인공지능 AI의 12가지 진실

인공지능 AI의 어두운 단면

 

인간은 자신들을 위해 일하기 위해 다목적의 것을 갈망해 왔습니다. 이는 과학자들의 노력으로 이어졌습니다. 그 결과, 인공지능(AI)의 가능성이 드러나기 시작했습니다. 이론에 따르면 인공지능은 사람이 해야 할 일의 대부분을 수행할 수 있습니다. 하지만 이것은 일부에 불과합니다. 비록 그것이 사업이든 시간 관리든 말입니다.

 

인공지능의 혁신은 매우 놀랍습니다. 예를 들어, 10~15년 전에는 Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 가상 비서가 있었다면 마법 같았을 것입니다. 그것은 1990년대의 음성 인식 도구였습니다. 또한, 말로 인공지능과 대화하면 상당히 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 하지만 이러한 마법적인 기술에도 불구하고 인공지능은 여전히 컴퓨터 프로그래밍의 결과입니다.

우리는 스프레드시트나 워드 프로세서에 의존하고 있으며, 이러한 도구들은 여전히 제한이 있습니다. 이들은 통계적인 변화에 잘 대응하지만, 그것들은 여전히 단순한 컴퓨터에 불과합니다. 결국 이들은 계산을 수행하고 임계값을 기준으로 결론을 내리는 것입니다. 그들은 똑똑하지만, 결국은 인공지능은 프로그래밍에 지나지 않습니다.

 

우리는 오늘날 인공지능의 어두운 측면과 함께 살아가고 있습니다. 이것은 우리가 더 많이 알아야 할 이유입니다. 인공지능은 우리의 삶과 사회에 영향을 미치는 빠르게 발전하는 기술입니다.

 

 

- 수수께끼의 컴퓨터는 의심스럽다

"수수께끼의 컴퓨터"라는 표현은 일반적으로 컴퓨터나 기술적인 시스템에 대한 의심이나 불신을 나타내는 것으로 사용됩니다. 이는 주로 기술적인 문제나 보안에 대한 우려, 혹은 인공지능이나 자동화된 시스템이 예상치 못한 방식으로 작동할 수 있다는 불안감을 나타내는 표현입니다.

컴퓨터와 기술적인 시스템에 대한 의심은 종종 보안 문제나 개인 정보 보호에 대한 우려로 인해 발생할 수 있습니다. 또한, 기술의 발전으로 인해 사람들은 자동화된 시스템이 예상치 못한 방식으로 작동할 수 있다는 불안을 느끼기도 합니다. 이러한 불안감은 기술의 안정성과 신뢰성에 대한 요구를 높이며, 기술 발전의 영향을 심각하게 고려하게 됩니다.

따라서 기술 및 컴퓨터 시스템을 개발하고 운영하는 기업 및 개발자들은 이러한 불안을 해소하기 위해 보안 및 안전성을 강화하고, 사용자들에게 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하는 데 노력해야 합니다. 또한, 사용자들은 기술적인 시스템을 사용할 때 보안 및 개인 정보 보호에 대한 주의를 기울이고, 필요한 경우 추가적인 보호 조치를 취해야 합니다.

 

- 인공지능은  '점을 연결한 선긋기' 이다 

"점을 연결한 선긋기"는 인공지능의 한 측면을 설명하는 말입니다. 이는 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 그 사이에 있는 관계를 파악하는 데 인공지능이 탁월하다는 것을 의미합니다.

인공지능은 주어진 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 이를 기반으로 예측하거나 결정을 내리는 데 사용됩니다. 이 과정에서 인공지능은 다양한 데이터 포인트(점)를 분석하고 이들 사이의 상관관계를 파악하여 패턴(선)을 도출합니다. 이를 통해 인공지능은 문제 해결, 의사 결정, 예측 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

그러나 이 말은 때로 인공지능의 한계를 강조하기도 합니다. 즉, 점을 연결한 선긋기만으로는 데이터와 패턴 사이의 복잡한 관계나 맥락을 이해하기 어려운 경우가 있습니다. 이는 데이터의 품질이나 다양성, 인간의 주관적인 판단 등에 의해 발생할 수 있습니다.

