[철학 비평] 인공지능 혁명, 일반인공지능, 그리고 우리가 준비해야 할 미래

 

인공지능 혁명, 일반인공지능, 그리고 우리가 준비해야 할 미래

 김인중(한동대 AI컴퓨터전자공학부)

 

1. 서론

 인공지능은 더 이상 미래의 기술이 아니라, 이미 우리의 일상과 사회 구조 전반을 빠르게 변화시키고 있는 핵심 동력이다. 특히 최근 몇 년 사이 거대언어모델을 중심으로 한 인공지능의 발전은 인간의 언어 이해와 지적 작업 수행 능력에 근접하거나 분야에 따라서는 인간보다 높은 수준의 성능을 보이며 새로운 전환점을 만들어내고 있다. 이러한 변화는 단순한 기술 혁신을 넘어 산업, 사회, 직업, 교육 방식, 그리고 인간의 존재 의미에 이르기까지 광범위하고 급속한 변화를 일으키고 있다. 본 글은 최근 발전한 주요 인공지능 기술과 인공범용지능을 향해 발전하고 있는 기술 트렌드를 소개하고, 인공지능이 미래에 끼칠 영향에 대해 전망한다. 그리고 개인과 사회가 인공지능 대전환의 시대를 어떻게 준비해야 하는지를 고찰하고자 한다.

 

2. 거대언어모델을 중심으로 한 인공지능의 발전

 최근 인공지능 혁명의 중심에는 챗지피티나 제미나이와 같은 거대언어모델 기반 AI가 있다. 언어모델은 트랜스포머라는 신경망을 이용해 과거의 단어(토큰)들로부터 다음 단어를 하나씩 예측하는 방식으로 문장을 생성한다. 이와 같은 동작은 단순하지만, 이를 반복할 경우 어떠한 텍스트라도 생성할 수 있을 뿐 아니라, 방대한 지식과 문맥 이해, 추론 능력 등을 요구하는 복잡한 작업까지도 수행할 수 있다. 특히, 사용자가 요구하는 작업을 텍스트로 입력하고 그에 따른 결과를 출력하도록 학습시킬 경우 하나의 언어모델로도 다양한 작업을 수행하는 다중작업 인공지능을 구현할 수 있다.

 언어모델은 일반적인 지식을 습득하는 사전 학습 단계와 특정 작업의 수행을 위한 지식을 학습하는 미세 조정 단계에 의해 학습된다. 사전학습 단계에서는 인간이 제공한 정답이 없이도 자기지도학습에 의해 방대한 텍스트 데이터 자체로부터 풍부한 지식을 습득한다. 사전학습으로 습득되는 지식에는 언어 능력, 일반적 지식, 문맥 이해 등 자연어를 이해하고 생성하는데 필요한 다양한 지식이 포함되는데, 이들은 번역, 질의응답, 요약, 코딩, 문서 작성 등 다양한 지적 작업을 위한 기반 지식으로 사용된다.

 특히 지피티-3과 그 이후에 출현한 초거대 모델은 수천억에서 수조 개의 파라미터와 방대한 학습 데이터를 기반으로 강력한 성능을 가질 뿐 아니라 명령 프롬프트만으로도 새로운 작업을 수행하는 문맥 내 학습 능력을 보인다. 이는 인공지능이 더 이상 하나의 특정 작업에 한정된 도구가 아니라, 인간의 명령을 이해하고 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용적인 도구로 발전했음을 의미한다.

임베딩 공간은 다음 축으로 구성된다.

  

 미세조정 단계에서는 언어모델이 다양한 작업을 수행하기 위해 직접적으로 필요한 지식을 습득한다. 일반적으로 언어모델의 미세조정에는 정답으로부터 지식을 학습하는 지도학습이나 인간, 또는 일단 언어모델이 응답을 생성하게 한 후 그 결과에 대한 피드백으로부터 지식을 학습하게 하는 강화학습이 널리 사용된다. 학습을 위한 정답이나 피드백은 인간, 또는 다른 인공지능이 제공한다. 특히, 거대언어모델의 미세조정 과정에는 작업의 다양성을 확장으로써 모델이 서로 다른 프롬프트가 입력되었을 때 그에 대응하는 응답을 제공하게 하는 명령학습 기법이 많이 사용된다.

 이러한 언어모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 서로 다른 형태의 데이터를 함께 처리할 수 있는 멀티모달 AI로 확장되고 있다. 멀티모달 AI는 다양한 유형의 데이터들을 하나의 공통 임베딩 공간에서 학습함으로써, 서로 다른 형태의 데이터들의 조합을 이해하거나 합성한다. 예를 들어, 챗지피티나 제미나이같은 인공지능 챗봇들은 영상이나 오디오 형태의 질문을 입력받아 자연어 텍스트로 답하는데, 이와 같이 서로 다른 유형의 데이터를 결합하거나 한 유형의 데이터(예: 영상)를 기반으로 다른 유형의 데이터(예: 텍스트 캡션)을 생성할 수 있다.

