인공지능
We may hope that machines will eventually compete with men in all purely intellectual fields.
— 컴퓨터 과학의 아버지 앨런 튜링(Alan Turing)이 1950년 남긴 예언적인 고전 명언.
인간이 싸질러둔 인터넷의 온갖 똥글과 위키 문서 데이터를 무차별로 빨아들여, 그럴싸한 다음 단어를 통계학적으로 예측해 내는 기적의 자동 완성 머신. 그리고 내 밥줄을 끊을까 봐 두렵지만 일단 코딩 노가다를 시키는 데는 아주 쏠쏠한 인공지능 노예
1. 개요
인공지능(Artificial Intelligence, 약칭 AI)은 인간의 지각, 학습, 추론, 논증 등 지적 능력을 컴퓨터 프로그램을 통해 인공적으로 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분야이다. 다트머스 회의에서 '인공지능'이라는 단어가 처음 주창된 이래, 수차례의 혹한기(AI Winter)를 거쳐 현대의 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통해 만개했다.
2022년 말 OpenAI가 출시한 ChatGPT를 기점으로 자연어를 자유자재로 다루는 초거대 언어 모델(LLM)이 완성되면서, 인공지능은 더 이상 공상과학 소설 속의 이야기가 아닌 실무의 패러다임을 송두리째 뒤흔드는 무자비한 게임 체인저가 되었다.(...)
2. 암흑기를 뚫고 올라온 딥러닝과 트랜스포머
2.1. 두 번의 혹한기와 신경망의 부활
초창기 인공지능은 단순한 논리 퍼즐이나 체스 문제를 해결하는 수준에 머물렀다. 인간의 뇌신경을 모방한 '인공신경망'이 제안되었으나, 단층 퍼셉트론의 XOR 문제 한계와 다층 신경망을 학습시킬 연산 속도(하드웨어 성능)의 부족으로 인해 인공지능 학계는 두 차례의 잔혹한 암흑기(AI Winter)를 겪어야 했다.
이 판을 바꾼 구세주가 바로 캐나다 토론토 대학의 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수이다. 오차역전파(Backpropagation)와 이미지넷 경진대회에서의 압도적인 딥러닝 성능 증명, 그리고 그래픽 카드(GPU)를 인공지능 연산에 동원하는 발상의 전환이 맞물리며 현대 딥러닝의 폭발적인 대격변이 시작되었다.
2.2. 인공지능 대격변의 기폭제: Attention Is All You Need
현대 인공지능의 모든 이정표는 2017년 구글 연구진이 발표한 논문 "Attention Is All You Need" 이전과 이후로 나뉜다. 기존의 순차적인 텍스트 처리를 완전히 무력화하고 문장 내 단어 간의 관계를 병렬로 빠르게 계산하는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 대규모 데이터와 자본을 쏟아부을 수 있는 빅테크 기업들에게 최강의 무기를 선사했다. 이 트랜스포머 기반의 디코더가 발전해 탄생한 것이 바로 전 세계를 점령한 GPT 시리즈이다.(...)
3. 현실의 AI 대전: 승자와 노예들
3.1. 최대 수혜자 엔비디아와 GPU 부족 사태
정작 생성형 AI 전쟁에서 가장 거대한 돈벼락을 맞은 곳은 인공지능 모델 개발사가 아닌 반도체 공룡 엔비디아(NVIDIA)이다. 딥러닝 연산에 필수적인 하드웨어인 H100, B200 등 초고가 GPU 시장을 독점한 엔비디아는 시가총액 세계 1위를 다투며 빅테크 기업들의 피를 말리고 있다. 모델을 학습시키고 싶어도 물리적으로 GPU 카드를 구하지 못해 발을 구르는 이른바 'GPU 쇼티지'는 인공지능 생태계의 기괴한 독과점 병목 현상이다.
3.2. '개발자 대체설'과 프롬프트 노가다의 실체
"AI가 개발자의 일자리를 완전히 대체할 것이다"라는 공포 섞인 경고는 커뮤니티의 단골 떡밥이다. 실제로 Github Copilot이나 ChatGPT는 보일러플레이트 코드 작성, 에러 디버깅, 간단한 유닛 테스트 생성 영역에서 초보 개발자 수십 명 몫을 뚝딱 해치운다.1
그러나 실상은 코드 아키텍처를 안전하게 설계하고 기획의 미묘한 디테일을 코드로 완벽하게 녹여내는 고도의 영역은 여전히 인간의 몫이다. 개발자들은 대체당하기는커녕, 인공지능이 뱉어낸 그럴싸하지만 미묘하게 틀린 '환각(Hallucination)' 코드를 밤새 고쳐가며 버그와 사투를 벌이는 '프롬프트 마술사 겸 청소부'로 직업이 변해 가고 있는 현실이다.2
4. 인공지능 관련 드립 및 밈
4.1. 기적의 환각 (Hallucination)
초거대 언어 모델들이 너무나 당당하고 완벽한 문장으로 완전히 거짓말을 지어내는 현상을 뜻한다. 대표적으로 한국 누리꾼들이 세종대왕의 맥북 프로 던짐 사건을 물었을 때, 인공지능이 조선왕조실록 구절까지 창조해가며 '세종대왕이 훈민정음 작성을 지연하던 신하들에게 화가 나 15인치 맥북 프로를 던졌다'고 묘사해 대중을 포복절도하게 만들었다. 사실 여부보다 문맥상 자연스러운 거짓말을 그럴듯하게 뱉는 특성 때문에, AI를 전적으로 신뢰하다가는 큰 코 다치게 된다.
4.2. 딸깍이 드립
마우스 클릭 한 번('딸깍')으로 고품질의 일러스트나 텍스트, 코드 결과물을 뽑아내는 행위나 그 사용자를 조롱 섞어 부르는 유행어. 인공지능이 학습 데이터를 무단 도용해 저작권을 침해했다는 비판과, 오랜 시간 훈련한 인간 창작자들의 수고를 너무 쉽게 뭉갠다는 현실적 자조가 담겨있다. 실제로 미술계와 웹소설 업계에서는 딸깍이들과 인간 창작자 간의 피 튀기는 감정의 대립이 한창이다.
5. 여담
- 튜링 테스트와 챗봇의 사칭: 앨런 튜링이 제안한 기계의 지능 판별법인 '튜링 테스트'를 통과하기 위해, 2014년 등장한 AI '유진 구스트만'은 자신을 '우크라이나에 사는 13세 소년'이라고 속여 어색한 영어 구사와 오타를 청소년이라는 핑계로 무마해 합격점을 받아냈다. 지능보다는 사기 능력을 검증한 셈이다.
- 인공지능이 그린 그림의 가치: 2018년 뉴욕 크리스티 경매에서 인공지능 '오비어스'가 그린 초상화 '에드몽 드 벨라미'가 무려 43만 2,500달러(약 5억 원)에 낙찰되어 전 세계 미술계를 충격과 공포로 몰아넣었다. 낙찰 직후 낙찰자가 인간 작가가 아니라 컴퓨터 알고리즘이라는 사실에 수많은 논쟁이 벌어졌다.
- 알파고의 신의 한 수 (78수): 2016년 구글 딥마인드의 알파고와 이세돌 9단의 대국 중, 이세돌이 던진 4국의 78수는 알파고의 알고리즘에 치명적인 혼란을 가해 기계를 무너뜨린 역사적인 신의 한 수로 기록되었다. 이는 인간이 인공지능에게 정식 대국에서 승리한 유일무이한 마지막 1승으로 박제되어 역사책에 남게 되었다.