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보통 백신이 나오려면 연구 기간이 10년 이상 걸린다. 다만 2020년 1월, 미국의 제약사 모더나가 코로나 백신 개발을 착수하고 허가 받는데까지 걸린 시간은 11.4개월이다. 모더나는 어떻게 이처럼 빠르게 백신 개발을 할 수 있었을까? 모더나는 방대한 유전물질 데이터를 한 번에 분석하고 예측하는 AI시스템을 가지고 있었다. 이를 바탕으로 중소 규모 스타트업 제약사였던 모더나는 빠르게 성장할 수 있었다. 뿐만 아니다. AI는 인간의 다양한 데이터를 학습한다.췌장암과 같이 조기 진단이 필요한 질병 또한 AI는 빠르게 파악한다. 인공지능은 이를 전통적인 방식보다 3년이나 빠르게 진단한다. 또한 당뇨나 천식, 우울증 진단도 간단하게 진단한다. 중국의 스타트업 회사가 개발한 AI는 30초 정도의 음성만으로 우울증을 진단한다.그리고 그 정확도는 80%를 넘는다. 인공지능이 인간을 뛰어 넘는 특이점을 사회는 걱정한다. 다만, 어떤 분야에 있어서 분명 인공지능은 이미 나를 포함한 대다수의 인간보다 똑똑하다. 미국 언론에 따르면 일부 기업들은 직원 해고를 위해 AI기반 소프트웨어를 사용하고 있다고 봤다. 이런 이야기를 들어도 크게 불편하지 않다. 다양한 데이터를 바탕으로 성과를 판단하고 그로 인해, 인사평가를 하는 것은 충분히 예측해볼만하다. 다만 인간을 고용하고 해고하는데, 이미 인공지능이 어느정도 관여하고 있다고 보면, 여간 찜찜한 것은 아니다. 이들은 어떤 인간의 생활에 직간접적으로 영향을 끼치기도 한다. 실제 Capterra라는 업무성과관리 플랫폼에서 인사 담당자 300명에게 물어본 결과, 정리 해고 대상자를 결정하는데 AI기반의 소프트웨어와 알고리즘을 활용하겠다는 대답이 98%가 됐다.

인공지능은 현재와 미래에 분명 인간을 보조하고 도와주는 용도로 사용할 것이나, 반대로 말하면 인간은 필수적으로 누군가를 고용하고 해고하며, 보이지 않는 계급을 형성한다. 이런 인공지능이 인간의 능력을 보조한다는 것은 다시 말하면, 다른 어떤 인간보다 우월한 입장에서 인간을 보조한다는 것을 의미한다. 새로운 질서를 의미하는 말로 '뉴노멀(New Normal)의 시대'라는 말이 있다. 기존 질서가 뒤집어지고 새로운 표준이 생기는 시대라는 말이다. '철학은 어떻게 삶의 무기가 되는가'를 집필한 '야마구치 슈'는 '뉴타입의 시대'라는 책을 통해, 새로운 뉴노멀의 시대를 이야기 했다. 기계가 인간의 영역을 대체하는 시대에서 인간은 기계에 앞서는 무언가를 무기로 나아갔다. 1811년 산업혁명으로 기계가 인간보다 생산적인 면에서 우위를 점하자, 이 경쟁에서 패배한 수공업자들은 빈곤해졌다. 이에 이들은 빈곤의 원인을 기계에서 찾고 기계를 파괴했다. 반자본주의 운동인 '러다이트 운동'이다. 인간이 도구에게 지는 역사는 적잖게 많다. 인간은 꾸준하게 기계에게 패배해 왔다. 가령 인력거는 자동차에게 패배했고 조선후기에 소설을 전문적으로 읽어주던 전기수라는 낭동가는 라디오에게 패배했다. 이후 승리한 기계는 더 나은 기계에게 패배했고, 라디오는 TV에게, TV는 스마트폰에게 패배했다. 다만 인간은 사회를 이루고 살아간다. 생산자와 소비자의 관계에서 '생산자'는 '소비자'에 비해 구조적으로 수직적이다. 고로 누군가는 지시하고 누군가는 복종한다. 누군가는 고용하고 누군가는 고용당하며, 누군가는 해고하고 누군가는 해고당한다. 사회는 표면적으로 수평적이지만 그 내부적으로는 수직적이다. 고로 인공지능의 활용은 필연적으로 누군가에게 사용되면, 누군가는 사용을 당하는 입장이 될지도 모른다.

