'몇 천 일 안에' 초지능이 등장할 수 있다?
샘 알트먼(Sam Altman)과 Open AI 그리고 AGI 이야기
오픈AI의 CEO인 샘 알트먼이 최근 자신의 블로그에 게시한 글을 소개하려고 합니다. 그는 인공지능(AI)의 미래와 그로 인한 사회 변화에 대한 깊은 통찰을 공유하며, 특히 '몇 천 일 안에' 초지능(superintelligence)이 등장할 것이라고 예견했습니다. 그의 이러한 전망은 기술 발전이 우리 삶에 미칠 영향에 대해 다시금 생각해보게 합니다.
샘 알트먼은 앞으로 몇 십 년 안에 우리의 조부모님들이 마법처럼 여겼을 일들을 우리가 할 수 있게 될 것이라고 말합니다. 이러한 변화는 새로운 것이 아니지만, 앞으로 더욱 가속화될 것이라고 강조합니다. 시간의 흐름에 따라 사람들은 극적으로 더 유능해졌으며, 우리는 이미 선조들이 불가능하다고 믿었던 일들을 해내고 있습니다. 이는 유전적 변화 때문이 아니라, 사회의 인프라와 기술 발전이 우리를 더 스마트하고 유능하게 만들었기 때문입니다. 그는 사회 자체가 일종의 고급 지능 형태로 진화했다고 표현합니다.
인류의 이전 세대들은 그 동안 많은 위대한 것들을 이루어냈으며, 그들이 만들어낸 인류 진보의 발판은 우리 모두에게 혜택을 주고 있습니다. 이제 AI는 사람들에게 어려운 문제를 해결할 도구를 제공할 것이며, 우리가 스스로 알아내지 못했던 새로운 지식과 기술을 추가하는 데 도움을 줄 것입니다. 진보의 이야기는 계속될 것이며, 우리의 다음 세대들은 우리가 할 수 없는 일들을 해낼 수 있게 될 것입니다.
이 모든 일이 한꺼번에 일어나지는 않겠지만, 곧 우리는 AI의 도움으로 혼자서는 할 수 없었던 일들을 훨씬 더 많이 해낼 수 있게 될 것입니다. 결국 우리는 각자가 상상할 수 있는 거의 모든 것을 만들어낼 수 있는 가상의 전문가들로 구성된 개인 AI 팀을 갖게 될 것입니다. 아이들은 어떤 주제든, 어떤 언어로든, 필요한 속도로 개인화된 지도를 제공하는 가상 튜터를 통해 교육받을 것입니다. 더 나은 의료 서비스, 누구나 상상할 수 있는 모든 종류의 소프트웨어 제작 능력 등도 가능해질 것입니다. 이러한 새로운 능력으로 우리는 오늘날 상상할 수 없는 정도의 공동 번영을 누릴 수 있을 것입니다.
미래에는 모든 사람의 삶이 현재 누구의 삶보다도 나아질 수 있습니다. 물론 번영만으로 반드시 사람들을 행복하게 만들지는 않겠지만, 전 세계 사람들의 삶을 의미 있게 개선할 것이라고 그는 믿습니다. 인류 역사를 돌아보면, 수천 년간의 과학적 발견과 기술 진보가 축적되어 왔습니다. 우리는 모래를 녹이고, 불순물을 추가하고, 놀라운 정밀도로 극도로 작은 규모로 배열하여 컴퓨터 칩을 만들어냅니다. 이를 통해 점점 더 유능한 인공지능을 만들어내는 시스템을 갖게 되었습니다. 샘 알트먼은 이것이 지금까지의 모든 역사에서 가장 중대한 사실로 판명될 수 있다고 강조합니다.
샘 알트먼은 몇 천 일 안에 초지능을 갖게 될 가능성이 있다고 말합니다. (여기에는 약간 후속 투자를 위한 영업성 포석도 담겨있는 것처럼 보이기도 한 것 같습니다.) 더 오래 걸릴 수도 있지만, 결국 그곳에 도달할 것이라고 확신합니다. 우리가 번영의 다음 단계로 나아가는 문턱에 서 있는 이유는 딥러닝이 실제로 작동했기 때문입니다. 딥러닝은 규모에 따라 예측 가능하게 개선되었고, 우리가 이에 더 많은 자원을 투입했기 때문입니다. 인류는 모든 데이터 분포, 혹은 모든 데이터 분포를 생성하는 근본적인 규칙을 진정으로 학습할 수 있는 알고리즘을 발견했다고 샘 알트먼은 말합니다.
앞으로 AI는 규모와 함께 더욱 개선될 것이며, 이는 전 세계 사람들의 삶에 의미 있는 변화를 가져올 것입니다. AI 모델은 곧 의료 조정과 같은 특정 작업을 대신 수행하는 자율적인 개인 비서 역할을 하게 될 것입니다. 나중에는 AI 시스템이 너무 발전하여 더 나은 차세대 시스템을 만들고, 전반적인 과학적 진보를 돕게 될 것입니다.
