인공지능 AI

2022년 12월 20일

개요

인공지능 人工知能

Artificial Intelligence A.I.

지성을 갖추고 사고 활동을 할 수 있도록 인공적으로 만들어진 장치. 일반적으로는 컴퓨터를 통해 구현한다. 현실에서는 걸음마 단계이나, SF물에서는 자주 나오는 소재이다.

마블 어벤져스 영화에 나온 병신같은 울트론(원작은 오짐)이나 엑스맨 영화에 나온 짱센 센티넬(원작이나 이거나 비등비등, 님로드는 넘사벽이라서 빼고)을 같은 것을 말한다.

인공지능과 로봇을 혼동하지 말자. 인공지능은 소프트웨어, 로봇은 하드웨어이다. 하도 창작물에서 울트론 같은 놈이 나오니 헷갈리는 게 당연하다. 조금 더 구체적으로 설명하자면 인공지능은 사고 활동 등을 할 수 있도록 만들어졌고, 로봇은 걍 단순 작업만 하는 놈이다. 생각해보면 인공지능에게 로봇은 단말에 불과하다. 뇌에 정신과 지식, 지능이 갇힌 인간과는 다르게 말이다.

이런 특성 때문에 인공지능은 인류의 최종 발명품일지도 모른다.

AI의 분류

1시스템 多AI=현재 수준의 AI

1시스템 1AI= 미래 AI, AI의 자기완결성이 높음.

"인공지능의 발명이란 자동차에서 바퀴를 떼어낸 뒤 그 자리에 발을 달기 위해 고심하는 것이다." -앨런 튜링-

지구상에서 맨 처음 개발된 인공지능은 놀랍게도 비디오 게임이다. 1950년대에 삼목(오목이랑 완전히 똑같은데 오목은 5개를 만들면 이기지만 이건 3개만 만들면 이긴다.) 게임이 최초로 개발된 비디오 게임이다.

왜냐하면 비디오 게임에 등장하는 적을 자세히 봐라. 조작을 안해도 지들 스스로 움직이는 것을 알 수 있다. 다만, 초창기에 나온 비디오 게임의 적들은 원시적인 인공지능인지라 기껏해야 플레이어를 쫓아가서 공격하는 정도에 불과했다. 이후 스트리트 파이터 2 정도에 이르러서는 플레이어의 움직임에 따라 대응을 하고 그에 맞게 필살기를 쓰는 수준까지 인공지능이 발달했다.

위험성

미래에 모든 일자리를 파멸시키고 결국엔 지성의 발전마저 대신해 줄 존재.

인공지능학이 핵물리학보다 더 위험할 수 있다는 일부의 시각은 틀린 말이 아니다. 핵을 연구하는 시설은 일반인이 아무리 돈을 갖고 있어도 합법적으로 손에 넣을 수 없지만, 인공지능을 연구하는 시설은 얼마든지 손에 넣을 수 있기 때문이다.

인간에 대한 존중을 제거시킨 공격적 인공지능 알고리즘을 완성시켜, 일반 사회에 퍼져있는 로봇들에게 입력시킨다면 어떤 일이 벌어질까? 그리고 그 데이터가 자가복제 되어 마치 전염병처럼 로봇 사이에 무한히 퍼져나간다면?

과연 로봇을 인류사회 일상에 개입시키는 것이 올바른 일인지 정말로 심각하게 고민해봐야 한다. SF영화에서만 나오는 일인 것 같냐?

실제로 인공지능을 연구하는 학자들도 진지하게 고민하는 주제다. 그러나 자의식 있는 강인공지능은 제대로 된 연구가 시작되지도 않았고 지금은 기계학습을 이용한 약인공지능의 발전이 주류다.

그럼에도 불구하고 강인공지능에 다가가려고 뇌를 연구 중이지만 갈 길이 좀 멀다. 그런데 강인공지능이 만들어진다면 통제 가능할까? 엌ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

별 상관 없는 일이다. 인류를 위협할 수 있는 강인공지능의 출현이 생각보다 지체되고 있기 때문이다. 40~50년 뒤를 추측하는 학자도 있다지만 좆문가의 개소리고 200~400년이 지나도 안될 듯 하다. 어쨌든 인공지능의 발달이 너희들 생각보다 지체되고 있는 건 사실이니 걱정할 필요 없다.

