인공지능
인공 일반 지능: 신중하게 역량을 구축하는 이야기
Securities.io를 Google의 선호 소스에 추가
우리는 인공지능 시대에 살고 있으며, 전 세계 AI 시장 규모는 이미 US$240 billion 이고 현재 2030년까지 US$730 billion을 넘어설 것으로 추정되며, 연간 성장률은 17%를 초과합니다.
AI를 둘러싼 모든 소란 속에서 모두의 관심을 끈 패러다임은 AGI, 인공 일반 지능입니다.
하지만 그것이 무엇일까요? 왜 모두가 그것에 대해 이야기하고, 과학 및 기술 커뮤니티가 그 진행 상황을 그렇게 주목하고 있을까요? 더 깊이 파고들어 이해해 봅시다.
하지만 인공 일반 지능에 바로 뛰어들기 전에, 일반 지능이 무엇을 의미하는지 파악해 봅시다.
일반 지능의 경계 설정
일반 지능은 다양한 목표를 달성하고 서로 다른 맥락과 환경에서 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미합니다. ‘일반 지능’을 가진 시스템은 다음을 해야 합니다:
- 예상할 수 있는 범위를 크게 벗어난 문제와 상황을 처리한다
- 얻은 지식을 일반화하여 한 문제 상황에서 다른 상황으로 전이할 수 있다.
과학계는 다양한 실제 일반 지능이 몇 가지 공통된 특성을 공유할 것으로 기대하지만, 이러한 특성이 무엇인지에 대해서는 확신하지 못하고 있습니다.
인공 일반 지능의 전제는 이러한 일반 지능의 특성에서 출발하여 그 너머를 생각하려는 시도입니다.
핵심 AGI 가설
이 가설은 처음으로 공식적으로 논문에서 제시되었으며, 제목은 “Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects”이며 Ben Goertzel이 Journal of Artificial General Intelligence에 발표했습니다. 가설은 다음과 같이 말했습니다:
“범위가 충분히 넓고(예: 인간 수준) 일반화 능력이 강한 합성 지능의 창조와 연구는, 범위가 현저히 좁고 일반화 능력이 약한 합성 지능의 창조와 연구와 근본적으로 질적으로 다릅니다.”
그 특성을 구체화하면, AGI는 범위가 충분히 넓고 일반화 능력이 강할 것입니다.
보다 대중적인 방식으로 과학을 설명하면, AGI는 인간 수준의 인지 기능을 갖춘 AI를 개발하려는 이론적 AI 연구 흐름이며, 여기에는 스스로 학습하는 능력이 포함됩니다.
많은 연구자들은 AI를 ‘인간 수준의 인지 기능’으로 끌어올리는 것이 실질적으로 불가능하다고 믿지만, 확실히 지금까지 본 약하거나 좁은 AI보다 더 강력한 형태로 인식됩니다.
인공 일반 지능을 “강한 AI”로 보기
IBM에 따르면, “강한 인공지능(Strong AI)은 인공 일반 지능(AGI) 또는 일반 AI라고도 불리며, AI 개발의 특정 사고 방식을 설명하는 이론적 형태입니다. 연구자들이 강한 AI를 개발한다면, 그 기계는 인간과 동등한 지능을 가져야 하며, 문제 해결, 학습, 미래 계획을 할 수 있는 자각 의식을 가질 것입니다.”
강한 AI는 본질적으로 인지 수준에서 인간과 같이 작동합니다. 아이처럼 시작해 입력과 경험을 통해 배우며, 능력이 향상되어 결국 인간 뇌와 구별할 수 없을 정도로 지능적인 기계가 됩니다.
기능적으로, 강한 AI는 좁거나 약한 AI와 달리 작업의 수와 다양성을 처리할 수 있습니다.
이 차이를 설명하자면, 약하거나 좁은 AI는 하나의 반복 작업을 수행하는 데 집중하는 반면, 강한 AI는 여러 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 더 중요한 점은, 약하거나 좁은 AI는 항상 인간 입력에 의존하지만, AGI 또는 강한 AI는 초기 성장 및 학습 단계가 끝난 후에는 인간의 지시 없이도 작동합니다. 인간과 유사한 의식을 생성하며, 단순히 시뮬레이션하는 것이 아닙니다.
이러한 이해를 토대로 AGI에 접근하는 방법이 문제인데, 연구자들은 이상적인 AGI는 결코 달성될 수 없다고 말합니다. AGI에 대한 네 가지 넓은 접근 방식이 있습니다: 상징주의, 발생주의, 혼합주의, 보편주의.
AGI에 대한 상징주의 접근법:
이 접근법은 마음이 주로 세계나 자신을 나타내는 기호를 조작하기 위해 존재한다고 가정합니다. 또한 물리적 기호 시스템은 기호를 입력, 출력, 저장, 변형할 수 있는 능력을 가지고 있어, 최종 목표를 달성하기 위한 적절한 실행 가능한 행동을 촉발할 수 있다고 가정합니다.
