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

해외 여행 중 음식 주문 시 사진 촬영 후 AI를 이용한 메뉴 설명 활용

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

🤖 AI의 세 가지 특징과 위험성

현대 AI의 3대 특징은 **설명 불가능성, 규모의 법칙, 느닷없이 나타나는 능력**입니다. **가장 큰 위험은 설명할 수 없다는 점**인데, 언제 오작동할지 예측하기 어렵기 때문입니다.

**소수의 슈퍼 엘리트들이 AI의 미래를 결정**하고 있으며, **안전 및 규제 논의가 겉돌고 있다**는 점도 지적되었습니다.

해외여행 시 챗GPT를 활용하여 **음식 메뉴 사진을 찍어 요리에 대한 설명을 받을 수 있습니다**. 또한, **간단한 외국어 표현을 챗GPT에게 물어보는 것도 유용**합니다.

한나 아렌트의 "악의 평범성"에 대한 설명을 요청하면, **단어의 표면적인 의미뿐 아니라 철학적 의미까지 자세하게 설명**해 줍니다.

🎨 AI 모델별 개성 비교: 클로드, 제미나이, GPT

클로드는 **친절하고 예의 바른 성격을 부여**하려고 노력하여 대화 시 기분이 좋습니다. 제미나이는 **이과 개발자 같은 느낌**을 주며, GPT는 그 중간 정도의 개성을 가지고 있습니다.

🔎 퍼플렉시티와 젠스파: 정보 출처 확인의 중요성

퍼플렉시티는 **AI 기반 검색 엔진으로, 질문에 대한 답과 함께 근거 링크를 제공**하여 정보의 신뢰성을 높입니다. 젠스파는 **사용자가 선택한 문장의 진위 여부를 다양한 출처를 통해 검증**합니다.

최근 챗GPT와 클로드는 **검색 기능을 제공하여 답변에 대한 근거를 제시**합니다. 이는 AI의 **할루시네이션(환각) 현상을 방지**하기 위한 노력의 일환입니다.

🧠 AI의 한계: 상식 부족과 월드 모델 부재

AI는 **명확한 하나의 답이 있는 문제에는 약점**을 보입니다. **확률적으로 예측하여 답을 생성**하기 때문입니다. 예를 들어, 빨래 말리는 문제에서 AI는 상식적인 답변을 하지 못합니다.

AI는 **월드 모델(세상에 대한 모델)을 가지지 못한다**는 주장이 있습니다. **간접 학습을 통해 지식을 습득**하기 때문에, **인간처럼 주체적인 인식을 할 수 없다**는 것입니다.

🤔 AI 추론 능력의 현주소: 원(One) 모델

오픈AI의 원(One) 모델은 **추론에 특화된 모델**입니다. **추론 과정의 각 단계마다 설명을 요구하고, 사람이 평가하여 점수를 부여하는 강화 학습 방식**을 사용합니다.

하지만 원 모델은 **추론 과정에 대한 정확성 검증이 어렵고, 다른 능력은 GPT-4보다 떨어진다는 한계**가 있습니다. **추론 능력이 필요한 특정 분야에서는 강점**을 보입니다.

📈 AI 발전 속도 둔화 논쟁: 고원에 도달했나?

일부 전문가들은 **AI 발전 속도가 둔화되고 있으며, 기존 방식으로 어지간히 도달할 수 있는 수준까지 왔다**고 주장합니다. 반면, **규모의 법칙이 여전히 유효하다는 반론**도 있습니다.

AI 개발의 핵심 과학자들이 이탈하면서 **발전 속도가 느려졌을 가능성**도 제기됩니다. 하지만 **엔트로픽은 여전히 발전하고 있다고 주장**하고 있어, 섣불리 판단하기는 어렵습니다.

🚨 AI 안전 문제: 설명 불가능성과 규제의 필요성

AI의 **설명 불가능성은 안전 문제를 야기**합니다. **언제 오작동할지 예측할 수 없기 때문**입니다. 또한, **소수의 엘리트들이 AI 미래를 결정하고 있어 안전 및 규제 논의가 겉돌고 있다**는 점도 문제입니다.

AI 회사들은 **윤리적 개발과 국제 기구 필요성을 주장하지만, 구체적인 규제에는 반대**하는 이중적인 태도를 보입니다. 캘리포니아의 AI 규제 법안이 거부권을 행사당한 사례가 대표적입니다.

유럽연합(EU)의 AI 법은 **학습 데이터 명세 제출 의무 등을 포함**하고 있습니다. 이는 **AI의 편향성을 방지하고 안전성을 확보**하기 위한 노력입니다.

MIT 인공지능 위험 저장소는 **AI가 가진 위험에 대한 합의된 정의가 없다는 점을 지적**합니다. 이는 **AI 안전 프레임워크가 미흡하다는 것을 의미**합니다.

💼 AI로 인한 일자리 소멸 위협

AI로 인해 **일자리 소멸이 생각보다 빠르게 다가오고 있다**는 경고가 제기됩니다. 특히, **로펌과 컨설팅 펌에서 신입 일자리가 급속히 줄어들고 있습니다**.

AI는 **과거 데이터 기반의 보고서 작성, 법률 보고서 작성 등 패턴화된 업무에 강점**을 보입니다. 이는 **어소시에이트 변호사, 프로그래머, 콜센터 직원 등에게 큰 위협**이 될 수 있습니다.

구글 CEO는 **새로 짠 코드의 25%를 AI가 짰다**고 발표했습니다. AI를 활용한 코딩 방식이 발전하면 **개발자 일자리가 크게 감소할 수 있습니다**.

**잠재된 패턴이 있는 모든 곳이 AI로 인해 위험**합니다. 특히, **고급 인지 능력이 필요한 직업군일수록 더욱 위험**합니다.

현대 AI는 설명 불가능하고, 규모의 법칙을 따르며, 예측 불가능한 능력을 보이는 특징을 지니고 있어 위험성이 크며, 소수의 엘리트와 강대국이 AI 미래를 결정하고 있어 안전 및 규제 논의가 미흡하다.

AI는 여행 중 음식 주문이나 외국어 번역에 유용하며, GPT-4, 클로드, 제미나이 프로 등 다양한 모델이 존재하며, 클로드는 친절한 성격을 부여하여 차별성을 두고 있다.

AI는 어려운 작업은 잘 수행하지만, 명확한 답이 있는 쉬운 작업에는 취약하며, 학습 데이터의 편향성, 할루시네이션, 그리고 안전 문제에 대한 규제 필요성이 제기되고 있다.