AI 시대 | 인간의 역할은 어떻게 변할까? | 불용계급 | 인공지능

인공지능의 어제와 오늘

인공지능에 대한 이야기는 매일매일 뉴스와 블로그, 그리고 사람들의 대화 속에서 흔히 들을 수 있는 주제가 되었습니다. 그렇다면, 과거와 현재의 인공지능은 어떤 차이가 있을까요? 먼저, 과거의 인공지능과 현재의 인공지능의 가장 큰 차이점은 바로 '딥 러닝' 모델의 등장입니다. 이는 사람의 뉴런이 작동하는 방식을 기반으로 한 모델로, 이를 통해 인공지능은 사람과 비슷한 방식으로 학습하고 판단하게 되었습니다. 이렇게 인공지능이 사람의 뇌와 비슷하게 동작하게 되면서, 이전보다 훨씬 더 정교하고 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 또 다른 중요한 변화는, 과거에는 게임용 PC에서 그래픽 처리를 위해 만들어진 GPU가 인공지능의 연산 능력을 획기적으로 향상시킨 점입니다. GPU의 병렬 계산 능력 덕분에, 인공지능은 대규모 데이터를 빠르게 처리하고 학습할 수 있게 되었습니다. 이런 변화는 딥 러닝 모델의 등장과 함께, 현재의 인공지능이 과거의 인공지능보다 훨씬 더 빠르고 효율적으로 작동하게 만들었습니다. 딥 러닝 모델과 GPU의 등장으로 인공지능은 무지막지한 변화를 겪었습니다. 현재의 인공지능은 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델을 통해 거의 모든 문서를 학습할 수 있게 되었고, 이는 인공지능이 사람처럼 다양한 문서를 읽고 이해하며 학습하는 능력을 가지게 만들었습니다. 그리고 이러한 변화는 인공지능의 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 했습니다. 인공지능은 규모를 키울수록 성능이 좋아지는데, 이는 인공지능이 학습 데이터의 양이 많아질수록 성능이 향상되는 현상을 의미합니다. 이는 인공지능이 학습 데이터의 양이 증가함에 따라 더욱 다양한 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 더욱 정확한 판단을 내릴 수 있게 되었다는 것을 의미합니다. 하지만, 이러한 변화는 아직 해결해야 할 문제들을 남겨두었습니다. 인공지능이 규모를 키울수록 성능이 향상되는 이유에 대한 정확한 이해는 아직 부족하며, 이는 현재의 AI 과학자들에게 주어진 숙제 중 하나입니다. 이를 통해 우리는 더욱 발전된 인공지능을 만들어 내게 될 것입니다.

인공지능의 발전으로 인한 인간사회 변화

현재 인공지능(AI)은 우리가 예상하지 못한 결과를 도출해내며, 그 원리를 완전히 이해하지 못하는 상황에 이르렀습니다. 이는 과거 인공지능이 인간의 통제하에 결과를 도출했던 것과 큰 차이를 보이며, 그 근본적인 변화를 보여주고 있습니다. 인공지능이 예상치 못한 결과를 도출하는 것은 그만큼 잘 작동하고 있다는 것을 의미하지만, 그 반면에 왜 그런 결과가 나오는지를 파악하지 못하고 있습니다. 이는 인공지능이 잘못 작동할 경우, 그 원인을 찾아내고 수정하는 것이 어렵다는 문제를 야기합니다. 이로 인해 인공지능을 중요한 분야에 사용하는 것은 아직은 어렵다는 결론을 내릴 수 있습니다. 이러한 인공지능의 발전은 사회, 특히 일자리 시장에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 많은 사람들이 AI 때문에 일자리를 잃을 것이라는 두려움을 표현하고 있으며, 실제로 그런 상황이 벌어지고 있습니다. 새로운 기술의 등장은 항상 기존의 일자리를 없애고 새로운 일자리를 만들어내는 과정이며, 이 과정에서 많은 희생자들이 발생합니다. 신문, 라디오, TV 등의 등장, 무성 영화에서 유성 영화로의 변화 등도 마찬가지였습니다. 기존의 직업이 사라지고 새로운 직업이 등장하는 과정에서 많은 사람들이 희생되었습니다. 이처럼 미래의 새로운 일자리는 기존 직업을 가진 사람들이 인공지능을 배워 새로운 직업으로 전환하는 것이 쉽지 않습니다. 장기적으로 보면 새로운 일자리가 많이 생겼다고 할 수 있지만, 현재 이 과도기를 겪고 있는 사람들에게는 굉장히 힘든 시기입니다. 이미 직장에서 10년, 20년을 보낸 사람들은 인공지능에 의한 직업 변화를 실존적인 위협으로 느낄 수밖에 없습니다. 미국의 투자 분야에서도 이미 많은 투자자들이 쫓겨나고, 그 자리는 소프트웨어 개발자들이 차지하고 있습니다. 결국, 인공지능의 발전은 우리 사회에 큰 변화를 가져오고 있으며, 이에 대한 대응 방안을 찾는 것이 현재의 중요한 과제입니다. 인간의 통제를 벗어난 인공지능의 발전은 어떤 결과를 가져올지 알 수 없지만, 그 과정에서 일어나는 변화에 적응하는 것이 중요하다는 것을 명심해야 합니다.

