 대상을 놓고 인간이 AI와 경쟁하는 것이 아니고, 크게 열려 있는 어떤 영역을 탐구하기 위해 인간이 AI라는 도구와 협력하는 것으로 보고 있어요. - P51

‘과학AI‘는 언어 모델이 아니라는 인식이 중요합니다. - P51

AI는 우리가 생물학·화학·물리학 등으로 나누어 따로따로 다루던 문제들을 하나의 틀 안에서 다루게 해줍니다. 자연은 나뉘어 존재하지 않는데 우리의 연구 도구가 제한적이어서 대상을 분절해 다뤄왔다고 할 수 있죠. 데이터 기반 AI는 이런 제약을 넘어 현상을 통합적으로 바라보고 근본 원리에 더 가까이 접근하게 해주는 도구입니다. - P52

언어 모델처럼 비정형적이고 다양한 지식을 다룰 수 있는 AI는 여러 모달리티를 결합할 수 있습니다. 분자 수준을 넘어 세포, 더 나아가 가상 세포나 디지털 트윈 휴먼 같은 복합 시스템까지 연결해 다룰 수 있는 가능성이 열리고 있습니다. 서로 다른 영역을 자연스럽게 묶을 수 있다는 점이 중요합니다. - P52

에이전틱 AI의 등장은 또 다른 수준의 융합을 가능하게 합니다. 서로 다른 AI 시스템과 로봇 등을 연결해 협력적으로 문제를 해결하는 구조가 만들어지고 있습니다. - P52

다른 학문들은 실험을 자신이 원하는 방식으로 통제할 수 있잖아요. 그런데 천문학은 그런 실험을 할 수 있는 학문이 아니죠. 순수하게 수동적인 관측에 의존할 수밖에 없습니다. 즉, 하늘에서 흥미로운 현상이 발견이 되거나 아니면 흥미로운 현상이 있을 거라고 추정이 되는 영역을 집중적으로 관측을 하거나 그러한 방식으로 천문학의 발전이 이루어져왔어요. - P57

천문학의 역사는 원래 그런 ‘예기치 않은 이상 현상‘의 우연한 발견을 통해 발전해 왔으니까요. 가장 대표적인 예가 우주배경복사의 발견입니다. 원래는 전파망원경의 잡음인 줄 알았던 신호가 알고 보니 우주의 기원을 설명하는 열쇠였고, 이를 통해 빅뱅 이론이 정설이 되었죠. 감마선 폭발체도 마찬가지입니다. 냉전 시대에 지구의 핵실험을 감시하기 위해 띄운 위성이 우연히 우주에서 번쩍이는 감마선을 포착했습니다. 이 현상을 설명하기 위해 수백 개의 이론이 난립하다가, 20세기 말이 되어서야 무거운 별이 붕괴할 때 생기는 현상임이 밝혀졌습니다. - P62

천체 현상의 깊은 내용을 알기 위해서는 제임스 웹 우주망원경(JWST)이나 알마(ALMA) 같은 고성능 장비가 필요합니다. - P63

알마는 수십 개의 전파 망원경을 연결해 고해상도 이미지를 얻는 시스템인데, 이런 장비들은 워낙 비싸고 운영 비용이 많이 들어서 우주 전체를 훑는 빅 서베이를 할 수가 없습니다. 특정 타깃을 정해 집중적으로 관측해야 하죠. - P64

결국 빅데이터의 진짜 역할은 천문학자들에게 선택지를 주는 것입니다. "수많은 데이터 중에서 제임스 웹이나 알마 등과 같은 고성능 관측장비를 이용해 어디를 집중적으로 볼 것인가?"를 선별해 주는 것이죠. 따라서 다음 세대 천문학자들에게는 빅데이터를 다루는 기술뿐만 아니라, 다시 기본으로 돌아가서 자신이 무엇을 관측하고 싶은지, 어떤 타깃이 중요한지를 판단할 수 있는 물리학적·천문학적 기본기가 훨씬 중요해질 것입니다. - P64