따라서 인공지능을 사용할 때에는 그 결과를 비판적으로 검토하고, 인간의 판단과 경험을 함께 고려하는 것이 중요합니다. 인공지능은 강력한 도구일 수 있지만, 그것이 모든 것을 해결할 수 있는 마법같은 도구는 아닙니다.

 

- 데이터 수집 업무에만 치우친다

데이터 과학이나 인공지능을 처음 시작할 때에는 과학적인 일에 전념할 시간이 적다는 것을 알게 될 것입니다. 이는 현실적인 과제이며, 실제 데이터 분석 및 모델 학습 작업에서는 데이터 전처리, 정제 및 준비에 많은 시간과 노력이 소요됩니다. 여기에는 파일 형식의 변환, 누락된 데이터 필드의 처리, 문자 코드의 표준화 등 다양한 작업이 포함됩니다.

실제로, 데이터 과학 및 인공지능 프로젝트의 대부분은 데이터 전처리 및 준비 단계에서 시작됩니다. 데이터의 품질과 일관성을 보장하기 위해 이러한 작업은 매우 중요합니다. 데이터의 품질이 낮거나 불완전하면 모델의 성능이 저하될 수 있기 때문입니다.

그러나 이러한 데이터 전처리 작업 외에도 영감과 창의성이 필요합니다. 모델의 설계, 알고리즘의 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등에는 창의적인 발상과 독창성이 요구됩니다. 이러한 영감은 프로젝트의 성공을 위해 매우 중요합니다.

따라서 데이터 과학이나 인공지능을 시작할 때에는 데이터 전처리 작업에 많은 시간과 노력이 필요하다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 그러나 이러한 작업이 중요하다고 해서 창의성과 영감이 부족하다는 것은 아닙니다. 올바른 데이터 처리와 동시에 창의적인 발상과 영감을 결합하여 프로젝트를 성공적으로 이끌어 나갈 수 있습니다.

 

 

- 무수히 많은 데이터가 있어야 괜찮은 결과에 도달한다

일부 간단한 문제나 패턴 인식과 같은 경우에는 상대적으로 적은 양의 데이터로도 인공지능이 효과적인 결과를 도출할 수 있습니다. 그러나 더 복잡한 문제나 예측을 위해서는 보다 많은 데이터가 필요할 수 있습니다. 이는 인공지능이 학습할 수 있는 데이터의 다양성과 품질을 향상시키고 모델의 성능을 향상시키기 위함입니다.

또한, 데이터의 양이 증가할수록 인공지능 모델의 성능이 향상되는 경향이 있습니다. 이는 데이터 양이 증가함에 따라 모델이 보다 다양한 패턴을 학습할 수 있고, 일반화 성능이 향상되기 때문입니다.

하지만, 데이터 양이 증가함에 따라 학습에 필요한 계산 비용이나 리소스도 증가할 수 있습니다. 또한, 데이터의 양이 지수 함수적으로 증가할수록 학습과 모델 평가에 필요한 시간과 비용도 늘어날 수 있습니다.

따라서 인공지능은 데이터에 대한 무한한 욕구를 가진 기술이라고 할 수 있으며, 데이터의 양이 중요한 요소이며 적절한 양의 데이터를 사용하여 모델을 효과적으로 학습시키는 것이 중요합니다.

 

- 인공지능은 데이터 편향 경향이 있다

플라톤의 동굴 우화에서처럼, 인간의 지식과 인식 능력은 제한되어 있습니다. 하지만 인공지능은 다릅니다. 인공지능은 학습된 데이터에 의존하여 작동하며, 이 데이터에 편향이나 한계가 반영될 수 있습니다. 이러한 편향은 모델의 성능과 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.

예를 들어, 특정 인종, 성별 또는 사회적 경제적 그룹에 대한 데이터가 부족하거나 편향된 경우, 인공지능 모델은 이러한 그룹에 대한 잘못된 예측을 할 수 있습니다. 이는 공정하지 않은 결정으로 이어질 수 있습니다.

