AI 포럼 2023 | AI에서의 상전이

목차

1. 소개
2. AI의 최신 변화
3. LSTM과 GPT: AI 모델의 진화
4. 일반 인공지능의 등장
5. OpenAI의 GPT3
6. GPT4와 새로운 기능
7. AI의 미래와 컴퓨팅 아키텍처
8. 컴퓨팅 아키텍처의 혁신
9. AI를 활용한 새로운 응용 프로그램
10. AI 사용의 사회적 영향과 위험
11. 책임 있는 인공지능 개발
12. AI의 미래와 과학 기술 진보
13. AI 시대를 준비하는 법
14. 결론

2. AI의 최신 변화

AI 기술은 우리 사회에서 새롭지 않습니다. 우리는 검색 엔진, 음성 인식 기술 등 다양한 AI 시스템을 사용해왔습니다. 그러나 최근 AI 기술은 좁은 응용분야에 한정되지 않고 일반적인 AI 시스템으로 발전하고 있습니다. 예전에는 특정 응용분야에 사용되는 모델을 개발하고 구현했지만, 이제는 하나의 모델이 다양한 작업, 문맥 및 목표를 포괄할 수 있는 일반 인공지능 시스템이 등장하고 있습니다.

OpenAI에서 개발한 GPT(Generative Pretrained Transformer) 시리즈는 이러한 일반 인공지능 모델의 중요한 예입니다. GPT 모델은 큰 데이터셋에 대해 비지도 학습 기법을 사용하여 훈련되는데, 이를 위해 트랜스포머(Transformer)라는 공통 아키텍처를 사용합니다. 이 모델들은 다음 단어 예측이라는 학습 신호를 활용하여 인터넷에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 처리하고, 텍스트를 이해하고 표현하는 능력을 스스로 학습합니다.

GPT 모델은 시간이 지남에 따라 점점 커지고 더욱 능력이 향상되고 있습니다. 2018년부터 시작된 이러한 변화 과정에서 GPT 모델은 더 크고 더 강력한 모델로 발전하면서 새로운 일종의 모델 가계도를 형성하고 있습니다. 이 모델들은 많은 산업과 학계의 파트너로부터 개발되고 있으며, 우리가 현재 보유하고 있는 다양한 모델들은 가족처럼 하나의 큰 가계도를 이루고 있습니다.

3. LSTM과 GPT: AI 모델의 진화

AI 모델의 진화를 이해하기 위해 2018년으로 돌아가 봅시다. 이때부터 기계학습 커뮤니티에서는 사용자지도학습(Supervised Learning)이 아닌 비지도학습(Unsupervised Learning) 기법을 사용하여 대용량 데이터셋에서 모델을 학습시키는 경향이 보였습니다. 그 결과로 GPT 모델과 같이 많은 매개변수를 가진 모델들이 등장하게 되었습니다. 이러한 모델들은 텍스트의 다음 단어를 예측하는 학습 신호를 활용하여 스스로 텍스트 데이터를 이해하고 처리하는 능력을 갖추는 것이 가능했던 것입니다.

이러한 기술의 진화는 커다란 모델들의 이점이 감소하지 않는 것을 목표로 하였습니다. 하지만 어디까지 이 진화가 이어질지는 아직 분명하지 않았습니다. 이를 알아보기 위해 OpenAI에서 개발한 GPT3 모델의 연구를 살펴봅시다. GPT3 모델은 초기 학습 단계에서 일부 사람들의 눈금을 초과하는 놀라운 성능을 보였습니다.

GPT3 모델은 예시로 제시된 질문에 단 하나의 예시도 제공받지 않고 응답하는 "zero-shot" 문제에서 경이로운 결과를 얻었습니다. 이 모델은 좁은 응용분야에 특화된 모델인 "fine-tuned" 모델보다도 성능이 우수한 결과를 얻었습니다. 이런 결과는 이러한 대형 모델들이 실제 세계에 배포되는 다양한 시스템에도 적용될 수 있는 가능성이 있다는 것을 시사합니다.

4. 일반 인공지능의 등장

일반 인공지능의 등장은 인공지능 기술에 있어서 큰 변화입니다. 이전까지 우리는 특정 응용분야에 특화된 좁은 인공지능 시스템을 개발하여 사용해왔습니다. 그러나 이제는 하나의 모델 또는 일련의 모델이 다양한 작업, 문맥 및 목표를 처리할 수 있는 일반 인공지능 시스템을 만들 수 있게 되었습니다.

