AI 친칠라와 라마로부터 배우는 내실 있는 삶
AI 알고리즘에서 배우는 세상살이
AI 알고리즘은 인간을 모방하며 발전해 왔습니다. 인간의 오감에 의한 인식 및 종합적인 추론 과정을 관찰하고 구현한 뒤, 실험을 통해 검증하는 방식입니다. 필자는 AI 알고리즘을 공부할 때 오히려 인간의 본성이나 행동을 그 속에서 발견하게 되는 경우가 많습니다. AI 알고리즘의 원리가 우리가 살아가는 방식에 어떤 교훈을 줄 수 있는지 이야기해 보겠습니다.
내실 없는 겉모습은 오래가지 않는다
SNS와 자기 PR이 중요한 시대에 겉모습과 보여지는 이미지가 중요한 것은 사실입니다. 하지만 내실 없이 화려한 포장만으로는 그 매력이 오래가지 못합니다. 최근 연구 결과에 따르면, SNS 인플루언서의 70% 이상이 실제 수입보다 과장된 소비 행태를 보이는 것으로 나타났습니다. 또한, 일부 명품 브랜드는 저가의 재료와 허술한 공정으로 제품을 생산하면서도 높은 가격을 유지하고 있다는 소비자 고발이 끊이지 않고 있습니다. 심지어 외국에서 가성비로 사랑받는 유명 브랜드의 상품이 국내에서는 럭셔리 브랜드로 둔갑하여 판매되는 사례도 이와 무관하지 않습니다. 이러한 현상은 겉모습에만 치중하는 사회적 분위기를 반영하며, 소비자들에게 현명한 소비 습관의 중요성을 일깨워줍니다.
생성형 AI의 역사에서 보는 내실의 중요성
2022년 ChatGPT는 “ChatGPT Moment”라는 말을 만들어낼 정도로 AI 역사에 한 획을 그었습니다. GPT는 버전 1부터 파격적으로 모델의 크기를 늘려왔고, ChatGPT의 놀라운 성능에 고무된 AI 분야는 경쟁적으로 AI 모델의 규모를 키웠습니다. GPT 버전 3의 홍보에서 보이는 175B (1,750억) 파라미터 (파라미터는 모델의 학습 능력을 나타내는 지표입니다.)라는 실감 안 되는 큰 숫자가 이런 분위기를 반영하는 것 같습니다. 그럼 성능을 위해 모델 크기만 계속 늘리면 될까요? AI 모델은 그릇과도 같은 것이라서 그 크기에 맞는 데이터를 부어줘야 합니다. 아무리 큰 그릇이라도 안에 담을 내용물이 없다면 무용지물입니다. AI 모델 크기가 성능 지표 같이 되고 경쟁에 몰입하면서 데이터 양이나 품질보다는 모델 크기에 집착하며 이를 홍보하게 되었고, 사람들은 점점 더 큰 숫자를 기대하게 되었습니다.
그러는 와 중 “친칠라”로 이름 지어진 연구가 모델 크기와 그에 적절한 학습 데이터 양에 관해 실험했습니다. 그 결과 크기는 작지만 더 많은 데이터를 학습시킨 모델이 크기만 큰 모델보다 더 좋은 성능을 낼 수 있다는 것을 보였습니다. 이후 대중적으로 보다 익숙한 META사의 “라마(Llama)” 모델이 친칠라의 시사점을 계승해 크기 대비 뛰어난 성능을 보였고, 목적에 특화된 소형 모델에 대한 관심이 증가하면서 모델 크기 경쟁은 일단락되었습니다. 이후 AI 업계는 경량화된 모델과 특정 목적에 특화된 모델 개발에 대한 관심이 증가하고 있습니다.
목표 설정에도 내실을 고려하자
AI 모델의 내실 다지기 역사를 계기로 우리도 겉모습뿐만 아니라 내실을 기르는 데에도 더욱 관심을 기울이면 어떨까요? 회사든 개인이든 일반적으로 외형적인 성과를 중심으로 목표를 설정하는 경향이 있습니다. 물론 이러한 성과도 중요하지만, 실적이나 규모 같은 외형적인 측면에만 몰두하지 않았는지 되돌아볼 필요가 있습니다. 당대 최대 규모이자 절대 침몰하지 않는다던 타이타닉 유람선은 그 화려한 모습 이면에 턱없이 부족한 구명보트 구비와 급한 건조 추진으로 인한 안정성 검토 부족이 있었습니다. 폭스바겐의 디젤 게이트도 시장 점유율이라는 외형적 목표에 급급해 환경 규제 준수라는 기본을 잊은 건 아닐까요?
2025년 1분기가 마무리되는 시점, 개인의 올해 목표도 너무 보여주기 식의 목표들만 잡은 것은 아닌지 돌아보고 내면을 다질 수 있는 목표 하나 정도를 추가해 봐도 좋을 것 같습니다. 예를 들어, '매주 1권의 책을 읽고 독서 노트 작성하기', '매일 30분 명상하기'와 같이 자신의 내면을 성장시키고 발전시킬 수 있는 목표를 설정해 보는 것은 어떨까요? 이러한 목표는 단순히 외부적인 성과를 넘어 자신의 삶을 더욱 풍요롭게 만들어줄 것입니다.
