눈을 굴리지 마십시오. AI는 단지 또 하나의 불운한 기술 유행이 아닙니다.

이전에 이런 말을 들어본 적이 있다면 중지하세요. “이 새로운 기술은 모든 것을 바꿀 것입니다!”

이는 현재의 유행어를 연결한 분석가와 기술 경영진이 끝없이 되풀이하는 문구입니다. 그리고 2023년의 화두는 AI입니다. 채팅GPT 전 세계를 강타한 마이크로소프트 Edge 브라우저를 재설계했습니다. AI 챗봇을 중심으로 Google은 AI 모델을 검색에 깊이 통합하기 위해 서두르고 있습니다.

AI가 단지 또 하나의 유행일 뿐이라고 생각한다면 나는 당신을 비난하지 않습니다. 나는 어떤 기술이 혁명이라고 주장하는 것에 대한 회의론(그리고 솔직히 냉소주의)을 이해합니다. 많은 사람들은 그렇지 않습니다. 하지만 증강현실이 있는 곳에서는 메타버스, NFT는 상대적으로 모호해졌고 AI는 더 좋든 나쁘든 아무데도 가지 않습니다.

이것은 새로운 것이 아니다

여기서 분명히 짚고 넘어가야 할 점은 일상 생활에 영향을 미치는 AI는 새로운 것이 아니라는 것입니다. 기술 회사는 마침내 그것을 자랑하고 있습니다. 수년 동안 뒤에서 사용하는 것들에 전력을 공급해 왔습니다.

예를 들어, Google 검색과 상호작용한 사람(읽기: 모든 사람)은 단 하나의 쿼리만으로 12개 이상의 AI 모델을 경험해 본 적이 있을 것입니다. 2020년에는 Google에서 업데이트를 도입했습니다. AI를 활용하여 철자를 교정하고, 기사의 중요한 구절을 식별하고, YouTube 동영상에서 하이라이트를 생성합니다.

구글뿐만이 아닙니다. Netflix와 Amazon은 AI를 사용하여 시청 및 쇼핑 추천을 생성합니다. 수십 개의 AI 지원 채팅 프로그램이 Target에서 지역 인터넷 제공업체에 대한 고객 서비스를 강화합니다. 항해 Google 지도와 같은 프로그램은 AI를 사용합니다. 장애물, 과속 단속, 교통 혼잡을 식별합니다.

이는 몇 가지 고급 예일 뿐입니다. 이전에 정적 알고리즘으로 수행할 수 있었던 대부분의 작업('이것'이면 '저것')을 이제 AI를 통해 수행할 수 있으며 거의 ​​항상 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. AI는 심지어 칩을 설계하고 있다 이는 오늘날 대부분의 전자 제품에 전력을 공급하며 인간 설계자보다 더 나은 작업을 수행합니다.

Google 및 Microsoft와 같은 회사는 수년 동안 서비스를 강화해 온 AI의 막을 내리고 있습니다. 이것이 AI와 우리가 매년 볼 수 있는 끝없는 기술 유행 사이의 중요한 차이점입니다.

시간이 지남에 따라 더 좋아짐

AI의 지속력은 우리 모두가 이미 AI를 사용하고 있다는 사실에 달려 있지만 여기에는 또 다른 중요한 요소가 있습니다. AI에는 투자가 필요하지 않습니다. 엄청난 돈과 힘이 절대적으로 필요하지만, 그 부담은 최종 사용자가 아닌 AI 군비 경쟁에 휘말린 수십 개의 회사에 있습니다.

근본적인 차이입니다. 메타버스 과대광고는 당신이 비싼 헤드셋을 사야 한다고 말합니다. 메타 퀘스트 프로 참여하고 NFT는 코드에 대한 콜드 현금을 기침하기를 원합니다. AI는 이미 수행하고 있는 작업을 더 쉽고 효율적으로 원하는지 묻습니다. 정말 많이 다릅니다.

AI는 이 신흥(곧 사라질) 기술의 성장통도 겪지 않습니다. 여기에는 그 자체의 문제가 있는데, 이에 대해서는 다음에 자세히 살펴보겠습니다. 하지만 생성 AI의 기반은 이미 황금 시대에 대비할 수 있을 정도로 다듬어졌습니다. 실용적인 응용 프로그램이 많지 않은 비싸고 설익은 기술을 사용하여 번거로움을 겪을 필요가 없습니다.

