인공지능, “충격적 속도”로 인간을 앞서고 있다

스탠퍼드대 인공지능 분석 보고서
이미지 분류 등 기본 작업에서 앞서

인공지능 시스템이 영어 이해도, 이미지 분류, 시각적 추론 등을 포함한 몇가지 기본적 업무 분야에서 인간을 뛰어넘는 수준에 이르렀다. Andy Kelly/Unsplash

챗지피티와 같은 인공지능 시스템이 영어 이해도, 이미지 분류, 시각적 추론 등을 포함한 몇 가지 기본적 업무 분야에서 인간을 뛰어넘는 수준에 이르렀다는 평가가 나왔다.

미 스탠퍼드대 인간중심 인공지능연구소(HAI)는 최근 7번째 발표한 ‘인공지능 지수 2024’(AI Index 2024) 보고서에서 이렇게 밝히고 “이는 시스템을 평가하기 위한 다수 벤치마크(표준 지표)의 유효성이 빠른 속도로 사라지고 있음을 뜻한다”며 추상 및 추론과 같은 복잡한 작업에 대한 성능을 평가하는 새로운 방식이 필요하다고 제안했다.

보고서 작성을 주도한 네스토어 마슬레이(Nestor Maslej) 편집장은 “10년 전만 해도 벤치마크는 5~10년 동안 유효했지만 이제는 몇 년 안에 무의미해지는 경우가 많다”고 말했다.

보고서는 그러나 경시대회급 수학이나 시각적 상식 추론(시각 정보를 활용해 상식을 이해하고 추론하는 기술) 등 더 복잡한 분야에서는 인공지능이 아직 인간에 약간 미치지 못하는 것으로 나타났다고 밝혔다.

2017년부터 해마다 발표되고 있는 스탠퍼드 인공지능 보고서는 학계와 업계 전문가들이 인공지능 분야의 기술 수준과 비용, 윤리 등 다양한 측면을 평가해 작성한다. 400쪽이 넘는 올해 보고서 작성과 편집에도 인공지능이 활용됐다.

보고서는 인공지능의 발전은 2010년대 초반 신경망과 기계학습(머신러닝) 알고리즘을 기반으로 시작됐으며, 이후 급속히 확산됐다고 밝혔다. 보고서는 그 사례로 코드 공유 플랫폼인 깃허브에 올라와 있는 인공지능 코딩 프로젝트 수가 2011년 약 800개에서 2023년 180만개로 증가한 점을 꼽았다. 보고서는 또 이 기간중 인공지능에 관한 학술지 논문도 약 3배 증가했다고 덧붙였다.

보고서에 따르면 인공지능의 최전선을 이끌고 있는 연구는 대부분 산업계에서 이뤄지고 있다. 2023년 산업계에서는 51개의 주목할 만한 머신러닝 시스템을 개발한 반면, 학계에서 내놓은 것은 15개에 그쳤다. 오스틴 텍사스대 인공지능연구소의 레이몬드 무니 소장은 국제학술지 네이처에 “학계의 연구는 기업에서 나오는 모델을 분석하고 약점을 파헤치는 쪽으로 방향을 바꾸고 있다”고 말했다.

예컨대 뉴욕대 연구진은 지난해 거대언어모델(LLM) 성능 평가 도구 ‘GPQA1’을 개발했다. 400개 이상의 객관식 문항으로 구성된 이 벤치마크는 대학원 수준으로 매우 까다로워서 박사급 연구자들도 정답을 맞추는 비율이 65%에 그친다. 같은 박사급 연구자들이라도 자신의 전공 분야가 아닌 문제에 정답을 맞춘 비율은 인터넷의 도움을 받았음에도 34%에 그쳤다. 지난해 기준으로 인공지능의 정답률은 30~40%대였다. 그러나 올해 샌프란시스코의 인공지능 업체 앤스로픽의 최신 챗봇 클로드3의 정답률은 약 60%였다. 뉴욕대의 데이비드 레인 연구원은 네이처에 “상당히 충격적인 발전 속도”라고 평가했다.

인공지능의 빠른 성능 향상은 비용 상승과 비례하고 있다.

