무어의 법칙으로 유명한 인텔 창립자, 고든 무어가 2023년 3월 24일 향년 94세로 세상을 떠났습니다. 무어는 연간 일정 비율의 컴퓨팅 파워 성능 향상을 예측했고, 실리콘 기반 반도체의 발전으로 이는 어느정도 현실화되었지만 점점 한계에 가까워지고 있습니다. 이에 대한 대안으로 양자 컴퓨팅 및 광학적 방식이 꾸준히 연구되었고, 무어가 세상을 떠남과 같은 시기에 인공지능의 발전이 이에 대한 열쇠가 될 수 있다는 의견이 나오기 시작했습니다.
진화의 시작
기술적 특이점(Technological Singularity)이란 무엇일까요? 이는 인공지능의 발전이 가속화되어 전인류의 지능을 합친 것보다 더 뛰어난 초지능(ASI)이 등장하는 시점을 의미합니다. 특이점 이후의 시대는 정확히 예측할 수 없으며, 영화에서나 보던 완전 몰입형 가상 현실이나 인간의 자아를 인공물에 완벽히 구현하는 통 속의 뇌가 가능해질 수도 있죠. 인공지능이 단순한 계산 능력 뿐만 아니라 창조성, 광범위한 지식, 사회적 능력에 있어서도 인류의 두뇌를 한참 뛰어넘는 시점이라고 말할 수 있을 것 같습니다.
OpenAI가 발표한 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는 자연어 처리 기술의 발전으로 탄생한 인공지능 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 이를 개량해 탄생한 ChatGPT는 입력된 문장의 문맥을 파악하여 다음 단어를 예측하는 기능을 가지고 있으며, 대화를 통해 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
이는 이전에 사람들이 수작업으로 작성하던 글의 생산성을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 하지만 ChatGPT가 그 이상의 역할을 할 수 있는지는 아직 논란이 있습니다. 누군가는 ChatGPT가 사람들의 생각과 행동을 대체할 가능성이 있다고 주장하고 있지만, 또 누군가는 ChatGPT가 흥미로운 도구일 뿐이며 인간의 지능과는 별개의 것이라고 주장하고 있습니다.
ChatGPT가 범용 도구일 뿐이라는 측의 주장을 들어보면 다른 인공지능 생산성 도구와 비교하며 그 기능 하나하나를 비교해봤을 때, 아직 각각의 성능은 크게 임팩트가 없다는 입장이었습니다. 예를 들어, 마이크로소프트의 Copilot은 개발자들을 위한 코딩 도우미로서 뛰어난 성능을 보여주고 있으며, 번역이나 음성인식 분야에서는 구글 번역, 파파고, 클로바노트 등이 더 높은 생산성을 보여주고 있습니다. 자연어처리 자체는 흥미롭지만 정작 성능이라는 본질에 대한 과장과 과대가 너무 심하다는 것이 핵심이었죠.
심지어 말이 안되는 문장을 추론해 그럴듯하게 응답하는 환각(hallucination) 현상도 보였습니다. 이는 ChatGPT의 작동 방식이 자연어를 토큰 단위로 분해해 가장 연관성이 높은 다음 토큰을 이어 붙여 문장을 생성하는 원리이기 때문입니다. 이 때만 해도 인공지능 3대 석학 중 한 명인 얀 르쿤을 중심으로 ChatGPT는 그저 다음 단어를 그럴듯하게 예측하는 빈 깡통 수준으로 생각하는 사람들이 많았고, GPT-3는 이런 생각이 들어도 이상하지 않은 수준이었습니다.
하지만 사람들이 간과한 것은, 팩트가 아니더라도 ChatGPT가 추론을 했다는 사실입니다. 많은 사람들이 인공지능과 인간의 차이점을 이야기할 때 보통 창의성을 먼저 말합니다. 하지만 아이러니하게도 GPT는 논리적 문제나 수학적 계산보다 시와 소설 같이 정답이 없는 창작 분야에 먼저 유의미한 성과를 보였고, 사람들에게 가끔 실수도 하는 실제 '사람'과 대화하는 듯한 인상을 주었습니다.
