AI가 새로운 혁신을 이루어 인간 지능을 능가할 가능성이 있을까?

(댄 트리) - 인공지능을 훈련하는 데 사용되는 데이터 양이 거의 고갈되어, 연구자들은 AI를 이용하여 서로를 훈련시킬 수밖에 없습니다. 이는 AI가 인간의 지능을 능가하는 데 도움이 되는 획기적인 진전이 될 수 있습니다.

일론 머스크, 위험할 수 있는 AI 개발의 새로운 방법 제안

인공지능 회사 xAI의 창립자이자 기술계의 억만장자 엘론 머스크가 인공지능(AI) 모델의 훈련 및 교육 과정에 대한 충격적인 정보를 공개했습니다.

"우리는 이제 AI를 훈련하고 교육하는 데 필요한 인간 지식의 양을 고갈시켰습니다. 이는 기본적으로 작년부터 일어났습니다." 엘론 머스크는 1월 9일 소셜 네트워크 X에서 생중계된 인터뷰에서 이렇게 답했습니다.

GPT-4, Gemini, Grok, Llama 등의 AI 모델은 인터넷, 과학 저널, 출판된 연구, 소셜 네트워크의 사용자 데이터 등에서 수집한 방대한 양의 데이터를 기반으로 훈련됩니다.

AI sắp đạt được bước đột phá mới, có thể vượt qua trí tuệ con người? - 1 — 일론 머스크는 AI 데이터를 이용해 AI를 훈련시키는 방안을 제안했지만, 이는 잠재적으로 많은 위험을 안고 있다(그림: 게티).

그러나 AI 모델 개발 속도가 너무 빨라서 이러한 AI 모델의 지능을 훈련하고 향상시키기에 사용 가능한 데이터 양이 더 이상 충분하지 않습니다.

이런 문제를 해결하기 위해 일론 머스크는 AI가 생성하는 데이터를 활용해 AI 모델을 훈련시키는 솔루션을 제안했습니다. 즉, AI는 인간이 제공한 데이터에 의존하지 않고도 스스로와 서로를 훈련할 수 있습니다.

일론 머스크는 "이 문제를 해결할 수 있는 유일한 방법은 AI 모델이 직접 생성한 합성 데이터를 보완하고 이 데이터를 활용해 AI 자체를 훈련시키는 것"이라고 말했다.

AI가 스스로 생성한 합성 데이터를 기반으로 하는 자체 훈련 AI 시스템은 개발 비용을 절감하고 인간 데이터에 대한 의존도를 줄이는 데 도움이 될 것입니다. 이로 인해 많은 사람들은 AI가 인간의 지능을 뛰어넘어 인간의 통제를 벗어나 스스로를 훈련시킬 수 있다는 우려를 갖게 되었습니다.

하지만 인공지능 전문가들은 AI가 직접 생성한 합성 데이터를 이용해 AI 모델을 훈련시킬 경우, 생성된 데이터가 창의성이 부족하고 편향적이며 최신 데이터로 업데이트되지 않았을 경우 모델이 붕괴될 수 있다고 말한다.

영국의 앨런 튜링 연구소의 AI 책임자인 앤드류 던컨은 "합성 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련하면 성능이 점차 저하되고 출력 데이터는 흥미롭지 않고 편향됩니다."라고 말했습니다.

고품질 데이터는 AI 개발 기업들이 경쟁하는 귀중한 '자원 광산'으로 여겨지고 있습니다. 하지만 모든 과학자가 AI 모델을 훈련하기 위해 연구 결과를 제공하려는 것은 아닙니다.

구글은 인간과 똑같이 생각하고 행동하는 AI를 만들어냈습니다.

사람의 성격, 태도, 스타일을 판단하고 그 사람의 AI 복제품을 만드는 수단을 상상해 보세요.

이것은 공상과학이 아니라 스탠포드 대학과 구글의 연구자들이 진행한 획기적인 연구의 기본 목표입니다.