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>

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[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 인공지능은 전 세계 각계각층의 개인과 산업에 영향을 미치며 세상을 변화시키는 힘이 되었다.

 

특히 챗GPT의 본격 등장과 함께 그 능력을 실감하게 된 생성형 AI(Generative AI) 시대의 도래는 그러한 믿음을 더욱 굳게 만들었다.

 

하지만 모든 AI가 똑같이 만들어진 것은 아니다.

 

AI 분야는 전문적이고 업무에 특화된 좁은 의미의 AI(narrow AI)부터 인간과 같은 인지 능력을 가진 아직 만들어지지 않은 형태의 AI 시스템인 범용인공지능(AGI), 그리고 우리가 알고 있는 세상을 바꿀 수 있는 혁신적인 기술인 인공 초지능(Artificial Superintelligence, Super AI)에 이르기까지 광범위한 스펙트럼을 아우르며 지금까지는 공상과학의 영역에서만 그 효과가 탐구되어 왔다(Medium, 2024.6.15.).

 

AI 기술의 과거와 현재, 그리고 미래의 잠재력을 파악하기 위해서는 좁은 의미의 AI와 AGI의 차이점을 이해하는 것이 중요하다.

 

 

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• Narrow AI, 특정 작업에 탁월.. 일반 지능이나 의식, 자각 능력 없어..

 

좁은 의미의 AI(narrow AI)는 오늘날 가장 널리 보급된 AI이다.

 

휴대폰의 애플리케이션부터 인터넷, 빅데이터 분석에 이르기까지 Narrow AI는 특정 작업이나 좁은 범위의 업무를 수행하도록 설계되었다. 미리 정의된 매개변수 내에서 작동하며 지정된 도메인 외부에서 작업을 수행하는 기능이 없다.

 

이러한 종류의 인공지능 시스템은 단일 작업을 위해 명시적으로 만들어졌다는 사실에서 유래한 이름이다. 이 같은 좁은 접근 방식과 지정된 작업 이외의 작업을 수행하지 못하기 때문에 ‘약한 AI(weak AI)’라고도 불린다. 따라서 한 가지 작업 또는 일련의 작업에 집중적으로 지능을 발휘하여 추가적인 최적화와 조정이 가능하다.

 

 

Narrow AI의 예로는 미리 알림을 설정하고, 음악을 재생하고, 날씨 업데이트를 제공할 수 있는 Siri 및 Alexa와 같은 음성 어시스턴트가 있다.

 

넷플릭스나 아마존과 같은 플랫폼에서 사용하는 추천 시스템은 사용자 선호도에 따라 영화, TV 프로그램, 제품을 추천한다.

 

이미지 및 음성 인식 기술은 이미지에서 사물을 식별하거나 음성 단어를 텍스트로 변환하고, 자율주행차는 도로를 탐색하고 주행 결정을 내릴 때 AI에 의존한다.

 

OpenAI의 ChatGPT도 Narrow AI의 한 형태로, 입력된 내용을 바탕으로 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 데는 탁월하지만 일반적인 지능이나 의식, 자각 능력은 없다.

 

좁은 의미의 AI는 대량의 데이터를 처리하고 패턴을 식별하는 능력으로 인해 특정 작업에 탁월하다.

 

그러나 인간 지능이나 AGI의 다양성과 일반적인 문제해결 능력은 부족하다. 한 도메인에서 다른 도메인으로 지식을 전달하거나 행동의 더 광범위한 맥락을 이해할 수 없다. AGI는 할 수 있는데..

 

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• Strong AI라고도 알려진 AGI, 인간 지능과 유사한 유연성과 적응력 발휘

 

 

‘강한 AI(strong AI)’라고도 알려진 AGI는 인간의 인지 능력을 보유하거나 매우 특정한 작업 세트에 얽매이지 않는 지능을 보여줄 수 있는 (지금까지는) 이론적인 형태의 AI이다.

 

학습한 내용을 일반화하고(맥락에 대한 질적 일반화 포함), 넓은 시야를 가지고, 당면한 과제를 세계 전체와 그 관계의 맥락에서 유연하게 해석할 수 있다.

 

AGI는 인간 지능과 유사한 유연성과 적응력을 발휘하여 다양한 작업에 걸쳐 지식을 이해하고 학습하며 적용할 수 있다. 자율적인 학습, 추론, 문제 해결 능력, 맥락에 대한 이해, 한 영역에서 다른 영역으로의 지식 이전 능력을 보여줄 수 있을 것이다.

 

 

Narrow AI 개발에는 상당한 진전이 있었지만, AGI를 달성하기 위해서는 엄청난 기술적, 윤리적 과제가 남아 있다.

 

AGI 개발의 최전선에 있는 기업과 연구자들은 인간 인지의 전 영역을 기계에 복제하는 방법에 대한 근본적인 질문에 여전히 고심하고 있다.

 

 

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