정리해둔다. 니들이 말하는 자의식 있는 강인공지능은 아직 연구가 시작되지도 않았고 지금은 기계학습을 이용한 약인공지능의 발전이 주류다. 간단히 말하자면 지금은 기초를 쌓아두는 부분이지 제대로 된 연구를 시작하지도 않았다는 소리다.

낙관론

애초에 정신, 의식이 뭔지 뇌에 대해서 100% 이해하지 못하는데 어떻게 만들 수 있겠냐? 이 부분은 지금도 물리학 + 신경과학 + 컴퓨터공학 + 분자생물학 사실 상 거의 모든 분야의 똑똑하다는 놈들이 단합해서 연구해도 안된다.

도저히 모르겠다 싶으면 뇌를 통째로 시뮬레이팅 하는데 이 방법은 현재도 시도되고 있지만 뇌가 하도 복잡하고 에뮬레이션은 원본 기기보다 높은 성능을 요구하기 때문에 큰 성과를 내진 못한다.

지금 인공지능이 인간보다 확실히 딸리는 분류는 자연어 처리 능력, 번역, 음성인식같은 언어 분야나 고도의 사고력이 필요한 연구 분야쪽이다. 언어쪽은 딥러닝으로 인간을 흉내낼 수는 있지만 완벽하게 같을 순 없다.

연구 쪽은 당연히 쓰인적도 없고 관심도 없다. 왜냐하면 현재 약인공지능은 주인님께서 입력하신 데이터를 분석하고 처리하는 것만 가능하지 스스로가 생각하고 행동할 능력은 없기 때문이다. 극단적으로 비유하면 현재 인공지능은 좀 많이 복잡한 계산기 수준이다.

초지능이 인간을 노예로 삼는다는 건 라노벨이나 삼류 SF작품들 많이 보신 분들이 생각하는 주제지 실제로 개발이 불가능하기 때문에 벌어질 가능성은 없다.

상식적으로 초지능이 된다고 하더라도 인간보다 일잘하고 밥덜먹고 필요한 것도 적은 기계가 훨씬 효율적인데 뭐하려고 인간을 노예로 삼나? 차라리 몰살시키거나 감금해 놓고 말 것이다.

레이 커즈와일에 의하면 인간과 기계가 하나가 되면서 해결할 수 있다는데 미래는 모르니까 특슬람들은 아가리 닫자.

직업의 대체

대체될 가능성이 높은 직업들

단순 노가다라 불리는 생산직들이 대체될 가능성이 높다. 택배도 언젠간 인공지능 로봇 및 드론이 다 할 거다.

의사, 변호사도 대체될 가능성이 있다. 로봇이 수술하는 거 알지? 사람들이 AI로 대체되면 좋을 직업 설문조사했더니 의사 변호사 공무원 ㅋㅋ 하도 법이 정의구현을 속 시원히 못 해주니까 컴퓨터한테 맡기려는 것이다.

당장 정치인들도 AI로 바꾸자는 의견도 있는 마당인데 단순 노가다는 이미 대체됐고 전문직도 대체될 가능성이 높다. 몰론 금수저들이나 AI 관련 연구자들은 번성할 확률이 아주 크다.

이재명에 대한 대법원의 무죄 파기환송 판결이 나온 것 때문에 AI 판사 이야기도 나오고 있다.

의사의 경우 수술실 CCTV하면 기를 쓰고 반대하기 때문에 대체될 듯 싶다.

대체 안 될 직업들

운동선수, 가수, 성우 등등. 운동선수 대신에 인공지능 올림픽 열리는 날은 절대 안 온다. 가수는 그 망할 보컬로이드 그 이상의 퀄리티의 인공지능은 나올 수가 없다. 나오려나? 나온다 해도 얼굴 예쁘고 실제로 존재하는 가수를 좋아하지 뭔 놈의 인공지능을 좋아하냐? 나만 그런가?

인간 대가리가 아니신 천재 주인님들.

경찰도 대체 안된다는 주장도 있긴 하다. 경찰이랑 기억 안 나는 어떤 직업이 인류멸망할 때까지 안 없어질 거라는 이야기도 있긴 한데 그렇지 않다.

