"본 도서는 출판사로부터 도서를 협찬 받아 개인적으로 작성된 리뷰입니다."
2020년인가 정말 혜성처럼 등장한 챗GPT 이후 어느 곳이든 생성형 AI의 범위안에 속해있다. 역사적으로도 그 어느 기술보다도 빠르게 사람들 속을 파고 들었다고 하니 뭐. 2010년대 까지도 AI는 정말 뜬구름 같은 허상 같은 기술이였다. 머신러닝, 딥러닝 등의 기술이 한창이긴 했으나 이 모든 것의 기반 위에서도 AI는 정말 요원했다. 하지만 챗GPT의 등장은 IT는물론 산업 전반의 판도를 바꾸는 특이점과 같은 사건이였다.
챗GPT, 제미나이 등으로 대표되는 생성형 AI가 등장하고 약 5년정도 흐른 지금에서야 나는 왜 이 구조가 궁금했을까.
알기를 더이상 미뤄서는 안되겠다! 싶어서 읽었는데, 역시 수학이나 알고리즘의 설명하는 (특히 수식! 그래프!) 부분에서는 흐린눈으로 읽었다는 사실은 안비밀.
하지만 이 책을 통해서 알게된 가장 놀라운 것은 우리의 말 한줄 한 문장의 의미를 파악하기 위해 얼마나 많은 기술들이 녹아 있었다는 사실이다.
여러 생성형AI가있지만 이 책은 챗GPT를 기반으로 설명한다. 그렇다면 챗GPT로 대표되는 범용 인공지능(AGI)이란 무엇인가?라는 파트는 결국 인간과 동등하거나 그 이상의 지능을 갖는다는 것은 무엇인가?라는 것을 설명하는데, 결국 아직은 부족하지만, 우리가 소위 AI라고 일컫는 것의 의미가 무엇인지를 가늠 할 수 있는 기준을 말하고 있으나, 아직은 그것에 대한 정확한 기준을 규정하기 어렵다고 말한다. 뭐 이 시작은 우리 모두가 알고 있는 튜링 테스트.
그렇다면 경주APEC에서 외교부분을 제외하고 가장 핫했던 뉴스는 아마도 엔비디어의 젠슨황이 가져온 26만개 GPU일것. 왜! AI 시대를 준비함에있어 CPU가아니라 GPU인가?!
사실 나도 좀 궁금했던 부분인데, 여러 설명이 있으나, 흥미로웠던 점은 CPU vs GPU의 성능을 분석한 파트였다. 연산 시간이 길어질 수록 처리 속도가 단연코 GPU가 빨라진다는 것이다. 물론 단순계산적 측면에서 였지만, 이것은 이 책의 중반부터 설명되는 AI를 구성하는 여러 기술 측면속에서 수행되는 굉장히 복잡한 연산과 그 처리 시간등을 통해 복합적으로 정리되는 결과 도출의 측면과 맞물려 있었다. GPU에서 그래픽 처리를 제외하고 AI에 특화된 NPU는 그런 연산에 최적화되어 있는 것이다. 사람으로 치면 장인이 CPU라면, 그 장인이 만들어내는 물건을 찍어 내듯이 만들어야 할 때는 장인보다 단순작업을 위한 ‘인해전술‘ 측면에서는 GPU가 더 빠르다는 것. 아하!
내가 흐린눈으로 보게했던 챕터가 5장.6장이다. 본격적으로 AI를 구성하고 있는 기술에 대한 설명 파트인데, 어려운 부분이기도 했지만, 이 기술들을 읽어나가며 인간이라는 존재가 언어를 사용하는 이 자체가 굉장히 고등한 기술임을 알 수 있었달까.
문장 속에서 단어를 구분하고, 그 단어가 다시 문장안에서 어떤 의미를 갖는지, 그리고 단어의 구분을 어떻게 진행하는지, 단어와 단어를 잇는 조사를 통해 문장을 어떻게 분석하는지, 분석된 문장을 토대로 어떻게 답변을 구성하는지. 등등을 설명한다. 사실 이 부분을 읽으면서는 전세계의 빅테크 기업에서 왜 AI STACK개발자에 그토록 목매는지를 알게했달까.. 저걸 어떻게 만드냐고요..(만든거 가져다 쓰는것도 힘드네요..) 싶어서.ㅋ
사실 이해는 잘 가지 않았다. 벡터, LSTM,추론, 가중치, 인/디코딩 등등등. 한 문장을 이해하고, 그에 대한 답으로 한문장을 만들어 내는 일이. 인간에게는 자연스러운 일인데, 이것을 기게적으로 풀어내는 일은 굉장한 것이였다는 사실하나만은 분명하게 인식하게 한 챕터.
이후 할루시네이션(환각) 개인적으로는 거짓말이라고 부르는 AI의실수는 결국 인간을 따라하기 위한 일종의 현상이라는 점은 알고 있으면서도 소름끼치는 부분이다. 뭐랄까 모르는 것을 아는 척하고 싶어하는 인간의 모습과 닮았달까. 이것은 결국 이 AI를 구성하는 여러 기술적 측면들이 맞물려 나타난 결과인것이다. 문장을 분석하고, 그 질문에 맞는 답을 최적화하여 생성해야 하는 AI의목적에 부합하기 위한 결과인것. 그렇기에 책은 결국 AI가만들어 낸 결과를 검증하는 것은 인간의 몫이라 말한다. 이 부분에서 다양한 AI에게 같은 질문을 던져, 유사답이 나온다면 정확도가 높다고 말하지만, 나는 이 마지막 파트를 읽으면서 결국 AI 시대의 인간이 가져야 할 자질이 무엇인지를 다시 생각해봐야하는 시기가 왔음을 알 수 있었다. 지식을 외우고, 공부하는 것이 아니라, AI를 활용함에 있어 원하는 답을 정확하게 알아내기 위해 우리가 던져야 할 질문을 어떻게 만들어야 하는지, 그리고 그것이 만들어낸 결과를 어떻게 분석하고 받아들여야하는지를 배울 수 있어야 하지 않을까. 비판적 사고, 어떤 결과를 그대로 수용하고 외우는 것이 아니라, 도출된 결과 속에서도 비판적으로 사고하여, 나만의 결론에 도출 할 수 있는 방법을 기본으로 탑재해야 한다는 것을. AI가 나왔는데 뭐랄까 왜 생각은 더 복잡해 지는 걸까.
이 밖에도 AI의선입견, 편향등을 기술적으로 어떻게 할것인지 등을 말하는 부분에서도 기술적으로 해결해야 하는 측면도 있지만 결국 그것들이 학습하는 것이 인간의 자료이기에 분명한 편향이나 선입견을 제외하고 문맥속에 묘하게 녹아있는 그런 정보들은 결국 결과를 보고 판단해야 하는 것은 결국 인간의 몫으로 남는다. 주어진 결과를 판단없이 단편적으로 이해하는 시대는 지났다는 생각. 보다 복잡해진 사회에서 보다 복합적이고 비판적인 사고를 해야 하는 시대.
어려웠지만, 흥미로운 책.
인간의 사고가 다시 보인 책이기도 하다.
AGI, AI가궁금하신 분들은 추천!