또한, 데이터의 유출은 인공지능의 보안 문제 중 하나입니다. 학습된 모델에 사용된 데이터가 유출되면, 해당 데이터를 활용하여 새로운 모델을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 개인 정보의 침해와 모델의 안전성에 위협이 될 수 있습니다.

따라서 인공지능을 개발하고 사용할 때에는 데이터의 품질과 안전성을 고려해야 합니다. 편향을 최소화하고 데이터의 유출을 방지하기 위한 보안 조치를 취하는 것이 중요합니다. 또한, 인공지능 시스템의 결정에 대한 투명성과 책임성을 강조하는 것이 필요합니다.

 

- 전기를 빨아들이는 블랙홀과 같다

게임과 인공지능은 다른 목적과 성격을 갖고 있기 때문에 직접적으로 비교하기는 어렵습니다. 게임은 주로 사용자에게 즐거움과 도전을 주는 데 초점을 맞추고 있으며, 따라서 최종 목표나 완료 지점이 명확하게 정의되어 있습니다. 한편, 인공지능은 주어진 작업을 수행하고 문제를 해결하기 위해 학습되는 시스템으로, 목표가 명확하게 정의되어 있지 않을 수 있습니다.

그러나 인공지능 모델의 복잡성과 성능은 학습에 사용되는 데이터, 모델의 구조, 하이퍼파라미터 설정 등 다양한 요인에 의해 결정됩니다. 이러한 요인들이 증가하면 모델이 더 복잡해지고 더 강력해질 수 있습니다. 그러나 이에 따른 전력 소비 역시 증가할 수 있습니다.

특히 딥러닝 모델의 경우, 대규모의 신경망을 학습하기 위해 많은 양의 데이터와 계산 리소스가 필요합니다. 따라서 전력 소비와 관련된 문제는 딥러닝에서 중요한 고려사항 중 하나입니다.

이러한 이유로, 인공지능 모델의 설계 및 학습 과정에서는 성능과 전력 소비 간의 균형을 고려해야 합니다. 즉, 모델의 복잡성을 증가시키는 동시에 전력 효율성을 유지하거나 향상시키는 것이 중요합니다. 이를 위해 하드웨어의 최적화와 알고리즘의 효율적인 구현이 필요합니다.

 

 

- 설명할 수 있는 인공지능은 그저 거북이일 뿐이다

인공지능이 결론을 도출하는 과정을 설명하고 이해하는 것은 현재 인공지능 연구의 중요한 주제 중 하나입니다. 학습된 모델이 어떻게 결정을 내리는지 이해하는 것은 모델의 투명성을 높이고, 모델의 예측을 신뢰할 수 있는지에 대한 신뢰성을 높이는 데 도움이 됩니다.

그러나 복잡한 인공지능 모델의 경우, 모델이 어떻게 결론을 내리는지를 완전히 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 특히 딥러닝과 같은 심층 신경망 모델의 경우, 모델 내부의 매개 변수와 계층이 매우 복잡하고 추상적일 수 있습니다. 이러한 모델은 매우 많은 수의 매개 변수를 사용하며, 이들 간의 상호 작용은 매우 복잡합니다.

모델이 결론을 내리는 과정을 설명하는 것은 종종 "마법사의 비유"와 같이 비유되며, 즉각적으로 이해하기 어려운 것으로 여겨집니다. 모델의 결정은 여러 계층을 거쳐 이뤄지며, 각 계층은 입력 데이터의 다양한 특징을 추출하고 학습합니다. 이런 복잡한 과정은 단순한 해석이 어렵게 만듭니다.

이러한 비유로 표현되는 것은 모델이 내부에서 어떻게 작동하는지에 대한 완전한 이해가 어렵다는 점을 강조합니다. 이는 실제로 많은 연구자들이 노력하고 있는 분야 중 하나이며, 투명하고 해석 가능한 모델을 개발하기 위한 노력이 진행 중입니다. 이를 통해 인공지능 모델의 결정 과정을 더 잘 이해하고 신뢰할 수 있는 모델을 개발하는 데 기여할 수 있습니다.