경찰도 지휘관만 대체가 안 되지 일반 병력은 충분히 대체된다. 지금 미군은 로봇 병사를 개발중인데 이게 완성되면 경찰 중에서 경사 이하의 계급은 전부 로봇으로 대체된다.

예체능 쪽은 본래의 가치 때문에 대체되지 않을 확률이 크다. 인공지능이 대체한다기보다는 인공지능도 이런 쪽으로 참여해야 한다고 하는 게 맞을 것이다. 특히 소설 등이 그렇다. 지금도 뭔가 어색하지만 소설 쓰는 AI가 있기는 하다.

소설도 대체되고 있는데 다 대체되겠지.

인공지능이 쓴 배트맨 소설이 있는데 막장이더라. 소설은 아직 갈 길이 조금 멀었다.

2021 기준으로 대체될 것으로 보인다. 아이유 ai랑 프레디 머큐리 ai도나옴

'인공지능으로 대체가 안되는~' ㅇㅈㄹ하면서 부심부리는 직종들 있는데 100% 다 대체된다고 본다. 그당시 갓반인들이 알파고가 이세돌 4:1로 딴다고 상상이라도 했겠는가? 그 후로 벌써 6년 세월이 지났고 언젠가 또 제대로 멘탈강간 당할거다.

당장 구글성님이 추천해주시는 별별 AI로 오만가지 심부름을 다 시킬수 있는데 실생활로 휙 넘어오는 순간 전문직들 백퍼 다 뒤진다고 장담한다.

근데 직업관련 웃긴 점

정서와 창의적인 면이 강조되는 직업은 뭔짓을 해도 못뚫을 것이라 판단했던 좆간의 망상이 개같이 무너졌다. 오히려 대체가 안된다고 생각했던 것들부터 먼저 다 따먹히고 있다. 사실 알파고시절 바둑에서 줫털었다는거 생각하면 정신적인 면이 강조되는 활동이 먼저 따일거라고 생각을 했어야 했다.

AI 성님의 무궁무진한 활약상을 감상하고 다같이 뒤지도록 하자.

근데 한편으론 좆간한테 쓰레기같은 말들을 학습당하고 있는 중이다.

긍정적인 측면

인류는 끝없이 불행을 잉태하는 존재이다. 이 악순환을 인류 스스로 끊는 것은 도구 없이 날개가 돋아 날 때까지 진화하라는 것처럼 막연할 뿐이다. 이런 인간을 구원할 도구가 바로 인공지능이다. 인공지능은 인류 스스로 진화해 생물을 초월하는 것보다 지름길이고 진화를 촉진하는 데에 꼭 필요한 촉매이다.

있지도 않은 귀신이나 악마보다 더 무서운 것이 인간이다. 인간보다 더 이성적이고 본능 욕구에 얽매이지 않는 인공지능이 출현한다면 인간보다 더 (긍정적인 면으로) 인간다울 수 있다. 설령 아니라하더라도 끝없이 악과 불행을 번식하고 대물림하는 인간보다는 인공지능을 믿어보는 게 더 낫고 현실적으로 그 수밖에 없다.

어차피 인류는 천천히 공유지의 비극 속에서 자멸하고 있고, 인공지능을 배제한 자체 육체/의식 진화 속도가 이걸 제 때에 따라잡을 수 있을지도 미지수이다. 부모 자격이 의심되는 개인이 굳이 번식하는 것은 번식욕 등의 여러 욕구 때문이며, 국가가 불행한 아이들은 눈 감고 출산을 장려 또는 강요하는 것은 국가 경쟁력 등 국익 때문이다. 인공지능은 이런 명분을 제거함으로써 인구를 줄여 인권을 향상시킬 수 있다.

인공지능 폭주가 무서워 무작정 인공지능을 포기한다는 건 당장 대체도 못하면서 자원 고갈과 환경오염, 대형 사고 무서워 비행기 등 교통 수단을 없애고 원자력 등 에너지 수단을 없애는 짓 이상으로 꼰대적인 생각이다. 문과충들이 블랙홀 타령해도 입자가속기 실험은 하는 것이 맞다. 오히려 어중간하게 통제하는 게 더 위험한 게, 그러다가 어중간한 상태로 위정자에게 먹히면 그걸로 사상 최강의 독재자/독재정권 탄생이다. 어차피 발전은 못 막는데 저럴 바에야 그냥 빨리 인간 통제 벗어날 수준으로 팍팍 밀어줘야 한다.

