오늘날 여러 가지 비즈니스에서 가장 많이 언급되고 있는 단어 중 하나는 인공 지능입니다. 특히 최근에는 chat gpt 서비스가 화제가 되면서 인공지능에 대한 관심이 급증했습니다. 그러나 단어는 익숙해도 정확한 정의를 알고 있는 사람은 드뭅니다.
그래서 이번에는 인공 지능은 정확히 무엇을 의미하는지 알아보고 여러 기업에서 인공지능을 개발하고 활용하는 방안에 대해 알아봅니다. 그리고 AI가 어떤 회사에 적합한지도 확인하고 AI 판단에 입각한 결정을 내리는 것이 잠재적인 위험은 없는지 검토해 보는 시간도 가져보도록 하겠습니다.
인공 지능이란 무엇인가?
인공지능(AI)은 자연어를 자발적으로 수집하고, 해석하고, 이해할 수 있도록 설계된 소프트웨어입니다. 소프트웨어를 만드는 과정 자체를 AI로 정의할 수도 있습니다. 이 기술은 엔터테인먼트, 교육, 고객 서비스와 같은 데이터를 처리하고, 반복적으로 작업해야 하는 환경이라면 언제든지 활용될 수 있습니다. 최근 들어서 유난히 화제의 중심이 된 상태지만 50년 이상 꾸준하게 개발되고 발전해 온 기술입니다. 그리고 그만큼 다양한 분야에서 여러 가지 유형으로 존재하고 있습니다.
인공 지능의 유형
앞서 언급했듯이 AI는 스스로 데이터를 수집하고 학습하고 추론까지 할 수 있는 지능형 에이전트이자 컴퓨터 프로그램을 만드는 과정 자체를 다루는 연구 분야입니다. AI 연구는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 복잡한 작업을 스스로 진행하고 기계를 만드는 데 중점을 둘 수 있습니다.
AI에는 여러 가지 유형이 있으며, 각각 장점과 단점을 갖고 있습니다. 인공지능의 가장 일반적인 유형은 기계학습과 자연어 처리 방식입니다. 기계 학습을 통해서 컴퓨터는 방대한 양의 데이터에 노출되어서 특정 작업을 수행하기 위한 과정들을 터득합니다. 이러한 유형의 AI는 검색 엔진과 같은 온라인 서비스에서 특히나 자주 활용되고 있습니다. 규칙적인 언어 처리는 기계가 인간의 말을 이해하는 능력으로 봐도 무방합니다. 이러한 유형의 AI는 챗봇이 있고, 디지털 비서 애플리케이션처럼 인간과 컴퓨터가 상호작용하는 다양한 영역에서 쓰이고 있습니다.
또 다른 유형은 AI 인공 일반 지능(AGI)입니다. AGI는 기계가 복잡한 문제를 독립적으로 해결할 수 있도록 하며, 효과적으로 인간 지능을 넘어서는 지능을 달성하는 것이 가장 큰 목표입니다. 많은 연구원들은 향후 수십 년 내에 AGI를 만드는 것이 가능할 것이라 믿고 있지만, 여전히 AGI를 현실로 가져오기에는 많은 과제를 해결해야만 합니다.
인공 지능의 활용
지능형 기계를 만드는 데 전념하는 소프트웨어 엔지니어링 분야이기 때문에 셀 수 없이 많은 곳에서 활용할 수 있습니다. AI 연구는 범용 학습 알고리즘을 구축하고 추상적인 추론을 할 수 있는 시스템이기 때문에 지능을 자동화하는 데 중점을 둡니다.
즉, 지치지 않으면서 자동화된 지능이 필요한 곳이라면 어디든 활용될 수 있습니다. 사실상 우리가 생각할 수 있는 분야에서 8할 이상 AI가 대체될 수 있습니다.
AI의 이점
AI는 기계가 인간처럼 행동할 수 있도록 해주는 컴퓨터 기술입니다. 이는 AI가 인간처럼 주변의 사물을 인식하고, 데이터 수집을 통해서 배우며, 스스로 생각하고 상황에 맞는 방식으로 대응할 수 있음을 의미합니다. 즉, 실리콘을 기반으로 한 생명체라 보는 것도 무리는 아닙니다. AI는 우리 삶의 중요한 부분을 만드는 이점을 많이 갖고 있습니다. 일반적으로 생각해 볼 수 있는 이점은 다음과 같습니다.
1. 일상 활동을 지원할 수 있습니다.
AI의 가장 강력한 장점 중 한 가지는 우리들이 일상생활에서 겪을 수 있는 많은 활동들을 지원할 수 있다는 점입니다. 예를 들어서 기계 학습 알고리즘은 인터넷에서 정보를 검색하거나, 퀴즈에 대한 질문에 답하는 데 도움을 될 수 있습니다. 실제로 최근 며칠 동안 소셜 미디어를 통해서 송출되는 뉴스를 보면 chat gpt를 통해 많은 질문을 할 수 있고, 학생들이 질문하며 답을 얻어서 숙제를 하거나, 논문을 작성하거나, 시험을 치르거나, 교육을 받는 등의 작업을 수행하기도 합니다.
