### The Risks and Realities of Modern AI Development

AI의 가장 큰 위험은 스스로를 설명할 수 없기 때문에 예측할 수 없는 실패와 일부 엘리트에 의한 의사 결정으로 이어질 수 있다는 점입니다.

### 현대 AI의 세 가지 주요 특징과 그 위험성
* ⚙ 현대 AI의 세 가지 특징은 **"설명할 수 없는", "규모의 법칙을 따르는", 그리고 "느닷없이 나타나는 능력"**으로 요약될 수 있다.
* ⚠ 이러한 특성들은 AI의 가장 큰 위험을 내포하고 있으며, 특히 **"설명할 수 없다"는 점**은 AI의 작동 중단 시점을 예측하기 어렵게 만든다.
* 👥 소수의 슈퍼 엘리트들이 AI의 미래를 결정하고 있으며, **세계의 주요 강대국들 외에는 AI 개발에 참여하기 어려운 상황**이다.
* 🌍 AI의 임팩트가 매우 크기 때문에, 안전성과 규제에 대한 논의가 필요하지만 현재로서는 **겉돌고 있다.**
* 📚 박태웅 의장은 **"충분히 발달한 과학기술은 마법과 구분이 안 된다"**는 서문을 통해 AI의 위험성을 강조하고, 정책과 제도의 필요성을 언급한다.
* ✈ AI는 여행 중 음식 주문이나 언어 번역 등 실생활에서 유용하게 활용될 수 있으며, **예를 들어 일본 이자카야에서 메뉴를 이해하는 데 도움**을 줄 수 있다.
* 🔍 다양한 AI 모델들이 존재하며, **GPT-4와 클로드 같은 모델들**은 각각의 특성과 성격을 가지고 있어 사용자의 필요에 따라 선택할 수 있다.
* 🧠 AI는 명확한 답이 필요한 질문에 취약하며, 상식이 결여되어 있다는 비판이 존재하지만, **데이터와 학습 방식의 발전**으로 개선될 가능성이 있다.

### AI의 발전과 안전성: 과제와 우려
* 🤖 AI가 인간처럼 사유할 수 없다는 점에 대해 의장님과 저 모두 동의하지만, **AI의 발전 가능성에 대한 논의**가 필요합니다.
* 🔍 AI의 추론 능력은 강화 학습을 통해 향상되고 있으며, 이는 **"단계마다 어떻게 도달했는지를 설명하게 하는" 방식**으로 이루어집니다.
* ⚖ 그러나 AI의 추론이 실제로 얼마나 정확한지, 그리고 그 설명이 진실인지 확인하기 어렵다는 반론이 존재합니다.
* 📉 현재 AI의 발전 속도가 느려지고 있다는 우려가 있으며, 많은 전문가들이 **AGI(인공지능 일반화)가 2025년에서 2029년 사이에 도달할 것**이라고 예측하고 있습니다.
* ⚠ AI의 가장 큰 위험 요소는 **설명할 수 없는 특성**으로, 이는 언제 잘못될지를 예측하기 어렵게 만듭니다.
* 🏛 AI 규제와 관련하여, 일부 기업들은 **안전 규제를 반대**하며, 실제로 규제가 시행되면 **로비를 통해 이를 저지**하려는 경향이 있습니다.
* 📊 AI의 학습 데이터가 편향이나 오류를 포함할 수 있기 때문에, **이러한 데이터를 명확히 밝혀야 한다는 요구**가 커지고 있습니다.
* 🔒 AI의 안전성을 확보하기 위해서는 **킬 스위치와 같은 안전 장치**가 필요하며, 이를 위한 **법적 규제가 필수적**입니다.

