물론 단점이 있다고 해서 AI가 쓸모없는 것은 아니다. AI는 많은 데이터 세트를 분석해 패턴과 상관관계를 찾을 수 있는 장점이 있다. 하지만 기본적으로 오늘날의 AI는 지능의 겉모습만 보여줄 뿐이다. 실질적인 이해나 의식이 없다. 오늘날의 AI가 이처럼 내재한 한계를 극복하고 다음 단계인 AGI(Artificial General Intelligence)로 발전하려면 인간의 지적 작업을 이해하거나 학습할 수 있어야 한다. 그렇게 하면 3살짜리 인간이 성장해 4살, 10살, 20살짜리의 지능을 갖게 되듯 지능과 능력이 지속해서 발전할 수 있다.
AI의 실질적인 미래
AGI는 AI 기술의 실질적인 미래이며, 구글, 마이크로소프트, 페이스북, 일론 머스크의 오픈AI(OpenAI), 커즈웨일(Kurzweil)에서 영감을 얻은 Singularity.net 등도 마찬가지이다. 이 모든 기업이 수행하는 연구는 오늘날의 AI 알고리즘에 대한 다양한 수준의 특이성과 의존성을 가진 지능 모델에 달려 있다. 단, 현재는 어떤 기업도 인간의 맥락 이해를 모방하는 기본적이고 기초적인 AGI 기술을 개발하는 데 집중하지는 않고 있다.그렇다면 어떻게 AGI를 개발할 수 있을까? 어떻게 하면 컴퓨터가 시간과 공간을 이해할 수 있을까?
기존 AI 연구의 근본적인 한계는 단어와 이미지가 물리적인 세계에서 존재하고 상호작용하는 것임을 AI가 이해하지 못한다는 것이다. 시간의 개념 역시 이해하지 못한다. 이런 기본적인 문제가 아직 해결되지 않은 이유 중 하나는, 아마도 3살짜리 누구나 아는 문제를 해결하는 데 막대한 재정 지원받기가 어렵다는 점이다. 인간은 여러 감각으로 얻은 정보를 병합한다. 3살짜리는 이 모든 감각을 사용해 블록 쌓기에 관해 배운다. 장난감과 자신이 사는 현실 세계와 상호작용함으로써 경험을 통해 시간을 배운다.
마찬가지로, AGI는 최소한 처음에는 유사한 것을 배우기 위해 감각 공간(sensory pod)이 필요하다. 이는 물리적인 공간일 필요가 없고 원격으로 연결하는 것으로 충분하다. 이 공간에서 블록 쌓기, 물체 움직이기, 시간이 지남에 따라 일련의 행동 수행하기, 이런 행동의 결과로부터 배우기 등에 관해 직접 배울 기회를 누린다. 시각, 청각, 촉각, 조종 등을 통해 AGI는 순수한 텍스트 기반 또는 순수한 이미지 기반 시스템에는 불가능한 방식으로 이해하는 법을 배울 수 있다. AGI가 이런 이해를 얻고 나면 감각 공간이 더 이상 필요 없을 수 있다.
AGI의 비용과 위험
현시점에서는 AI가 시간과 공간을 이해하는 데 필요한 데이터가 어느 정도일지 정량화하기 힘들다. 단지, 인간의 뇌를 보고 일부 합리적으로 추측할 수 있을 뿐이다. 인간은 이미 배운 것의 맥락에서 모든 것을 해석한다. 즉, 우리는 인생 초기에 획득한 이해의 맥락 안에서 많은 것을 해석한다. AI 커뮤니티 역시 이것을 배우는 '수익성이 없는' 단계를 거치고 지능을 위한 기본을 마련할 때 비로소 AGI가 등장할 것이다.한편 AI 커뮤니티는 AGI 구현 시 수반될 수 있는 잠재적인 위험도 고려해야 한다. AGI는 목표 지향적인 시스템일 수밖에 없으므로, 우리가 설정한 목표를 초과할 가능성이 크다. AGI는 엄청난 이점을 제공하는데, 이는 무기 영역에서도 마찬가지일 것이다. 그렇다고 인류를 통제하는 더욱 파괴적인 방법을 빈틈없이 계획할 수 있는 AGI로서 터미네이터 같은 개별적인 로봇을 크게 걱정할 필요는 없다.
오히려 AGI를 노골적으로 금지하면 이런 가이드라인조차 없는 국가와 기업이 개발에 뛰어들 것이다. 이렇게 되면 AGI라는 무한경쟁에서 비도덕적인 사람과 기업이 AGI를 재앙을 초래할 목적으로 사용하려 할 가능성이 높다.
이 모든 것들이 언제 이루어질까? 확언할 수는 없지만 AGI는 머지않아 등장할 가능성이 있다. 인간 게놈(Genome) 중 극히 일부(약 750MB의 정보)가 성인 두뇌의 구조 전체를 정의한다. 따라서, 75MB 이하의 정보를 포함하는 프로그램을 개발하면 인간의 잠재력을 가진 신생아의 두뇌를 완벽하게 표현할 수 있다. 겉으로 복잡해 보이는 인간 게놈 프로젝트가 현실적으로 사람들이 예상했던 것보다 더 빨리 완료되었다는 사실을 생각하면, 머지않아 두뇌를 소프트웨어로 모방하는 것이 가능해 질 것이다.
마찬가지로, 신경 과학의 혁신이 인간 뉴롬(Neurome)의 맵핑으로 이어질 수 있다. 실제로 인간 뉴롬 프로젝트는 이미 진행 중이며, 이 프로젝트가 인간 게놈 프로젝트만큼 빠르게 진행된다면 AGI가 매우 가까운 미래에 등장할 수 있다. 결국 AGI가 점진적으로 등장할 것은 거의 확실해 보인다. 즉, 일반적인 3살짜리보다 질문에 더 잘 답하는 알렉사, 시리, 구글 어시스턴트가 결국 10살짜리, 일반적인 성인 그리고 천재보다 더 똑똑해질 것이다. 시스템이 인간을 추월할 것이라는 점에 동의하지 않을 수도 있지만 결국에는 한 단계 발전할 때마다 그 진가를 경험하고 또 다른 발전을 꾀할 것이다.
정리하면 AGI에 투입되는 대대적인 기술적 노력과 빠른 컴퓨팅 성능의 발전, 지속적인 신경 과학과 두뇌 맵핑의 혁신을 통해 AGI는 앞으로 10년 안에 등장할 가능성이 있다. 즉, 사고 능력이 발달한 시스템을 받아들일 준비가 돼 있는지에 상관없이 앞으로 몇 십 년 안에 이런 시스템이 등장할 것이다. 따라서 우리는 AGI의 장점을 극대화하고 발생할 수 있는 위험을 막으면서 달성해야 하는 목표에 관해 더 솔직하게 논의할 필요가 있다.
editor@itworld.co.kr
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