창의적인 일까지 확장하고 있는 인공지능
A person looking up into the heavens at night with the milky-way galaxy in view as a child's paintin
A photo of a confused grizzly bear in calculus class
McDonald’s church
Medieval painting of the wifi not working
Pixel art of marshmallows roasting over a campfire in the woods
R2D2 made from bamboo sticks
Sonic the Hedgehog dressed up like Mario with a mustache
Tile art, tessellation of Pikachu
Whatever floats your boat as a paintingDALL.E 2는 OpenAI가 만든 이미지 생성 모델입니다. 2021년 1월 DALL.E가 공개되었을 때도 그 성능에 상당히 놀랐습니다. 그런데 얼마 전 나온 DALL.E 2는 고해상도 이미지일 뿐만 아니라, 퀄리티 역시 눈에 띄게 좋아졌습니다.
사용 방법은 간단합니다. 말로 설명을 하면 그림을 그려줍니다. 예를 들어, '밤하늘 은하수를 바라보는 사람'이라고 입력하면 그 의미에 맞는 이미지가 생성됩니다. 몇 가지 변수를 바꿔주면 비슷하지만 약간씩 다른 모습으로도 가능합니다.
놀라운 점은 학습한 데이터에 없는 새로운 그림도 만들어낸다는 것입니다. '대나무로 만든 R2D2', '맥도날드 교회', '와이파이가 작동하지 않는 중세시대 그림' 같은 이미지들은 정말 사람도 생각하기 어려울 정도로 창의적입니다.
지금까진 인공지능은 단순하고 단복적인 일만 할 수 있다고 믿었습니다. 그러나 GPT-3나 DALL.E 2 모델들을 보면 꼭 그렇지만은 않은 듯 합니다. 창의적이고 감성적인 일도 조금씩 기계의 영역으로 확장되고 있습니다. 최근 글쓰기를 도와주거나 광고문구를 만들어주는 GPT-3 서비스가 상용화되기도 했습니다. DALL.E 2만 해도 간단한 일러스트 작업은 충분히 사람을 대체할만 합니다. 제프리 힌튼이 딥러닝을 처음 소개했던게 2012년이었습니다. 그후 10년만에 여기까지 왔습니다. 앞으로 10년, 또는 30년후에는 어디까지 발전할까요.
MIT 물리학 교수인 맥스 테크마크는 지금의 상황을 홍수에 비교했습니다. 인간의 영역을 산으로 표시하면 인공지능이라는 물은 점점 차오르고 있습니다. 처음에는 낮은 수준의 일이 잠식당할 것입니다. 하지만 시간이 지날수록 복잡하고 고차원적인 작업까지 인공지능의 차지가 됩니다. 우리는 어떻게 대비해야 할까요. 그나마 안전한 산꼭대기로 올라가서 남은 일자리를 두고 치열하게 경쟁할 가능성이 높습니다. 산 자체를 높게 만들 수도 있겠지만, 그러기는 힘들지 않을까 싶습니다. 그래봤자 결국 인공지능이란 물에 곧 잠식당할 뿐입니다.
많은 전문가들은 기본소득이 유일한 방법이라고 주장합니다. 먹고사는 문제는 해결된다고 해도 또 한가지 문제가 남아있습니다. 레디 플레이어 원이란 영화를 보면 모든 사람들이 가상세계에 빠져 사는 장면이 나옵니다. 우리 역시 게임으로 시간을 축내며 평생을 보내야 할지도 모릅니다. 일이 사라진 인간에게 어떻게 삶의 의미를 부여해야 하는지도 중요한 이슈가 될거라 생각합니다.
하지만 부정적으로만 볼 필요는 없습니다. 우리가 앞으로 어떻게 대처하느냐에 따라 얼마든지 긍정적인 방향으로 발전할 수 있습니다. 힘든 일은 모두 기계에게 맡기고, 인간은 재미있고 보람되는 일만 하면 되니까요. 저 역시 꼭 그런 날이 왔으면 합니다.