약속도 담고 있습니다. 현재 검색 엔진과 웹 브라우저를 지원하는 것과 같은 AI 모델은 강화 학습을 사용합니다. 그들은 일을 잘못할 것이지만, 이러한 모든 실수는 시간이 지남에 따라 AI를 향상시키는 긍정적인 피드백 루프에 포함됩니다. 다시 한번 말씀드리지만, 저는 AI가 마법처럼 좋아질 것이라는 믿음에 대한 회의론을 이해합니다. 그러나 저는 전문 용어가 세상을 바꿀 것이라고 말하는 기술 CEO를 신뢰하는 것보다 그 논리를 훨씬 더 신뢰합니다.

경고 표시

왜곡하지 마십시오. 이것은 AI를 강력히 지지하는 것이 아닙니다. AI는 가져올 수 있는 많은 긍정적인 측면에도 불구하고 몇 가지 냉철한 현실도 가져옵니다.

첫 번째이자 가장 분명한 점은 AI가 많은 경우 틀렸다는 것입니다. Google의 Bard AI 첫 번째 데모에서 답이 나타났습니다. 첫 번째 검색 결과에서 반증되었습니다.. Microsoft의 ChatGPT 기반 Bing은 또한 복잡하고 기술적인 질문이 종종 AI를 방해하여 검색 엔진의 첫 번째 결과인 모든 웹 사이트에서 복사하여 붙여넣기 작업을 수행한다는 것을 입증했습니다.

그것은 충분히 길들여진 것처럼 보이지만 끊임없이 학습하는 기계는 우리가 이미 온라인에서 겪고 있는 문제를 영속시킬 수 있으며 그러한 문제가 유효하지 않다는 이해를 발전시킬 수 있습니다. 예를 들어, 그래픽 카드 프로세서 브랜드 AMD는 최근 실적 발표에서 발표했습니다. 칩이 "미달 배송"되었다는 것, 많은 판매점에서 처음에 회사가 가격 담합이라고 보고하게 되었습니다. 그렇지 않습니다. 이 용어는 단순히 AMD가 소매업체에 배송하는 제품 수를 나타내며 수요가 더 낮다는 것을 의미합니다. AI가 그 맥락을 이해할 수 있을까요? 아니면 일반적으로 신뢰할 수 있는 출처가 이미 잘못 반복되고 있다는 것과 동일한 오해를 가지고 실행될 것입니까?

이러한 복잡한 주제에 대한 잘못된 정보의 부정적인 피드백 루프를 보는 것은 어렵지 않으며 이러한 AI가 부정적인 고정관념을 강화하는 방법을 학습할 수 있는 방법도 있습니다. 연구 존스홉킨스 쇼에서 AI 모델에 존재하는 인종차별적, 성차별적 편견은 연구에 따르면 "고정관념, 편견, 차별은 기계 학습 방법에 광범위하게 문서화되어 있습니다."

이러한 유형의 편견으로부터 보호하기 위한 안전 장치가 마련되어 있지만 여전히 이러한 가드레일을 피하고 AI가 그 밑에 믿는 것이 무엇인지 밝힐 수 있습니다. 이러한 고정관념이 지속되는 것을 피하기 위해 예시를 연결하지는 않겠습니다. 스티븐 피안타도시UC Berkely의 인지 컴퓨터 과학 교수이자 연구원인 는 다음과 같은 6개의 입력을 공개했습니다. 불과 몇 달 전만 해도 ChatGPT 내에서 인종차별적, 성차별적 반응이 있었는데 그 중 특별히 떠오르기 힘든 반응은 없었습니다. 와 함께.

이러한 측면에서 AI가 복종하도록 자극받을 수 있는 것은 사실이지만 아직은 그렇지 않습니다. 한편, Google과 Microsoft는 경쟁 AI를 먼저 선보이기 위해 군비 경쟁을 벌이고 있으며, 모두 수년 동안 AI 모델에 존재해 왔던 것과 동일한 토대를 가지고 있습니다. 보호 기능이 있더라도 이러한 모델이 처음부터 AI를 통해 보아온 것과 동일한 썩은 핵심으로 악화될 것인지 여부가 문제입니다.

저는 이러한 편견이 의도적이라고 말하는 것이 아니며 Microsoft와 Google이 이러한 편견을 최대한 제거하기 위해 노력하고 있다고 확신합니다. 그러나 현재 AI의 추진력은 이러한 우려를 뒷전으로 밀어내고 그것이 미칠 수 있는 영향을 무시합니다. 결국, AI 혁명은 우리에게 다가오고 있으며 다른 기술 유행처럼 빠르게 모호해지지는 않을 것입니다. 나의 유일한 희망은 끝없는 경쟁의 필요성이 책임의 필요성을 뿌리 뽑기에 충분하지 않다는 것입니다.

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