MIT-IBM 천재 AI 연구원이 말하는 챗GPT
IBM 보스턴에 초대 받은 과학 크리에이터 지식인미나니 '이민환'
MIT-IBM 왓슨 AI 연구소에 초되된 과학 커뮤니케이터 지식인미나니 '이민환', 과학쿠키 '이효종'요즘 우리나라는 인공지능의 신세계를 맞보고 있다. GPT-3 기술이 처음 공개되고 약 2년 뒤 현재, 오픈AI사에서 공개한 Dalle-2와 ChatGPT, 미드저니를 필두로 우후죽순으로 ai 플랫폼이 등장하고 있다.
예를 들면, 한국형 chatGPT ‘뤼튼’, 논문을 정리 해주는 ‘Elicit’, 관련자료를 요약하고 보고서 만들어주는 ‘Genei’, 단백질 3D구조를 예측해서 과학자들을 돕는 ‘Cradle’, 전세계 연구 생태를 모니터링 하면서 인사이트를 제공하는 ‘Wizdom’..등
사실 구글도 자기만의 강력한 언어 모델이 있다. 람다라는, 소문에 어린아이 정도의 지능을 가진 AI도 있다.
하지만 구글은 자사의 검색 엔진에 이걸 적용할 생각이 아직은 없는데 그 이유가 있다. 현재로선 ChatGPT 같은 AI들이 편향되고 해롭고 종종 사실과 다른 내용을 마구마구 쏟아내기도 한다. 그리고 가장 문제가 되는 건 chatgpt 같은 ai들이 마치 전문가가 작성한 것 같은 느낌으로 문장을 만들어주는것. 그래서 이게 사실인지 아닌지 모른 체 일반 사람들이 받아들이고 그대로 확산될 수 있다.
물론 이런 부작용이 해결될 수 있다면 얼마나 좋을까?
이런 생각을 하던 차에 나는 과학쿠키님과 함께 미국 보스턴에 있는 MIT-IBM watson AI 연구소에 과학 커뮤니케이터로서 좋은 기회로 방문할 수 있었다.
“저는 MIT IBM Watson AI 연구소라는 조직을 이끌고 있으며 MIT와 공동연구실을 운영하고 있는데 저희가 역사상 최초의 학술 산업 협력입니다.”
David Cox, MIT - IBM Lab director
우리는 IBM 왓슨 AI 연구소에 연구원분들께 여러 질문을 했다.
Q1.
사람들이 AI 이코노미와 기술에 점점 많은 관심을 가지고 있는데 아마 ChatGPT가 큰 역할을 한 것 같습니다. AI 기술이 비교적 빠른 시일 내에(1년) 세상을 바꿀 수 있을까요?
David Cox, MIT-IBM Lab director
“지금까지는 연구기관에서 일어나는 AI 관련 일과 그것이 우리 일상생활에 미치는 영향 사이에 항상 큰 격차가 있었습니다. 앞으로도 그 격차는 있을 거고요. 하지만 지금은 그 격차가 점점 작아지고 있습니다. 왜냐면 AI를 사용하는데 그 진입 장벽이 점점 낮아지고 있거든요.”
과거에는 거대한 서버들을 보유하거나 그 서버를 돌릴 유지비가 있어야 하고, 코딩도 할 줄 알아야 하고 컴퓨터도 강력해야 하지만 이제는 연구자들이 공개한 플랫폼이나 사이트에서 로그인하고 사용하면 되는 거처럼 말이다.
하지만 우리가 생각하는, 사람처럼 생각하고 일 처리를 하는 일반적인 인공지능은 2050년 이후에나 가능해 보인다고 말했다.
“AI의 진화 단계를 '좁은 인공지능'(Narrow AI), '넓은 인공지능'(Broad AI), '일반 인공지능'(General AI)의 3단계로 구분하는데 아직 2단계에도 이르지 못했습니다. 인간과 비슷하게 행동하는 '일반 인공지능'은 2050년 이후에나 가능할 것으로 보입니다.“
- David Cox, MIT-IBM Lab director
Q2.