### AI의 임박한 위험: 일자리 손실과 규제 필요성
* 🤖 연사는 무기 제조와 관련된 자장가를 부르던 할머니에 대한 개인적인 이야기를 들려주며 **AI 시스템에서 예상치 못한 방식으로 정보를 추출**할 수 있다는 점을 강조합니다.
* 🔍 이 토론에서는 **AI 개발자와 규제 당국 사이에 계속되는 고양이와 쥐의 게임**을 강조하며 명확한 가이드라인과 감독의 필요성을 강조합니다.
* 📊 MIT의 보고서에 따르면 AI와 관련된 위험에 대한 합의가 이루어지지 않고 있으며, **확인된 위험의 34%만이 현재 프레임워크에서 적절히 해결**되고 있다고 합니다.
* 📝 연사는 **소셜 미디어가 이미 인류에게 무분별한 기술의 위험성**을 보여주었고, 이는 **정치적 양극화**와 같은 심각한 사회적 결과를 초래했다고 지적합니다.
* ⚠ AI로 인한 일자리 감소 가능성은 우려할 만한 수준이며, **법률 및 고객 지원과 같은 분야는 AI 역량이 발전함에 따라 고용이 급격히 감소**할 것으로 예상됩니다.
* 💼 연사는 소프트웨어 개발에서도 이미 **AI가 코드 생성의 25%**를 담당하고 있으며, 이는 개발자 일자리의 상당 부분이 사라질 수 있는 추세라고 지적합니다.
* 📉 AI가 계속 발전함에 따라 사회는 **일자리 구조를 재고**하고 인력 환경의 불가피한 변화에 대비해야 할 필요성이 절실히 요구되고 있습니다.
* 🔒 이 대화는 소셜 미디어 기술의 실수를 반복하지 않기 위해 **경각심을 갖고 선제적으로 규제**할 것을 촉구하는 것으로 마무리됩니다.

실제 인공지능은 1년 정도 앞서있다 f.박태웅 한빛미디어 의장 [심층인터뷰]

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현대 AI의 3대 특징: 설명할 수 없음, 규모의 법칙 따름, 느닷없는 능력 발현

AI의 가장 큰 위험: 설명 불가능성으로 인한 작동 불안정 가능성

소수 슈퍼 엘리트들에 의한 AI 미래 결정

거대 AI 개발의 소수 국가 집중으로 인한 안전 및 규제 논의 지체

AI의 막대한 영향력과 위험성 강조

생활 속 AI 활용 사례 및 유용한 모델 소개

챗GPT 등 AI 모델의 실질적 활용 방안 모색

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외국어 번역 및 간단한 의사소통 도구로서의 활용

GPT-4, 클로드, 제미나이 프로 등 유료 모델 비교: 성능 유사, 개성 차이 존재

무료 모델(하루 질문 제한) 및 퍼플렉시티(AI 기반 검색 엔진) 소개

AI를 활용한 심층적인 정보 탐색 및 분석

한나 아렌트의 '악의 평범성'에 대한 AI 분석 및 철학적 의미 해석

GPT-4 유료/무료 버전 비교: 정확성 및 심층성 차이 존재

AI 인터뷰 질문 생성을 위한 AI 활용 사례

멀티모달 AI 개념 설명: 다양한 모드(텍스트, 이미지, 오디오 등) 처리

멀티모달 AI의 필요성: 데이터의 복합성 및 학습 데이터 고갈 문제 해결

인간 지능의 멀티모달 특성 강조: 인공지능 개발 방향 제시

멀티모달 AI의 동영상 처리 능력 및 활용 사례

거대 언어 모델의 작동 원리: 잠재된 패턴 찾기 및 확률적 예측

AI의 상식 부족 문제: 월드 모델 부재 및 간접 학습의 한계

AI의 규모의 법칙 한계: 단순 정보 축적의 한계, 인간적 사유 능력 부족

AI의 추론 능력 및 한계: 오픈AI의 원 모델과 GPT-4 비교

GPT-5 개발 지연 및 발전 속도 둔화에 대한 다양한 해석

AI 안전 및 규제의 필요성과 현황

AI 안전의 가장 큰 문제점: 설명 불가능성 및 예측 불가능성

소수 기업 및 국가의 AI 개발 독점으로 인한 안전 및 규제 문제 심화

AI 규제에 대한 거대 AI 기업들의 반대 및 로비 활동

킬 스위치의 필요성 및 현실적인 어려움

AI 학습 데이터의 중요성: 편견 및 오류 반영 문제

AI 등장 초기의 사회적 영향 예측 어려움: 소셜 미디어 사례 비교

AI의 사회적 문제점 예측 및 규제 필요성 강조

소셜 미디어의 부정적 사회적 영향 사례 분석: 에코챔버 및 필터 버블 현상

AI 개발에 대한 윤리적 책임 및 국제적 규제 필요성 강조

AI에 의한 일자리 소멸 문제 심각성 강조