‘빅데이터‘보다 본질을 꿰뚫는 ‘딥 데이터‘(deep data)가 필요하다 - P64

"큰 팀은 축적하고(accumulate), 작은 팀은 혁신한다(innovate)" - P67

앞으로의 천문학도는 머신러닝과 통계학 언어를 습득하는 것은 필수겠지만, 더 중요한 것은 빅데이터와 시뮬레이션이 가진 본질적인 한계와 편향(bias)을 꿰뚫어 볼 수 있는 통찰력입니다. 데이터가 어떤 기기의 한계 속에서 만들어졌는지, 시뮬레이션의 파라미터가 어떤 가정하에 설정되었는지 모른 채 AI가 내놓은 결과를 맹신하면 잘못된 해석에 빠지기 쉽습니다. - P68

단순히 기술적 숙련을 넘어, 학생 때부터 마치 교수(PI)처럼 큰 틀에서 생각하는 훈련이 필요합니다. "AI가 방법은 찾아주겠지만, 나는 어떤 과학적 문제를 풀고 싶은가?"라는 질문을 던질 수 있어야 합니다. - P68

방법론자가 되어서도 안 되지만, 방법론을 모르면 과학을 할 수 없는 딜레마 - P68

바둑 수는 최선의 수(정답)는 존재하지만 많은 경우 AI도 찾아내기 어려우니 이길 확률이 높은 수를 선택합니다. 그런데 수학은 맞을 확률이 높은 것을 선택하는 게 아니라, 반드시 맞는 것을 선택해야 하는 것이죠. 그런 면에서 창의성이 중요하고 어떤 것이 맞을 것이라고 생각했을 때 그것을 증명하기 위해서 온갖 기발하고 창의적인 아이디어들이 총동원됩니다. - P77

언어 모델이라는 건 다음에 올 단어로 가장 확률 높은 것을 찾는 것인데, 수학은 그런 과정이 아니거든요. 다음에 오는 단어나 식이 필연적이어야 되거든요. 그 차이가 있습니다. - P85


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오늘 나온 표현은 레스토랑 같은 곳에서 물이나 음료 등을 리필할 때 사용하면 좋을 듯하다. 본문에서는 기름을 가득 채운다는 의미로 사용되었는데, 각자 자신이 처한 상황에 맞게 잘 써먹으면 되는 거라고 생각한다.

Fill her up, please 가득 주세요

Fill up은 ‘가득 채우다‘라는 표현인데요. ‘가득 채워 주세요.‘는 Fill it up. 또는 Top it up과 같이 말합니다. 물컵에 물을 가득 채워 주세요.‘라고 할 때도 Fill up to the top과 같이 표현합니다.

•유사표현 : Could you fill it up? - P226

A We‘re running out of gas.

B I know a gas station* on the way.

A While we‘re at it*, I should get my car washed.

B You have to make a left at the next light.

A I need to fill up the tank*. We have a long way to go.

B Fill her up, please. Can I get a car wash?

A 기름이 떨어져 가고 있어.

B 가는 길에 주유소 아는 데 있어.

A 하는 김에 세차도 좀 해야겠다.

B 다음 신호등에서 좌회전해야 해.

A 가득 채워야겠다. 갈 길이 멀잖아.

B 가득 넣어 주세요. 세차 가능하죠?


기타표현체크

• fill up the tank (기름통을) 가득 채우다

• While we‘re at it ~하는 김에

• Fill her up 가득 넣어 주세요 - P226

run out of sth ~이 떨어지다

A Hurry up! We‘re running out of time.

B Don‘t be so pushy. I‘m hurrying as fast as I can.

A 서둘러! 시간이 없단 말이야.

B 너무 재촉하지 마. 최대한 서두르고 있어. - P227

make a left[right] 좌회전(우회전)하다

A Please tell me how to find the nearest pharmacy.

