두두발
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지능과 의사결정을 연구하는 정신과 의사.
⚠️ 주의
이 글의 작성자는 인공지능 연구를 좋아할 뿐, 인공지능 연구자라고 하기에는 아직 많이 부족한 커리어를 가지고 있습니다.
인공지능에 관심이 많은 일반인이 짧은 식견을 가지고 쓴 글이라고 생각하고 읽어주시면 감사하겠습니다.
다양한 관점, 의견들을 나누고 싶어 작성한 글이니 많은 가르침 부탁드립니다.
작년 하반기와 올해 초는 인공지능 산업에서 상당히 흥미로운 시기였습니다. OpenAI는 o3를 발표하면서 AGI에 한걸음 더 가까워졌다고 했고, 올해 초에는 중국에서 deepseek R1이 공개되면서 미국 인공지능 관련 주가들이 흔들리기도 했죠. 최근에는 xAI가 Grok 3를 발표하기도 했습니다. (OpenAI가 발표한 GPT 4.5는 비교적 소리소문 없이 묻힌 것 같네요)
2022년 11월 30일, chatGPT가 처음 세상에 공개되었을 때는 상당히 기념비적인 시기라고 생각합니다.
Image net challenge에서 딥러닝이 우승한지 딱 10년이 되는 해였고, 당시 제가 기억하기로는 딥러닝 기반의 인공지능 산업에 대한 투자가 과열되었다가 코로나를 거치면서 인공지능 산업에 대한 투자가 과도한 것은 아닌지, 회의론이 나오던 시기였습니다.
인공지능 산업은 chatGPT의 출시 전과 후로 나뉘어도 과언이 아니라고 생각합니다. 이전까지 많은 인공지능 모델들이 제안되고, 벤치마크 상에서 여러가지를 할 수 있다고 이야기를 했지만, 사실상 인공지능 모델을 통한 수익창출을 하는 곳은 많이 없었던 것이 현실이었습니다. 그러나 chatGPT에 대한 전세계적인 관심과 유료 서비스를 통해 수익 창출을 할 수 있다는 것을 보여준 것은 인공지능 산업 투자자들에게 확신과 기대를 안겨준 것 같습니다. Private investment 중 생성형 AI (Generative AI)에 들어간 돈이 폭발적으로 늘어난 것도 그것을 뒷받침해준다고 생각합니다.
아마 그 이후로 대부분의 사람들이 알게 된 유료 AI 서비스가 LLM 기반의 서비스 - Anthropics의 claude, Google의 gemini, Deepseek의 R1 등.. 인 것도 우연은 아니겠지요.
물론 LLM 기반의 모델들이 이전 모델들이 하기는 어렵던 일들을 가능하게 해준 것도 사실입니다만 (이에 대해서는 추후 포스트에서 다뤄보겠습니다), 이렇게까지 LLM 위주로 산업이 돌아가게 된 것은 2가지의 큰 이유가 있다고 생각합니다:
상당한 수익을 창출할 수 있다는 것이 검증된 최초의 방법론이다.
사용자들이 언어 모델과 "소통"하여 사용하기 때문에, user experience 측면에서 직관적이며, 돈을 지불해야하는 진입장벽을 넘기가 쉽다. (= 서비스가 설득력이 있다.)
2번은 1번의 이유이기도 하여 다소 반복되는 말을 제가 하는 것 같긴 합니다만, 둘을 굳이 구분해놓은 이유는 언어 모델 외에도 2번을 충족할 수 있는 직관적인 다른 모델이 나온다면, 언어 모델에 대해 집착할 필요가 없기 때문입니다. 다만 어떤 산업이 그렇듯, 상당 수의 사람들은 성공할 수 있는 다른 방법을 모색하기보다는 이미 검증된 방법론이 만들어낸 시장에 뛰어드는 것을 더 간편하게 생각하는 것 같습니다. 장기적인 관점에서는 경쟁의 과열과 투자 대비 효율이 나오지 않을지언정, 그 전까지는 일종의 "노다지"로 볼 수 있으니까요.
LLM의 대유행을 제가 체감하게 된 것은 Google의 DeepMind가 gemini를 발표한 것이었습니다. DeepMind의 창업자인 Demis Hassabis는 원래 neuroscience와 AI의 사이 어딘가에 머물던 사람이었습니다. DeepMind는 알파고, 알파폴드 등 인공지능 논문들도 많이 발표했지만, 그만큼 한 때는 신경과학에도 상당히 중요한 기여를 하고 있었습니다. 그도 그럴 것이, Demis Hassabis는 human intelligence가 AGI를 도달하는데 중요한 열쇠일 거라고 얘기하곤 했기 때문입니다.
