인공지능의 진정한 목표는 더 이상 지능일 수도 없다
인공지능의 진정한 목표는 더 이상 지능일 수도 없다' can be condensed as 'AI's true goal may no longer be intelligence.
AI는 대규모 언어 모델을 활용하여 기업 IT 자동화와 같은 산업 응용 분야에서 급속하게 발전해 왔습니다. 이러한 응용은 실제 지능의 문제를 무의미하게 만들 수 있습니다.
영국 수학자 앨런 튜링은 1950년에 “기계가 생각할 수 있는가?”라는 질문을 고려하겠다고 제안했습니다. 이 질문은 수십 년 동안의 인공지능 연구를 위한 토대를 마련했습니다.
인공지능에 대해 연구하는 과학자들은 항상 “진정한” 또는 “인간적인” 지능을 달성할 수 있는지에 대한 질문이 중요한 과제였습니다.
지금은 대부분의 사람들에게 이러한 질문들이 점점 덜 중요해지고 있는 인공지능의 전환점에 있을 수도 있습니다.
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최근 몇 년간 산업용 AI라는 새로운 개념이 등장한 것은 이러한 높은 욕망의 종식을 시사할 수 있습니다. AI는 컴퓨터 과학자 존 매카시에 의해 처음으로 만들어진 66년 동안 어느 때보다 더 많은 기능을 갖추고 있습니다. 따라서 AI의 산업화는 지능보다 성과에 초점을 맞추고 있습니다.
이러한 성과는 놀라운 것입니다. 구글의 딥마인드 팀에서 개발한 단백질 접힘 예측 시스템인 AlphaFold와 스타트업 OpenAI의 텍스트 생성 프로그램인 GPT-3는 모두 지능이라고 불리는지 여부와 관계없이 산업적으로 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
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AlphaFold는 생물학 커뮤니티를 전율시킬 수 있는 새로운 형태의 단백질 설계를 약속하고 있습니다. GPT-3는 사람의 개입 없이 직원이나 고객의 문의에 대답하는 비즈니스 업무 자동화 시스템으로 빠르게 자리잡고 있습니다.
반도체 업계의 선도 기업인 Nvidia를 주도로 한 실용적인 성공은 지능에 대한 옛 욕망을 앞지를 것으로 보입니다.
산업용 AI의 어느 구석에서도 이러한 프로그램들이 지능을 달성할 것인지는 아무도 관심을 가지지 않습니다. 실용적인 성과가 명백한 가치를 증명하는 상황에서 “하지만 그것은 지능인가요?”라는 옛 질문은 중요하지 않게 여겨집니다.
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컴퓨터 과학자 헥터 레베스크가 쓴 글에 따르면, 인공지능의 과학과 기술의 차이에 대해서는 “불행하게도 인공지능의 기술이 모든 관심을 받습니다.”
확실한 것은 진정한 지능의 질문은 아직 몇몇 학자들에게 중요하다는 점입니다. 지난 한 달 동안 ENBLE은 이에 관심이 있는 두 명의 저명한 학자들과 인터뷰를 진행했습니다.
페이스북 소유주인 Meta의 AI 최고 과학자인 얀 르쿤은 올해 여름에 발표한 논문에 대해 ENBLE과 길게 이야기했습니다. 르쿤은 딥러닝이 현재의 방향을 계속 추구한다면 “진정한” 지능인, 일반적인 상식을 사용하여 행동 계획을 세울 수 있는 컴퓨터 시스템의 능력과 같은 것을 달성하지 못할 것이라는 우려를 표명했습니다.
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또한, 딥러닝에 대한 빈번한 비판자인 뉴욕 대학교 명예 교수인 게리 마커스는 이번 달에 ENBLE에 말했습니다. 인간 지능과 비슷한 것을 찾는 한 인공지능 분야는 혼란스러운 상태에 빠져 있다고 말했습니다.
“나는 그것이 지적인지 아닌지에 대해서는 논쟁하고 싶지 않습니다,” 마커스는 ENBLE에 말했습니다. “하지만 우리가 일반 지능 또는 적응 지능이라고 부를 수 있는 형태의 지능에 대해서는 신경을 쓰고 있습니다 […] 우리는 그러한 기계를 갖고 있지 않습니다.”
메타의 앙 르쿤 (오른쪽)과 AI 비평가 게리 마르쿠스.
점점 르쿤과 마르쿠스의 우려는 구식으로 보인다. 산업용 AI 전문가들은 어려운 질문을 하기보다는 그냥 모든 것이 원활하게 작동되길 원한다. AI에 접근하는 사람들이 점점 더 많아지면, 데이터 과학자나 자율 주행 자동차 엔지니어와 같은 사람들, 연구의 근본적인 과학적 질문에서 멀어진 사람들에게는 “기계가 생각할 수 있을까?”라는 질문은 덜 중요해진다.
AI의 단점을 깨닫는 과학자조차도 기술의 실용적인 유용성에 빠져들어 이를 무시하곤 한다.