챗지피티 개발 업체인 오픈에이아이(OpenAI)의 경우, 2023년 3월에 출시한 거대언어모델 지피티4(GPT4)를 훈련하는 데 7800만달러(1080억원)가 든 것으로 알려졌다. 9개월 후인 지난해 12월 구글이 내놓은 챗봇 제미나이 울트라(Gemini Ultra)를 훈련하는 데는 1억9100만달러(2600억원)가 들었다. 네이처는 “이에 따라 많은 이들이 인공지능 시스템의 에너지 소비량과 시스템 운영에 동원되는 데이터센터 냉각에 필요한 물의 양에 대해 우려하고 있다”고 전했다. 현재 인공지능 시스템 성능을 높이는 주요한 방법 가운데 하나는 시스템을 더 크게 만드는 것이기 때문에 성능이 좋아질수록 비용과 에너지가 더 많이 들어간다.

인공지능 성능 개선을 위해선 또 더 많은 문서와 사진 등의 학습 자료가 필요하다. 보고서는 일부에서 학습 데이터 부족에 대한 우려가 일고 있다고 밝혔다. 미국의 비영리 연구기관 에포크(Epoch)는 지난해 발표한 보고서에서, 이르면 2024년 안에 고품질 언어 데이터 공급이 고갈될 것으로 예상했다. 네이처는 그러나 에포크의 최신 분석에서는 그 시기가 2028년으로 수정됐다고 전했다.

인공지능의 설계와 사용 방식을 둘러싼 윤리적 우려도 커지고 있다. 보고서는 미국의 경우 2016년에는 인공지능을 언급한 규정이 단 한 건이었지만 지난해엔 25건에 이르렀다고 지적했다. 마슬레이 편집장은 “2022년 이후 인공지능 관련 법안 발의 건수가 급증했다”고 말했다.

인공지능에 대한 일반인들의 우려와 기대도 함께 커지고 있다. 보고서는 세계 31개국 2만2816명(16~74살)을 대상으로 한 설문 조사 결과, 응답자의 절반 이상(52%)이 인공지능에 대한 불안감을 표명했다고 밝혔다. 이는 전년도의 39%보다 크게 늘어난 수치다. 인공지능의 문제보다는 혜택이 더 많을 것이라는 응답자 비율도 52%에서 54%로 조금 늘었다. 응답자 셋 중 둘(66%)은 좋은 쪽이든 나쁜 쪽이든 인공지능이 3~5년 내에 자신의 삶을 크게 변화시킬 것으로 내다봤다.

< 출처 : 한겨레신문 > 

창조력 코드 : 인공 지능은 왜 바흐의 음악을 듣는가? / 마커스 드 사토이

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책소개

지금껏 우리는 과하게 겁먹었거나 지나치게 낙관적이었다!
인공 지능은 어떻게 스스로 쓰고, 말하고, 창조하는가?

인공 지능의 빠른 기술 개발과 함께 우리는 다양한 영역에서 커다란 변화를 맞이하고 있다. 인류가 문명을 일으키며 지금껏 해 온 수많은 일 가운데 상당수를 인간 못지않게 기계가 잘 할 수 있다는 사실이 밝혀지고 있기 때문이다. 그렇다면 기계가 결코 건드리지 못할 것이라 여겨졌던 창조의 영역은 어떠한가? 예술 작품은 ‘인간 코드’라 할 수 있는 지극히 인간다움에서 비롯된 일종의 코드가 발현된 결과물이라 여겨져 왔다. 비단 예술의 영역에서뿐만이 아니라 건축, 요리, 스포츠, 심지어 가장 이성적이라 여겨지는 수학에서도 창조력의 발휘에 대한 우리의 태도는 동일했다.

그렇다면 기계는 정말 창조의 영역에 도전할 수 없는 걸까. 극도로 발전한 기계가 결국 우리를 감동하게 하는 예술 속의 ‘창조력 코드’를 배워 진짜 예술과 그저 시시하고 단조로운 것의 차이를 알아차리는 일도 가능한 게 아닐까. 만약 기계가 예술 작품을 만드는 데 성공한다면, 우리는 이 작품을 통해 무엇을 얻게 될까.

『창조적 코드』의 저자 마커스 드 사토이는 자신의 풍부한 인문·예술 지식은 물론 방대하고 꼼꼼한 자료 조사를 바탕으로 ‘인공 지능’과 ‘창조력’이라는 현재 과학계에서 가장 흥미로운 키워드를 가지고 인간 존재의 본질적 의미를 탐구해 나간다. 이를 통해 우리는 과장되거나 부풀리지 않은 진짜 인공 지능의 창조력을 파악할 수 있을 뿐만 아니라 ‘스스로 생각하는 기계’와 그들의 창조자인 우리 인간의 현명한 공생법까지 알아볼 수 있다.

