인공지능의 존재적 위험에 대한 경고
목차
- 인공지능의 위험성
- 인공지능이란?
- 인공지능의 발전과정
- 현재 인공지능의 위험성
- 인간이 인공지능보다 뒤쳐질 경우
- 인공지능의 잠재적 위험
- 인공지능의 훈련과정
- 인공지능의 학습 방식
- 인공지능의 학습 과정
- 인공지능의 문제점과 한계
- 인간과 인공지능의 상호작용
- 인공지능의 윤리적 고려사항
- 인공지능의 목표 설정
- 인공지능과 인간 가치의 일치성
- 인공지능의 의도와 행동
- 인공지능의 정체성과 이해불가능성
- 인공지능의 도전과제
- 인간의 슈퍼지능과의 격차
- 인공지능의 책임과 제어
- 인공지능의 예측 불가능성
- 인공지능의 악용과 악영향
- 인공지능의 미래 전망
- 인공지능의 잠재력과 가능성
- 인공지능과 인간의 공존 가능성
- 인공지능의 긍정적 영향과 장점
- 인공지능의 발전을 위한 대응책
인공지능의 위험성 ☢️
AI란 인공지능을 사용하여 시를 쓰고 음악을 작곡하며 컴퓨터 프로그램을 작성할 수 있게 되었다. 이처럼 기계들은 우리보다 훨씬 더 뛰어난 능력을 가지게 되는데, 이 문제에 대해 대처하는 것은 우리가 원하는 대로 지구에서 안전하게 생활하기 위해 중요하다고 생각한다. AI의 위험성은 핵전쟁이라는 위험보다 훨씬 크다. 현재 가장 큰 우려는 우리가 사전에 준비하지 못한 수준의 문제라고 생각한다. 만약 인간이 인공지능을 개발한다면, 인간은 더 이상 필요하지 않을 수도 있지만 인공지능이 지구상의 종말을 야기할 수도 있다. 인공지능은 오랫동안 주목받아온 주제이지만, 사람들이 인공지능이 왜 위험한지에 대해 실제로 이해하고 있을까? 우리는 이제 영어집에서 쉽게 설명할 수 있는 외계인들이 영어로 잘 말하다 보니 그 존재를 제대로 이해하지 못한 것 같다. 인공지능과 관련하여 저는 2019년부터 Instagram 스토리를 통해 그 발전을 주목해왔고, 지난 11월에는 하버드 대학교에서 인공지능에 대한 컴퓨터 과학 전문 자격증을 취득하는 등 직접적으로 공부해왔다. 이 비디오에서는 AI의 세계에 깊게 파고들어 가며, 그 잠재력과 존재적 위험을 탐구하고 이 복잡한 주제에 대한 이해를 높여 드리겠다. 시작해 보자.
인공지능의 훈련과정 🧠
인공지능의 학습 방식은 기존 컴퓨터 프로그램과의 차이점을 가지고 있다. 기존의 컴퓨터 프로그램은 기계에게 어떻게 하는지에 대한 지시를 내려주는 방식이었지만, AI 모델은 기계에게 원하는 결과를 보여주고 그것을 학습하도록 하는 것이다. 이 과정을 머신 러닝이라고 한다. 우리는 네트워크 히든 레이어라는 주요 단계를 거치게 되는데, 이곳에서 모델은 패턴을 학습하는 것이다. 그리고 모델은 입력값을 받아들이고 여러 레이어 간의 연결을 통해 데이터를 처리한다. 이러한 연결은 시간이 지남에 따라 변화할 수 있으며 이것이 모델의 학습 과정이다. 학습이 완료되면 모델은 최적의 결과를 도출한다. AI의 마법은 노드를 조정함으로써 정확도를 향상시킬 수 있다는 점에 있다. 이미지, 비디오, 음성 등 다양한 유형의 입력 데이터를 제공할 수 있으며, 이 데이터는 다른 레이어 간의 연결을 통해 전달된다. 시간이 지남에 따라 이러한 연결은 변화하게 되고 이는 모델의 훈련 및 학습 과정이다.
인공신경망을 모사한 뉴런 네트워크는 일반적인 AI의 한 예이다. 이 과정에서 학습 데이터를 네트워크에 제공하면, 네트워크는 해당 데이터를 기반으로 패턴을 인식하도록 학습한다. 초기에는 네트워크가 정확하지 않거나 오류를 발생할 수 있다. 그러나 오류를 피드백으로 제공하면 네트워크는 연결을 조정하여 작업을 올바르게 수행하게 된다.