GPT-4의 등장
ChatGPT를 비판했던 얀 르쿤의 핵심 주장은 "AGI를 위해선 실제 세상에 대한 이해를 가진 모델이 필요하다" 였습니다. AGI란 모든 면에서 인간과 유사한 수준의 인공지능이며, 이는 인간의 뇌에 대한 연구와 아주 깊은 연관성을 가지고 있습니다. OpenAI는 LLM의 로직 개선 및 스케일을 대폭 늘려 GPT-4를 출시하였고, 이는 GPT-3의 문제를 대부분 해결함과 동시에 AGI와 관련한 몇 가지 놀라운 성과를 보였습니다. 다음은 GPT-4에게 시각 작업 및 자동차, 트럭, 고양이, 개를 그려 달라고 했을 때 나온 결과입니다.
관련 논문 내용을 요약하면, GPT-4는 오직 텍스트로 된 데이터를 읽어서 학습된 인공지능입니다. 그럼에도 위와 같은 결과가 나왔고 이는 GPT-4가 순수 언어 모델임에도 시각적 이미지를 상상할 수 있음을 의미합니다. 이는 Stable Diffusion과 같은 이미지 합성 모델과 전혀 다른 방식의 접근이었고 꽤나 충격적인 결과였습니다. 개발자들은 이러한 GPT-4를 아기 외계인(Baby alien)이라 표현했고, 인공지능이 먼저 할 수 있게 된 일의 원인을 뒤늦게 찾는 상황이 되었습니다.
철학자 루트비히 비트겐슈타인은 "언어의 한계는 세상의 한계다"라고 이야기했고, 언어가 가진 힘에 대해서는 예전부터 학자들 사이에 꽤 논의되던 주제였습니다. OpenAI 수석 과학자 일리야 수츠키버는 위 현상에 대해 "GPT가 텍스트들의 상관관계만을 배우는 것으로 보일 수 있지만 사실은 세상을 이해하고 나타내는 월드 모델을 형성하고 있다"고 말했습니다. 언어는 인간이 세상을 설명하고 의사소통하기 위해 만든 도구이기 때문에 언어를 잘 하는 것이 실제 세상을 이해하는 것과 맞닿아 있었고, 이는 "AGI를 위해 실제 세상에 대한 이해를 가진 모델이 필요하다"는 핵심적인 명제의 해답이 될 수 있는 것이었습니다.
GPT-4는 3D 그래픽 및 작곡에서도 미숙하지만 유의미한 결과를 보여줬습니다. 많은 기업들이 OpenAI API를 비즈니스에 활용하고 있고 일반인들도 몇 만원만 낸다면 GPT-4를 탑재한 ChatGPT Plus를 사용해볼 수 있습니다. 가장 최근에 발표된 ChatGPT Plugins는 인터넷과 실시간 동기화된 GPT가 여러 기업 API와 협업해 앱스토어와 같은 독자적인 생태계를 자연어 인터페이스로 구축하는 형태로, 마치 아이언맨에 나오는 자비스(개인화된 인공지능 비서)를 연상시킵니다.
특이점은 올까?
그렇다면 GPT 모델이 기술적 특이점을 불러올 수 있을까요? OpenAI 수석 과학자 샘 알트만은 인터뷰에서 GPT를 확장하는 방식으로 AGI가 충분히 나올 수 있다고 언급했습니다. 하지만 특이점에 중요한 것은 인간과 유사한 수준의 인공지능이 가능한지를 넘어 재귀 개선으로 지능을 폭발 시킬 수 있는지 입니다. 현재 LLM 방식은 로직을 개선하고 스케일을 늘리고 있지만 어느 순간 지능의 질적 향상이 멈출 수 있습니다.
학자들은 인간의 뇌 알고리즘을 완벽히 구현한다면 그것을 매우 빠른 속도로 구동시키는 것이 곧 초지능이라고 말합니다. 인간의 뇌를 매핑한다면 100억 엑사바이트(1억485만7600테라바이트) 데이터가 발생하고, 이는 인류가 순수 역공학으로 구현하기에 물리적으로 불가능한 수준의 데이터 규모입니다. 즉, AGI를 위해 뇌를 역공학해야 하는데 역공학하기 위해선 AGI가 필요한 모순이 발생합니다.
