최근 GPT-3 기술의 등장을 기점으로 챗GPT와 DALL-E 2와 같은 혁신적인 인공지능 플랫폼들이 우후죽순으로 등장하며 우리는 새로운 기술적 전환기를 맞이하고 있습니다. 한국형 챗GPT인 뤼튼부터 과학 연구를 돕는 크레도와 위즈덤에 이르기까지, 인공지능은 이미 다양한 전문 분야에서 그 존재감을 드러내고 있습니다. 구글 역시 강력한 성능을 가진 LaMDA라는 모델을 보유하고 있지만, 현재로서는 검색 엔진에 이를 전면 도입하는 것을 유보하고 있습니다. 이는 AI가 때때로 편향되거나 사실과 다른 정보를 마치 사실인 양 그럴듯하게 쏟아내는 부작용에 대한 우려 때문입니다.

인공지능이 생성하는 문장들이 전문가의 어조를 띠고 있어 일반 대중이 이를 무비판적으로 수용하고 확산시킬 위험은 현대 사회의 새로운 과제로 떠올랐습니다. 이러한 한계를 극복할 해법을 찾기 위해 방문한 IBM 왓슨 AI 연구소의 전문가들은 기술의 현재와 미래에 대해 매우 신중한 태도를 견지하고 있었습니다. 과거에는 복잡한 코딩과 강력한 컴퓨터 성능이 필수적이었으나 이제는 누구나 접근 가능한 환경이 조성되었음에도 불구하고, 기술적 완성도 측면에서는 여전히 해결해야 할 과제가 산적해 있기 때문입니다.

우리가 기대하는 인간처럼 생각하고 일 처리를 수행하는 범용 인공지능(AGI)의 시대는 빨라도 2050년 이후에나 가능할 것으로 전문가들은 내다보고 있습니다.

IBM은 현재 머신러닝과 딥러닝 모델이 지닌 편향성 문제를 보완하는 데 연구 역량을 집중하고 있습니다. 특히 어린아이가 사물을 관찰하며 차이점을 익히는 방식에서 착안한 뉴로 심볼릭 AI 기술은 MIT와의 협력을 통해 그 가능성을 입증하고 있습니다. 이 방식은 기존 인공지능의 논리적 한계를 보완하여 보다 신뢰할 수 있는 판단 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 더불어 파운데이션 모델이라 불리는 새로운 머신러닝 시스템의 공개는 인공지능의 학습 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 이는 데이터 활용의 효율성을 극대화하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.

과거의 인공지능이 각 목적에 맞는 개별 데이터셋을 매번 새로 학습해야 했다면, 파운데이션 모델은 하나의 거대한 데이터셋을 통해 다방면의 능력을 동시에 갖출 수 있게 해줍니다. 특정 분야에 투입될 때마다 적절한 설정값만 조정해주면 전지전능에 가까운 성능을 발휘하는 시대가 열린 것입니다. 이러한 기술적 정교함은 앞으로 GPT-3를 훨씬 능가하는 강력한 플랫폼들의 탄생을 예고하고 있습니다. 인공지능이 인간의 보조 도구를 넘어 모든 창작과 업무 프로세스의 중심에 서게 되면서, 사회적 생산성은 과거와 비교할 수 없을 정도로 비약적인 향상을 이룰 것으로 보입니다.

그러나 인공지능이 제공하는 극도의 효율성이 반드시 긍정적인 결과만을 담보하는 것은 아닙니다. 대부분의 의사소통과 창작 활동을 인공지능에게 전적으로 의존하게 될 경우, 인간 사이의 진실된 교감보다는 AI 모델들끼리 데이터를 주고받는 공허한 소통만이 남게 될 위험이 큽니다. 메일의 답변을 예측하고 예술 작품의 완성본을 제안받는 편리함 속에서, 우리는 자신도 모르는 사이에 삶의 주도권을 컴퓨터에게 넘겨주고 있을지도 모릅니다. 기술이 인간을 돕는 유용한 도구로 남을 수 있도록, 인공지능 시대의 주체성을 지키기 위한 진지한 고민과 사회적 논의가 절실히 필요한 때입니다.