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마커스나 르쿤보다 어린 학자인 데미스 하사비스는 실용적인 것과 깊은 것의 이분법에 주의를 기울이면서도, DeepMind의 공동 창립자이다.
2019년 뉴저지 주 프린스턴에 위치한 고등연구소에서의 강연에서 하사비스는 한 가지 일만 잘하는 많은 AI 프로그램의 한계를 지적했다. 이디오타 사반 같은 것이다. 하사비스는 DeepMind가 더 넓고 풍부한 능력을 개발하려고 노력하고 있다고 말했다. “우리는 다른 문제를 해결하기 위한 메타 솔루션을 찾고 있습니다.”라고 그는 말했다.
그럼에도 불구하고, 하사비스는 최신 DeepMind 발명품이 뛰어난 특정 작업에 빠져있는 모습도 감탄하고 있다.
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DeepMind가 최근에 딥러닝의 핵심인 선형 대수를 수행하는 개선된 방법을 공개하자, 하사비스는 지성이라는 주장과는 상관없이 이 업적을 칭송했다.
“컴퓨터 그래픽스부터 신경망 훈련까지 모든 것이 행렬 곱셈이라는 것이 밝혀졌습니다.” 하사비스는 트위터에 썼다. 아마도 그게 사실이지만, 그렇다면 작동한다면 왜 묻는가?라고 말하며 지능 탐구를 무시하고 도구를 단순히 개선하는 방향으로 나아갈 수도 있다.
AI 분야는 태도의 변화를 겪고 있다. 이전에는 어떤 AI 프로그램의 어떤 성취라도 얼마나 좋더라도 “그렇지만 그건 지능적이지 않다는 뜻은 아니잖아요.”라는 회의적인 발언과 함께 받아들여졌다. AI 역사학자인 파멜라 매코둭이 “목표지점을 옮기는 것”이라고 부른 패턴이다.
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요즘은 사람들이 AI라고 라벨이 붙은 모든 것과 어떤 것에 대해 지능을 대충 부여하는 경향이 있다. Google의 LAMDA와 같은 챗봇이 자연어 문장을 충분히 생성한다면, 누군가는 그것이 감각이 있다고 주장할 것이다.
영국 수학자 앨런 터링은 “일반 교육을 받은 사람들의 의견”이 기계가 지능을 가지고 있다고 인정하게 될 것이라고 예상했다.
터링 자신은 이러한 태도 변화를 예상했다. 그는 컴퓨터와 지능에 대한 이야기 방식이 컴퓨터의 행동을 지능적으로 받아들이는 방향으로 변화할 것이라 예측했다.
“나는 세기가 끝날 때, 단어의 사용법과 일반 교육적인 의견이 너무 많이 변경될 것이라 믿습니다. 그러면 기계가 생각한다고 말해도 반론을 기대하지 않아도 된다고 말할 수 있을 것입니다.” 터링은 썼다.
지능에 대한 진지한 질문이 사라짐에 따라, 지능의 허투루한 언어가 다른 목적을 위해 자유롭게 사회에서 떠돌게 된다.
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최근 Fast Company에 게재된 컴퓨터 산업 임원 마이클 호크버그와 은퇴한 공군 장성 로버트 스폴딩에 의한 빛나는 혼란스러운 찬사에서, 저자들은 지능에 대한 경솔한 주장을 하면서도 지리적 위험에 대한 경고에 기껏해야 영광스러운 음악을 추가한다:
인공 일반 지능 시스템을 훈련시키는 것은 매우 중요한 일입니다. AI는 인간의 능력을 신뢰할만한 방식으로 흉내낸 최초의 도구입니다. 이는 모든 시민에게 독특하고 표적화된 사용자 경험을 제공할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이것은 잠재적으로 역사에 존재하지 않았던 교활성과 설득의 무기, 궁극적인 선전 도구가 될 수 있습니다.
대부분의 학자들은 “인공 일반 지능”이라는 용어가 의미를 갖는다 할지라도, 오늘날의 기술로는 아직 그래프에 가까이 다다르지 못했음에 동의할 것입니다. 호크버그와 스폴딩의 프로그램이 무엇을 할 수 있는지에 대한 주장은 대단히 과장되었습니다.
또한: 인공지능은 곧 동물들과 대화하는 것을 가능하게 할 수도 있습니다. 다음은 그 방법입니다.
인공지능이 이루어내는 것에 대한 이런 경솔한 주장들은 LeCun과 Marcus와 같은 개인들의 세밀한 발언을 흐려지게 합니다. 지능이 아닌 설득에 관심을 가진 수사 체제가 형성되고 있습니다.
그것이 장래를 향한 방향일 수도 있습니다. 인공지능이 생물학, 물리학, 비즈니스, 물류, 마케팅, 전쟁 등 다양한 분야에서 작업을 점점 더 달성하고, 사회가 그것에 편안해지면, 그것이 지능적인가? 라고 묻는 것에 심지어 관심을 가지는 사람들이 더 이상 적을 수도 있습니다.
