반면, 표면 아래에서는 심각한 문제가 빛을 발하고 있다. 인간은 아직 경외하는 단계에 있어 미처 알아채지 못한 것일지도 모른다. 머지 않아 이제 AI 때문에 생긴 문제와 윤리적 딜레마를 붙잡고 고심하게 될 것이다. 지금 느끼고 있는 놀라움이 사라지기 시작하면 더는 무시할 수 없을, 7가지 AI 문제를 정리했다.

자원 부족
대부분의 대규모 AI 모델은 GPU나 TPU로 알려진 특화된 칩의 도움을 받아 거대한 평행 연산을 수행한다. 암호화폐 채굴자나 화상 회의 참가자, 게이머도 이런 연산을 사용한다. 모두가 고성능 하드웨어를 원하기 때문에 최근 몇 년 동안은 수요가 공급을 초과해 하드웨어 가격이 천정부지로 치솟았다. 더 문제인 것은 많은 사용자가 클라우드를 이용하고 있어서 클라우드가 확장 속도를 따라가지 못할 때도 있다는 것이다. 가능한 모든 역량을 총동원해 AI 모델을 구축하려면 엄청난 수의 하드웨어가 필요하고 그 비용은 결코 저렴하지 않을 것이다.성공적인 AI 배포에 필요하지만 희소한 자원은 하드웨어 외에도 더 있다. 거대한 AI 관련 직업에도 많은 전기가 필요한데 모든 국가가 충분하게 전력을 공급하고 있지는 않다. 지리적 분쟁과 가용 재활용 자원이라는 여러 가지 조건 사이에서 그저 예측 가능한 가격으로 충분한 전력을 얻는 것만도 어려운 문제다. 일부 클라우드 공급업체는 지리적 분쟁 덕에 더 많은 수익을 얻기 위해 특정 지역에서의 요금을 인상하고 있다.
AI 윤리
명절 저녁 식사, 직장 등 특정한 때와 장소의 맥락에서 사람이 피해야 하는 주제나 논쟁은 많다. 그러나 AI는 모든 맥락에서 특정 문제를 세심히 다루는 법을 배워야만 한다. 어떤 대규모 언어 모델은 입력된 질문을 우회하거나 답변을 거부하도록 프로그래밍되어 있다. 그러나 잠자는 사자의 코털을 계속 건드리려는 사용자도 많다. 그런 사용자가 AI가 교묘한 의도가 있는 질문, 즉 인종이나 성별 편견을 자극하는 질문을 피하는 것을 알아차린다면 바로 안전대를 피해 파고들 방법을 찾으려고 할 것이다.편견이 있는 데이터, 불충분한 데이터는 시간을 두고 교정되어야 할 문제다. 그러나 최종적으로는 오남용 가능성이 매우 크다. AI가 혐오 발언을 쏟아내게 만드는 것은 분명 나쁜 일이지만 AI를 활용해 실제 인생의 중요한 결정의 도덕적 함축을 탐험할수록 시나리오는 점차 복잡해질 것이다.
전 세계적 노동 불평등
많은 AI 프로젝트가 학습을 유도하기 위해 사람의 피드백에 의존한다. 때로 방대한 규모의 프로젝트는 그만큼 많은 사람이 훈련 세트를 구축하고 모델이 성장함에 따라 행동을 적응시켜야 하는 경우도 있다. 많은 프로젝트에서 요구되는 양을 보면 훈련자가 저개발 국가에서 낮은 임금을 받아야만 경제적으로 실현 가능하다. 무엇이 공정이고 정의인지에 대한 논쟁이 많지만, 아무도 대규모 프로젝트를 위한 경제적으로 실현 가능한 해법을 찾지는 못했다. 보석 채굴 산업이 고강도의 위험한 채굴 작업을 외면하는 것처럼 AI 산업도 노동 비용에 대한 단순한 해법을 가지고 있지 않다.나쁜 피드백의 악순환
가짜 뉴스와 가짜 후기라는 형태로 나타나는 허위 정보는 정치적인 이유부터 영리적 목적이라는 여러 가지 이유로 만들어지고 계속 문제로 제기되어 왔다. 후기 같은 경우는 업체가 제품을 호평하는 가짜 후기를 만들고 경쟁 제품을 깎아내리는 가짜 후기를 남긴다. 악의 행위자를 차단하는 알고리즘은 사실 놀랄 만큼 복잡하고 상당한 유지보수를 필요로 한다. 공짜 밥은 어디에나 없는 모양이다.그러나 AI가 허위 정보 생성에 악용되면 무슨 일이 생길지 상상해보자. 우선 허위 정보 양이 엄청나게 증가할 것이다. 다른 예로는 다른 인공지능이 허위 정보를 학습해 훈련용 말뭉치에 재입력할 가능성도 늘어난다. 허위 정보 입소문은 이미 소셜 네트워크를 오염시키고 있다. 나쁜 피드백의 악순환은 어떻게 지식을 증폭시키고 또 붕괴시킬 것인가? 특이점이 오기 전에 과거의 텍스트로 섬세하게 조율된 훈련 세트가 있을 수 있을까?
