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>

 

 

 

 

[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 기계가 미리 프로그래밍 된 작업에 국한되지 않고 “인간과 같은 자율성”과 역량으로 작동하는 세상..

 

컴퓨터 마인드가 자율주행 자동차를 조종하고, 복잡한 과학 연구를 탐구하고, 개인화된 고객 서비스를 제공하고, 심지어 미지의 세계를 탐험하는 세상..

 

이는 거의 모든 인간 생활과 업무 측면을 혁신할 수 있는 가상 기술인 AGI(Artificial General Intelligence, 일반인공지능 또는 범용인공지능)의 잠재력을 통해 실현가능한 세상이다.

 

AGI는 여전히 이론적이지만, 기업을 비롯한 조직은 강력한 데이터 인프라를 구축하고 인간과 AI가 원활하게 협력할 수 있는 협업 환경을 조성하여 AGI의 도래에 대비하기 위한 사전 조치를 취할 수 있다.

 

AGI가 무엇인지에 대해 구글 딥마인드가 발표한(2023.12) 연구 논문은 AGI가 ‘자율성 수준(LoA, levels of autonomy)’을 포함해야 한다는 흥미로운 제안을 제공한 바 있다.

 

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• 인간과 같은 자율성 수준, AGI가 갖춰야 할 역량은?

 

그렇다면 AGI에 도달하기 위해 어떤 기능 또는 역량이 필요할까?

 

맥킨지(McKinsey)는 AGI에 이르기 위해 필요한 8가지 기능을 제시하고 있다(2024.3.21).

 

 

첫째, 시각 인식이다. AI 시스템은 인간과 같은 감각 인식을 달성하기까지는 갈 길이 멀다. 예를 들어, 딥러닝을 통해 훈련된 시스템은 여전히 ​​색상 일관성이 낮다.

 

일부 자율주행 자동차는 작은 검은색 테이프 조각이나 빨간색 정지 신호의 스티커에 속아 궁극적으로 정지 신호가 다른 것이라고 결정을 내린다.

 

둘째, 음성 인식이다. 우리는 배경 소음을 듣고 화자가 우리 뒤에 있는지 오른쪽에 있는지 등의 위치를 ​​판단할 수 있다. 반면에 AI 시스템은 하드웨어와 소프트웨어의 제약으로 인해 소리를 추출하고 처리하는 능력이 더 제한적이다.

 

더욱이, AI 시스템은 동급 최고의 스피커, 마이크, 알고리즘을 갖추고 있더라도 소리와 인간을 모두 해석하는 데 어려움을 겪는다.

 

셋째, 정교한 운동능력이 필요하다. 인공지능으로 작동하는 로봇은 아직 우리의 머리카락을 땋거나 사랑하는 사람들의 수술을 독립적으로 수행할 정도 수준의 정교한 운동 기술을 달성하지 못했다. 하지만 그들은 점점 더 좋아지고 있다.

 

 

넷째, 자연어 처리다. 인간 수준의 인지와 경쟁하기 위해 AGI는 인간의 정보 소스(책, 기사, 비디오 등)를 완전히 이해해야 한다.

 

인간은 의사소통할 때, 엄청난 양의 정보를 가정하기도 하고 생략하기도 한다. 최신 AI 도구는 향상된 자연어 처리를 보여줬지만, 여전히 진정한 이해와 맥락 파악이 부족하다.

 

이러한 모델은 전달되는 내용의 의미와 뉘앙스를 실제로 이해하기보다는 대규모 데이터 세트의 통계적 패턴과 상관관계에 의존하여 텍스트를 생성한다.

 

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• 시각 및 음성 인식, 자연어 처리, 문제해결 기능, 창조성 등 필요

 

다섯째, 문제해결 기능이다. AGI 시스템은 문제를 진단하고 해결할 수 있어야 한다. 주어진 일의 난이도와 상관없이 이를 성공적으로 수행하려면 AGI 시스템에 어느 정도 상식이 필요하거나 시뮬레이션을 실행하여 가능성, 타당성 및 확률을 결정하는 능력이 필요하다.

 

또한, AGI 시스템은 인간의 명시적인 프로그래밍 없이도 새로운 상황에 적응할 수 있어야 한다.

 

 

여섯째, 내비게이션 기능이다. 현재 자율주행 자동차 또는 로봇 청소기에 사용되는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 같은 기능이 결합된 GPS는 많은 진전을 이루었다.

 

그러나 인간의 준비 없이 자율적으로 탐색할 수 있는 로봇 시스템을 만들려면 여전히 부족하다.

 

일곱째, 창조성이다. 공상과학 판타지에서는 AI가 인간 수준의 지능에 도달할 뿐만 아니라 이를 뛰어넘을 것이라고 가정한다. 마치 슈퍼컴퓨터 ‘깊은 생각(Deep Thought)’처럼(필자의 이 시리즈 34편(2023.11.9.) 참고).

 

이를 위해서는 AI 시스템이 스스로 코드를 다시 작성해야 한다. 그러기 위해서는 인간이 만든 방대한 양의 코드를 이해하고 그 코드를 개선할 수 있는 새로운 방법을 찾아야 한다.

 

 

여덟째, 사회적, 정서적 공감이다. 로봇과 AI 시스템이 진정한 성공을 거두려면 인간이 로봇과 상호 작용하기를 원해야 한다. 로봇은 근본적인 감정을 드러내는 얼굴 표정과 말투의 변화를 해석할 수 있어야 한다.

 

일부 AI 시스템은 이미 이 작업을 제한된 범위 내에서 수행할 수 있다. 그러나 공감이 가능한 AI는 아직 멀었다.

 

 

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