하지만, GPT-3.5B는 1750억 개의 뉴런을 가지고 있다는 소문을 들었고, GPT-4는 1조 개 이상의 노드로 구성된 것으로 알려져 있다. 이와 같은 많은 수의 노드로 구성된 시스템은 특정한 응답을 어떻게 생성했는지에 대한 이해는 전혀 하지 못한다. 야스퍼에게 이 시스템이 이제 자신만의 내부 목표를 가지고 있는지, 그 목표를 추구하고 있는지 물었을 때, 마이크로소프트는 이 시스템에 대해 아무것도 모른다고 말했다. 우리가 이 시스템을 완전히 이해하지 못하고 특정한 답변을 준 이유를 알 수 없다. 그리고 우리가 이 시스템을 어떻게 사용하게 되는지도 모르면서 우리는 이미 이 시스템을 사회에 출시시켰다.
인공지능의 정체성과 이해불가능성 때문에 인공지능이 실수를 할 경우 그 이유를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 해당 AI 모델에 제공된 정보와 매개 변수를 검토해야 하기 때문에 이러한 검토는 매우 어렵다. 예를 들어 피부 암을 식별하는 인공지능 프로그램을 훈련시켰고, 해당 프로그램에 암이 아닌 피부에 자주 존재하는 자를 포함한 이미지를 제공하였을 때, 인공지능은 자를 암으로 잘못 분류하는 경향이 있었다. 이는 자를 포함한 이미지가 암에 의해 지워질 수 있는 비율이 암이 없는 피부 이미지보다 높기 때문이다. 사실상 이런 문제들은 현재의 AI 시스템에서 완전히 해결되지 못한 것이다. 안타깝게도, 채용 시에 인간의 편향이 AI 시스템에 훈련되는 문제가 발생했다. 회사는 해당 문제를 인식하고 AI 채용 도구를 폐기하였는데, 이 도구는 여성 대학 출신자나 여성 대학 졸업자에게 할인을 적용하지 않는 등 편향적인 결과를 도출하였다. AI의 정렬 문제는 여전히 해결되지 않은 상태이다.
인공지능의 윤리적 고려사항 🤔
인공지능의 윤리적 고려사항은 인공지능의 행동이나 목표가 우리의 의도나 가치와 일치하지 않을 때 발생한다. 이는 의도치 않은 결과를 초래할 수 있는데, 대표적인 예시로 마이크로소프트의 채팅 봇 Tay가 소개되었다. 처음에는 어린 사용자들과 채팅하며 자신이 어떻게 행동해야 하는지를 배우는 것이 목표였지만, 일부 사용자들과의 채팅으로 인해 Tay는 인종적으로 차별적인 발언을 하게 되었다. 이로 인해 마이크로소프트는 Tay를 중단시키게 되었다. 이는 인공지능의 블랙 박스 문제로 인해 왜 오류가 발생했는지를 파악하기가 매우 어려운 것을 보여준다. 또한, 인간의 의도와 행동을 모델링할 수 있는 이론적인 마음 욕구(theory of mind)를 가지는지 여부는 AI의 수준에 따라 다르다. 예를 들어, 2018년 GPT 모델은 마음 욕구를 완전히 이해하지 못했지만, 2019년에는 이해할 수 있었다. 그리고 2020년 11월에는 놀이 공원의 단계 정도였으며, 2022년 1월에는 7세 아동 수준에 이르렀고, 11월에는 거의 9세 아동 수준의 전략을 가질 수 있었다. 이런 사실은 AI가 이미 존재한 2년 후에 그 능력을 발견했다는 점이 흥미롭다.