출판사 서평

창조적 AI의 시대, 그들은 우리 시대의 새로운 예술가인가?
이세돌과 대국한 알파고부터 완벽한 찬송가를 만든 딥바흐까지
스스로 생각하는 AI와 그 창조자 인간의 공생을 위한 가장 탁월한 안내서!
★ 아마존 베스트셀러 ★
★ 옥스퍼드 대학교 수학과 교수 마커스 드 사토이 신작 ★
★ TED 강연 100만 조회수 기록! ★

컴퓨터가 훌륭한 교향곡을 작곡하거나, 우리에게 감동을 줄 수 있는 탁월한 소설을 쓰거나, 누구나 감탄할 만한 아름다운 명화를 그릴 수 있을까? 그리고 우리 인간은 그렇게 탄생한 기계의 창작물과 인간의 작품을 구분할 수 있을까? 인공 지능의 빠른 기술 개발과 함께 우리는 다양한 영역에서 커다란 변화를 맞이하고 있다. 인류가 문명을 일으키며 지금껏 해 온 수많은 일 가운데 상당수를 인간 못지않게 기계가 잘 할 수 있다는 사실이 밝혀지고 있기 때문이다.

그렇다면 기계가 결코 건드리지 못할 것이라 여겨졌던 창조의 영역은 어떠한가? 우리 인간에게는 상상하고 혁신하는, 인간 존재의 의미를 높이고 넓히고 바꾸는 예술 작품을 창조하는 특별한 능력이 있다. 우리는 고흐의 초상화를 보며 죽음을 생각하고 바흐의 푸가를 들으며 내면의 섬세한 감정 세계를 탐색할 기회를 얻는다. 실제로 이러한 예술 작품은 ‘인간 코드’라 할 수 있는 지극히 인간다움에서 비롯된 일종의 코드가 발현된 결과물이라 여겨져 왔다. 비단 예술의 영역에서뿐만이 아니라 건축, 요리, 스포츠, 심지어 가장 이성적이라 여겨지는 수학에서도 창조력의 발휘에 대한 우리의 태도는 동일했다.

그렇다면 기계는 정말 창조의 영역에 도전할 수 없는 걸까. 극도로 발전한 기계가 결국 우리를 감동하게 하는 예술 속의 ‘창조력 코드’를 배워 진짜 예술과 그저 시시하고 단조로운 것의 차이를 알아차리는 일도 가능한 게 아닐까. 만약 기계가 예술 작품을 만드는 데 성공한다면, 우리는 이 작품을 통해 무엇을 얻게 될까. 그 모든 이야기가 이 책에 담겨 있다.

옥스퍼드대학 수학과 교수이자 TED 강연 조회수 100만을 기록한
예술을 사랑한 수학자, 마커스 드 사토이의 최신작!
《소수의 음악》, 《대칭》, 《우리가 절대 알 수 없는 것들에 대해》 등 다양한 저서와 각종 방송, TED 강연 등 폭넓은 활동을 통해 수학의 매력을 더 많은 이들에게 알리고 수학적 사고가 가능하도록 도운 저자 마커스 드 사토이는 자신의 풍부한 인문·예술 지식은 물론 방대하고 꼼꼼한 자료 조사를 바탕으로 ‘인공 지능’과 ‘창조력’이라는 현재 과학계에서 가장 흥미로운 키워드를 가지고 인간 존재의 본질적 의미를 탐구해 나간다. 이를 통해 우리는 과장되거나 부풀리지 않은 진짜 인공 지능의 창조력을 파악할 수 있을 뿐만 아니라 ‘스스로 생각하는 기계’와 그들의 창조자인 우리 인간의 현명한 공생법까지 알아볼 수 있다.
특히 영국 왕립학회 회원이자 옥스퍼드 대학교의 교수로 활동하며 쌓아 올린 다양한 현장 경험과 그럼으로써 접근 가능한 가장 최신의 인공 지능 이야기는 독자에게 끊임없이 흥미를 불러일으킨다. 같은 왕립학회 회원이자 ‘알파고’를 만든 딥마인드 팀의 수장 데미스 허사비스(Demis hassabis)가 맡고 있는 〈미자르 프로젝트〉의 개발 연구소를 직접 방문한 일, 알고리즘의 발전 단계를 확인하고 넷플릭스(Netflix) 추천 알고리즘의 원리를 파악하기 위해 마이크로소프트 케임브리지 연구소에 들러 그들의 학습 과정을 지켜본 일화 등 독자들의 마음을 단숨에 사로잡을 만한 이야기가 가득하다.
무엇보다 예술을 사랑하는 수학자의 관점에서 음악, 미술, 문학 등 장르를 가르지 않으며 수학과 과학의 전 영역을 절묘하게 연결한 이 책은 지적 호기심이 충만한 독자들을 아주 색다른 여행으로 초대한다.