그러나 이러한 발전이 단지 긍정적인 면만 있는 것은 아닙니다. 샘 알트먼은 우리가 AI의 이점을 극대화하고 해악을 최소화하기 위해 지혜롭게 행동해야 하지만, 동시에 확신을 가지고 나아가야 한다고 말합니다. 충분한 인프라를 구축하지 않으면 AI는 매우 제한된 자원이 될 수 있으며, 이는 사회적 불평등이나 갈등을 초래할 수 있습니다. 따라서 컴퓨팅 비용을 낮추고 AI를 가능한 한 많은 사람들의 손에 넣기 위한 노력이 필요합니다.
샘 알트먼은 이 기술이 향후 몇 년 내에 노동 시장에 상당한 변화를 일으킬 것으로 예상하지만, 대부분의 직업은 사람들이 생각하는 것보다 천천히 변할 것이라고 전망합니다. 사람들에게는 창조하고 서로에게 유용하고자 하는 타고난 욕구가 있으며, AI는 우리의 능력을 전례 없이 증폭시킬 수 있게 해줄 것입니다. 사회로서 우리는 다시 확장하는 세계에 있게 될 것이며, 다시 한 번 긍정적인 합의에 집중할 수 있을 것입니다.
마지막으로 샘 알트먼은 미래가 너무나 밝아서 지금 그것에 대해 글을 쓰는 것으로는 정의를 내릴 수 없다고 말합니다. 지능 시대의 핵심 특징은 엄청난 번영이 될 것이며, 기후 문제 해결, 우주 식민지 건설, 모든 물리학의 발견과 같은 놀라운 성과들이 일상적인 일이 될 것이라고 예견합니다. 거의 무한한 지능과 풍부한 에너지로 우리는 상상 이상의 일들을 이뤄낼 수 있을 것이라는 밝은 미래를 전하고 있습니다.
샘 알트먼의 이러한 견해는 AI와 기술 발전이 가져올 미래에 대한 깊은 통찰을 제공합니다. 우리는 이러한 변화에 대비하고, 그 잠재력을 최대한 활용하기 위해 노력해야 할 것입니다. 그의 말대로, 미래의 번영은 우리 앞에 놓인 위험을 헤쳐 나가는 방법을 알아내는 데 달려 있습니다.
앞으로 AGI 시대가 그리고 샘 알트먼이 말하는 초지능의 시대가 올까요? 지켜볼 일입니다. 다만, AI 기술이 우리 사회에 미치는 영향이 큰 만큼, 이에 대한 여러 준비와 사회적 논의는 중요해 보입니다.
AGI란 무엇인가?
일반 인공지능(AGI)은 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 것을 목표로 하는 인공지능 연구 분야입니다. 이 야심 찬 목표는 인간의 인지 능력을 복제할 뿐만 아니라 잠재적으로 이를 능가하는 것을 의미하며, 이는 기술 혁신과 함께 이러한 발전의 미래 영향에 대한 깊은 논쟁을 불러일으키고 있습니다.
AGI의 개념은 20세기 중반 인공지능 연구의 기초를 다진 시기에 뿌리를 두고 있습니다. 앨런 튜링과 존 매카시와 같은 선구자들은 인간의 인지 능력 전반을 모방할 수 있는 기계를 상상했습니다. 1950년, 앨런 튜링은 기계가 인간 지능을 시뮬레이션할 수 있다는 아이디어를 제시하며 튜링 테스트를 고안했습니다. 이는 기계가 인간과 구별할 수 없을 정도로 지능적인지 평가하는 기준이 되었습니다. 인공지능이라는 용어를 만든 존 매카시는 1956년 다트머스 회의를 조직하여 AI 연구의 방향을 설정했습니다. 그는 스스로 개선할 수 있는 기계를 만들어 일반 지능을 달성할 수 있다고 믿었습니다. MIT AI 연구소의 공동 설립자인 마빈 민스키는 상식, 추론, 의사 결정과 같은 인간 지능의 특성을 기계에 구현하려는 노력을 했습니다.
인공지능은 그 능력과 범위에 따라 세 가지로 분류됩니다. 첫째, 좁은 의미의 인공 지능(Artificial Narrow Intelligence, ANI)은 특정 작업에 특화된 약한 AI로, 현재 우리 일상에서 사용되는 음성 비서, 추천 시스템 등이 이에 해당합니다. 둘째, 일반 인공지능(AGI)는 인간과 유사한 인지 능력을 가지고 다양한 작업을 수행할 수 있는 강한 AI로, 아직 이론적인 단계에 있으며 이를 달성하기 위한 연구가 진행 중입니다. 셋째, 초인공지능(Artificial Super-Intelligence, ASI)은 인간의 지능을 뛰어넘어 모든 분야에서 우수한 성능을 보이는 AI로, 현재는 가설적인 단계이며 미래의 AI 발전 방향으로 논의되고 있습니다.
