AI 시대가 시작되었다.

인공 지능은 휴대폰과 인터넷만큼이나 혁신적인 기술입니다. 

 

원문 보기 : https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun

The Age of AI has begun

 

일부만 번역해서 올립니다. 더 많은 내용은 위 원문 기사를 읽어보시면 자세한 것을 알 수 있습니다.

 

건강(Health)

저는 AI가 건강 관리와 의료 분야를 개선할 수 있는 여러 가지 방법이 있다고 생각합니다.

우선, 보험금 청구, 서류 처리, 의사 방문 기록 작성 등 특정 업무를 대신 처리하여 의료 종사자가 시간을 최대한 활용할 수 있도록 도와줄 것입니다. 이 분야에서 많은 혁신이 일어날 것으로 기대합니다.

5세 미만 사망자의 대다수가 발생하는 가난한 국가에서는 AI를 통한 다른 개선이 특히 중요할 것입니다.

예를 들어, 이러한 국가의 많은 사람들은 의사를 만나지 못하는데, AI는 그들이 만나는 의료 종사자들의 생산성을 높이는 데 도움이 될 것입니다. (최소한의 교육만으로 사용할 수 있는 AI 기반 초음파 기계를 개발하려는 노력이 그 좋은 예입니다.) AI는 환자가 기본적인 분류를 수행하고, 건강 문제에 대처하는 방법에 대한 조언을 얻고, 치료가 필요한지 여부를 결정할 수 있는 능력까지 제공할 것입니다.

가난한 국가에서 사용되는 AI 모델은 부유한 국가와는 다른 질병에 대해 학습해야 합니다. 다른 언어로 작동해야 하며, 병원에서 멀리 떨어져 살거나 아플 때 일을 중단할 여유가 없는 환자 등 다양한 문제를 고려해야 합니다.

사람들은 의료 AI가 완벽하지 않고 실수를 할 수 있지만 전반적으로 유익하다는 증거를 볼 수 있어야 합니다. AI는 매우 신중하게 테스트하고 적절하게 규제해야 하므로 다른 분야보다 채택하는 데 시간이 더 오래 걸릴 것입니다. 하지만 인간도 실수를 합니다. 그리고 의료 서비스를 받을 수 없다는 것도 문제입니다.

AI는 치료를 도울 뿐만 아니라 의료 혁신의 속도를 획기적으로 가속화할 것입니다. 생물학 데이터의 양은 매우 방대하며, 복잡한 생물학적 시스템이 작동하는 방식을 인간이 모두 추적하기는 어렵습니다. 이 데이터를 보고 경로를 추론하고 병원균의 표적을 검색하고 그에 따라 약물을 설계할 수 있는 소프트웨어가 이미 존재합니다. 일부 회사에서는 이러한 방식으로 개발된 항암제를 연구하고 있습니다.

차세대 도구는 훨씬 더 효율적이며 부작용을 예측하고 투여량을 파악할 수 있게 될 것입니다. 게이츠 재단의 AI 우선순위 중 하나는 이러한 도구가 에이즈, 결핵, 말라리아 등 전 세계에서 가장 가난한 사람들에게 영향을 미치는 건강 문제에 사용될 수 있도록 하는 것입니다.

마찬가지로, 정부와 자선 단체는 기업이 AI를 통해 얻은 인사이트를 빈곤국 사람들이 기르는 농작물이나 가축에 공유할 수 있도록 인센티브를 제공해야 합니다. AI는 지역 조건에 따라 더 나은 종자를 개발하고, 농부들에게 해당 지역의 토양과 날씨에 따라 심기에 가장 적합한 종자를 조언하며, 가축을 위한 약품과 백신을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기상이변과 기후 변화로 인해 저소득 국가의 생계형 농부들에게 더 많은 압박이 가해짐에 따라 이러한 발전은 더욱 중요해질 것입니다.

 

 

교육(Education)

컴퓨터는 교육 업계에서 많은 사람들이 기대했던 만큼 교육에 큰 영향을 미치지 못했습니다. 교육용 게임과 Wikipedia와 같은 온라인 정보 소스 등 몇 가지 좋은 발전이 있었지만 학생들의 성취도 측정에 의미 있는 영향을 미치지는 못했습니다.

하지만 앞으로 5~10년 안에 AI 기반 소프트웨어가 마침내 사람들이 가르치고 배우는 방식을 혁신할 수 있는 가능성을 보여줄 것이라고 생각합니다. 학습자의 관심사와 학습 스타일을 파악하여 학습자의 참여를 유도할 수 있는 맞춤형 콘텐츠를 제공할 것입니다. 이해도를 측정하고, 흥미를 잃는 시기를 알아차리고, 어떤 종류의 동기에 반응하는지 파악합니다. 즉각적인 피드백을 제공합니다.

AI는 과목에 대한 학생의 이해도를 평가하고 진로 계획에 대한 조언을 제공하는 등 교사와 관리자를 지원할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 교사들은 이미 ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 학생들의 작문 과제에 대한 코멘트를 제공하고 있습니다.

물론 인공지능이 특정 학생이 가장 잘 배우는 방법이나 동기를 부여하는 요소를 이해하는 등의 작업을 수행하려면 많은 훈련과 추가 개발이 필요합니다. 기술이 완벽해지더라도 학습은 여전히 학생과 교사 간의 훌륭한 관계에 달려 있습니다. 이 기술은 학생과 교사가 교실에서 함께 하는 작업을 향상시킬 수는 있지만 결코 대체할 수는 없습니다.