그렇다면 LLM이 AGI로 재귀 발전하기 위한 중간 다리 역할을 할 수 있을까요? 빌 게이츠는 "2년 안에 AI가 수학적 실수를 하거나 추상적 추론이 미숙한 것이 크게 개선될 것"이라고 말했습니다. 이 말은 곧 인공지능이 유의미한 과학적 발견을 할 수 있게 된다는 뜻이며, 이에 대해 2년이라는 기간은 빌 게이츠, 샘 알트만, 일리야 수츠케버가 공통적으로 언급하고 있습니다.
뇌를 완전히 역공학 해내야 특이점에 도달 가능할까요? 뇌의 정보 처리 과정에서 영감을 얻어 인공지능을 개발하는 것 만으로 특이점 도달에 충분할까요? LLM이 뇌를 역공학할 만큼의 역량이 충분한지는 별개로 LLM 자체를 중간 다리 삼아 다음 과학 발전의 양분이 될 수 있다는 점은 분명합니다. 하지만 인류가 특이점에 도달하는 것이 언제가 될지는 아무도 명확한 답을 내놓지 않고 있습니다.
인공지능 시대의 과도기는 누군가에게 기회이기도 합니다. 스탠퍼드 대학교 Li Jiang 교수는 AI Thinking 및 교육의 중요성을 강조합니다. AI Thinking이란 과도기에 인간만이 0을 1로 만드는 능력, 혁신을 맡고 있다는 점을 인지하며 시작합니다. 다음으로 인공지능의 작동을 전반적으로 이해하고, 이를 바탕으로 인간의 능력과 인공지능의 능력을 구분할 수 있어야 합니다. 이러한 역량을 적극적으로 교육한다면 인류는 인공지능을 파트너로 가슴속에 간직한 꿈을 가장 효율적으로 실현할 수 있는 기회가 주어지게 될 것입니다.
빌 게이츠의 최근 인터뷰 내용을 요약하며 글을 마무리하겠습니다.
- OpenAI가 선보인 혁신은 세상에 혁명적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
- 앞으로 자연어가 컴퓨터와의 주요 인터페이스가 될 것입니다.
- 인간은 문맥을 깊이 이해할 수 있지만, AGI는 문맥 이해 능력을 개선해야 합니다. 따라서 GPT의 개선이 필요합니다.
- 현재 발견된 오류들이 수정되기까지 약 6개월에서 2년정도 소요될 것으로 예상됩니다. 일부는 이미 개선되었습니다.
- 현재의 GPT-4는 '멍청하다' 또는 'AGI다'라는 양극단의 주장은 모두 틀렸습니다.
- GPT-4는 이미 많은 문서 작업들을 비롯해 생산성 향상을 제공할 수 있습니다.
- 인공지능이 읽고 쓸 수 있는 능력은 이전의 모든 혁신들과 마찬가지로 엄청난 변화를 가져올 것입니다.
- 아직까지 인공지능이 할 수 있는 것을 과소평가하는 경향이 있습니다.
- 인공지능은 건강 문제와 교육 문제를 해결하는 데 매우 유용할 것입니다.
- OpenAI의 모습은 예전의 GUI를 보고 컴퓨터의 대중화를 상상했던 1980년대와 매우 유사합니다.
- 소프트웨어의 알고리즘적인 발전과 컴퓨터에서 광학적 방식으로의 전환으로 많은 비용과 에너지를 절약될 것입니다.
- 인공지능으로 인해 많은 일들이 사라질 수 있지만, 새로운 일들이 생겨날 것이며 인간의 생산성을 높일 수 있습니다.
Reference
GPT-4
- https://openai.com/research/gpt-4
Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4
- https://arxiv.org/abs/2303.12712
Bill Gates on AI and the rapidly evolving future of computing
- https://youtu.be/bHb_eG46v2c
GPT-4 Creator Ilya Sutskever
- https://youtu.be/SjhIlw3IffsSam Altman: OpenAI CEO on GPT-4, ChatGPT, and the Future of AI | Lex Fridman Podcast
- https://youtu.be/L_Guz73e6fw
Survival Strategies in the Era of AI Taught by Stanford | Stanford AIRE Director
- https://youtu.be/ZA9K0JMrbWg
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