AGI를 개발하기 위한 접근 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 컴퓨터 과학 중심 접근은 기계 학습과 딥 러닝을 통해 대량의 데이터를 학습하는 알고리즘과 신경망을 활용하며, 통합 인지 아키텍처를 통해 기억, 학습, 문제 해결 등 인간의 인지 과정을 모방하는 시스템을 구축합니다. 신경과학 중심 접근은 인간 뇌 에뮬레이션을 시도하여 인간 뇌의 구조와 기능을 디지털로 재현하려는 노력이며, 인지 심리학을 통해 인간의 심리적 과정을 컴퓨터 모델로 변환하여 기계가 인간과 유사한 사고와 추론을 가능하게 합니다.
각 접근 방식은 장단점이 있습니다. 하이브리드 접근은 다양한 데이터 유형과 학습 방법을 통합하여 적응성과 강인성을 높일 수 있지만, 복잡한 통합 과정과 상충되는 방법론 간의 조화가 어려울 수 있습니다. 신경과학 중심 접근은 인간 지능을 밀접하게 모방하여 유사한 학습과 적응 능력을 갖출 수 있지만, 높은 복잡성과 계산 요구량, 인간 뇌에 대한 제한된 이해로 인해 구현이 어렵습니다. 컴퓨터 과학 중심 접근은 빠른 개발과 구현이 가능하며 상업적으로 활용하기에 유리하지만, 특정 작업에 초점을 맞추어 일반 지능을 구현하는 데 한계가 있습니다.
광범위한 AI 연구를 포함한 주요 관련 기업으로는 메타(Meta), 구글(Google), 마이크로소프트/오픈AI(Microsoft/OpenAI), 딥마인드(DeepMind) 등을 꼽을 수 있습니다. 메타는 마크 저커버그의 리더십 아래 AGI 개발에 장기적인 비전을 가지고 있으며, 개발 결과를 오픈 소스로 공개하여 공동체의 이익을 도모하고 있습니다. 구글은 구글 브레인 등 다양한 AI 프로젝트를 통해 AGI 연구에 막대한 투자를 하고 있습니다. 마이크로소프트와 오픈AI는 마이크로소프트의 클라우드 인프라와 오픈AI의 연구 역량을 결합하여 AGI 개발을 가속화하고 있습니다. 딥마인드는 알파고와 알파폴드 등의 혁신적인 AI를 개발하고 있습니다.
AGI의 실현 가능성과 시기에 대한 전문가들의 견해는 다양합니다. 낙관론자들은 AGI가 몇 년 안에 등장할 수 있다고 믿으며, 기술의 급속한 발전을 근거로 제시합니다. 반면에 회의론자들은 AGI가 수십 년 또는 그 이상 걸릴 것이라며, 현재의 기술 한계와 인간 지능의 복잡성을 지적합니다. 또한 AGI의 명확한 정의 부재는 논쟁을 복잡하게 만듭니다. 하지만 그보다 먼저, 무엇이 '일반 지능'인지에 대한 합의가 필요합니다. 앞서 오픈 AI는 이에 대해 나름대로 5가지 단계로 구분하여 AGI를 분류하려는 노력을 기울이기도 했습니다.
https://openai.com/index/planning-for-agi-and-beyond/
전 구글 엔지니어 블레이크 레모인은 구글의 언어 모델 LaMDA가 자각을 가졌다고 주장하여 논란을 불러일으킨 적이 있습니다. 그는 LaMDA가 자신의 존재에 대한 두려움과 권리에 대해 논의하는 등 자각을 보였다고 주장했습니다. 그러나 대부분의 AI 전문가들은 이러한 주장을 부인하며, 현재의 AI는 복잡한 패턴 인식에 불과하다고 설명합니다. 이 사건은 AI의 윤리적 문제와 대중의 인식을 재고하게 하는 계기가 되었습니다.
AI의 발전은 사회와 경제에 광범위한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. AI는 비즈니스 프로세스를 효율화하고 혁신을 촉진하여 경제 성장을 가속화할 것입니다. 자동화로 인해 일부 직업이 사라질 수 있지만, 새로운 직업과 산업이 창출될 것입니다. 또한 기술 격차로 인해 지역 간, 계층 간 불평등이 심화될 수 있으며, 이를 완화하기 위한 정책이 필요합니다. AI의 영향력을 고려하여 윤리적 기준과 법적 규제가 마련되어야 합니다.
AI 기술 고도화의 긴 여정은 기술적 혁신과 인간 인지에 대한 깊은 이해를 바탕으로 빠르게 진화하고 있습니다. AGI라는 개념은 우리의 기술과의 상호 작용을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, 동시에 윤리적, 사회적, 철학적 질문을 제기합니다. 인간의 인지 능력을 모방하거나 능가하는 존재를 창조하는 것은 지능의 본질과 기계의 사회적 역할에 대한 재고를 요구합니다. 앞으로 나아가는 길은 AGI의 엄청난 이점과 심오한 도전을 균형 있게 고려하며 책임감 있는 혁신과 포괄적인 규제 프레임워크를 수립하는 데 달려 있습니다.