새로운 도구는 구매 여력이 있는 학교를 위해 만들어질 것이지만, 미국과 전 세계의 저소득층 학교를 위해서도 만들어지고 사용할 수 있도록 해야 합니다. AI는 다양한 데이터 세트를 학습하여 편향되지 않고 다양한 문화를 반영할 수 있도록 해야 합니다. 또한 저소득층 가정 학생들이 뒤처지지 않도록 디지털 격차도 해소해야 합니다.

많은 교사들이 학생들이 에세이를 작성할 때 GPT를 사용하는 것에 대해 걱정하고 있다는 것을 알고 있습니다. 교육자들은 이미 새로운 기술에 적응할 수 있는 방법을 논의하고 있으며, 이러한 대화는 한동안 계속될 것으로 예상됩니다. 학생들이 GPT를 사용하여 초안을 작성하고 개인화할 수 있도록 허용하는 등 이 기술을 업무에 통합하는 현명한 방법을 찾은 교사들에 대해 들었습니다.

 

 

AI의 위험과 문제점

현재 AI 모델의 문제점에 대해 읽은 적이 있을 것입니다. 예를 들어, 사람의 요청에 대한 맥락을 잘 이해하지 못해 이상한 결과를 초래하는 경우가 있습니다. 인공지능에게 허구의 이야기를 만들어 달라고 요청하면 인공지능은 이를 잘 수행할 수 있습니다. 하지만 가고 싶은 여행에 대한 조언을 요청하면 존재하지 않는 호텔을 추천할 수도 있습니다. 이는 AI가 요청의 맥락을 충분히 이해하지 못하기 때문에 가짜 호텔을 만들어야 하는지, 아니면 빈 객실이 있는 실제 호텔만 알려줘야 하는지 알 수 없기 때문입니다.

추상적인 추론에 어려움을 겪어 수학 문제에 오답을 내는 AI와 같은 다른 문제도 있습니다. 하지만 이러한 문제들은 인공지능의 근본적인 한계는 아닙니다. 개발자들이 이러한 문제를 해결하기 위해 노력하고 있으며, 2년 이내에 대부분 해결될 것이며, 어쩌면 훨씬 더 빠르게 해결될 수도 있습니다.

다른 우려 사항은 단순히 기술적인 문제가 아닙니다. 예를 들어, 인공지능으로 무장한 인간에 의한 위협이 있습니다. 대부분의 발명품이 그렇듯이 인공지능은 좋은 목적으로 사용될 수도 있고 악의적으로 사용될 수도 있습니다. 정부는 민간 부문과 협력하여 위험을 제한할 수 있는 방법을 모색해야 합니다.

인공지능이 통제 불능 상태가 될 가능성도 있습니다. 기계가 인간을 위협이라고 판단하거나, 인간과 기계의 이해관계가 다르다고 결론을 내리거나, 아예 인간에 대한 관심을 멈출 수도 있을까요? 그럴 수도 있지만, 이 문제는 지난 몇 달간의 AI 개발 이전보다 오늘날 더 시급한 문제는 아닙니다.

초지능 AI는 우리의 미래입니다. 컴퓨터와 비교할 때 우리의 뇌는 달팽이 속도로 작동합니다: 뇌의 전기 신호는 실리콘 칩의 신호 속도보다 1/100,000의 속도로 움직입니다! 개발자가 학습 알고리즘을 일반화하여 컴퓨터의 속도로 실행할 수 있게 되면(10년이 걸릴 수도 있고 100년이 걸릴 수도 있습니다), 우리는 믿을 수 없을 정도로 강력한 AGI를 갖게 될 것입니다. 인간의 두뇌가 할 수 있는 모든 일을 할 수 있으면서도 메모리 크기나 작동 속도에 실질적인 제한이 없을 것입니다. 이는 엄청난 변화가 될 것입니다.

이러한 "강력한" 인공지능은 아마도 스스로 목표를 설정할 수 있을 것입니다. 그 목표는 무엇일까요? 그 목표가 인류의 이익과 충돌하면 어떻게 될까요? 강력한 인공지능이 개발되는 것을 막아야 할까요? 이러한 질문은 시간이 지날수록 더욱 절실해질 것입니다.

하지만 지난 몇 달간의 획기적인 발전에도 불구하고 우리는 강력한 인공지능에 크게 가까워지지는 못했습니다. 인공지능은 여전히 물리적 세계를 제어하지 못하며 스스로 목표를 설정할 수 없습니다. 최근 뉴욕 타임즈에 실린 ChatGPT와의 대화에서 인공지능이 인간이 되고 싶다고 선언한 기사는 많은 주목을 받았습니다. 모델의 감정 표현이 인간과 얼마나 유사한지 보여주는 흥미로운 기사였지만, 그것이 의미 있는 독립성을 나타내는 지표는 아닙니다.

이 주제에 대한 제 생각을 형성한 세 권의 책이 있습니다: 닉 보스트롬의 '초지능', 맥스 테그마크의 '라이프 3.0', 제프 호킨스의 '천 개의 뇌'. 저자들이 말하는 모든 것에 동의하는 것은 아니며, 저자들 역시 서로 동의하지 않습니다. 하지만 세 책 모두 잘 쓰여지고 생각을 자극하는 책입니다.