어느덧 AI라는 말을 듣지 않고는 살 수 없는 세상이 되었습니다. AI 관련해서 일반적인 지식을 얻고, 한국의 위상은 어떤지 알고 싶어서 도서관에서 이 책 저 책 뒤져보다가 "AI 전쟁" 을 읽었습니다. 이 책은 두 분의 AI 전문가의 대담형식으로 기술되어 있는 책인데, 2023년 7월에 발행되어서 비교적 최신 정보를 많이 담고 있습니다만, 하루하루 변화가 큰 AI 업계에서는 2024년에도 많은 변화가 있었던 것 같습니다.
인공지능의 탄생은 1950년대부터 존 메카시(AI라는 용어를 제안), 앨런 튜링(인공지능 여부를 가려내는 튜링 테스트 제안) 등 학자들 중심의 초기연구에서 비롯되었고, 수차례 인공지능 겨울로 표현되는 관심과 투자가 감소하는 시기를 겪었다가, 2016년 알파고와 2022년 chat-CPT 공개 등의 계기로 일반 대중의 관심이 커진 것 같습니다.
"코스모스"에서도 인용되었던 표현인데, 아이작 뉴턴은 "내가 멀리 볼 수 있었던 것은 거인들의 어깨 위에 서 있었기 때문이다."라고 말을 했다고 합니다. 만유인력의 법칙을 발견함에 있어서 티코 브라헤의 관측결과 및 케플러의 세 가지 법칙과 같은 다른 사람들의 연구결과가 큰 도움이 되었다는 고백입니다. 인공지능이 발전한 것도 한 두 사람이 아닌 많은 사람들이 기여한 바가 크고, 개방성과 공유정신을 바탕으로 발전해왔다고 합니다. 아카이브(arXiv) 나 깃허브(GitHub)에서 인공지능 관련된 공개된 논문, 데이터 등 자료를 볼 수 있다고 합니다. 안드로이드 앱 개발 관련해서 Github 에 접속해 본 적이 있긴 하지만, 앞으로는 머신러닝, 딥러닝 관련한 코딩도 좀 깊이 있게 공부해봐야겠다는 생각을 하게 되었습니다.
Chat-GPT 를 한국말로 설명하면 순서가 반대가 되기는 하는데, (T)트랜스포머라는 모델을 사용하여 (P)사전학습된 (G)생성형 (Chat)채팅 기반 인공지능이고, 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 하나라고 합니다. LLM 과 관련하여 뉴스에서도 종종 매개변수와 토큰의 개념이 등장합니다. 매개변수는 인간의 뇌로 보면 시냅스로 생각할 수 있는데 GPT-4 에는 1조개의 매개변수가 사용되었을 것으로 추정한다고 합니다. 매개변수는 많을수록 모델이 정교한 예측을 하고, 자연스럽게 느껴질 수 있겠으나 그만큼 자원 사용량도 많아질 수 밖에 없습니다.
또한, 책에서는 LLM을 포함한 인공지능 관련된 이슈로 데이터 편향성, 저작권 문제, 환각(hallucination), 에너지 문제 등을 논하고 있습니다. 환각은 인공지능이 모르면 모른다고 말하면 될 것을 그럴 듯 하게 비슷한 정보, 단어들을 연결하여 답변함으로 인하여 올바른 답을 얻은 듯한 착각을 일으키는 현상인데, 사실 주위 사람들 중에도 상사의 어려운 질문에 대한 대처방법으로 이 기술을 구사하시는 분들을 본 적이 있습니다.
저자가 제시한 인공지능 관련 do & don't list 는 좋은 조언인 것 같습니다. 요컨대, 초안작성시 유용하지만 70~80점에 불과하므로 사실여부에 대한 재확인과 내용의 구체성에 대한 보완이 필요하며, 요구사항은 최대한 구체적으로 쓰되, 내용이 빈약하면 영어로 질문하는 것이 낫다는 것 등입니다.
인공지능관련 국가별 위상에서 한국은 6~7 위 정도 수준이고, 순위는 미국, 중국, 영국, 캐나다, 이스라엘, 싱가포르, 대한민국 순이라고 합니다. 그래도 잘하고 있다는 생각이 드는데, 앞으로 의대 편중 현상이 해소되고 인공지능 분야에 많은 좋은 인력이 진입해서 국가 경쟁력이 높아지면 좋겠다는 생각이 듭니다.
마지막으로 독자들은 어떤 준비가 필요할지에 대해서 저자의 조언이 의미있다 생각되어 발췌합니다.
"이런 기술 격변기 상황에서는 먼저 적극적으로 수용하고 활용해서 자신의 능력으로 만드는 사람들에게 더 많은 기회가 찾아옵니다. 그래서 최대한 많은 자료를 접하시되 자료를 보는 것으로 그치지 말고, 자신의 모든 생활에서 사용해보실 것을 권합니다. 일상생활에서도 사용하시고 업무를 할 때에도 조직의 정책이 허용하는 범위 내에서 최대한 많이 활용해보실 것을 권장드립니다."
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