법적 제도
AI는 방대한 말뭉치와 이미지를 복사하면서 알고 있는 모든 것을 학습한다. 데이터를 만든 사람은 대부분 자신의 작업이 언젠가 수십억 달라의 가치로 나타날 AI 모델에 입력될 것이라는 점을 모르고 있다. 사람이 AI에 일자리를 내주게 되면 무슨 일이 일어날까? 갑자기 라이선스와 저작권, 표절 논란을 제기하면서 변호사를 선임할 시간이 늘어날 것이다. AI에게 관련 판례를 학습시키자는 농담을 할 수도 있지만, 수 밀리초만에 판결을 내릴 수 있는 AI 판사는 몇 년에 걸쳐 사건을 검토하는 인간 판사보다 훨씬 두려운 존재다. 인간성과 법적 제도에 의존한다면 판결이 나오기까지 수십년이 걸리기도 한다.맥락이 비슷한 또 다른 시나리오를 들어 보자. AI가 역사적 사건이나 과거의 대중 문화를 설명하면서 실수를 저지르는 것은 불쾌하기는 해도 무해하다. 그러나 같은 AI가 실존 생존 인물을 헐뜯는 말을 하면 실제로 명예 훼손에 해당할 수 있다. 따라서 생존 인물에 대해 여러 가지 문장을 짜깁기해서 잘못된 정보를 지어내는 것도 충분히 상상할 수 있는 일이다. 비방을 당한 사람이 변호사를 고용해 복수할 수 있는 수단을 가진 인물이라고 생각해 보자. AI 자체에 책임이 있을까? 아니면 AI를 소유한 기업이 책임을 져야 할까? 아마도 이익을 보는 것은 변호사와 로펌뿐일 것이다.
사망 사고와 사건
필자가 아는 한 공상 과학 영화에 나오는 악당처럼 악한 AI의 분명한 예시는 없다. 자율주행 자동차나 공장의 기계들도 실수를 저지르는 것으로 알려져 있지만 현재로서는 어떤 악한 AI의 소행은 아니다. 스스로 사고를 일으키는 자율주행 자동차보다는 운전하면서 아침을 먹고 문자를 보내는 어리석은 사람이 실수를 저지른다는 것이 훨씬 더 그럴 듯한 설명이다(물론 매우 비극적인 일이다). 아직까지는 인간은 AI로 유발된 심각한 사상이나 사망 사건을 가려내는 방법을 알지 못한다.영리한 사용자들은 이미 AI가 실수하는 경향을 이해하기 시작했다. AI는 모호한 정보를 올바르게 이해하는 데는 뛰어나지만 1부터 5까지 세는 간단한 작업에서조차 삐끗할 수 있다. 그러나 단순한 계산 오류보다 더 심각한 문제가 일어나면 어떻게 해야 할까? 아무리 많은 수익을 원하더라도 최소한 일부 특정 업무만큼은 AI가 할 수 없는 일이라는 결론을 내릴 수 있다.