과학이나 기술 분야에서 AI가 활용되는 것은 많이 봤는데 이런 AI를 개인은 어떻게 해야 안전하게 사용할 수 있을까?
David Cox, MIT-IBM Lab director
“우선 우리 일상에서 가장 접하기 쉬운 것으론 스마트폰에서 AI가 사진을 더 잘 찍을 수 있도록 도와주는 것입니다. (AI 보정이죠)
그런데 중요한 것은 AI가 앞으로 우리 삶의 모든 부분에 영향을 미치게 될 것이기 때문에 AI를 사용하는 방법과 가이드라인을 정하는데 신중해야 합니다.
AI가 했다는 이유로 우리 인간의 책임이 없어질 순 없습니다. 궁극적으로는 인간이 책임을 져야 하죠. 단지 AI는 고정관념을 깨주고 우리가 새로운 능력을 가질 수 있도록 도와주며 결국 인간을 풍요롭게 하는데 목적이 있습니다.
그런 틀에서 본다면 AI는 우리가 두려워할 필요가 없다고 생각합니다.
우리의 삶을 더 좋게 만들 수 있지만 우리가 좀 더 조심해야 하는 것입니다.
다시말해 AI는 강력한 기술이며 우리는 그것을 책임감 있게 사용하는 방법에 대해 생각해야 합니다. 이것은 IBM에게 매우 중요한 것이며 우리가 하는 모든 일에 주입하려고 노력하는 것입니다.
특히 AI가 우리 일자리를 대체하지 않을지 물어보는 사람이 많은데, 저는 가능성이 거의 없다고 봅니다. 물론 균형이 바뀔 순 있다고 봅니다.”
Q3.
세계 대기업들이 앞다퉈 AI 연구에 집중하고 있는데 IBM은 다른 기업과 어떤 차별점이 있나요?
David Cox, MIT-IBM Lab director
“제 생각에 IBM은 구글, MS, 메타 같은 다른 큰 기술 회사와는 다소 다른 입장을 가지고 있습니다. 실리콘밸리의 회사들은 빠르게 연구를 진행하고 결과를 발표하는 경향이 있는데 IBM은 물론 빨리 진행할 수 있지만 모든 과정을 신중하게 진행하고 있습니다. IBM의 연구 의제는 책임감 있는 방식으로 비즈니스 가치를 창출하고 기술이 편파적이지 않고 다른 방향으로 가지 않는지 확인하는 신뢰가 필요 합니다. 궁극적으로 세상을 더 나은 곳으로 만드는 방법에 대해 매우 체계적으로 구성되어 있습니다 ”
IBM은 기존의 기계 학습(ML : 머신러닝) 모델이 만들어내고 있는 편향된 사례를 가장 중점적으로 다루고 있다. 기존의 딥러닝과 머신러닝의 문제점을 보완하는 기술과 함께 새로운 인공지능 학습법으로 불리는, 어린아이가 사물들을 보고 어떤 차이점이 있는지 학습하는 방식인 Neurosymbolic AI 방식도 MIT와 연구해 결과를 발표했다.
또 ‘Foundation models’라고 불리는 머신러닝 시스템도 공개했다. 기존의 머신러닝은 데이터 셋(data set) 하나로 학습을 하고 인공지능 모델을 만든 뒤 새로운 목표의 인공지능을 만들 때는 다시 새로운 데이터 셋을 가지고 와서 다시 학습시켜야 했다. 그림 ai는 그림 데이터, 글쓰기 AI는 글 데이터, 대화형 AI는 대화 데이터 등.
그러나 이제는 거대한 데이터 셋 하나를 활용해서 여러 분야의 데이터를 학습한 뒤 특정 목적에 맞게 스위치만 켜주면 어느 분야든 이 AI가 투입될 수 있는 방식이 가능해진다. 다시 말해 전지전능한 AI가 되는 것이다.
