[생성형 AI(Generative AI), 인간의 창작 영역을 넘본다! (64)] AGI(범용인공지능), 가시권에 들어왔는가? ②
최봉 산업경제 전문기자 입력 : 2024.07.30 00:30 ㅣ 수정 : 2024.07.31 10:46
[기사요약] 오늘날의 대규모 언어 모델(LLM), AGI의 일면 보여주고 있어.. ‘강한 AI(strong AI)’, 인간의 지능과 인지 능력의 전유물로 여겨졌던 작업 처리 가능 하지만 오늘날 가장 진보된 LLM조차도 AGI 모습과는 상당한 거리 있는 것이 현실 LLM, 여전히 훈련 데이터 내용에 크게 한정되어 있어.. 해당 내용 업데이트에 많은 비용 소요 AGI는 탄력적이고 임기응변의 재주 있어.. 시간 지남에 따라 그 역량이 진정으로 성장하게 될 것
사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>
[출처=autogpt]
[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] AGI(Artificial General Intelligence, 범용인공지능)를 이해하려면 과학에서부터 창작, 철학적, 개인적 영역에 이르기까지 다양한 분야에서 학습, 대화, 계획 및 작업을 수행할 수 있는 인간의 인지 능력과 고성능 컴퓨팅의 속도, 메모리, 안정성 및 확장성이 결합된 것을 상상해 보자.
오늘날 AI 모델을 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)은 거의 모든 영역에서 방대한 지식 저장소에 대한 액세스와 함께 자연어로 개방형 대화를 이어갈 수 있는 기능을 통해 AGI의 일면을 보여주기에 이르렀다.
[출처=linkedin]
• AGI, 누구나 언제든지 사용할 수 있는 ‘주문형 지능’으로 전환할 수 있을 것
AGI는 때때로 ‘강한 AI(strong AI)’라고도 하며, 인공지능(AI)의 공상 과학 버전(우리는 이미 영화, 소설 등에서 다양한 캐릭터로 만났음)으로, 인공 기계 지능이 인간 수준의 학습, 인식 및 인지적 유연성을 달성한다.
그러나 인간과 달리 AGI는 피로를 겪지 않으며 생물학적 요구 사항도 없고 상상할 수 없는 속도로 끊임없이 학습하고 정보를 처리할 수 있다.
복잡한 문제를 학습하고 해결할 수 있는 통합된 지능의 개발은 인간의 지능과 인지 능력의 전유물로 여겨졌던 작업을 기계 지능이 계속 맡게 되면서 많은 산업에 혁명을 일으키고 혼란을 가져올 것이다.
이미 수학과 물리학부터 법률과 의학에 이르기까지 다양한 분야의 지식과 문제 해결 과제에서 인간 전문가를 능가하고 있다.
적절한 보호 장치가 마련된다면 AGI는 맥락을 이해하고, 새로운 문제를 해결하고, 미래를 계획하는 능력 등 우리가 지능에 대해 소중히 여기는 모든 것을 누구나 언제든지 사용할 수 있는 ‘주문형 지능’으로 전환할 수 있을 것이다.
인간의 일상적인 인지 활동은 결국 AI의 도움을 받거나 AI로 대체될 것이다. 모든 일상적인 비즈니스 운영은 AI에 의해 조율될 것이며, 개인은 개인용 AGI를 일상생활에 자연스럽게 통합하여 AI 없이는 상상할 수 없는 존재가 될 것이다.
공상 과학 영화에서 보았던 것처럼..
[출처=sciencefocus, Getty Images]
• 하지만 현실은.. 현재의 LLM, 학습 위해 전적으로 인간 개발자에게 의존
그러나 오늘날 가장 진보된 LLM조차도 진정한 AGI의 모습과는 상당한 거리가 있는 것이 현실이다. LLM의 기준에서 인간의 학습은 사소해 보이는 것조차도 여전히 높은 기준을 설정한다.
평생 간직하는 지식을 가진 인간은 단순한 사실에서 전체적인 물리적 작업에 이르기까지 단 한 번의 경험이나 대화만으로도 세상에 대한 이해를 영구적으로 확장할 수 있다.
하지만 LLM은 여전히 훈련 데이터의 내용에 크게 한정되어 있으며, 해당 내용을 업데이트하거나 수정해야 할 때 비용이 많이 들고 긴 시간이 걸리는 재교육 과정이 필요하다.
GPT-3만을 훈련하는 데 드는 컴퓨팅 비용은 약 50만달러에서 최대 460만달러까지 다양할 것으로 추산된다. OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 2023년에 ChatGPT-4의 훈련비용이 1억달러가 넘었다고 밝히기도 했다.
[출처=cudocompute]
현재의 LLM은 교실에서 선생님의 손에 맡겨진 학생처럼 “정보로 폭격을 당하면서 학습하기 위해” 전적으로 인간 개발자에게 의존한다. 반면에 AGI는 마치 야심 찬 어른과 같아서 실수, 혼란 또는 심지어 선천적으로 배양된 호기심에 반응하고 지식 기반을 확장하려는 지속적인 욕구를 가질 것이다(salesforce, 2024.1.18.).
실시간으로 학습할 수 있는 능력은 AGI의 핵심 기능이 될 것이며, 이러한 시스템은 세계를 탐험하면서 원래 훈련받은 데이터를 지속적으로 증강하고 개선할 수 있다.
AGI는 인간과의 교류, 주변 환경의 감각적 입력, 그리고 온라인 및 기타 네트워크 소스를 통해 찾은 정보를 포함하여 사실상 모든 경험에서 의미 있는 데이터를 추출할 수 있다.
이러한 AGI는 더 탄력적이고 임기응변의 재주가 있을 뿐만 아니라 지식의 가치에 대한 자체적인 이해에 힘입어 시간이 지남에 따라 그 역량이 진정으로 성장하게 될 것이다.