 

- 인공 지능이 발견한 것은 거의 명백하다

인공지능 연구자들에게 가장 어려운 일 중 하나는 흔히 알려진 사실을 "드디어" 발견했다고 상사나 동료에게 보고하는 것일 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 데이터셋을 분석한 결과로 인공지능이 하늘이 파란색이라는 결과를 도출한다면, 이는 일반적으로 인간이 이미 알고 있는 것입니다. 더군다나 인공지능이 야간 사진이 포함되지 않은 데이터셋을 학습했다면 저녁에 하늘이 어두워진다는 사실을 알지 못할 수도 있습니다.

그러나 이러한 결과가 나오는 것은 어쩔 수 없는 현상입니다. 데이터의 강력한 특성 중 하나는 그것을 만드는 사람들이 보통 볼 수 있는 것들을 포함한다는 것입니다. 이는 인공지능이 그 데이터를 분석할 때에도 마찬가지입니다. 인공지능은 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 결과를 도출하는데, 때로는 당연하거나 이미 잘 알려진 사실들을 발견할 수 있습니다.

이러한 결과가 나오더라도 인공지능 연구자들은 흥미로운 새로운 관점을 발견하거나 추가적인 분석을 통해 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한, 이러한 결과를 통해 데이터나 모델의 한계를 파악하고 개선하는데에도 도움이 될 수 있습니다. 따라서 특정 결과가 예상과 다르거나 당연한 결과일지라도, 인공지능 연구자들은 그것으로부터 얻을 수 있는 가치와 다른 관점을 고려할 필요가 있습니다.

 

- 인공지능에게 공정함을 바라기는 어렵다

예를 들어, 인공지능이 농구 선수 후보를 선정하는 과정에서 중요한 데이터가 삭제되었다고 가정해 봅시다. 이 경우에도, 인공지능은 다른 특징이나 대체 데이터를 활용하여 농구팀 멤버로 선정될 가능성이 높은 후보를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 키가 아니더라도 신발 사이즈나 팔 길이와 같은 다른 특징을 사용하여 농구 선수로서의 잠재력을 평가할 수 있습니다.

그러나 중립적이고 편향이 없는 인공지능을 개발하는 것은 어려운 일입니다. 인간의 편견이나 선입견이 데이터에 반영되거나 모델 학습 과정에서 편향이 발생할 수 있기 때문입니다. 따라서 실제로 중립성을 달성하는 것은 매우 어려운 일입니다.

하지만 이러한 문제에 대한 인식과 인공지능 모델을 설계할 때 편향을 최소화하기 위한 노력은 중요합니다. 데이터의 다양성을 고려하고, 편향된 데이터를 사용하지 않으며, 모델의 결정 과정을 투명하게 설명할 수 있는 방법을 찾는 것이 중요합니다. 또한, 인공지능 시스템을 운영하고 모니터링하여 편향이나 공정성에 대한 위험을 줄이는 것도 중요합니다.

중립성을 완전히 달성하는 것은 어려운 일이지만, 지속적인 노력과 주의를 기울여야 할 목표 중 하나입니다. 그리고 이를 통해 인공지능이 더 공정하고 투명하게 작동할 수 있도록 노력해야 합니다.

 

 

- 미세한 통찰은 가치가 없다

인공지능이 정확한 데이터에서도 약간의 차이를 찾아내는 것은 흔한 현상입니다. 이러한 작은 차이는 종종 미묘한 패턴이나 특징을 발견하는 데 도움이 되며, 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이러한 작은 통찰을 적절히 활용하기 위해서는 신중한 전략적인 변화가 필요할 수 있습니다.

때로는 작은 차이가 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 이러한 작은 통찰이 적절하게 활용되면 예측의 정확성을 높이고 의사 결정을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 인공지능이 이러한 작은 발견에 집중하는 것은 중요합니다.