이러한 일반 인공지능 시스템은 다양한 사람들에게 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여합니다. 예를 들어, GPT 모델은 다양한 프로그래밍 작업에도 적용될 수 있으며, 실제로 코드를 작성하여 실행 결과를 기록할 수 있을 만큼의 능력을 갖추고 있습니다. 이 모델은 또한 사람의 감정을 이해하고 공감하는 능력을 보여주는데, 이를 통해 사람들과 대화하고 문제 해결에 도움을 줄 수 있습니다.

다양한 작업을 수행할 수 있는 일반 인공지능 시스템의 등장은 우리의 사회와 경제에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

장점

• 다양한 작업과 문맥을 처리할 수 있는 능력
• 프로그래밍 작업에 활용 가능
• 공감과 대화 능력을 갖춤

단점

• 사회적 영향과 일자리 변화에 대한 불확실성

5. OpenAI의 GPT3

OpenAI의 GPT3 모델은 일반 인공지능 시스템의 대표적인 예입니다. GPT3 모델은 대규모 텍스트 데이터를 활용하여 자율적으로 학습되는데, 이러한 자율학습 능력을 바탕으로 사람과 대화하거나 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

GPT3 모델은 이전의 모델들에 비해 규모가 크고 더욱 강력한 성능을 가지고 있습니다. 예를 들어, GPT3 모델은 예측하지 못했던 분야의 문제에 대해서도 놀라운 해답을 제시할 수 있습니다. 이 모델은 더이상 예시를 제공받지 않고도 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 이는 좁은 AI 모델보다도 탁월한 성능을 보여줍니다.

GPT3 모델은 또한 흥미로운 특징으로 다양한 프로그래밍 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이를 통해 이 모델은 프로그래밍 작업을 더욱 효율적이고 쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다.

6. GPT4와 새로운 기능

GPT4 모델은 GPT 시리즈의 최신 모델로, 이전 모델들보다 더욱 발전한 기능을 가지고 있습니다. GPT4는 더욱 높은 수준의 인공지능 능력을 제공하며, 다양한 응용 프로그램에 적용될 수 있는 새로운 기능을 갖추고 있습니다.

GPT4 모델은 이전 모델들과 달리 특정 문제에 대한 온라인 검색을 필요로 하지 않으며, 긴 시간 동안 지속적인 상호 작용을 통해 사용자와 관계를 형성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 GPT4 모델은 사용자에게 더욱 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다.

또한 GPT4 모델은 이전 모델들보다 더욱 발전한 계획 및 추론 능력을 갖추고 있습니다. 예를 들어, 사용자에게 퍼즐을 제시하고 그들이 이를 해결하는 과정을 모델이 판단하는 등, 물리적인 세계의 규칙과 개념을 이해하고 적용할 수 있습니다.

GPT4 모델의 이러한 새로운 기능은 다양한 응용 프로그램을 개발하는 데 매우 유용한 도구로 사용될 수 있습니다.

7. AI의 미래와 컴퓨팅 아키텍처

AI 기술의 발전은 컴퓨팅 아키텍처에서도 큰 변화를 가져오고 있습니다. 이전에는 사람들이 직접 시스템을 코딩하여 구현했지만, 이제는 자연어가 새로운 프로그래밍 패러다임이 되고 있습니다. 또한, 컴퓨팅 아키텍처 자체도 일종의 "인공지능 중심" 아키텍처로 변화하고 있습니다.

일반 인공지능 모델이 기계의 CPU 자리를 차지하게 되면서, 주변의 다른 컴포넌트와 함께 협력하여 다양한 응용 프로그램을 구현할 수 있는 새로운 AI 스택을 개발하고자 하는 커뮤니티가 형성되고 있습니다. 이러한 AI 스택은 일종의 새로운 인간과 기계가 상호 작용하는 아키텍처로, 대형 인공지능 모델이 중심에 위치하고 주변 컴포넌트들과 협력하는 구조입니다.