B Make a right at the second intersection.

A 가장 가까운 약국이 어디 있는지 가르쳐 주세요.

B 두 번째 교차로에서 우회전하세요. - P227

have a long way to go 갈 길이 멀다/아직 멀었다

A I think your English is pretty good.

B Thanks, but I still have a long way to go.

A 영어를 정말 잘하시는 것 같네요.

B 고마워요. 하지만 아직 멀었어요. - P227

get a car wash (기계) 세차를 하다

A Move up a little. How much gas do you want?

B 50,000 won, please. Can I also get a car wash?

A 앞으로 조금만 빼 주세요. 얼마나 넣어 드릴까요?

B 5만원어치 넣어 주세요. 세차 되나요? - P227


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다른 책들을 읽다보니 이 책은 정말 오랜만에 읽어볼 수 있게 되었다. 오늘 처음 밑줄친 문장은 간단해 보이지만 나를 포함한 독자들로 하여금 이런저런 생각들을 해보게 만드는 문장이 아닐까 싶다.

인간이 나름 이성적이고 똑똑한 것처럼 보여도 살다보면 종종 어리석은 선택을 할 때가 있다. 또한 독서와 관련해서 개인적인 생각을 잠깐 적어보자면 독서를 하면 할수록 내가 모르는 것들이 훨씬 더 많다는 것을 느낄 때가 많다. 마치 마시면 마실수록 갈증을 느끼는 바닷물처럼 책도 읽으면 읽을수록 내가 모르는 부분들이 많다는 것을 느낌과 동시에 책에 대한 갈증이 끊임없이 생겨나는 듯하다.

글을 끄적이다가 문득 ‘완벽주의‘라는 단어가 생각났다. 애초에 인간이라는 게 완벽할래야 완벽할 수가 없는 존재인데, 적잖은 사람들이 완벽해지려고 애를 씀과 동시에 그에 수반되는 고통에 허덕이며 살아간다.

물론 인생에 고통이 아예 없을수는 없겠지만, 만약 자기 자신을 너무 지나치다 싶을 정도로 몰아붙이며 살아가고 있다면 잠시 쉬었다 가는 것도 나쁘지 않은 선택이 될 듯하다. 인간이 너무 고통스러우면 이성적인 판단이 제대로 안 될 수도 있기 때문이다. 2보 전진을 위해 1보 후퇴가 필요할 때가 있다.




운명은 잔인하고, 인간들은 어리석다.
Fate is cruel, and men are foolish. - P58

우리의 현실적이고 실제적인 생활은 열정에 따라 움직이지 않으면 지루하고 건조하다. 하지만 열정에만 의지해 움직이면 곧 고통스러워진다.
Our real, practical lives are boring and dry if we are not driven by passion. But if we are driven by passion alone, they soon becomes painful. - P60

부는 마치 바닷물과도 같아서 마시면 마실수록 갈증에 시달린다. 이는 명성도 마찬가지다.
Wealth is like sea water; the more we drink, the thirstier we become, and the same is true of fame. - P61

삶의 고통에서 벗어났다는 사실이 노년에는 위로가 된다.
It is comforting in old age to know that you have escaped the pain of life. - P62

우리가 가지고 있는 생각의 서랍에서 하나를 열 때는 다른 것들은 모두 닫아 두어야만 한다.
When we open one in our drawers of ideas,
we have to keep all the others closed. - P63

아무리 갑작스러운 일이 일어나더라도 너무 크게 기뻐하거나 또 너무 크게 슬퍼해서도 안 된다.
No matter how suddenly something happens,
you shouldn‘t rejoice too much or grieve too much. - P64

매일 저녁 우리는 하루치만큼 더 가난해진다.
Every evening, we are poorer by a day‘s worth. - P65

일반적으로, 불행은 예외가 아닌 규칙이다.
In general, misery is the rule, not the exception. - P66


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