[재미난이야기] AI는 결코 인간처럼 생각하지 않습니다. 그럼, 우리는?

AI가 우리의 기대되로 진보하지 않을때 좌절해봐야 소용없습니다. 바뀌지 않는 현실에 좌절하는 대신 우리는 보다 인간을 위하는 길이 어떤 것인지를 고민하는데 집중해야 할 것입니다.

 

코로나 대유행이 시작된 이후로 인공 지능(AI) 개발자는 COVID-19 진단을 돕기 위해 수백 개의 기계 학습 도구를 배포했습니다. 

최근 연구원들은 이러한 AI 도구가 과장되었다는 사실을 발견했습니다. 알고리즘은 사례 간의 관련 연결을 발견하는 대신 병원에서 문서에 우연히 사용한 텍스트 글꼴을 기반으로 COVID 사례를 예측하는 등 잘못된 가정을 많이 했습니다.

이것은 기계 학습이 쓸모가 없다는 것을 의미하지는 않습니다. 그것은 우리가 AI의 강점과 한계를 더 잘 이해해야 하고, 동물에게 했던 것처럼 사람들이 다르게 생각한다는 것을 받아들여야 한다는 것을 의미합니다.

인간에게는 텍스트 글꼴이 전염병을 잘 예측할 수 없다는 것이 분명합니다. 그러나 기계에게는 그것이 전혀 분명하지 않습니다. AI는 정보 입력을 사용하여 예측을 할 수 있지만 자신이 무엇을 하는지 알지 못합니다. 그것은 개념이나 맥락을 이해하지 못하고 4살짜리 아이를 속일 수 없는 편향되거나 잘못된 레이블이 붙은 데이터에 쉽게 버려집니다.

기계 학습 전문가 Janelle Shane은 AI 기묘한 책 You Look Like A Thing And I Love You 에서 설명하듯 이 기계가 우리처럼 세상을 인식하지 못하기 때문에 기계가 저지르는 실수는 우리에게 터무니없게 느껴지는 경우가 많습니다.

 

AI와 달리 인간의 지능은 매우 일반화되고 적응력이 뛰어납니다. 우리는 유연하게 사고하고 광범위한 개념을 이해하며 예상치 못한 결과나 상황을 맥락화할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 2022년 구글 이미지 검색 '인공지능'은 대부분 인간 두뇌의 사진을 반환한다.

단순한 스톡 사진 이미지가 아닙니다. 일상적인 대화, 공상 과학 스릴러 또는 뉴스 헤드라인에서 AI에 대해 이야기할 때 우리는 우리 자신의 지능을 모델로 사용합니다. 부분적으로 이것은 AI 개척자들이 원래 인간 지능을 이해하고 재창조하기 시작했기 때문입니다. 지금까지 그들은 성공하지 못했습니다.

기술이 똑똑하지 않거나 더 똑똑해지지 않는다는 것은 아닙니다. 올바른 데이터, 훈련 및 환경이 주어지면 기계는 계산, 예측 및 패턴 인식에 탁월합니다. 여러분의 스마트폰는 미적분을 수행하고, 음성 명령 구문도 분석할 수 있습니다.

새로운 딥 러닝 방법은 인간의 능력을 먼지 속에 남겨둘 수 있습니다. 2016년 AlphaGo라는 AI 시스템이 세계 최고의 바둑 선수를 이겼을 때 전문가들을 놀라게 한 움직임을 보였습니다. 인간 플레이어가 시도할 생각도 해본 적이 없는 움직임이었습니다. 따라서 AI를 우리 자신의 덜 발달된 버전으로 보기보다는 우리의 차이점을 포용해야 할 때입니다.

 

로봇 공학자 인 로드니 브룩스(Rodney Brooks)는 “코끼리가 체스를 두지 않는다는 이유만으로 연구할 가치가 없는 지능이 없다고 주장하는 것은 부당하다”고 썼습니다. 동물도 인간과 다르게 세상을 인식하고 참여하기 때문에 AI에 비해 동물이 더 유용합니다. 그들은 우리가 할 수 없는 것을 감지하고, 우리에게 명백한 것들에 대해서는 완전히 무시합니다.

그렇기 때문에 역사를 통틀어 우리는 혼자서는 할 수 없는 일을 동물에 의존해 왔습니다. 우리는 밭을 갈고 사람과 경제적 재화를 새로운 곳으로 옮기기 위해 짐을 나르는 짐승을 길들였습니다. 우리는 탄광에서 카나리아를 사용하고, 비둘기 우편 서비스를 만들고, 흰 족제비를 훈련시켜 파이프를 통해 전선을 흐르게 하고, 돌고래에게 잃어버린 수중 장비를 복구하도록 가르쳤습니다.

의학적 진단이나 관계에 대한 조언을 제공하는 개는 믿지 않을 것이지만 폭발물 냄새를 맡거나 시각 장애인을 돕거나 치료적 편안함을 제공하는 개는 믿을 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 당신의 농담을 이해하거나 예상치 못한 상황에 대처하는 데 서투르지만 교통을 탐색하고 원자력 발전소의 안전 위험을 감지하고 화성에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

 

아기 하프 물개처럼 보이고 움직이는 꼭 맞는 의료 기기인 PARO 와 같은 로봇은 실제 개를 사용하는 것이 불가능할 때 치료에 놀라울 정도로 효과적입니다. 요점은 AI가 개를 대체해야 한다는 것이 아닙니다. 요점은 동물적 사고 훈련을 통해 인간의 비교를 제쳐두고 우리가 혼자서는 할 수 없는 일을 AI가 우리를 도울 수 있다는 것을 상상할 수 있다는 것입니다.

AI의 강점과 한계를 이해하는 것은 오늘날 우리가 보고 있는 유해한 실수 유형을 피하는 열쇠입니다. 우리가 다른 종류의 지능을 다루고 있다는 생각은 우리가 이 기술을 활용하여 사람들을 대체하기보다는 지원하도록 고무합니다. 그것은 우리가 이미 가지고 있는 것을 재창조하기보다는 새로운 관행을 발명하고 새로운 솔루션을 찾도록 격려합니다. 또한 인프라, 직장 및 개인 생활에서 AI를 배치하는 방법에 대해 보다 창의적이고 포괄적으로 생각하도록 유도합니다.

 

최고의 미래는 우리 기술이 인간처럼 생각하거나 행동하는 미래가 아닙니다. 그것은 우리가 더 나은 세상을 상상하고 그것을 만들기 위해 기술과 협력해 가는 것일 겁니다!