RAG 과정은 다음과 같다.

 

 

 한편, 검색기반 생성은 언어모델의 한계를 보완하는 중요한 기술로 자리 잡았다. 초기의 거대언어모델들이 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성하는 환각 문제를 노출한 반면, 검색기반생성을 적용한 언어모델들은 먼저 검색엔진을 이용해 사용자가 요구하는 콘텐츠를 찾아낸 후, 이를 기반으로 답변을 생성함으로써 구체적인 근거에 기반한 응답을 제공한다. 검색기반생성 모델은 대부분의 현대 인공지능에 적용되어 그동안 심각한 문제로 지적되어 온 환각 문제를 획기적으로 줄이는 데 큰 역할을 했다. 그뿐만 아니라, 검색기반생성 모델은 은 인공지능에 특정 응용 분야의 자료나 지식을 결합해 해당 분야에 특성화된 인공지능을 만들기 위해 널리 쓰이고 있다. 이러한 기술적 진보는 인공지능이 단순한 실험 단계를 넘어 사회 전반의 실용적 업무에 활용되는데 큰 영향을 끼쳤다.

 

3. 일반인공지능을 향한 기술적 도전

 오랫동안 인공지능 연구의 궁극적인 목표로 자주 언급되어 온 개념은 일반인공지능이다. 이는 특정 작업에 국한되지 않고, 다양한 지적 작업을 인간 수준 또는 그 이상으로 수행할 수 있는 인공지능을 의미한다. 이는 학습과 추론, 언어 이해, 창의성, 기획 능력뿐 아니라 세상에 대한 이해와 상식까지 갖춘 인공지능을 의미한다. 역사적으로 일반인공지능은 연구자들 사이에 막연한 꿈으로 여겨졌던  인간과 같은 사고 능력을 가진 강 인공지능으로부터 이어져 온 개념으로 얼마 전까지만 해도 도달하기 어려운 막연한 목표로 인식되어 왔다. 그러나, 최근 주요 인공지능 기업들이 일제히 일반인공지능을 목표로 선언하고 구체적인 연구 성과를 보인다는 사실은 일반인공지능이 더이상 막연한 꿈에 머무르지 않고 가까운 미래에 실현될 수 있음을 시사한다.

 일반인공지능을 향한 기술적 발전의 핵심에는 월드 모델, 장시간 추론, 복수의 인공지능 에이전트로 구성된 에이전틱 인공지능, 그리고 물리적 인공지능 등이 있다. 월드 모델은 인공지능이 세상에 대한 구조적 이해와 상식을 학습하도록 만드는 개념으로, 단순한 패턴 인식을 넘어 복잡한 다단계 추론과 계획을 가능하게 한다. 장시간 추론은 더 많은 계산 자원을 추론 과정에 투입함으로써, 다양한 대안을 검토하고 자신의 대안을 스스로 개선하는 능력을 강화한다. 최근에는 대규모 강화학습에 의해 일반인공지능이 길고 복잡한 추론 능력을 학습할 수 있음이 밝혀졌는데, 이는 수학, 코딩 등 추론이 요구되는 작업에 대한 인공지능의 성능을 개선하는데 중요한 돌파구가 되었다.

전통적 AI와 에이젠틱 AI 비교

 

 에이전틱 일반 인공지능은 여러 일반 인공지능 에이전트가 협력하고 역할을 분담하여 복잡한 문제를 함께 해결하는 체계를 의미한다. 이는 인공지능이 고립된 디지털 존재를 넘어, 서로 연동되고 외부의 정보에 접근하거나 다른 도구를 호출해 사용함으로써 ‘외부와 연동하는 지능’으로 발전하고 있음을 보여준다. 마지막으로, 휴머노이드 로봇과 같은 물리적 일반 인공지능은 디지털 세계에 머물던 인공지능의 영역을 현실 세계로 확장시키며, 현실 세계와의 직접적인 상호작용의 가능성을 열어가고 있다.

 최근 출현한 물리적 일반 인공지능들은 거대언어모델을 더욱 확장시킨 시각언어행동(Vision-Language-Action) 모델을 통해 환경을 인식하고 목표 기반의 행동 계획을 수립한 뒤, 로보틱스 제어 기술을 이용해 해당 계획을 실제 로봇의 저수준 동작으로 실행함으로써 물리적 세계에서 작업을 수행한다. 이러한 흐름은 일반인공지능이 단순한 가설이 아니라, 점진적으로 현실화될 수 있는 기술적 경로 위에 있음을 시사한다.