그러나 작은 발견이 항상 유용하거나 중요한 것은 아닙니다. 때로는 작은 차이가 너무 세세하여 추적하기 어렵거나 실제로 중요하지 않을 수 있습니다. 이러한 경우에는 인공지능이 이러한 작은 차이에 집착하지 않도록 주의해야 합니다.

결국, 인공지능의 발견이 중요한 것이든 작은 것이든, 이러한 통찰을 적절히 평가하고 활용하는 것이 중요합니다. 작은 발견이 큰 변화를 가져올 수도 있고, 때로는 중요하지 않을 수도 있지만, 인공지능이 다양한 정보를 고려하여 최상의 결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다.

 

- 인공지능은 때때로 최악의 결론에 도달한다

인공지능을 개발하는 것이 항상 진정한 해결책인지에 대한 의견은 분명히 갈릴 수 있습니다. 일부 사람들은 인공지능을 통해 문제를 해결할 수 있는 매우 유용한 도구로 보고 있지만, 다른 사람들은 인공지능이 공정하지 않거나 편향된 결과를 내놓을 수 있다는 우려를 표현하기도 합니다.

인공지능이 미리 정해진 비율에 따라 결과를 내고 공정성을 위해 척도를 조작하고 알고리즘을 수정하여 결과를 바꾸는 가능성은 실제로 존재합니다. 이는 특히 데이터의 편향이나 알고리즘의 설계에 따라 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 인종, 성별 또는 사회적 경제적 그룹에 대한 데이터가 부족하거나 편향된 경우, 인공지능 모델이 해당 그룹에 대한 공정하지 않은 결과를 내놓을 수 있습니다.

또한, 원하는 결과가 이미 정해져 있는 경우에도 학습이나 데이터 분석은 일종의 근거나 합리화를 제공할 수 있습니다. 이는 특히 의사 결정을 지원하거나 예측을 하기 위해 인공지능을 사용하는 경우에 해당될 수 있습니다. 그러나 이러한 경우에도 공정성과 투명성을 유지하고 데이터의 편향을 감지하고 수정하는 것이 중요합니다.

따라서 인공지능을 개발하고 사용하는 과정에서는 항상 공정성, 투명성, 그리고 윤리적인 고려 사항을 고려해야 합니다. 데이터의 품질을 향상시키고 편향을 최소화하기 위한 노력은 인공지능이 신뢰할 수 있는 도구로 작동하고 공정한 결과를 제공할 수 있도록 하는 데 중요합니다.

 

- 가장 큰 문제는 사람일 수 있다

위험 부담이 적은 경우, 인공지능은 일반적으로 만족스러운 결과를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 1000만장의 사진을 분류하는 작업에서 인공지능은 거의 확실한 정확도로 결과를 도출할 수 있습니다. 하지만 이러한 상황에서도 완벽한 정확성을 보장할 수는 없으며, 편향이나 실수가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 심각한 편향이나 결함이 있는 경우에는 인공지능의 결과가 신뢰성을 잃을 수 있습니다.

기술적으로는 인공지능은 이러한 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 오류 메시지를 분석하거나 추가 데이터를 확보하여 모델을 개선하는 등의 방법을 통해 문제를 극복할 수 있습니다. 인공지능은 끊임없이 개선되고 학습하며, 새로운 상황에 대처하기 위해 노력합니다.

그러나 인간과는 다르게 인공지능은 도구일 뿐이며, 그것을 이용하는 것은 인간의 결정에 달려있습니다. 악의를 가진 개인이나 조직이 인공지능을 악용할 수 있지만, 이는 인공지능 자체의 문제가 아닌 사용자의 의도와 목적에 따른 것입니다. 따라서 인공지능의 개발과 사용에는 윤리적인 고려사항이 중요하며, 이를 고려하지 않고 오용하는 것은 인간의 책임입니다. 인공지능이 악용되는 경우에도 그 원인은 인간의 의도와 행동에 있을 것입니다.