The Window into the future_Chapter 3. Artificial Intelligence

현재의 시그널을 빠르게 읽어, 미래를 예측하는 퓨처플레이의 ‘Future Analytics Report’를 쉽게 풀어드립니다.  보다 쉽고 빠르게 미래를 만날 수 있는 FP Exclusive Series ‘Signals’가 매주 찾아옵니다.

Signals_Ep.2 : Hey, Jarvis!

자비스는 마블 코믹스의 등장인물로, 작품 내에서 아이언맨의 인공지능 비서로 활약한다. 단순한 심부름 뿐 아니라 아이언맨이 진행하는 다양한 연구와 임무에 함께 참여하며 우리가 흔히 주위에서 보던 인공지능을 아득히 넘어서는 능력을 보여준다. 이처럼 하나의 특정 과제에 최적화되지 않고 마치 인간처럼 어떠한 지적인 업무든 해낼 수 있는 인공지능을 Artificial General Intelligence (AGI) 라고 부른다. 이번 포스팅에서는 AGI의 등장까지 남은 시간과 그 등장이 가져올 파급력에 대하여 알아본다.

지난 포스팅에서 초거대 인공지능의 선두 주자 중 하나로 언급했던 OpenAI사의 GPT 시리즈가 공개된 2019년과 2020년 위와 같은 글이 쏟아졌다. GPT는 인간의 지시사항에 맞추어 문제를 풀고, 높은 수준의 글을 쓰는 모습을 보여주었으며 SuperGlue, Trivia 등과 같은 평가 지표에서 인간에게 근접하는 성능을 보여주었다. (2022년 현재에는 인간을 상회 하는 성능의 인공지능도 다수 존재한다) 이러한 결과물은 사람들로 하여금 “인간과 맞먹는 인공지능의 등장이 얼마 남지 않은 것인가?”라는 기대하게 하였다. 그렇다면 인공지능 석학들은 AGI의 등장 시기는 언제쯤으로 예측하고 있을까. 1965년 인공지능이라는 개념이 처음 등장한 당시 Herbert A.Simon을 필두로 과학자들은 빠르면 20년 이내에 등장하리라 예측한 바 있다. 당연히 이는 이루어지지 못했으며, 이 이후 기술은 기하급수적인 속도로 발전을 거듭 했음에도 연구원을 대상으로 설문조사를 주기적으로 진행한 결과 학계가 예상하는 AGI의 등장 시기가 점점 늦춰지고 있다. 알파고가 이세돌을 상대로 압승을 거둔지 6년이 지나고 기술이 발전을 거듭한 지금 이상하게도 AGI는 멀어져만 가고 있다.

학계에서는 특정한 데이터와 해당 데이터의 분포에 의존성을 지닌 지능 모델을 제작하는 현재의 연구가 AGI와 연관성이 적을 것이라는 의견이 지배적이다. AGI를 위해서는 인간의 맥락 이해 능력을 모방하기 위한 노력이 필요한데 최근 연구는 특정 벤치 마크에서 조금이라도 높은 성적을 내기 위해 지나치게 끼워서 맞추고 있다는 의견이다. 오히려, 2010년 정체 되어 있던 인공지능 연구를 하드웨어 가속기의 등장으로 해결했 듯 AGI에게 인간의 감각 기관과 유사한 역할을 sensory pod와 더욱더 고성능의 연산 능력을 갖춘 반도체의 등장이 AGI의 연구를 견인할 것이라는 주장이 힘을 얻고 있다.

위의 사진은 ResNet-50 모델을 활용해 사진 10억장을 분류하는데 필요한 비용을 표현한 것으로 2017~2020년 IC 침과 시스템 설계 기술이 크게 발전해 2017년 대략 $10,000 달러가 필요했던 것에 반해 2020년에는 0.03달러까지 감소한 모습을 볼 수 있다. 미래에는 양자 컴퓨팅 기술로 연산 능력이 크게 향상된 하드웨어가 등장해 AGI 개발에 일조할 것으로 기대된다.

그렇다면 우리가 등장조차 불확실한 AGI에 대해서 알아야 할 이유는 과연 무엇일까. 인간과 동일한 과정을 통해 사고하고 지적 능력을 요구하는 과제를 수행하는 AGI가 등장한다면, 그것은 새로운 생명체로 분류해야 할지도 모른다. 인간을 완전히 대체할 수 있는, 게다가 대부분의 업무에서 인간보다 높은 효율을 보여주는 생명체의 등장은 소름이 돋지 않을 수 없다. 지속해서 경고 되어 왔듯이 수없이 많은 직업이 대체되어 사라질 것이며 엄청난 윤리적, 법적 논쟁이 들이닥칠 것이다. 간단한 예로 벤츠는 2022년 3월 자사의 자율 주행 차량에 탑승 중에 발생하는 모든 사고에 대해서 법적 책임을 지겠다고 발표한 바 있다. 그러나, 인공지능이 자의식을 가지고 행동한다면? 이때 파생되는 법적 문제는 전혀 단순하지 않을 것이다.

필자는 아직 학사 연구생에 불과한 개발자로서, 아마도 대부분의 독자와 마찬가지로 복잡한 법적 문제보다는 어떻게 해야 인공지능에 대체되지 않을까 하는 고민을 안고 산다. 알파고를 개발해 수많은 바둑 기사를 은퇴시켰던 DeepMind는 최근 알파코드라고 불리는 코딩 AI를 개발 중이며 2022년 2월 온라인 코딩 플랫폼에서 Codeforces에서 인간 개발자의 54%를 상회하는 성능을 보여준 바 있다. 그리고 이 사례를 통해 필자는 인간을 대체하는 데에는 AGI 수준의 기술력이 필요가 없다는 사실을 확신할 수 있었다.

개인적인 생각에서 AGI는 인공지능 분야로 대중의 관심과 투자사의 돈을 끌어모으기 위한 거대한 버즈워드(buzzword)에 불과하다. Google과 OpenAI가 앞다투어 본인들이 AGI의 시대를 곧 열 것이라고 주장하지만 앞서 언급한 대로 실상은 AGI와 관련된 연구는 거의 이루어지지 못하고 있다. Web 3 분야에서 블록체인 기술을 기반으로 하는 가상 자산의 어마어마한 수익률을 미끼로 새로운 인재를 지속해서 수혈 받듯 AGI 역시 이러한 미끼에 불과해 보인다. 오히려, AGI의 개념과 그것이 가지는 wow-factor가 자극적인 기사로 눈을 흐리는 사이 산업 전반에서는 각각의 도메인에 특화된 인공지능 모델이 등장해 인간을 대체해 가고 있다. 이 포스팅을 읽고 있는 독자 중 대부분은 알게 모르게 AI의 손이 닿은 상품을 사용하고 있다. 네이버 웹툰을 본다면, 구글 클라우드의 제품을 사용한다면 하다못해 애플의 아이폰을 사용한다면 이미 인간을 대체한 인공지능으로부터 서비스를 제공 받고 있을 것이다.

그렇기에 필자는 다음과 같은 결론으로 본 포스팅을 마무리하고 싶다.

“AGI는 평생 오지 않을 수도 있으며, AGI가 등장하더라도 그 파급력은 얼마 크지 않을 수도 있다. 인류를 대체하기 위해서는 AGI 수준의 높은 기술력이 필요하지 않다.”

다음 포스팅에서는 산업 전반에 파고든 인공지능의 예시 몇 가지를 살펴보고 AI와 인간의 격차에 대해서 적나라하게 이야기한다.

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✏ Writer
손규진 GUIJIN SON