계속해서 AI를 위한 대형 언어 모델들이 개발되고 더 정교해지는 것과 동시에 ChatGPT에 쓰인 GPT4를 넘어 곧 GPT5가 등장할 예정입니다. 지금의 챗GPT와는 비교도 못할 정도로 뛰어난 플랫폼들이 나올 것이다.
그런데 어쩌면 우리가 너무 들뜬 것 같아 생각지 못한 문제가 있는 거 같다.
이게 맞아?
AI가 모든 걸 도와주는 세상으로 갈 수 록 물론 효율성이 높아지는 것은 맞다. 그런데 대부분의 사람들이 의사소통이나 무언가 창작하는 활동에서 AI에게 대부분을 맡겨버린다면 결국 인간 대 인간이 아닌 AI 대 AI의 의사소통과 활동으로 가지 않을까?
문자와 메일을 보내는데 인공지능이 알아서 답변 예측을 해주고 (실제로 유튜브의 댓글 기능에 답변 추천을 해줌), 글을 쓰거나 그림을 그릴 때 AI가 ‘이렇게 하는 건 어때?’라며 아예 완성본을 보여주지?
터미네이터가 나오는 것이 문제가 아니라 AI 툴 때문에 주도권이 인간에게서 인공지능 컴퓨터에게 넘어가게 되지 않을까?
AI의 미래에는 이것도 빠질 수 없다. 바로 보안이다. 세션 이틀차에 우리는 IBM 보안 부서인 IBM X-Force Command Center에 들어갔다. IBM에 따르면 2022년에 호주, 일본, 인도 지역이 기록한 이래로 역사상 가장 많은 사이버 공격을 받았다. 특히 지난 9월 호주 통신회사 Optus가 해킹 공격을 당해서 약 1000만 명의 고객 개인정보가 유출된 적 있다. 만약 랜섬웨어 같은 공격이었다면 기업의 데이터가 엉망이 되어 기업 운영에 큰 차질이 생겼을 수 있다.
그래서 두 번째 날 세션에서는 랜섬웨어 공격과 데이터 유출 사건이 동시에 일어난 상황으로 상정하여 대응 시뮬레이션을 같이 해보는 교육도 받았다. 내부 활동 모습은 외부에 공개가 불가했지만 평을 남기자면, 기업의 보안담당자만이 아닌 HR 매니저, 기업 변호사, 소프트웨어 관리자, 이사회 등 모든 부서가 모여 의견을 나누면서 함께 헤쳐나가야 비로소 제대로 해결이 된다는 것을 알게 되었다. 이날 IBM X-Forsce Command Center의 보안 교육담당자는 어떤 공격이든 빠르게 알아차리고 기업 내부 직원뿐만 아니라 국가와 국민 간의 소통을 중요시해야 한다고 했다.
결국 중요한 것은 소통인 것 같다. IBM은 여러 기업들과 소통을 하면서 보안을 유지하고, 신중하게 다듬어진 언어 모델과 AI 알고리듬으로 기업들의 AI Tool 개발에 보탬이 되도록 노력한다. 그리고 이런 언어 모델과 AI tool을 활용하는 구글, 메타뿐만 아니라 수많은 크고 작은 소프트웨어 회사들도 유저들과 소통하면서 AI tool을 어떻게 활용하면 더 안전하고 유익하게 사용할 수 있을지, 또 반대로 AI 기업은 어떤 마음가짐으로 언어 모델과 AI 알고리듬을 다듬어 나갈지도 생각할 수 있겠지.
IBM의 모든 세션이 끝나고 건물 밖으로 나오니 바로 옆에 있는 MIT 캠퍼스가 눈에 들어와 캠퍼스를 걸어보았다. 아직 미국 대학교의 학기가 시작되지 않았지만 캠퍼스 곳곳에 학생들이 돌아다니고 연구실 곳곳에는 불이 켜져 있었다. MIT뿐만 아니라 주변에 있는 하버드 대학도 마찬가지겠지?
다음에는 이곳 학생들은 어떤 생각을 가지고 있는지 이야기를 나눠 봤으면 좋겠다.
