오늘날의 AI에 대한 10가지 생각: AI는 당신의 일자리를 빼앗지 않을 것이며, 오직 자격을 갖춘 "소와 말"만을 만들어낼 것입니다.

Tim, PANews가 편집

제가 개인적으로 경제적으로 실용적이라고 생각하는 AI에 대한 10가지 생각을 소개합니다. 시작해 볼까요?

1. 첫째, 단일 범용 인공지능(AGI)은 존재하지 않고, 오히려 여러 개의 AGI가 존재합니다. 다시 말해, 우리가 실제로 관찰하는 것은 단일 지배적 AI(단일하고 전능한 모델이 독점하는 것)가 아니라 다중 모드 AI 환경(여러 강력한 모델이 공존하는 것)입니다. 현재 추세는 단일 최상위 모델이 절대적인 세대 간 격차를 만들어내는 것이 아니라, 다양한 진영의 수많은 모델이 유사한 역량에 도달하는 것입니다. 따라서 미래는 단일 지배적 AGI가 모든 인간을 종이 클립으로 만들어버리는(파괴적 통제 또는 처벌을 암시하는) 것이 아니라, 서로 균형을 이루는 다양한 형태의 인간-AI 통합이 될 것으로 예상할 수 있습니다.

2. 현재 AI는 입력 프롬프트 및 검증 단계에 비용을 전가합니다. 기본적으로 오늘날의 AI는 전체 프로세스가 아닌 중간 단계 사이의 작업만 처리합니다. 따라서 AI가 중간 단계를 가속화하더라도 모든 비즈니스 비용은 여전히 입력 프롬프트 및 결과 검증 단계로 전가됩니다.

3. AI는 인공 지능이 아닌 증강 지능을 의미합니다. 오늘날의 AI는 인간으로부터 완전히 독립적으로 존재하지 않기 때문에 진정한 주관적 의식이 부족합니다. 기존 AI 시스템은 복잡한 목표를 설정하거나 그 결과를 효과적으로 검증할 수 없습니다. 인간은 여전히 목표 설정, 결과 검증, 프롬프트 구성, 시스템 통합에 상당한 노력을 기울입니다. 즉, 사용자가 더 똑똑할수록 AI의 지능 증폭 능력은 더욱 커집니다. 따라서 본질적으로 인공 지능이 아닌 증강 지능이라고 불러야 합니다.

4. AI가 당신의 일자리를 빼앗지는 않겠지만, 어떤 일이든 할 수 있게 해 줄 것입니다. 자격 미달의 UX 디자이너, 괜찮은 특수 효과 애니메이터 등으로 성장할 수 있습니다. 하지만 이것이 당신이 그 일을 정말 잘할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 최종 마무리 작업에는 전문가가 필요한 경우가 많기 때문입니다.

5. AI는 인간의 일자리를 대체하는 것이 아니라, 이전 세대 AI가 수행하던 일자리를 대체합니다. 예를 들어, Midjourney는 Stable Diffusion을, GPT-4는 GPT-3을 대체했습니다. 이미지 생성이나 코드 작성과 같은 작업을 AI에 맡기면 최신 모델에 예산을 투자하게 됩니다. 따라서 일자리를 대체하는 것은 항상 새로운 세대의 AI입니다.

6. AI는 텍스트보다 시각적 표현에 더 뛰어납니다. 즉, AI는 백엔드 개발보다 프런트엔드 개발에 더 큰 이점을 가지고 있으며, 텍스트 처리보다 이미지 및 비디오 처리에 더 뛰어납니다. 사용자 인터페이스와 이미지는 사람의 눈으로 쉽게 확인할 수 있는 반면, AI가 생성한 방대한 텍스트나 코드는 사람이 직접 확인하는 데 상당한 노력이 필요하기 때문입니다.

7. 치명적인 AI는 드론과 같은 "킬러 종"의 형태로 이미 도래했습니다. 모든 국가가 이 기술을 추구하고 있습니다. 따라서 진짜 문제는 이미지 생성기나 챗봇이 아닙니다.

8. AI는 확률론적이지만, 암호학은 결정론적입니다. 따라서 암호학은 AI의 견제와 균형 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 CAPTCHA를 해독할 수 있지만, 온체인 잔액을 조작할 수는 없습니다. 또한, 일부 방정식은 풀 수 있지만 암호학은 풀 수 없습니다. 따라서 암호학은 일반적으로 AI가 할 수 없는 것을 대표합니다.

9. 경험적 관점에서 볼 때, AI는 중앙집중화가 아닌 분산화를 주도하고 있습니다. AI가 현재 보여주는 분산화 효과는 부인할 수 없습니다. 이는 수많은 AI 기업의 공존과 발전, 소규모 팀이 적절한 도구를 사용하여 상당한 개선을 이룰 수 있는 능력, 그리고 고품질 오픈소스 모델의 지속적인 등장에 의해 주도됩니다.

10. 최적의 AI 침투율은 100%가 아닙니다. 결국 0% AI는 느리고 100% AI는 쓸모없는 것입니다. 따라서 이상적인 AI 침투율은 0%와 100% 사이입니다. 구체적인 수치는 상황에 따라 다르지만, 0%와 100% 모두 최적은 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 이것이 AI에 대한 래퍼 곡선입니다.

오늘날의 AI는 제한적이다

간단히 말해서, 근본적으로 이것은 전능한 AI 모델이 아니라 제한된 AI 모델입니다.

AI의 경제성은 각 API 호출마다 비용이 많이 들고 경쟁 모델이 끊임없이 등장하기 때문에 제한적입니다.

AI는 혼란, 난류 또는 암호화 문제를 (증명 가능하게) 해결할 수 없기 때문에 수학적으로 한계가 있습니다.

AI는 인간의 지시와 검증이 필요하고, 엔드투엔드 프로세스 전체를 거치지 않고 중간 계층 사이에서 작동하여 작업을 수행하기 때문에 실질적인 한계가 있습니다.

AI는 물리적으로 한계가 있습니다. 왜냐하면 인간이 여전히 환경을 인지하고 프롬프트를 통해 정보를 입력해야 하는 반면, AI는 스스로 환경 정보를 수집하기 때문입니다.

분명한 것은 이러한 한계가 미래에 극복될 수 있다는 것입니다. 누군가 인공지능의 확률적 사고와 기존 컴퓨터의 결정론적이고 논리적인 사고를 통합할 수 있을지도 모르지만, 이는 여전히 미해결 연구 과제로 남아 있습니다.