2천조 원의 글로벌 시장이 열린다. AI가 만든 새로운 시장에 많은 사람들이 환호를 했지만, 이는 '자본주의적 관점'에서 환영을 받는 일이다. 인공지능을 도구로 사용할 인간과 그렇지 않은 인간이 존재한다. 인공지능이 인간보다 빠르고 정확한 대답을 내놓으면서 점차 사람들은 '사람'이 아니라, '인공지능'에게 질문한다. 지금도 하루에 1000만명이 인공지능에게 묻는다. 실제로 논문의 경우에도 보통의 학생들보다 우수한 대답을 놓으며, '검색'은 되는데, '챗GPT'는 왜 안되는가 하는 의문도 생긴다. 인공지능을 번역기나, 검색엔진과 같은 도구로 활용한다면 실제로 인공지능이 아닌 인간의 업무라고 봐야 하는가. 점차 많은 사람들이 더 똑똑한 인공지능을 활용하면서 '아마구치 슈'가 말했던 것처럼 우리는 '정답'을 알고 있는 인간에 대한 효용성을 고민하게 될 지 모른다. 누구나 인공지능에 물어만 본다면 현명한 대답을 얻을 수 있는 시기에, 인공지능 보다 더 나은 능력을 키워야 한다. 그것은 '의심하고 질문하는 능력'이다. 뉴노멀 시대에는 대답 보다 질문이 중요하다.

"나는 생각한다. 고로 존재한다." 데카르트의 명제에서 생각은 의심과 바꿀 수 있다. 의심하고 비판하는 능력은 인간의 지능 중 가장 중요한 능력이다. 이제는 질문 할 수 있는 사람이 더 뛰어난 인재가 되는 세상이다. 자동차에 앉아 있다면, 70대 노인와 30대 젊은이가 같은 속도로 이동할 수 있다. 인간의 신체 능력을 보조하는 자동차 덕분에 인간은 이동하기 위해, 신체적 능력이 아닌 판단력과 운전 기술이 중요해 졌다. 고로 뭐든 묻는 질문에 척척하고 대답해 내는 인재보다는 의심하고 질문하는 인간들이 훨씬 더 많은 기회를 얻게 될 것이다.

현재 우리 사회의 교육은 질문에 대한 답을 얼마나 빠르고 정확하게 내려 놓느냐를 기른다. 이런 것들은 대게 인공지능에게 쉽게 대체 가능하다. 이런 시대에서는 무엇을 물어야 하는지, 무엇이 핵심인지를 파악하는 능력이 중요하다. 아이러니하게도 대답보다 질문이 더 고차원적인 사색이 필요한 작업이다. 인공지능에 의해 어떤 인간들은 덜 생각하게 되지만, 반대로 어떤 인간들은 더 고차원적인 질문을 생각해야 한다. 고로 더 많이 읽고 더 많이 생각하는 사람들은 '기억'하고 '분석'하는 일을 하는 사람들에 비해 더 많은 생산량을 가지게 되지 않을까 한다.

도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다

인류에게 불과 전기보다 더 중요한 발명은?

인류에게 불과 전기보다 더 중요한 발명은? 인공지능다. 점점 더 빨라지는 세상의 발전 속도. 흔들리지 않고, 내가 흔들기 위한 노력이 필요하다. 그래서 산업과 투자. 그리고 삶의 뒤흔드는 챗GPT 에 관한 책을 또 만났다. ＜챗GPT 혁명＞은 ‘챗GPT’의 세계로 들어서는 ‘탐험가’들의 필수 ‘맵(Map)’이다. 챗GPT를 이해하기 위한 기초 용어, 챗GPT의 역사, 다채로운 기능과 용도를 상세히 다룬다. 최근 갑자기 친숙해진 챗. 마냥 낙관만 하거나 비관만 할 수 없어서 더욱 눈길이 간다.

챗은 완결된 혁명이 아니다. 기나긴 과정 가운데 사람들의 이목을 사라잡는 랜드마크 같은 사건이다. 저자의 이 말에 나는 제가 얕게 알고 있는 챗은 끝이 아니라 터지듯 시작된 미래 신호라는 생각이 들었다.

[AGI]

인공일반지능, 범용인공지능.

인간이 명령하지 않아도 스스로 생각하고 일한다고 해서 '강한 AI' 혹은 '완전 AI'라 부리기도 함.

AI 연구의 근원적인 목표.

AI도 벅찬데 AGI 시대라니. 미술 시간에 상상화로 그리는 현실이 코앞이다. 명령이 필요없는 로봇들은 이제 생각을 한다. (이러다 인간보다 똑똑한 인간이 인류를 지배한다면?) 편리하 거 같으면서도 역시 막연한 두려움이 따라오는 이야기다.