위대한 유산
인간은 동물이나 AI가 인간과 똑 같은 방식으로 생각할 것이라고 상상하는 경향이 있다. 인간은 종종 실망스러운 행동을 하기도 하고 완전히 위험하기도 하기 때문에 이런 생각은 자칫 두렵게 느껴진다. 진짜 문제는 AI가 아직 인간이 완전히 이해하지 못하는 다른 형태의 지능을 가지고 있다는 것이다. 하나의 종으로서 인간은 AI의 독특한 강점과 약점에 대해 더 많이 배워야만 한다.그동안 인공지능 분야는 인간의 낙관주의에 의해 이상에 부응할 수 없을 정도로 너무 많이 부풀려지고 과대포장되어 왔다. 과학자들이 인간의 기대를 충족하지 못하는 것은 그들의 잘못이 아니다. 기업에게도 AI의 자본화에 기여한 책임을 묻기는 어렵다. 희망이 현실보다 더 앞서 나간 것은 전적으로 인간의 잘못이다. 인간이 지나치게 많은 것을 기대한다면 AI 분야는 실망스러운 결과를 낼 수밖에 없는 운명이다.
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데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
ⓒ Getty Images Bank AI, HPC, 첨단 분석 등 새로운 유형의 워크로드가 급부상하면서 데이터센터의 성능에 대한 재정의가 필요한 시대가 되었다. 이런 시대적 요구에 부응하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서(코드명 사파이어 래피즈)라는 답을 내놓았다. 인텔은 이전 세대에 비해 성능, 확장성 및 효율성을 크게 개선한 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 차세대 데이터센터에 대한 인텔의 전략을 구체화하고 있다. 성능 최적화의 새로운 관점 ‘워크로드 최적화’ 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 ‘다양한 워크로드 각각의 요구에 맞는 최대 성능을 끌어 낸다’라는 한 줄로 핵심을 짚을 수 있다. 이 프로세서의 설계 사상은 AI, HPC, 첨단 분석 등 다양한 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 CPU 및 관련 기술을 설계하고 최적화하는 것이다. 최근 기업들이 주목하는 주요 워크로드는 각각 성능에 대한 요구와 기준이 다르다. 예들 들어 AI 워크로드는 매트릭스 연산과 병렬 처리에 크게 의존한다. 더불어 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 경우가 많아 CPU와 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 위해 높은 메모리 대역폭이 필요하다. AI 워크로드에 맞는 최고의 성능을 제공하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서에 고급 매트릭스 확장(AMX)과 같은 특수 명령어 세트와 통합 가속기를 내장하였다. 이는 꽤 주목할 개선이다. AMX의 내재화는 CPU도 AI 처리가 준비됐다는 것을 뜻한다. 이는 AI 인프라에서 CPU의 역할을 크게 확장할 전망이다. 최근 ChatGPT의 등장과 함께 모든 기업의 관심사가 된 초거대 언어 모델 기반 생성형 AI 전략 수립에 있어 AMX에 관심을 두는 곳이 늘고 있는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. HPC 워크로드는 복잡한 수학적 계산이 포함되며 높은 부동소수점 성능을 보장해야 한다. HPC 워크로드에는 병렬 처리가 수반되는 경우가 많다. 멀티코어 CPU는 이러한 워크로드를 가속하는 데 있어 핵심이라 할 수 있다. 또한, 대규모 HPC 시뮬레이션은 효율적인 데이터 처리를 위해 높은 메모리 용량과 대역폭도 요구한다. 이런 특수성도 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 유연하게 수용한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 최대 8채널 DDR5 메모리 구성 및 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리(Optane Persistent Memory)를 지원하여 HPC 시뮬레이션을 위한 높은 메모리 용량과 대역폭을 제공한다. 또한, PCIe 5.0을 지원하여 PCIe 4.0의 두 배에 달하는 대역폭을 제공하여 CPU와 가속기 및 스토리지와 같은 기타 장치 간의 통신 속도가 빠르다. QAT를 통해 암호화 및 압축 워크로드를 가속화하여 네트워킹 및 스토리지와 같은 애플리케이션의 성능과 효율성도 크게 높인다. 열거한 특징들은 HPC뿐 아니라 AI 워크로드의 성능 요구에도 부합한다. 다음으로 첨단 분석의 경우 적시에 통찰력을 제공하고 빠른 의사결정을 지원하려면 지연 시간을 최소화하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 CPU가 필요하다. 