이러한 AI 스택은 포괄적인 텍스트 모델을 중심으로 다양한 아키텍처가 제안되고 있습니다. 2023년 현재, 오픈 소스 커뮤니티와 기업의 내부 모델에 의해 개발된 다양한 아키텍처들이 존재하며, 점점 더 크고 강력한 모델들이 등장하고 있습니다. 이러한 모델들은 AI의 능력을 더욱 발전시키고, 기존의 컴퓨팅 아키텍처와의 통합을 더욱 강화하는 역할을 할 것으로 예상됩니다.

8. 컴퓨팅 아키텍처의 혁신

컴퓨팅 아키텍처의 혁신은 AI 기술의 발전에 큰 기여를 할 것으로 예상됩니다. 이러한 혁신은 기존의 컴퓨팅 아키텍처에 대한 완전한 재구성을 의미합니다. 예를 들어, CPU가 대형 언어 모델을 중심으로 동작하게 되면서 기계의 핵심 역할을 수행하게 됩니다. 이렇게 함으로써 언어 모델 주변의 메모리, 정책, 개별 개체의 표현 등 다양한 요소를 고려하여 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 구축해야 합니다.

이러한 혁신은 기존의 컴퓨팅 아키텍처와 큰 차이를 보이며, 새로운 컴퓨터 구성 요소의 개념과 설계에 대한 연구가 필요합니다. 예를 들어, 자연어 처리 작업에 최적화된 메모리 모듈, AI 정책 모듈, 개별 개체를 표현할 수 있는 방법 등이 필요합니다. 이러한 혁신은 AI 기술의 더욱 발전된 활용을 가능하게 하며, 미래의 컴퓨팅 아키텍처에 대한 새로운 방향을 제시합니다.

9. AI를 활용한 새로운 응용 프로그램

AI 기술의 발전으로 다양한 새로운 응용 프로그램이 개발되고 있습니다. 예를 들어, Microsoft에서는 GPT 모델을 활용하여 워드나 엑셀과 같은 생산성 소프트웨어를 사용하는 동안 개발자를 지원하는 "co-pilot" 시나리오를 개발하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 문서를 작성하거나 요약하는 등의 작업을 좀 더 쉽고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

또 다른 예로는 GitHub co-pilot이나 Microsoft 365 co-pilot 같은 코딩 플랫폼에서 AI 모델이 개발자를 지원하는 시나리오가 있습니다. 이러한 새로운 응용 프로그램은 기존의 개발 방식과는 매우 다르며, 사용자와 AI 모델이 상호 작용함으로써 작업의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이러한 AI를 활용한 새로운 응용 프로그램은 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 기존의 방식보다 훨씬 효율적이고 사용자 친화적인 경험을 제공할 것으로 예상됩니다.

10. AI 사용의 사회적 영향과 위험

AI 기술의 발전은 사회적 영향과 위험을 야기할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기술이 생산성을 크게 향상시키는 효과가 있다면, 일자리와 경제에 대한 영향을 미칠 것입니다. 이러한 강력한 AI 도구가 누구에게 어떻게 사용될지, 경제적 측면에서의 재분배가 어떻게 이루어질지에 대한 논의가 필요합니다. AI를 공평하게 사용할 수 있도록 개발하고 배포하는 방법에 대해 많은 관심을 기울여야 합니다.

AI의 사용은 인종, 성별, 경제적 신분 등의 사회적 격차를 확대시킬 수도 있습니다. 이러한 사회적 격차를 줄이고 공정한 방식으로 AI 기술을 공유하기 위해서는 AI 개발에 있어서 공정성, 임베디드 된 편견, 과잉 액세스와 같은 문제에 주의를 기울여야 합니다. 장기적으로 일자리, 경제 및 사회 변화에 대한 영향을 고려하며 AI 기술을 개발하고 배포해야 합니다.

11. 책임 있는 인공지능 개발

AI 기술의 발전에 따라 책임 있는 인공지능 개발의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. Microsoft에서는 이미 2016년부터 책임 있는 AI에 대한 원칙과 프로세스를 개발하고 있습니다. 이를 통해 AI 제품의 책임 있는 사용을 보장하고, AI의 잠재적인 위험을 식별하고 해소할 수 있도록 지원하고 있습니다.