 

4. 인공지능이 가져올 사회적 변화와 직업의 재편

 인공지능이 사회에 미치는 영향은 18세기 산업혁명과 자주 비교된다. 산업혁명이 육체노동의 자동화를 통해 생산성을 폭발적으로 증가시켰고, 그 결과 경제, 문화, 외교, 정치 등 다양한 영역에서 막대한 영향을 끼쳤다. 이와 유사하게, AI 혁명은 지적 노동의 자동화를 통해 과거 산업혁명을 능가하는 변화를 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 이는 급격한 생산성의 증가에 의한 풍요와 편리함, 저비용 고급 서비스라는 기회를 제공하는 동시에, 대규모 실직과 직업 구조 붕괴로 인한 극단적인 양극화라는 위협을 동반한다. 실제로 최근 몇 년 사이 번역가, 변호사, 회계사, 세무사, 소프트웨어 개발자, 디자이너, 전화상담원, 기업의 중간관리자 등 다양한 직종에서 대량 실업이 발생하거나 취업 기회가 크게 감소했으며, 특히 초급 사무직과 반복적 지식노동 분야가 큰 영향을 받고 있다.

 상당수의 전문가들은 이러한 현상을 기존 직업의 종말이라기보다 ‘업무 형태의 변화’로 이해해야 한다고 주장한다. 인공지능으로  인해 사라지는 직업이 있는 반면, 새로운 형태의 직업과 역할도 등장하고 있기 때문이다. 실제로도 AI는 직업의 수를 축소하기보다는 기존 직업들의 업무 형태를 크게 변화시키고 있다. 따라서, 인공지능 대전환의 시대에는 인공지능을 활용해 주어진 업무를 빠르고 효과적으로 수행할 수 있는 능력이 매우 중요하다. 현재 인공지능이 사람을 대체하기보다는 인공지능을 효과적으로 사용하는 사람이 그렇지 못하는 사람을 대체하는 현상이 발생하고 있으며, 이러한 흐름은 향후 더욱 강화될 가능성이 크다. 이는 개인에게 기존의 업무능력 이외에도 일반 인공지능 활용 능력과 빠른 학습능력 및 기술 적응 능력을 요구하며, 사회에는 업무 방식 뿐 아니라 교육 시스템의 근본적 개편을 요구한다.

 개인 차원에서 인공지능 시대를 대비하기 위해서는 특정 직업을 위한 좁은 범위의 역량에 머무르기보다 문제 정의 능력, 구조적 사고, 다양한 일반 인공지능 도구를 조합하는 능력과 같은 본질적인 역량을 기르는 것이 중요하다. 동시에 공감 능력, 윤리적 판단, 협업과 소통과 같은 인간 고유의 능력은 여전히 중요한 가치로 남는다. 사회적인 차원에서는 급격한 변화에 적응하지 못하는 이들을 보호하기 위한 제도적 안전망과 인공지능으로 인해 급증한 생산성의 열매를 다수의 대중들이 함께 누리게 하는 공정한 분배 구조가 필수적이다.

 

5. 결론

 인공지능 혁명은 피할 수 없는 흐름이며, 그 속도와 영향력은 과거 어떤 기술 변화보다도 크다. 거대언어모델을 중심으로 한 인공지능 기술은 이미 인간의 지적 작업 영역 깊숙이 들어와 있으며, 일반인공지능을 향한 도전은 그 가능성을 더욱 확장하고 있다. 이러한 변화는 우리에게 풍요와 편리함이라는 기회를 제공하는 동시에, 직업 소멸과 극단적 양극화라는 심각한 과제를 던진다.

 결국 인공지능 혁명이 축복이 될지 재앙이 될지는 기술 그 자체가 아니라, 인간의 선택과 준비에 달려 있다. 개인은 인공지능을 두려움의 대상으로만 볼 것이 아니라, 자신의 역량을 확장하는 도구로 활용할 준비를 해야 한다. 사회는 생산성 향상의 열매가 소수에게만 집중되지 않고 모두가 누릴 수 있도록 제도적 장치를 마련해야 한다. 인공지능 시대는 인간이 무엇을 할 수 있는가보다, 인간이 어떤 존재로 살아갈 것인가를 다시 묻는 시대이다. 이러한 질문에 대한 성찰과 준비가 있을 때, 인공지능 혁명은 인류에게 위기가 아닌 새로운 도약의 기회가 될 수 있을 것이다.