현실에서 공상과학 야망을 깨는 것

"일반적인" 인공지능은 서비스 제공업체들이 달성하려고 노력해야 하는 것인가, 아니면 그들의 노력이 보다 강력한 "좁은" AI 시스템을 구축하는 데 더 잘 쓰일 것인가?

 

필립 K를 원작으로 한 리들리 스콧의 1982년 컬트 영화 블레이드 러너. 딕의 고전 공상과학소설 '도 안드로이드즈 드림 오브 전기양'은 5개월 전에 나왔다. 디스토피아의 선물 경치는 2019년 11월에 로스앤젤레스에 불타올랐다.

현재 코로나바이러스 대유행으로 고통받고 있는 일부 요소들이 정확하게 오늘날 세계를 강타하고 있지만, 이 행성은 위험할 정도로 따뜻하고 컴퓨터는 인간의 음성으로 명령할 수 있지만, 예를 들어 다른 예측은 부족하다. 하이칼라, 풀 길이 트렌치코트는 유행에 뒤떨어졌고, 날아다니는 자동차들은 이륙에 실패했으며, 가장 두드러지게는 소위 '일반적인' 인공지능(AI)은 존재하지 않는다.

공상 과학은 점점 더 공상 과학적으로 변하고 있지만, 일반 AI의 기본적인 정의인 고도의 인간 특성을 복제할 수 있는 기술은 아직 우리 사이를 걷지 못하고 있다. 게다가 기계가 지각력을 얻고 기술 성장이 걷잡을 수 없고 돌이킬 수 없게 되는 이른바 특이성은 어느 정도 거리가 멀다고 대부분의 전문가들은 말한다.

"일반 AI를 2001년부터 HAL로 생각하라: A Space Odyssey, 또는 Terminator 시리즈의 스카이넷"이라고 Bernd Greifender는 제안한다. 그는 "현재 우리는 5년 후부터 1세기 후까지의 추정치를 가지고 있는 현실과는 거리가 멀다"라고 말했다. 어떤 이들은 일반 AI가 공상과학(Sci-Fi)에서 벗어나 현실 세계로 나가는 것을 결코 볼 수 없을 것이라고 믿고 있다."

모두가 동의하는 것은 아니지만 결론은 인류의 장수에 도움이 된다.  런던 퓨처리스트의 데이비드 우드 회장은 "인류가 잘못 돌아가지 않는 한 일반 AI는 2050년경, 아마도 더 빨리 도착할 것 같다"라고 말했다. " 현명하게 처리된 AI 장군은 인류가 진화적 배경에서 물려받은 인간 상태의 많은 잔인한 한계를 뛰어넘을 수 있는 내가 '지속 가능한 과잉'이라고 부르는 심오한 새로운 시대로 진입할 수 있게 해 줄 수 있다."

 

 

 

기술 정글에서의 고릴라 전

Hitachi Vantara의 설루션 엔지니어링 부사장인 Wael Elripai는 더욱 주의를 촉구한다.  그는 "일반적인 AI를 달성하면 예측조차 할 수 없는 방식으로 우리 경제와 사회를 획기적으로 변화시킬 것"이라고 말한다.  "우리는 이 분야에서 뛰어난 사상가인 스튜어트 러셀 박사가 '고릴라 문제'를 더빙하는 것을 마주하게 될 것이다. 즉, 인간은 고릴라 혈통을 지배하기 위해 진화했던 것과 같은 방식으로 기계에 의해 구식화 될 것이다.

"그 미래에 우리의 자리를 찾는 것은 소수의 손에 맡길 수 있는 결정이 아니다. 기술자, 교육자, 심리학자, 정책입안자, 시험 전문가들은 기계 지능이 인간의 능력을 능가하는 세상에서 우리가 어떻게 인적 자본을 측정하고 인간의 성과를 향상하며 형평성을 보장하는지 고려하기 위해 머리를 맞대어한다."

하지만 당분간은 틈새 작업에 집중하도록 인간이 프로그래밍한 좁은 AI로 충분할 것이다.  과대광고 AI는 최근 잠잠해졌는데, 부분적으로 비즈니스 리더들이 그것이 블레이드 러너나 터미네이터의 일반적인 AI와 비슷하지도 않고 은빛 총알과도 같지 않다는 것을 깨달았기 때문이다.  그러나 좁은 AI는 올바른 방향을 가리킨다면 강력하다.  어떤 방향을 겨냥해야 할지 고민하는 사람들은 승리할 것이다.