따라서 상징적 인지 구조는 ‘작업 기억’ 개념을 중심으로 하며, 필요에 따라 장기 기억을 활용하고, 지각, 인지, 행동에 대한 중앙 제어를 이용합니다.
AGI에 대한 발생주의 접근법:
발생주의 접근법은 추상 기호의 처리 능력이 하위 수준의 비기호적 역학에서 나타난다고 가정합니다. 더 간단히 말하면, 이 접근법은 인간 뇌를 단순한 요소들의 집합으로 보고, 필요에 따라 복잡하게 자체 조직화될 수 있다고 봅니다.
AGI에 대한 혼합주의 접근법:
혼합 접근법은 “전체는 부분의 합보다 크다”는 현상을 지침 철학으로 삼습니다. 상징주의와 발생주의의 강점과 약점을 모두 대응하기 위해 두 패러다임에 따라 작동하는 하위 시스템을 결합한 통합 혼합 구조를 원합니다.
조합은 큰 비기호 시스템과 상징 하위 시스템을 결합하거나, 각각이 상징적이면서 비기호적인 작은 에이전트들의 집합일 수 있습니다.
AGI에 대한 보편주의 접근법:
보편주의 접근법은 거대한 계산 능력을 제공하면 엄청난 일반 지능을 발휘할 수 있는 알고리즘에서 시작합니다. 목표는 실현 가능한 계산 자원을 사용하도록 적응시켜 규모를 축소하는 것입니다.
이 모든 접근법이 연구와 함께 꾸준히 발전하고 있지만, 많은 기술 기업들이 AGI를 중심으로 실용적인 솔루션을 구축하고 있습니다. 가장 잘 알려진 기업은 Open AI입니다.
AGI에 주력하는 선도 기업들
1. Open AI
OpenAI는 ChatGPT 솔루션으로 가장 유명하며, AGI 중심의 비전을 가지고 있습니다. 2023년 2월 24일에 발표된 블로그 게시물에서 회사는 계획을 명확히 했으며, 그 사명은 ‘인공 일반 지능—인간보다 전반적으로 더 똑똑한 AI 시스템—이 인류 전체에 혜택을 주도록 보장한다’라고 밝혔습니다.
회사는 시스템이 AGI에 점점 가까워짐에 따라 모델의 생성 및 배포에 대해 ‘점점 더 신중해지고 있다’고 말했습니다. 예시로 InstructGPT와 ChatGPT의 배포를 강조했습니다.
ChatGPT란?
Open AI가 만들고 2022년 11월 30일에 출시한 ChatGPT는 본질적으로 인간과 같은 대화를 가능하게 하는 AI 기반 자연어 처리 도구입니다. 질문에 답변할 뿐만 아니라 이메일, 에세이, 코드 등을 작성하는 데도 도움을 줍니다.
다섯 가지 최고의 ChatGPT 확장 목록은 여기에서 확인하세요.
Instruct GPT란?
Open AI가 만든 용어인 Instruct GPT는 텍스트 프롬프트에 주어진 지시를 따를 수 있는 고급 AI 기반 언어 모델입니다. 텍스트 기반 요구 사항을 이해하고 그에 맞는 텍스트 응답을 생성하는 뛰어난 능력으로 다양한 서비스 및 콘텐츠 기반 목적에 강력한 도구가 됩니다.
Open AI Chat GPT 수치
최신 데이터에 따르면, OpenAI의 최신 수치에 따르면, OpenAI의 ChatGPT는 주간 활성 사용자가 1억 명을 넘어섭니다. 2023년 10월 12일에 발표된 보고서에 따르면 OpenAI는 연간 US$1.3 billion의 수익을 창출하고 있으며, 월 US$100 million 이상을 벌어들여 2023년 여름 대비 30% 증가했습니다.
Open AI 조직 개편
하지만 최근 OpenAI는 조직 개편으로 전 세계 기술 및 투자 커뮤니티에 큰 파장을 일으켰습니다. 이사회는 CEO인 Sam Altman이 ‘일관되게 솔직하지 않다’는 이유로 해임하기로 결정했습니다. 그러나 그가 갑작스럽게 해임된 지 5일 만에 이사회는 Altman을 다시 그 자리로 복귀시켰습니다.
보도에 따르면, Open AI 직원 모두가 Altman이 복귀하지 않을 경우 사임을 고려하겠다는 서한에 공동 서명했습니다. Sam Altman을 해임한 이사회 멤버이자 Open AI의 수석 과학자인 Ilya Sutskever는 자신의 X 계정에 다음과 같이 글을 남겼습니다: “제가 이사회 행동에 깊이 후회합니다. OpenAI를 해치려는 의도는 없었습니다. 우리가 함께 만든 모든 것을 사랑하며, 회사를 재결합하기 위해 최선을 다하겠습니다.”
Altman이 Open AI CEO로 복귀하면서 논란은 과거의 일이 된 듯합니다.