인텔은 단일 스레드 성능 및 멀티 스레딩 기능을 향상시켜 실시간 분석을 위한 저지연 처리를 가능하게 한다. 그리고 인텔 프로세서는 최적화된 캐시 계층 구조를 갖추고 있어 메모리 액세스 시간을 최소화하여 실시간 분석 워크로드의 지연 시간을 줄이고 성능을 개선할 수 있다. 여기에 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 넓은 메모리 대역폭으로 데이터베이스 성능을 향상하고 인텔 인-메모리 분석 가속기(IAA), 데이터 이동 속도를 높이는 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)까지 통합하여 실시간 데이터 처리 성능을 높였다. 요약하자면 워크로드마다 특화된 CPU 기능, 아키텍처 또는 가속기가 필요한 요구사항이 다르다. AI 워크로드는 가속 기술과 넓은 메모리 대역폭의 이점을 누리고, HPC 워크로드는 높은 부동소수점 성능과 병렬 처리가 필요하며, 실시간 분석 워크로드는 지연 시간이 짧은 처리와 효율적인 I/O 및 스토리지가 필요하다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 다양한 워크로드의 성능 요구를 수용하여 각각 최대의 성능을 끌어 낸다. 워크로드 최적화 성능 추구가 가능한 이유 CPU의 발전사를 보면 무어의 법칙의 시대를 지나 멀티 코어의 시기가 이어지고 있다. 멀티 코어는 현재 진화를 거듭 중인데 최근 동향은 더 나은 성능과 에너지 효율성을 보장하는 가운데 워크로드별 최적화를 지원하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인텔은 코어 수를 늘리는 가운데 다양한 가속기를 CPU에 통합하는 방식을 택하였다. 이런 노력의 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 멀티코어 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 성능과 에너지 효율을 높인다. 예를 들어 인텔의 제온 스케일러블 프로세서는 최대 60개의 코어를 가지고 있어 AI, HPC, 실시간 분석 등 다양한 워크로드 처리에 이상적이다. 여기에 다양한 가속기를 통합하여 워크로드마다 차이를 보이는 최적의 성능 목표 달성에 한걸음 더 가까이 다가서고 있다. 또한, 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 CPU와 가속기 간의 고속 통신을 위해 설계된 개방형 산업 표준 인터커넥트인 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 지원한다. 이 밖에도 인텔은 상호 연결 및 효율적인 전력 공급을 위해 4개의 실리콘 다이를 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)라는 고급 패키징 기술로 연결했다. 인텔의 EMIB 기술은 CPU 설계 및 패키징의 패러다임 전환을 잘 보여준다. 인텔은 프로세서를 타일이라고 하는 더 작은 모듈식 구성 요소로 분할하고 EMIB라는 작은 실리콘으로 연결하여 하나의 Monolithic 구조와 같은 성능, 에너지 효율성 및 설계 유연성을 높였고 그 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 인텔은 고급 패키징 기술을 통해 다양한 가속기를 통합하면서도 높은 전력 효율을 달성했다. 가령 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서가 내장된 가속기를 사용하면 이전 세대 대비 워크로드 처리에 있어 평균 2.9배 높은 와트당 성능 목표 달성이 가능하다. 더 자세히 알아보면 범용 컴퓨팅에서 53% 평균 성능 향상을 기대할 수 있고, AI는 최대 10배 높은 추론과 학습 성능, 네트워킹과 스토리지 분야에서는 95% 적은 코어로 더 높은 데이터 압축 성능을 보여 최대 2배 성능을 높일 수 있고, 데이터 분석의 경우 최대 3배 성능 개선이 가능하다. 달라진 게임의 법칙 4세대 제온 스케일러블 프로세서의 등장으로 차세대 데이터센터 시장을 놓고 벌이는 다양한 프로세서 간 새로운 경쟁이 본격화될 전망이다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 단순한 신제품이 아니다. 다양한 워크로드의 급변하는 요구 사항을 해결하고 성능, 확장성 및 효율성에 중점을 둔 차세대 데이터센터 구축에 대한 인텔의 전략을 상징한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 반도체 시장의 게임의 법칙은 시대의 흐름에 따라 바뀐다는 것을 보여주는 산증인이다.
Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.