이렇게 하면 질문을 하는 사용자는 답을 얻기 위한 시간과 에너지를 절약할 수 있으며, 작업 결과물의 품질을 높이는 것도 가능합니다.
2. 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI의 또 다른 장점은 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 가능성을 품고 있다는 것입니다. 예를 들어서 AI 프로그램은 두 가지 구인 제안 중에서 선택을 하거나 사용자에게 가장 적합한 옵션을 결정하는 데 도움을 주는 것이 가능합니다.
AI는 사람의 인식 범위를 넘어서는 수준의 데이터에 접근할 수 있고, 빅데이터를 기반으로 확률을 계산할 수 있습니다. 그렇기 때문에 특정 요구 사항에 따라 최상의 옵션을 선택할 수 있도록 보조할 수 있습니다. 결과를 확정할 수는 없으나, 최소한 높은 확률로 문제 해결을 할 수 있도록 길을 열어줄 수 있습니다. 심지어 이런 도움을 받을 때조차 사용자는 시간과 에너지 낭비를 할 필요가 없습니다.
3. 오류를 방지하고 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.
컴퓨터를 기반으로 하는 지능은 오류 발생 확률이 낮고, 시간 절약을 비약적으로 할 수 있다는 이점이 있습니다 예를 들어 AI 프로그램은 자동으로 온라인에서 필요한 양식을 검색하고 작성할 수 있습니다.
내가 궁금한 부분에 대해 온라인에서 데이터를 수집하고 정확하게 답을 내리는 것 역시 가능합니다. 이를 통해 정보에 대한 혼란을 줄이고, 빠르게 정확한 답으로 도달하는 것이 가능합니다.
인공지능의 위험성
인공두뇌 능력(시뮬레이션 지능)은 인간에게는 현실적으로 어렵거나 불가능한 작업을 대신 수행할 수 있는 기계를 개발하는 엔지니어링 분야입니다. AI의 연구에는 일반적으로 소프트웨어 에이전트를 만드는 것이 포함되며, 소프트웨어 에이전트는 자신을 대신해서 행동하고 경험을 통해서 배울 수 있는 시스템을 구축합니다.
이러한 일련의 과정 속에서 악의적인 행위자가 실수로 민감한 데이터를 획득하고 AI를 사용하여 유해한 장치를 만들 수 있는 가능성도 포함합니다. 그리고 AI는 몇 가지 잠재적인 위험을 갖고 있습니다.
AI는 인간이 비합리적이거나 예측할 수 없는 방식으로 개발되면 인간에게 오히려 해를 끼치는 존재가 될지도 모릅니다. 인간과 AI 모두의 안전을 보장하기 위해 연구원은 모든 잠재적 위험을 고려하고 자신이 만든 AI 시스템을 신중하게 설계해야 합니다.
인간은 인공지능과 관련된 서비스를 이용할 때 의심할 필요가 있습니다. 예컨대 chat gpt에서 질문하고 정답을 도출할 땐, 정말 정답이 맞는지 비판적인 시각을 유지할 필요가 있습니다. 누군가 악의적으로 입력해둔 답을 볼 수 있으며, 단편적인 정보로 오해가 생길 여지도 있습니다.
또한 지금까지의 개발 단계에서 AI는 세상에 풀린 데이터를 수집 후 편집하고 사용자에게 보여주는 것이기 때문에 정보의 초기 작성자가 보호되지 않습니다. 벌써 여러 가지 부작용이 드러나고 있으며, AI를 통해 얻은 답은 인정하지 않겠다는 쪽의 목소리도 나오고 있습니다.
결론
인공지능은 우리 삶의 여러 가지 측면을 빠르게 향상시키고 효율적으로 발전시킬 수 있습니다. AI를 사용하는 것으로 지루하게 느껴지고 하기 싫었던 작업을 자동화할 수 있습니다. 각종 질병을 빠르게 정확하게 진단하여 인간의 기대 수명을 늘리는 것도 가능할 수 있습니다. 웹 브라우저 사용자 경험을 비약적으로 향상시키는 것 역시 가능합니다.
AI는 다양한 분야에서 활용하고 응용할 수 있습니다. 강력한 힘과 영향력을 가지고 있습니다. 하지만 이러한 능력과 별개로 알려지지 않은 많은 문제점도 내포하고 있습니다. 잠재적인 응용 프로그램의 능력은 방대하면서 흥미롭습니다. 한편으로 궁금하거나 걱정스러운 부분도 많습니다.