"LLM 기반 모델들이 훨씬 많은 벤치마크에서 잘하고 있는데, 그럼 당연한 수순 아니야?"라고 되묻는 분들이 있을텐데, 그 또한 일리가 있는 이야기입니다만, 적어도 이러한 움직임이 DeepMind가 초창기에 그리던 그림은 아닌 것이 맞는 것 같습니다. 이에 대한 제 주장을 뒷받침하기 위해 DeepMind 연구원 중 한명인 Kim Stachenfeld가 게스트로 나왔던 Brain-inspired AI 팟캐스트 중 일부를 인용하고자 합니다.
제가 한두달 전에 COSYNE에서 진행했던 패널 토론에서 당신(Kim Stachenfeld)이 패널로 참여하셨었죠? 시간이 어떻게 흘러갔는지 모르겠네요. 그 때 제가 인상 깊었던 점이 하나 있었는데, 당신이 어떤 말을 하면서 단순히 방어적인 태도만 취한 것이 아니라, 특정한 목적을 가지고 발언하고 있다고 직접 언급했던 부분이었어요. 그 때 주제가 DeepMind에 대한 것이었죠. 원래 DeepMind의 목표는 뇌에 대한 이해를 바탕으로 더 나은 인공지능을 만드는 것이었는데, 요즘 AI ...
"범인공지능(AGI)은 철학적 질문이지, 실증적 질문이 아니다."라는 말씀에 크게 동감합니다. 무려 10여 년 전, 대학교에서 분석철학 강의 시간에 존 설(John Searle)의 '중국어 방 논증(The Chinese Room Argument)'을 설명하면서 'Strong AI와 Weak AI(지금으로 치면 AGI와 ANI)'에 대해 발표했던 게 생각나네요. 그때 당시에도 AGI에 대해 회의적인 입장이었는데, 2022년 chatGPT가 출시된 이후로 더욱 발전된 모델들이 나온 현재로서도 제 생각은 아직 크게 바뀌지 않은 것 같습니다. ㅎㅎ 관심 있는 주제인데 지식이 미천하여 그저 3추 버튼 꾹 누르고 감사의 댓글을 남기고 갑니다. 앞으로 써 주실 글들이 너무 기대가 되네요. :) 바로 구독하고 갑니다!
좋은 말씀 감사합니다. 개인적으로는 AGI에 대한 질문이 실증적 질문이 되는 순간이 온다면, 그건 AI를 도구가 아닌 하나의 인격체로 봐야하는가의 질문을 할 정도로 많은 발전이 이루어졌을 때서야 중요한 질문이 될지도 모르겠습니다. 물론 지능과 의식은 별개의 것으로 봐야하지만, 그정도 수준이 되어야 철학적 질문이 아니라 피부로 와닿는 질문이 되지 않을까라는 ㅎㅎ
맞습니다. 그런데 지능과 의식… 하… 벌써부터 PTSD가 오는 단어가… 크흡… 심리철학(philosophy of mind)의 단골 메뉴들이 쏟아져 나오네요. ㅎㅎ 먼지에 쌓여 있는 김재권의 <심리철학> 책을 오랜만에 꺼내 읽고 싶어졌습니다. ㅋㅋㅋ 재밌는 주제를 환기시켜 주셔서 또 감사드립니다. 우연히 들른 블로그에서 지적 자극을 제대로 받고 가네요. 🤯
너무 좋은 글 감사합니다!
감사합니다! 짧은 식견이지만 분발하여 더 적어볼 수 있도록 하겠습니다.
감사합니다. 중국어 방 논증도 대충 흘려들었던 건데, 덕분에 제대로 검색도 해보고 배웠습니다. 강 AI, 약 AI... 그리고 이게 AGI가 철학적 질문이라는 것도 참신한 철학적 사고를 나타낸 문장이네요. 좋은 내용 소개해 주셔서, 그리고 좋은 글 써 주셔서 감사합니다.
좋은 말씀 감사합니다. 정말 개인적인 사견이지만 AGI를 연구하는 기업들의 리더들도 저와 비슷하게 생각할 것 같습니다. 학문적 의미에서 'AGI'에 도달하는 것이 생각보다 산업에 있어서는 별로 중요한 질문이 아니라는 것을요. 다만 흥미로운 것은 그럼에도 불구하고 샘 알트만을 포함하여 AGI에 대해 이야기하며 공포와 기대를 조성하는 사람들이 있는데, 이는 그러한 심리를 통해서 더 많은 투자 유치를 유도하려는 의도도 숨어있다고 저는 생각합니다. AI 산업은 그런 측면에서 적어도 'AGI' 에 대한 기대에 있어서는 상당한 버블이 껴있다고 생각합니다. 아마 수년 내에 정말 우리가 AGI에 도달하지 못한다면, (적어도 학문적으로가 아니더라도 사람들이 동의할 수 있는 수준의) 생각보다 급격히 AI 산업에 대한 value가 떨어질 수도 있다고 생각합니다. 해당 분야에 관심있는 사람으로서는 현재 시장의 AI 산업에 대한 과잉 가치 추산이 부메랑으로 돌아올까봐 (그래서 후폭풍으로 충분히 시장성이 있는 측면까지도 나중에는 과소평가 될까봐) 걱정이 됩니다.