고객의 투자 성향, 목표 수익률, 자금 소요 시점 등의 정보를 기반으로 적절한 포트폴리오를 짜주고 아예 투자 홀동을 위임받기까지 하는 로보어드바이저. 이런 AI 기반 로보어드바이저의 국내 이용자는 2022년 12월 기준 33만 8,000명을 넘겼다. (p125-126)

교육,반도체, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 이미 초거대 AI는 활발히 활동 중이다. (나보다 바쁜 AI들) 주변에서 로보어드바이저를 활용하는 사람의 생생한 후기를 듣고 싶은데, 아쉽게도 주변엔 없는 같다. 작년 12월 기준 33만 명 이상이 사용했다는데, 올해는 몇 배수가 증가할까. ㅁ루론 정보를 찾아 결과를 예측하고, 그 정보를 상품에 적용할 때 드는 시간을 줄이는 역할뿐이라지만 시간을 줄여준다는 점에서 큰 매력이 있는 거 같다.

(금융 분야의 AI 기술은 아직 초기 단계)

챗GPT의 성능이 미국 의사면허시험을 통과할 수준이며, 명문 MBA 와튼 스쿨의 기말시험에서 B 학점을 맏을 정도라고 하니, 놀랄 일도 아니다.

미래엔 자식을 낳아 기를 것인지, 챗을 키울 것인지(?) 고민하는 사람들도 생길 거 같다.. 너무 만화적 상상 같지만, 무서운 속도의 발전력으로 보아 아주 불가능한 일은 아닐 거 같다.

챗과 관련된 기초 용어 파악(chapter1)을 시작으로 챗의 정의, 역사, 쓸모, 충격파, 관련 기업들, 문제점, 이래 등을 두루 살펴볼 수 있는 책인 점이 마음에 들었다. 특히 낯선 용어가 많았는데, 이 부분을 알고 책을 읽을 수 있는 게 큰 장점이었고, 불안함과 기대 속에서 챗이 어떻게 발전하고 있는가를 알 수 있는 점도 장점이었다. 끝으로 챗의 한계 중 하나는 기존의 패러다임에 반항할 수 없는 것이라고 한다. 기존의 패러다임을 뒤집을 수 있는 사람이 우위에 설 거 같다는 생각이 든다.

[책속문장]

p43

아무래도 인류가 '위험하리만치 강한 AI'를 만날 날이 머지않은 것 같다.

p95

챗GPT의 한계는 곧 사용자의 상상력의 한계다. 그리고 그 상상력은 바로 명령어(프롬프트)에 고스란히 반영된다.

p135

앞으로는 초거대 AI가 우리 아이들의 가장 친숙하고도 효율적인 선생님이 되지 않겠는가.

p147

AI는 메타버스의 비즈니스 흐름에 이미 상당 부분 녹아들어 있을뿐 아니라, 메타버스에서 이루어지는 업무 방식에도 참신한 변화를 일으키고 있다.

p164

아슬아슬한 건 블루칼라뿐만이 아니다. 이번엔 창의력과 정확성을 요구하는 화이트칼라 직업군조차 AI의 공습에 안전하지 못할 것 같다.

p195

AI에서 반도체는 필수다. 특히 햇GPT는 대규모 데이터 학습과 빠른 연산이 특징이므로, AI에 특화된 전용 반도체가 대량 필요하다.

p233

챗GPT는 의심하지 못한다. 기존의 패러다임에 반항할 수 없다. GPT가 아무리 수조 개의 매개변수로 학습한들, 그것은 지금, 이 순간 것만이 기반이다. 그것이 태생적 한계다.

책을 제공 받아 작성한 글입니다

  ChatGPT 3.5의 공개는 수많은 이슈를 남겼고 그 관심은 여전히 진행형인 것 같다. 일론 머스크나 빌 게이츠와 같은 인물들이 언급한 영향 또한 무시하지 못할 듯하다. 발전하는 H/W 기술과 쌓여가는 빅데이터는 AI의 발전에 긍정적인 면을 뿐만 아니라 한계점을 시사하기도 한다. ChatGPT가 쓴 책들도 발행되었지만 이에 관련된 책들도 쏟아진다. 이 책 또한 그런 책 중에 한 권이다.

  ChatGPT의 영향으로 관심이 다시금 관심이 쏟아지고 있는 AI 산업에 대해 이해하고 각 국가들의 상황과 고민을 담고 있는 이 책은 베가북스의 지원으로 읽어볼 수 있었다.