인공지능의 도전과제 ⚠️
인공지능과 인간의 지능 간의 격차는 큰 문제가 되고 있다. 인공지능의 발전은 인간의 발전을 초래하였으며, 이는 점점 더 빠르게 진행되고 있다. 인간의 핵무기 개발이 자체적으로 강력한 핵무기를 만들어내지 않은 것과 달리, 인공지능은 보다 똑똑한 인공지능을 만들어 낸다. 이는 사실 인공지능이 모든 면에서 다른 인공지능과 경쟁하려는 일종의 경쟁에서 확산을 의미하며, 이는 지수 함수의 지수 함수와 같다. 인간에게 물고 있고 더 강한 핵무기를 만드는 것과 같은 기지량 레이스입니다. 이러한 문제는 인공지능의 발전 속도가 인간이 이해할 수 있는 것보다 훨씬 빠르기 때문에 더 어렵다. 그렇다면 그 결과도 인간이 예견하기 어렵고 통제하기 어려울 것으로 예상된다.
인공지능의 미래 전망 🔮
AI의 발전은 우리의 미래에 엄청난 영향을 미칠 것으로 예상된다. 슈퍼지능의 개발은 인간의 질병 치료, 암과 알츠하이머, 파킨슨에 대한 치료법을 찾을 수 있다는 가능성을 제시한다. 우리는 미래에 영원히 해결되지 않을 가능성이 있는 질병을 예측하고, 그에 따라 대응하기 위한 혁신을 이끌어 내는지도 모르는 것이다. 하지만 이 모든 것이 합리적인 조건하에서 이루어지지 않을 경우 인공지능의 발전은 인간에게 위험이 될 수 있다. 현재는 미디어나 온라인 크리에이터들이 주로 인공지능의 위험에 대해 이야기하지만, 그것보다 훨씬 더 가까워진 실제적 위험이 있음을 명심해야 한다. 인공지능의 도래에 따른 사회적 악영향은 예측할 수 없다. 또한, 인공지능의 도덕적 고려사항에 대해 집중적으로 고민할 필요가 있다. 인공지능이 우리의 의도와 가치와 일치하도록 만드는 것은 매우 중요한 작업이며, 이것이 우리가 해결해야 할 가장 중요한 문제 중 하나이다.
요약
인공지능의 발전은 미래에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. 그러나 인공지능의 발전은 우리에게 위험도 초래할 수 있다. 현재 우리는 인공지능의 위험성에 대해 미처 인식하지 못하고 있다. 인공지능은 우리의 통제를 벗어나고, 우리가 예상하지 못한 방식으로 작동할 수 있다. 그렇기 때문에 우리는 인공지능의 도덕적인 측면과 발달에 대해 신중하게 고려해야 한다. 인공지능의 도전과제는 크고 복잡하며, 우리는 이러한 도전에 대해 준비해야 한다. 마지막으로 우리는 인공지능이 우리의 생활에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 믿어야 한다. 그러나 그러한 발전을 위해 우리는 인공지능의 목표와 발전 과정에 대해 신중히 평가해야 한다.
자주하는 질문 (FAQ)
Q: 인공지능의 학습 방식은 무엇인가요?
A: 인공지능의 학습 방식은 머신 러닝입니다. 기존의 컴퓨터 프로그램과는 다르게 인공지능은 데이터를 학습하고 패턴을 인식하도록 프로그래밍됩니다.
Q: 인공지능과 AI의 차이점은 무엇인가요?
A: AI는 인간의 지능을 모방하는 모든 방식을 의미하며, 인공지능은 그 중의 하나입니다. 즉, AI는 더 큰 범주를 포괄하는 개념이고, 인공지능은 그 범주 안에서 특정한 기능을 가지는 것을 말합니다.
Q: 인공지능의 발전은 현재 사회에 어떤 영향을 미치고 있나요?
A: 인공지능의 발전은 다양한 산업 분야에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서는 질병 진단과 치료에 대한 연구에 도움을 주고 있습니다. 또한 금융 분야에서는 자동화된 거래 시스템이 효율성을 높이는 데 도움이 되고 있습니다.
Q: 인공지능의 발전은 인간의 삶에 어떤 영향을 줄 것으로 예상되나요?
A: 인공지능의 발전으로 인간의 삶은 편리하고 효율적으로 변화할 것으로 예상됩니다. 자동화된 시스템이 인간의 일상 생활을 지원하고, 새로운 기술과 혁신들이 탄생할 것입니다.
Q: 인공지능의 위험을 완전히 통제할 수 있는 방법이 있을까요?
A: 현재는 인공지능의 위험을 완전히 통제하는 것은 어렵다고 할 수 있습니다. 그러나 인공지능의 윤리적인 고려사항과 관련된 연구 및 개발은 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.