이러한 프로세스에는 책임 있는 AI 표준과 다양한 도구, 모범 사례 등이 포함됩니다. 이는 AI 개발에서 책임 있는 접근 방식을 정립하고, AI의 잠재적인 문제를 식별하고 완화하기 위한 지침을 제공합니다. 이러한 프로세스는 현재 Bing과 같은 Microsoft의 제품에서 사용되고 있으며, 신중한 AI 서비스 제공을 통해 사용자에게 신뢰성 높은 경험을 제공합니다.

AI 개발에서의 책임 있는 접근 방식은 AI의 불완전성에서 오는 위험을 해결하기 위한 프로세스를 포함합니다. 예를 들어, 환각을 감지하고 완화하기 위한 다양한 기술적 접근 방식이 개발되고 있습니다. 이러한 프로세스는 AI 기술을 신뢰할 수 있는 서비스로 제공하기 위한 지속적인 노력의 일환으로 진행되고 있습니다.

12. AI의 미래와 과학 기술 진보

AI 기술의 발전은 과학 기술 진보에도 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. AI의 이러한 변화는 과학 분야에서도 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다. 예를 들어, AI 기술의 발전은 기존의 연구 방식과는 다른 방식으로 진행될 수 있으며, 이는 과학 분야의 변화를 야기할 수 있습니다.

예를 들어, AI 기술을 활용하여 다양한 과학적 문제를 해결할 수 있습니다. 이전에는 사람들이 긴 시간동안 실험을 진행하고 데이터를 수집하여 문제를 해결했지만, AI 모델을 활용하면 이러한 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

이러한 AI의 활용은 과학적 발전에 새로운 도전 과제를 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 기존에는 해결하기 어려웠던 문제를 AI 모델을 사용하여 더욱 빠르고 정확하게 해결할 수 있게 됩니다. 따라서 AI 기술의 발전은 과학 연구에 대한 접근 방식을 혁신적으로 변화시킬 것으로 예상됩니다.

13. AI 시대를 준비하는 법

AI 시대에 진입하면서 우리는 새로운 세대를 준비해야 합니다. AI 기술은 우리와 동반할 동반자가 될 수 있는데, 이를 위해 어떤 준비가 필요한지 생각해봅시다.

첫째, AI 시스템과 사람의 상호 작용을 잘 이해하고 활용하는 능력이 필요합니다. AI와 함께 일하는 능력은 미래의 일자리 요구사항 중 하나일 것이기 때문에 AI 시스템과의 상호 작용 방식을 배우고 습득하는 것이 중요합니다.

둘째, AI 기술의 활용 방법을 배우고 개발하는 능력도 필요합니다. AI를 활용하여 새로운 응용 프로그램을 개발하거나 문제를 해결하는 능력은 미래의 성공에 중요합니다. 따라서 AI 기술과 관련된 학습과 개발 활동에 참여하는 것이 좋습니다.

셋째, AI의 사회적 영향을 이해하고 관리할 수 있는 능력도 필요합니다. AI의 발전은 사회에 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 이에 대한 이해와 대응 전략이 필요합니다. 이러한 사회적인 문제와 관련된 학습과 논의에 참여하여 AI 기술의 적절한 활용 방법을 모색하는 것이 좋습니다.

AI 시대를 준비하기 위해서는 이러한 능력들을 갖추는 것이 중요합니다. 미래의 성공과 개인적인 성장을 위해 AI 기술과 관련된 학습과 개발에 주의를 기울일 필요가 있습니다.

14. 결론

AI 기술은 우리 사회에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 우리는 AI를 다양한 응용 프로그램과 협업 방식에 활용할 수 있는 일반 인공지능 시스템의 등장을 목격하고 있습니다. 이러한 변화는 우리의 삶과 일상적인 업무 방식을 크게 변화시킬 것으로 예상됩니다.

하지만 이러한 변화에는 사회적 영향과 위험도 따라올 필요가 있습니다. 우리는 책임 있는 AI 개발과 사용에 주목해야 하며, AI의 지속적인 발전을 위해 학습하고 적응할 필요가 있습니다.

AI 기술의 미래는 매우 흥미로우며, 우리는 준비된 시민으로서 이러한 미래에 대비해야 합니다. 많은 도전 과제가 있지만 현재 진행 중인 연구와 개발을 통해 우리는 더 나은 AI 시대를 만들어 나갈 수 있습니다.

이 글은 원본 영상을 참고하여 작성되었습니다.