우리가 준비해야 할 것은?
불과 수년 전까지만 해도 인간처럼 생각하고 행동하는 상상조차 할 수 없었던 차원의 인공지능(AI)은 SF 영화에서만 기능했다. ChatGPT, DALL·E 2 사례처럼 현재, 우리는 상상 속의 인공지능을 실현할 수 있는 전환점에 서 있다.
특히, 바둑이라는 지적 경기에 인공지능을 도입해서 당대 최고의 고수인 이세돌 바둑기사를 압도했던 2016년의 AlphaGo 사건에서 약 7년이 지난 현재, 우리는 ChatGPT처럼 언제 어디서나 누구나 사용할 수 있는 손끝에 잡히는 인공지능을 경험하고 있다.
최신 인공지능의 기술적 발전 중 하나인 초거대 언어모델(large language model)는 큰 변화를 촉발하는 데 큰 역할을 하고 있다. 현재 언어모델은 이전 세대에 비해 훨씬 복잡한 언어 이해력과 향상된 작문 능력을 보여주고 있으며, ChatGPT의 사례처럼 질의응답, 번역, 요약 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고, 언어모델이 인간의 고급 언어 능력을 넘어설 수 있는 잠재력을 완전히 발휘하려면 아직 많은 연구가 필요하다.
▲ ChatGPT와 대화하여 얻은 초거대 언어모델의 정의
우선, 현재 언어모델을 포함한 대부분의 인공지능은 기계학습(machine learning) 기반의 인공지능이다. 일반적으로 기계학습은 관찰된 훈련 데이터를 바탕으로 가능한 출력을 추정하는데, 이 과정에서 특정 규칙과 연관성을 학습한다. 하지만, 기계학습 기반의 인공지능은 여전히 ‘이해’라는 인간의 개념에는 한계가 있다. 따라서 현재 언어모델은 문장의 의미를 진정으로 파악하는 것이 아니라, 훈련 데이터에서 배운 규칙을 재현하는 것이다. 현재 ChatGPT가 주목할만한 성과를 보이고 있지만, 여전히 제한적 규칙을 넘어 인간의 언어 능력을 완벽하게 모방하거나 넘어설 수 있는 완벽한 인공지능은 좀 더 시간이 필요하다. 개인적인 생각에는 현재 인공지능은 ‘아직은’ 막연히 무섭거나 두려운 대상은 아니라고 생각한다.
하지만, 인공지능의 발전은 확실히 두 가지 양면성을 가지고 있다. 한편으로는 과거에 불가능하다고 생각되었던 지능적 문제를 해결하는 놀라운 가능성을 제공하면서, 다른 한편으로는 새로운 도전과 위험이 대두된다. 긍정적인 측면에서 보면, 인공지능의 발전은 더 빠르고 정확한 정보 처리를 가능하게 하며, 인간이 직접 수행하기 어려운 복잡하거나 반복적인 작업을 자동화하여 생산성을 향상시킬 수 있다. 더불어 인공지능의 도약은 의료, 교육, 연구 등의 다양한 분야에서 개인화된 서비스를 제공하며, 기존의 접근 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있을 뿐만 아니라 사회 전체의 효율성도 증진시킬 수 있다.
인공지능의 발전은 부정적인 측면으로 고용 시장에 잠재적인 변동을 초래할 수 있다. 특히, 많은 일자리, 특히 저숙련 노동 직종은 자동화의 위협에 직면하고 있으며, 결과적으로 사회 구조와 경제 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 더불어 복잡한 선형/비선형 연산의 조합으로 구성된 현재 인공지능의 결정 과정은 종종 ‘블랙박스’로 간주되며, 어떻게 결정을 내렸는지 이해하기 어렵다. 인공지능의 불투명성은 심각한 이해 오류와 편향을 초래할 수 있으며, 이는 특히 법적 판결 등과 같은 중요한 결정에 인공지능이 적용될 때 신뢰성 문제가 야기된다. 더불어 방대한 데이터 학습으로 작동되는 현재 인공지능은 개인 정보 보호에 대한 문제도 무시할 수 없다.
긍정적인, 부정적인 영향을 모두 고려할 때, 인공지능의 발전은 신중하게 이루어져야 한다. 우리는 인공지능이 제공하는 이점은 최대한 활용하면서, 동시에 공정한 규제, 윤리적인 설계, 그리고 투명성의 증진처럼 잠재적 위험성을 관리하는 방법도 함께 찾아야 한다.
인공지능은 인류의 도구에서 점차 동반자로 진화하며, 새로운 시대의 여명을 밝히고 있다. ChatGPT와 같은 인공지능 기술의 등장은 인간의 사고와 창조성을 확장하며, 우리가 살아가는 방식에 전례 없는 변화를 가져오게 될 것이며, 도구와 동반자를 어떻게 활용할 것인지는 우리 모두의 손에 달려 있다. 인공지능 기술이 제공하는 혜택을 극대화하고 동시에 지속적인 견제와 관심을 통해 그 위험성을 최소화하는 방법을 찾아야 한다.
특히, 대학은 첨단 인공지능을 도구 고도화하기 위한 고급 인공지능 장인을 양성하는 것뿐만 아니라 일반적인 학생이 인공지능을 동반자로 적절히 활용할 수 있는 사용자의 역량을 습득할 수 있는 다양한 기회와 경험을 제공해야 한다. 특히 전공별, 수준별 맞춤이 가능한 인공지능 도구 활용 방법을 공유하고, 제시하여 인공지능이 두려움의 대상이 아닌 동반자로 고려할 수 있는 대학 교육의 혁신이 필요한 시점이다.
서울대학교에서 전기컴퓨터공학 전공으로 박사학위를 취득한 후, SK텔레콤 DATA 기술원, LG전자 AI/SW CTO(최고기술책임자)로 근무했다. 2018년부터 국민대학교 소프트웨어융합대학 교수로 재직하고 있으며, 국민대학교 인공지능 연구실(http://mi.kookmin.ac.kr)에서 인공지능 핵심 방법과 자율주행, 생명공학, 보안 등의 인공지능 관련 응용도 연구개발하고 있다.
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