게다가, 영국과 아일랜드의 SAS의 데이터 과학 책임자인 Iain Brown 박사는 다음과 같이 주장한다.  "이미 기계들이 어느 정도, 그리고 거의 저항 없이, 점령했다."  우리 스마트폰, 스마트 스피커, 운전자 없는 자동차는 모두 AI에 의존한다. 브라운은 "자율학습 기계는 글로벌 소비자 3/4가 사용하는 서비스나 기기에 내장돼 있다"면서 "알고리즘은 우리가 읽는 뉴스와 소비하는 엔터테인먼트를 선택한다"라고 말했다.

C-suite의 캐니 멤버들은 좁은 AI의 진정한 잠재력을 깨닫기 시작하고 있다. 대표적인 미래학자 톰 치즈 라이트는 "일반 AI는 꿈도 꾸지 않지만 관련 없는 꿈"이라고 말한다. "비즈니스 리더로서 그것에 집중하는 것은 처음으로 바퀴를 보고 테슬라를 꿈꾸며 시간을 보내는 것과 같다. 바퀴를 이용하라."

 

 

 

좁은 AI로 틈새 과제 공략

실제로 10월에 발간된 마이크로소프트의 AI로 경쟁 우위 가속화에 따르면, 이미 AI를 규모에 맞게 사용하고 있는 영국의 기업들은 그렇지 않은 기업들보다 11.5% 더 좋은 실적을 내고 있는데, 이는 2018년의 5%에서 증가한 것이다.  게다가, 이 연구는 AI 전략을 가진 영국 기업의 수가 2년 전 11퍼센트에서 2019년에는 24퍼센트로 두 배 이상 증가했다고 계산한다. 이 보고서는 또한 영국의 절반 이상(56%)이 전년보다 기계학습이 11% 증가하는 등 어느 정도 AI를 사용하고 있다고 밝혔다.

Greifeneder는 "내로우 AI는 좀 더 구체적인 응용 프로그램을 가지고 있으며, 오늘날 존재하는 명확하게 정의된 과제를 극복하는 데 도움이 될 수 있기 때문에, 단기적으로 기업에게 확실히 더 보람 있는 전망"이라고 말한다.  "또한 그것과 관련된 위험과 윤리적 함의를 관리하는 것이 더 쉽다."  기계에 너무 많은 자율성을 부여한 사례로 트위터 사용자들에게 24시간만 노출돼도 2016년 3월부터 인종차별과 선동성 발언을 트윗하기 시작한 마이크로소프트의 악명 높은 AI 챗봇 타이를 지목한다. 그리고, 다른 도구와 마찬가지로, AI는 좋고 나쁨을 위해 사용될 수 있다.

리더로서 일반 AI에 집중하는 것은 바퀴를 처음 보고 테슬라를 꿈꾸며 시간을 보내는 것과 같다. 휠을 사용하십시오.

피터 판 데어 푸텐 네덜란드 라이덴대 AI학과 조교수 겸 클라우드 소프트웨어 업체 페가스 템스(Pegasystems)의 의사결정 설루션 담당 이사는 "일반 AI가 AI 유토피아나 디스토피아 요소를 경험할 때까지 기다릴 필요가 없다"라고 말했다.  "AI는 covid-19의 구조와 기능을 이해하고 covid-19 연구 기사를 채굴하는 데 성공적으로 사용된다. 그러나 신용카드 한도를 결정하고, 감옥에서 법정 소송을 기다릴 필요가 있는 사람 또는 예방적 치료 프로그램에 누가 선정될 것인지를 결정하기 위해 편견이 모델에 서서히 나타나고 있다."

 

 

일반 AI와 인간이 함께 일해야 하는 이유

알고리즘 편향, 관련 기술 개발 방법 및 AI가 휴머스 작업을 대체하는 방법에 대한 정당한 우려가 있을 수 있다.  그러나 비즈니스 리더들은 AI가 무엇을 달성할 수 있는지 이해하는 것이 매우 중요하며, 이는 확실히 모든 조직을 위한 것은 아니다.

세계 어업 보호를 위해 AI를 활용한 비영리단체 오션 마인드의 닉 와이즈 대표는 "무엇을 먼저 해결하려는 건지 이해가 안 되면 못을 찾아 망치를 들고 다니는 것이고 AI는 실제 쓸모가 없을 것"이라고 말한다.

현재로선 지각 있는 컴퓨터의 영역은 요원해 보인다. 그리고 만약 우리 인간이 신중하다면, 일반적인 AI가 현실이 된다면, 인간과 기계는 서로를 증가시킬 것이다. 브라운은 "미래는 사이보그에 속한다: 안드로이드 혼자보다는 AI와 손잡고 일하는 인간들"이라고 결론지었다.