구글이 한국어 실력이 뛰어난 인공지능(AI) 챗봇 ‘바드’를 내놨습니다. 마이크로소프트의 챗GPT도 바드보다 먼저 한국어 서비스를 시작해 AI 챗봇 경쟁이 치열해질 전망입니다.
AI가 뛰어난 성능을 발휘하려면 인간 두뇌의 시냅스에 해당하는 파라미터(매개변수) 수가 많아야 합니다. 우리 뇌에는 수많은 신경세포(뉴런)가 있고 신경세포마다 수많은 가지가 달려 있는데, 신경세포들의 가지와 가지를 이어 신호를 주고받는 부위가 시냅스입니다. 파라미터 수는 그만큼의 방정식을 갖고 있다는 뜻으로, 그 정도로 복잡한 경우에 대비할 수 있다는 의미기도 합니다. 바드의 파라미터 수는 챗GPT(1750억 개)의 세 배를 넘습니다.
이처럼 엄청난 성능의 AI가 잇달아 등장하면서 AI를 둘러싼 논란이 뜨거워지고 있습니다. 애플 공동창업자 스티브 워즈니악은 “AI는 인간의 도움 없이 컴퓨터가 스스로 학습하므로 그럴듯해 보이는 사기가 쉬워질 것”이라며 “AI를 더 규제할 필요가 있다”고 주장했습니다. AI 분야 석학으로 꼽히는 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수는 “빅테크들이 AI를 발달시킬수록 점점 더 위험해질 것”이라고 경고했습니다. 우리나라 국회에도 국민 생명, 신체, 기본권을 위협할 수 있는 AI를 규제하는 인공지능기본법안이 계류 중입니다.
1950년대 등장 후 지금까지의 AI 역사와 AI가 일으킨 변화에 대해 알아봅시다. AI 기술과 산업을 발전시켜야 한다는 주장과 AI로 인한 여러 위험을 방지할 수 있는 규제가 필요하다는 주장도 살펴봅시다.
AI에 대한 기대와 우려가 공존하는 상황긍정적 효과 많이 만들어낼 지혜 필요해요
길거리에서 파란색 자동차 번호판을 쉽게 볼 수 있습니다. 전기차, 수소차 등 친환경 차량은 파란색 번호판을 사용합니다. 특히 전기차가 눈에 띄게 늘었는데요. 전기차는 언제 처음 등장했을까요. 무려 190여 년 전입니다. 1828년 헝가리에서 전기차 기술이 개발됐고, 1886년 영국에서 전기차 택시가 등장했습니다. 하지만 포드의 엔진차에 밀려 확산되지 못했고 우여곡절 끝에 2010년 이후 본격적으로 보급되고 있습니다.
AI의 역사
전기차 기술처럼 인공지능(AI) 기술도 그 시작은 오래전입니다. ‘기계가 사람처럼 생각할 수 있을까’에 대한 논의는 1940년대 시작됐습니다. 인간 뇌가 신경세포(뉴런)들의 네트워크라는 사실이 밝혀지면서 인간 뇌의 동작을 전기회로로 모사할 수 있다는, AI 연구의 시초로 불리는 연구가 1943년 발표됐습니다. 1950년 영화 ‘이미테이션 게임’으로 유명한 앨런 튜링이 AI의 수준을 피상적으로나마 측정할 수 있는 ‘튜링 테스트’를 내놨고, 1956년 미국 다트머스대에서 AI(Artificial Intelligence)라는 용어를 처음으로 사용합니다.
1964년 매사추세츠공대(MIT) 인공지능연구소가 인간과 대화하는 챗봇형 심리상담 프로그램인 엘리자(ELIZA)를 개발하는 등 놀라운 연구 성과가 잇달아 발표됩니다. 하지만 AI로 해결할 문제가 복잡해질수록 계산량이 기하급수적으로 늘면서 1970년대 초엔 “AI는 현실의 문제 해결에 활용하기 어렵다”는 의견이 우세해집니다. 이 시기를 ‘제1차 인공지능의 겨울’이라고 부릅니다.
이후 혈액 감염증을 진단하고 치료제를 조언하는 시스템, 디젤 기관차의 고장을 발견하는 시스템, 광석 매장지를 탐지하는 시스템 등이 개발됐으나 만족할 만한 성과를 내지 못합니다. 1990년대 초 다시 AI에 대한 관심이 작아지는 ‘제2차 인공지능의 겨울’이 도래합니다.
딥러닝
2012년 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수팀이 AI 기술 중 하나인 딥러닝 기술로 얼굴인식 분야에서 혁신적인 성과를 보이면서 AI는 다시 크게 주목받습니다. 딥러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 규칙을 학습하고 추론하는 기계학습 방법의 하나입니다.
1959년 등장한 용어인 기계학습은 입력값(x)과 출력값(y) 데이터를 가지고 일정한 식(x*w=y)에서 가중치(w)를 찾아내는 방식입니다. 입력값에 어떤 가중치를 곱해야 출력값이 되는지를 찾아내는 것을 ‘학습’이라고 부릅니다.