창조적 예술품과 혁신적 발명품 속에서 밝혀낸
스스로 생각하고 발전하는 ‘기계 학습’의 비밀!
이 책은 창조력이라는 것이 무엇인지 그 본질을 고찰하고 알고리즘의 작동 원리와 수학적 기본 원칙을 알려 주는 데서 시작한다. 그러면서 예술에 대한 우리의 감정 중 어느 정도가 우리의 뇌가 패턴과 구조에 반응한 결과인지, 또 수학, 미술, 문학, 음악이라는 다양한 예술 영역에서 ‘창조적’이라는 것의 진짜 의미는 도대체 무엇인지 그 답을 찾아간다.
더 이상 기계는 하향식 명령에 따르는 존재가 아니다. 그들은 기존의 데이터를 바탕으로 스스로 학습하고 발전해 나간다. 그리고 이미 다양한 분야에서 다분히 창조적인 능력을 발휘해 왔다. 이세돌과의 두 번째 대국에서 알파고가 보여 준 제37수는 바둑의 정수에서 완전히 벗어난 아름답고도 창조적인 수였다. 인공 지능 작곡가인 에미(Emmy)가 발표한 쇼팽풍 곡은 음악 전문가를 충격에 빠뜨리고 감동을 불러일으키기에 충분했다. 기계 학습을 통해 문학 창작에 도전하는 보트닉(Botnik)의 새 소설은 《해리 포터》팬들의 마음을 어느 정도 사로잡았다. ‘넥스트 렘브란트 프로젝트’의 초상화는 어떠한가? 인공 지능 화가는 사소한 붓자국의 비일관성을 지적받았을 뿐 렘브란트의 부활이라는 평가를 받기에 충분했다. 그렇다면 우리는 왜 인공 지능의 창조력에 이토록 열광하는 것일까?
현대 추상 회화의 시조라 불리는 독일의 화가 파울 클레(Paul Klee)는 “예술의 영역이란 보이는 것을 재현하는 것이 아니라 보이지 않는 것을 보이게 만드는 일”이라고 말했다. 인공 지능의 작품 또한 마찬가지다. 기계가 독자적인 의식을 얻기 전까지는 기계의 창조력이 발현된 예술 작품이 아무리 정교하다 한들 그것은 인간의 창조력을 확장하는 도구에 불과하다.
하지만 우리는 언젠가 실제 의식을 가진 기계 문명을 발명할 것이다. 한 가지 분명한 사실은 그들의 의식이 우리의 것과 사뭇 다를 것이고, 우리는 그들을 파악하기 위해 무엇을 해야 할지 여전히 알 수 없다는 점이다. 바로 그때 기계가 만든 예술 작품을 통해 우리는 그들과 교류할 수 있을 것이다. 이를 통해 우리의 통제를 벗어나 끊임없이 확장해 나가는 인공 지능의 의식 세계에 대한 우리 인간의 막연한 두려움에서도 벗어날 수 있을 것이다.

목차

제1장 기계가 정말 창조적일 수 있을까?; 러브레이스 테스트
제2장 창조력 창조하기
제3장 제자리에, 준비, 출발(go)!
제4장 알고리즘, 현대 생활의 비법
제5장 하향식에서 상향식으로
제6장 알고리즘의 진화
제7장 수학으로 그림 그리기
제8장 대가에게 배우기
제9장 수학이라는 예술
제10장 수학자의 망원경
제11장 음악, 그 아름다운 수학의 멜로디
제12장 작곡에도 공식이 있다면
제13장 딥매시매틱스
제14장 언어 게임
제15장 인공 지능이 들려주는 이야기
제16장 우리는 결국 교감을 원한다

감사의 말
참고 문헌
찾아 보기

< 내용 출처 : 교보문고 >