#AI교양서
#인간은어떻게인공지능을진화시키는가
#이영호
#비제이퍼블릭
#교양서
#서평단
@bjpublic_official
AI 교양서, 기본서인데, 400 페이지가 넘어간다.
이미 우리는 AI 시대에 살고 있다.
교양서라고 쉽게 생각하고 읽었다가 방대한 내용에 압도되었다.
읽기는 쉬운 편이다.
하지만, 내용적으로는 많은 부분들을 포괄적으로 다룬다.
1장의 AI 시대 인물들에 대해서는 아주 좋았다.
우리는 과거의 인물들에 대해서는 익히 들어왔다.
에디슨이나 포드 이런 역사는 수업 시간에도 배울 수 있다.
하지만, 2000년대 이후로 시작된 AI 혁명은 짧은 시간동안
폭발적으로 성장했고, 지금도 성장하고 있다.
현재진행형인 이야기인거다.
하루가 멀다하고 뉴스에 등장하는
젠슨황, 엔비디아, 샘 올트먼, 머스크, 사티아 나델라, 오픈AI,
이런 인물들을 통하여 현재 진행형인 사건들을 보는 건
아주 재미있다.
더불어서, AI 의 다른 면을 연구하는 인물들의 이야기도 우리는
귀기울여 들을 필요가 있다.
이런 사람들이 AI 시대를 이끌어가는 것을 알게된 것도 하나의
성과라고 생각한다.
할루시네이션
실재로 존재하지 않는 정보를 마치 진짜처럼 만들어내는 현상.
편향성
AI 가 성별이나 인종, 종교, 국적, 직업 등에 대해
고정적 이미지나 선입견을 드러내는 경우가 생김
AI 도 인간처럼 편향된 시선을 갖고 있을 수 있다.
맥락 기억의 한계
컨텍스트 윈도우, AI 가 생각할 수 있는 단어량의 한계가 있다.
AI 는 정해진 시점까지 수집된 데이터로만 훈련되어 있습니다.
실시간 정보는 모릅니다.
물론 미래도 모릅니다.
환류현상 피드백 루프
AI 가 만들어낸 문장이나 컨텐츠를 다시 AI 가 학습 데이터로 이용하는 현상.
자기참조적 데이터 순환 self-referential data loop
객관성과 다양성을 해치는 잠재적 위협으로 지목되고 있음.
사용자의 의도나 질문을 오해해서 잘못된 결과를 내놓는다.
미묘한 뉘앙스, 문화적 맥락, 대화의 흐름을 놓치는 경우가 많다.
논리적 추론이나 상식적 사고를 완전히 이해해서가 아니라,
패턴을 기반으로 흉내내고 있기 때문에 일어난 일.
메타인지
인간은 자신이 생각하고 있다는 사실을 자각하고,
그 생각을 다시 평가하며 수정할 수 있습니다.
내가 무얼 알고 있으며, 무얼 모르는지 스스로 점검하고 조절하는 능력.
이는 의사결정에서 중요한 역할을 합니다.
AI 는 추론을 수행하고 있다는 자각이 없습니다.
학습된 확률 모델이나 알고리즘의 계산 결과일 뿐이며,
그 과정 자체를 이해하거나 성찰하지 못합니다.
AI 는 데이터와 알고리즘의 결합입니다.
재료인 데이터가 매우 중요합니다.
좋은 재료가 좋은 결과를 내는 것처럼,
좋은 데이터와 적합한 알고리즘이 결합하면, 좋은 AI 가 되는겁니다.
Garbage In, garbage out 는 여기서 나오는 얘기입니다.
하지만, AI 는 뛰어난 패턴 인식 능력을 가지고 있고,
유추와 추론 능력을 발전 시키고 있습니다
이런 학습의 속도와 효율성이 기하급수적으로 향상되고 있습니다.
시대가 빠르게 발전하면서,
예전에 통상적으로 사용하던 용어들도 변화를 거듭한다.
로봇, 인조인간 이렇게 지칭되던 단어들이 피지컬 AI 라는 용어로 집약되어
설명된다.
만화에서 슈퍼 컴퓨터로 지칭되던 기계는 이제 클라우드 AI, 엣지 AI 로
현실화 되고 있다. 온디비아스 AI 도 이미 우리들이 사용하는 스마트폰 안에서
구현되고 있다.
기술적인 구현은 앞서 가고 있지만, 문제는 데이터다.
앞으로도 데이터 문제는 치열하게 경쟁할 것이고, 여러가지 따질 부분들이 많다.
그럼에도 불구하고, 데이터 부분은 크게 발전할 것임은 명백하다.
데이터 센터도 다양하게 지어질거다.
책은 후반부에 윤리, 철학, 교육에 대한 부분도 광범위하게 다루고 있고,
프롬프트에 대한 구체적인 내용까지 잘 알려준다.
이렇게 방대하게 다루기 쉽지 않다.
챕터챕터를 분리해서 얘기 하더라도, 책 한 권 쉽게 나올 정도다.
이만큼 AI 역사가 불과 수십년동안 크게 발전해 왔고,
앞으로도 그럴 것임은 명백하다.
이런 기호에 이런 책을 접하게 되어서 기쁘게 생각한다.
