요약

 

인공지능 시대의 패러다임 변화

오늘날 인공지능의 극적인 발전은 우리로 하여금 지능이 진정 무엇인지에 대한 이해를 다시 생각하게 만들고 있습니다. 이러한 새로운 통찰은 더 나은 AI를 구축하고 우리 자신을 더 잘 이해할 수 있게 해줄 것입니다.

간단히 말해, 우리는 패러다임 전환의 영역에 있습니다.

서론

패러다임 전환은 종종 어려운 과정입니다. 새로운 아이디어가 기존의 세계관과 양립할 때는 채택하기 쉽지만, 그렇지 않을 때는 어렵기 때문입니다. 고전적인 예는 약 2천 년 동안 우주론적 사고를 지배했던 지구중심설의 붕괴입니다.

오늘날 인공지능도 마찬가지입니다. 이 에세이에서는 AI 개발에 영향을 미치는 다섯 가지 상호 연관된 패러다임 변화를 설명하겠습니다:

1. 자연 컴퓨팅 (Natural Computing)

컴퓨팅은 우리가 최초의 "인공 컴퓨터"를 만들기 훨씬 전부터 자연에 존재했습니다. 컴퓨팅을 자연 현상으로 이해하는 것은 컴퓨터 과학과 AI뿐만 아니라 물리학과 생물학에서도 근본적인 발전을 가능하게 할 것입니다.

앨런 튜링은 1936년에 "튜링 기계"라는 상상의 장치를 소개했고, 폰 노이만은 1951년에 생명체가 재생산하려면 자기 자신을 만드는 지침과 그 지침을 읽고 실행하는 기계가 필요하다는 것을 깨달았습니다. 놀랍게도 이는 1953년 DNA의 구조와 기능 발견을 예견한 것이었습니다.

핵심 통찰: 생명은 본질적으로 계산적입니다. DNA는 코드이며, 생명체는 재생산뿐만 아니라 발달, 성장, 치유를 위해서도 필연적으로 계산을 수행합니다.

2. 신경 컴퓨팅 (Neural Computing)

컴퓨팅의 선구자들은 우리 두뇌의 계산적 본질을 잘 알고 있었습니다. 1940년대에는 컴퓨터 과학과 신경과학 사이에 거의 차이가 없었습니다.

그러나 디지털 컴퓨터는 좁은 절차적 작업에는 큰 성공을 거두었지만, 시각 인식이나 기본적인 언어 이해와 같은 간단한 일상적 인간 기능조차 수행하는 프로그램을 작성하는 것은 불가능했습니다. 이런 실패한 시도는 이제 "구식 AI" 또는 GOFAI로 알려져 있습니다.

두뇌의 특징:

• 중앙처리장치나 별도의 메모리 저장소가 없음
• 순차적으로만 명령을 실행하지 않음
• 이진 논리를 사용하지 않음
• 860억 개의 뉴런이 동시에 병렬로 처리

진정한 신경 컴퓨팅 패러다임이 등장할 것으로 예상됩니다. 이는 광자, 생물학적, 화학적, 양자 또는 완전히 새로운 기판에서 달성될 수 있습니다.

3. 예측 지능 (Predictive Intelligence)

언어 모델 초기 개발에 참여했던 우리에게, 다음 단어(또는 "다음 토큰") 예측만으로도 AI의 명백한 일반성은 패러다임을 바꾸는 것이었습니다. 대규모로 적용된 다음 토큰 예측만으로도 지능을 "해결"했다는 것은 충격이었습니다.

"예측하는 뇌 가설": 뇌는 지각 환경, 자기 자신, 자신의 행동, 그리고 그것들이 자신과 환경에 미치는 영향의 미래를 지속적으로 모델링하고 예측하도록 진화했다는 것입니다.

예시: 물 한 잔을 잡는 행위

• 세계와 자신의 몸을 모델링하는 법을 배워야 함
• 손을 컵에 닿게 하고, 손가락을 감싸고, 입으로 가져가는 모든 단계에서 예측과 피드백 비교

궁극적으로 유기체가 하는 모든 것은 자기실현적 예측으로 생각할 수 있습니다. 생명은 계속된 존재로 자신을 예측하는 것이며, 증가하는 지능을 통해 그 예측은 더욱 정교해질 수 있습니다.

4. 일반 지능 (General Intelligence)

일부는 LLM을 가짜 지능이라고 주장합니다. 반대로 AI가 실제이며 "인공 일반 지능"(AGI) 달성의 문턱에 있다고 보는 사람들도 있습니다.

현실: AGI가 미래 언젠가 넘을(또는 넘지 않을) 별개의 임계값이라고 보는 두 진영 모두 틀렸을 수 있습니다. 실제로는 그런 임계값이 없거나, 이미 넘었을 수도 있습니다.

주요 통찰:

• 오늘날의 LLM은 이미 광범위하고 증가하는 인지 작업을 수행할 수 있음
• 몇 년 전만 해도 높은 지능이 필요하다고 동의했을 작업들: 복잡한 논증 분석, 코드 작성, 이메일 톤 부드럽게 하기, 온라인 주제 연구 등
• 개별 인간은 이제 AI 모델보다 덜 "일반적"임

2002년의 AI 연구자가 오늘날의 LLM과 상호작용할 수 있다면, 주저 없이 AGI가 도래했다고 말할 것입니다.

5. 집단 지능 (Collective Intelligence)

"사회적 지능 가설": 우리와 같은 두뇌가 발달한 종의 지능 폭발은 사회적 피드백 루프로 인해 발생했습니다.

우리의 생존과 번식 성공은 다음 능력에 달려 있습니다:

• 친구 만들기
• 파트너 유치
• 공유 자원 접근
• 다른 사람들이 우리 아이들을 돌보도록 설득

이 모든 것은 "마음 이론"(theory of mind)을 필요로 합니다 - 다른 사람의 입장에서 생각하는 능력.

핵심 개념:

• 우리는 초유기체입니다
• 우리의 지능은 이미 집단적이며, 따라서 어떤 의미에서는 초인간적입니다
• LLM을 많은 사람들의 집단적 산출물로 훈련시킬 때, 우리는 이미 어떤 단일 개인보다 훨씬 큰 폭과 평균 깊이를 가진 초지능을 만들고 있습니다

"마음의 사회": 우리의 명백히 단일한 "자아"는 실제로 많은 전문화된 상호작용 에이전트로 구성된 집단 정신입니다.

지능을 사회성과 많은 동시적 규모에 걸친 인지적 노동 분업의 관점에서 생각하는 것은 심오한 패러다임 전환을 나타냅니다.

결론

수십 년간의 미미한 AI 진전 후, 우리는 이제 개별 인간 지능을 반영할 뿐만 아니라 우리의 집단적인 초인간 지능을 확장할 수 있는 시스템을 향해 빠르게 발전하고 있습니다.

이는 기술적 발전뿐만 아니라, 체스에서처럼 그러한 발전을 인접 분야나 패러다임으로의 측면 이동과 결합하여 풍부한 새로운 지적 영역을 발견하고, 우리의 가정을 다시 생각하고, 우리의 기초를 재상상하는 "나이트 무브"를 우선시해야 하는 중대한 패러다임 변화의 순간입니다.

새로운 패러다임은 인류에게 이익이 되고, 과학을 발전시키며, 궁극적으로 개인으로서, 더 작은 지능의 생태계로서, 그리고 더 큰 전체의 구성원으로서 우리 자신을 이해하는 데 도움이 될 지능을 개발하는 데 필요할 것입니다.