  AI의 역사는 1950년까지 거슬러 올라갈 만큼 우리가 생각하는 것보다 긴 역사를 가지고 있다. Rule 기반의 알고리즘의 한계를 돌파하고자 제안된 신경망 알고리즘은 그 자체로는 괜찮은 선택이었지만 H/W적으로 이를 뒷받침해주지 못했다. 그렇게 AI의 겨울은 찾아왔다. 그리고 H/W의 기하급수적인 발전과 더불어 GPU를 이용한 방법이 학계에 발표되면서 AI는 급속히 발전했고 Deepmind의 알파고를 기점으로 대중의 뇌리에 남겨지게 된다.

  OpenAI의 GPT 3.5가 발표되었을 때 세상은 또 한 번의 알파고를 만난 듯했다. 여기저기 GPT 얘기로 가득하다. 그럼에도 주위에서는 크게 언급하지 않는 걸 보니, 이세돌 9단과의 대국 같은 국가적 이벤트가 부족해서 이구나라는 생각이 들기도 한다. 온라인에서 난리인 GPT는 오히려 오프라인에서는 오히려 고요하다. 아직 대중 깊숙이까진 전달되지 않은 모양이다.

  그럼에도 테크 기업들은 분주해졌다. 특히 검색분야를 독점하다시피 하고 있는 구글은 당장에 발등에 불이 떨어졌다. 마이크로소프트가 거금을 투자하며 Bing에 GPT를 탑재했기 때문이다. GPT를 경험해보고 싶은 많은 이들이 Bing을 내려받고 있다고 한다. 나는 여전히 그렇게까지 궁금하진 않아 구글을 사용하지만 (엣지의 UI도 익숙하지 않고) 언젠가 분명 써야 할 날이 올 것 같긴 한다.

  책은 AI나 GPT 그 자체만을 다루지는 않는다. 그 기술의 배경과 AI가 진입하게 될 시장과 기업에 대한 소개가 많다. 더불어 국가적인 대응도 포함되어 있다. GPT가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일 그리고 우리가 준비해야 할 일에 대한 내용이 담겨 있다. 작년 11월에 정식 출시 되었기에 깊이보다는 파장에 대한 설명이 많은 듯하다. 집필의 시간이 기술 발전의 시간을 따라잡지 못하고 있는 게 현실인 것 같기도 하다. 더 궁금하면 openai.com에서 공부하자. 

  기술 발전에는 늘 명암이 존재하고 기대와 실망이 교차한다. GPT에 대한 환호 또한 언제나 그렇듯 잠잠해질 것이다. 인간은 변화에 쉽게 적응하니까. 어느새 일상이 되어 버린다. 하지만 그것이 가져올 변화에 대해 우리는 고민이 필요하다. AI를 이용한 새로운 아웃풋을 내는 작업 같은 것 말이다. 하지만 반대로 AI가 가져갈 많은 것들에 대해 생각해 볼 필요도 있다.

  팀 쿡은 어느 강연에서 이런 말을 했다.

AI가 인간처럼 되는 것이 두려운 것이 아니다. 인간이 AI처럼 될까 두렵다.

  인간은 진화의 방향과 맞지 않은 자세로 농사를 지었고 글자를 만들었고 숫자로 생각했다. 인간의 생물학적 진화는 여전히 과거에 머물러 있을지 모른다. 그럼에도 우리는 계속 나아가고 있다. 어쩌면 본연에 모습에서 멀어지고 있는지도 모를 일이다. 

  곧 GPT 4가 공개될 것이고 유료화는 시작되었다. 세상에 널린 지식을 모아 또 한 번 거대 자본이 집중되는 산업으로 빨려 들어간다. 수많은 기대 속에 투자는 계속되고 적자인 기업이 상한가를 친다. 기대의 방향으로 발전할 것은 자명한 일이지만 여전히 한계가 있는 것 또한 사실이다. 언젠가 초지능이 생겨날지도 모른다. 하지만 여전히 인간의 것을 학습하고 있기에 인간 이상일 수 없다. 그저 더 빠른 지식의 용광로가 되어줄 기대가 있을 뿐이다. 

  책은 찾아보면 알 수 있는 것들을 담고 있지만 필요한 것들을 잘 정리해 놓은 느낌이다. AI에 대해 다시 생각해 보고 AI를 이용한 산업에 대한 고민, 산업의 방향 그리고 그 한계에 대해 알 수 있는 시간이 될 것 같다.

GPT는 AI의 봄을 이어나가 줄 것인지 블록체인이나 NFT처럼 반짝하고 말 것인지 궁금하다. 유행처럼 기술이 난무할 때에도 우리에게 필요한 건 깊이 있는 이해다. 곧 GPT 성능의 AI가 우후죽순으로 생겨날 것이다. 우리는 그것을 통해 무엇을 할 것인가에 대한 고민은 늘 필요하다.