 

창의적 분야에서도 압도적인 인공지능

인공지능의 발전이 창의적인 분야까지 영향을 미치고 있다는 사실은 더 이상 부정할 수 없습니다. 인공지능은 잠재된 패턴을 찾아내는 일을 한다고 할 수 있습니다. 따라서, 잠재적인 패턴이 존재하는 분야라면, 그것이 단순사무직이든, 창의적인 일이든, 인공지능은 조만간 인간을 넘어설 수 있습니다. 이러한 현상은 최근 헐리우드 배우들과 작가들이 수십 년 만에 파업에 들어간 사건에서도 확인할 수 있습니다. 이들의 파업의 원인 중 하나는 인공지능이 창작 분야에 미치는 영향 때문입니다. 스튜디오는 배우들의 연기와 목소리를 학습 데이터로 활용하고, 창작물의 저작권을 독점하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이런 상황에서 단역 배우들은 스타가 될 기회를 상실하게 되며, 작가들은 인공지능이 쓴 대본을 다듬는 일만 남게 됩니다. 이런 문제를 해결하기 위해 미국 법원은 지난 8월, 인공지능이 만든 창작물에 저작권이 존재하지 않는다는 판결을 내렸습니다. 이 판결은 인공지능의 창작물이 원작자의 작품을 카피한 것이기 때문에, 인공지능이 창작물의 저작권을 가질 수 없다는 논리를 따르고 있습니다. 그러나 이런 판결이 인공지능의 책임을 회피하는 것이 아닌가 하는 의문을 남깁니다. 인공지능의 책임성은 인공지능이 한 일에 대해 책임을 지는 사람이 있어야 한다는 원칙을 따릅니다. 그렇기 때문에 인공지능을 개발한 사람과 그것을 사용한 사람이 책임을 공유해야 합니다. 결국 이런 문제들은 인공지능의 발전이 우리 사회에 미치는 영향을 더욱 심도있게 고민하게 만듭니다. 특히 창의적인 분야에서의 인공지능의 역할과 그로 인해 발생하는 문제들에 대한 해결책을 찾는 것이 더욱 중요해질 것입니다.

인공지능의 발전과 환경 문제

인공지능의 발전은 환경적인 이슈도 불러일으키고 있습니다. 2021년에는 구글의 AI 윤리학자 팀이 환경 문제를 제기하며 그 회사를 떠나게 되었습니다. 이들은 인공지능이 돌아가는데 필요한 에너지 소비와 그로 인한 탄소 발자국이 환경에 미치는 부정적인 영향을 지적하였습니다. 특히, 대화 세션 한 번 돌리는데 필요한 냉각 물이 500ml가 소모된다는 사실은 인공지능의 환경 부담을 실감케 합니다. 또한, 이로 인해 발생하는 탄소 발자국의 비용은 결국 환경을 직접적으로 훼손하게 됩니다. 이러한 문제는 개발자들이 산프란시스코의 사무실에서 에어컨을 켜놓고 일하면서 낸 것인데, 그 피해는 탄소를 거의 방출하지 않는 나라에서 실질적으로 받게 됩니다. 이런 환경적인 문제 외에도, 인공지능의 자원 분배에 대한 문제도 제기되고 있습니다. 현재 많은 자원과 에너지가 언어 모델에 투입되고 있지만, 이는 돈을 벌 수 있는 기회가 가장 많기 때문입니다. 그러나 이것이 윤리적으로 옳은지에 대한 의문이 제기되며, 신약 개발이나 기후 위기, 식량 위기 등에 대한 대응을 할 수 있는 다른 인공지능들에게도 자원을 분배해야 한다는 주장이 나왔습니다. 하지만 이러한 문제를 떠나, 인공지능이 국가의 경쟁력에 큰 영향을 미치는 것은 분명합니다. 예를 들어, AI 개발자가 AI를 이용하면 엄청난 효율을 높일 수 있습니다. 또한, 알파폴드와 같은 인공지능은 신약 개발 기간을 몇 년 단축시킬 수 있습니다. 이처럼 인공지능은 많은 문제를 야기하지만, 그만큼 큰 효과를 가져다주며, 이는 국가의 경쟁력에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서, 앞으로 인공지능의 활용 방안과 그로 인해 발생하는 문제에 대한 대응 방안을 찾는 것이 중요할 것입니다.

[Knowledge health] - AI 기술 발달, 위기와 기회의 양면성

AI 기술 발달, 위기와 기회의 양면성