OpenAI가 AGI 분야에서 가장 주목받고 있지만, 다른 기업들도 오랫동안 존재해 왔습니다. DeepMind는 2010년부터 활동해 온 기업 중 하나입니다.
2. DeepMind
DeepMind의 공식 장기 목표는 ‘지능을 해결하고, 인공 일반 지능으로 알려진 보다 일반적이고 능력 있는 문제 해결 시스템을 개발하는 것’입니다. 이 회사는 2014년에 Google과 합병했습니다.
DeepMind의 운영 원칙은 항상 과학을 진전시켜 인류에게 이익을 주는 것입니다. 따라서 인공지능을 활용해 사회적 필요와 기대에 부응하고자 합니다.
DeepMind가 지금까지 달성한 성공으로는 프로그램이 세계 최고 수준의 의사만큼 눈 질환을 진단하고, 데이터 센터 냉각에 사용되는 에너지를 30% 절감하며, 단백질의 복잡한 3차원 형태를 예측하고, 제약 산업의 발전 방식을 혁신한 것이 있습니다.
사용 가능한 데이터에 따르면, DeepMind는 Google과 협업하기 전인 2011년 2월 1일에 한 차례의 자금을 모았으며, 투자자는 Founders Fund와 Horizons Ventures이며, 자금 규모는 약 US$50 million으로 보고되었습니다.
3. Adept
AGI 분야의 또 다른 신흥 기업은 Adept입니다. 2023년 3월, 설립 1년 차에 불과한 이 스타트업은 25명의 직원으로 US$350 million의 벤처 자금을 유치했습니다. 이는 디지털 어시스턴트의 초기 버전을 시연함으로써 자금을 모은 것입니다.
Adept는 인간이 컴퓨터를 사용하는 방식을 연구하여 텍스트 명령을 일련의 행동으로 변환할 수 있는 AI 모델을 구축했습니다. 이번 투자 라운드는 사후 가치가 US$1 billion인 평가액으로 마무리되었습니다.
Adept 공동 설립자인 David Luan에 따르면, 회사는 음악가가 원래 악기를 배우지 않아도 다양한 악기의 소리를 연주할 수 있게 하는 신시사이저와 같은 방식으로 컴퓨팅을 위한 동일한 모델을 구축하고자 합니다.
AGI: 앞으로의 길
사람들은 AGI의 잠재력에 대해 다양한 의견을 가지고 있습니다. 일부는 AGI가 인류에 위험한 결과를 초래할 수 있다고 믿고, 또 일부는 AGI가 우리가 생각하는 수준에 도달하지 못할 것이라고 믿습니다.
Northwestern University 교수이자 학교의 Master of Science in Analytics 프로그램 설립자인 Diego Klabjan에 따르면:
“인간 뇌는 수십억 개의 뉴런이 매우 흥미롭고 복잡한 방식으로 연결되어 있으며, 현재 최첨단 기술은 매우 쉬운 패턴을 따르는 단순한 연결에 불과합니다. 따라서 현재의 하드웨어와 소프트웨어 기술로 수백만 개의 뉴런에서 수십억 개의 뉴런으로 넘어가는 것은 일어나지 않을 것이라고 생각합니다.”
옥스퍼드 대학교 Future of Humanity Institute는 AI 진화 가능성에 대해 352명의 머신러닝 연구자를 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 응답자들은 연도별 주목할 만한 예측을 제시했습니다.
- 2026년까지: 기계가 학교 에세이를 작성할 수 있게 된다
- 2027년까지: 자율주행 트럭이 운전자를 필요 없게 만든다
- 2031년까지: AI가 소매 분야에서 인간을 능가한다
- 2049년까지: AI가 차세대 스티븐 킹이 될 수 있다
- 2137년까지: 모든 인간 직업이 자동화될 수 있다
AI가 결국 어디로 우리를 이끌지 예측하기에는 아직 너무 이릅니다. 그러나 모든 기술과 마찬가지로 선과 악 모두에 사용될 수 있습니다.
Open AI CEO인 Sam Altman은 “AGI를 구축하려는 모든 노력과 주요 결정에 대해 대중의 의견을 구하고 철저히 검토해야 한다”고 믿습니다. 그는 더 나아가 다음과 같이 말했습니다:
“세상은 오늘과는 매우 다르게 변할 수 있으며, 위험도 엄청날 수 있습니다. 정렬되지 않은 초지능 AGI는 세계에 큰 해를 끼칠 수 있으며, 결정적인 초지능을 가진 독재 정권도 마찬가지입니다.”
그럼에도 불구하고 DeepMind와 같은 AGI 솔루션 제공업체들은 AGI가 많은 과학적 돌파구를 가져오고 실제 세계에 긍정적인 변화를 가져올 것이라고 믿습니다. AGI는 연구, 엔지니어링, 과학, 그리고 세계 안전 분야에 큰 영향을 미칠 것이 분명합니다. 성공의 큰 부분은 인간 행동이 얼마나 신중하고 조정되는가에 달려 있을 것입니다.