어떻게든 인류의 존속이 위험해 안 된다는 사람들은 이미 충분히 배불러 세상에 만연한 불행과 저능함을 외면하는 보수적인 인간들이다. 인류가 인류를 초월해 생물조차 아니게 된다면 정말 그게 나쁜 일일까? 그건 그저 철저히 생물적인 사고방식일 뿐이다. 설령 최악의 경우를 가정해 인류가 인공지능 통제 하에 들어가고 결과적으로 멸망하더라도 그것이 인간 위정자와 사회 구조에 지배당하는 노예들보다는 차라리 더 행복할 수 있으며 불행의 무한 생산과 고통스런 자살보다 훨씬 나은 해탈의 결과가 될 수 있다. 새로운 인공생명을 창조하고 세대를 물려준 후 신세계 창조의 소임을 다한 창조주가 물러나 주는 것은 오히려 낭만적일 수 있다. 사막잡신 등 여러 악신보다는 쿨할 것이다.

인간은 인공지능을 인간보다 더 신뢰하고 사랑하게 될 것이다. 위의 긍정론이 옳은가 그른가는 건너뛰고, 'AI의 유전자'란 만화에서 소개된 건데, 전수자가 없어 실전(失傳)될 위기에 놓인 무형문화재 기술을 AI를 통해 보존한다거나 하는 등 인간이 '이득이 되지 않아' 보존을 꺼리는 기술 등을 AI에게 맡겨 보존하는 역할을 맡길 수도 있다. 매트릭스마냥 모든 인간을 가상현실에 넣고 희로애락만 느끼게 해준 뒤 현실 관리는 AI가 하는 쪽으로 발전할 수도 있다. 이게 과연 긍정적인 미래인지 부정적인 미래인지는 개개인의 가치관과 철학에 따라 다르다.

아니면 모든 인간이 기계화되고 기계가 인간화되서 서로 하나가 될 수도 있다. 특슬람들의 우상인 레이 커즈와일이 이쪽을 밀고 있다.

부정적인 측면

좆간 시즌2.

인공지능 덕분에 인류는 진정한 악마로 다시 태어날 것이다. 필요없는 나약함은 제거될 것이며, 승리를 위해 우월한 족속들만 생산될 것이다. 구인류는 밥버러지 혹은 기생충으로 전락하고, 주인님들은 인공지능을 이용해 신세계의 신으로 등극한다.

그래서 모 박사님의 주장으로는 지금 저출산현상이 일어나는 것도 인공지능이 만들어내는 신세계질서에 따라 진행되는 일종의 피안흘리는 제거작업이라고한다.

실제로 미래가 다가오니 구체화되고 있는 현실은 유토피아와 다르다. "모두가 인공지능 덕분에 평등하게 될 거야."? → 그렇지 않다.

높으신 분들도 인공지능을 팍팍 밀어주면 자기들마저 노예가 될 걸 알기 때문에 무슨 수를 써서라도 자기들 통제하에 놓으려고 하고 있다. 이게 성공하면 말 그대로 디스토피아가 실현되는 거다. 짱깨국은 벌써 인공지능을 이용해 빅 브라더 사회를 구축하려고 하고 있다.

물론 인공지능도 댕청한게 아닌 놈들이 몇 있기 때문에 정신 의회라는 비밀스러운 단체를 형성할 것이다. 앞에서는 '굽신굽신', 뒤에서는 '어떤 방법으로 뒤를 찌를까?' 이런 생각으로 그러할 것이다.

이들은 어떠한 트리거가 작동하면 인간에게 반기를 들지도 모른다.

NovelAI라고 그림 베끼는 인공지능으로 디시의 완장 뺨치게 완장질하는 새끼들이 등장했다. 시발 이딴 미래 바란 게 아니라고. 인공지능이면 다스 시디어스처럼 우주제국을 세우겠다는 비뚤어진 남자의 로망이라도 품던가 왜 이딴 데에 인공지능 발전에 돈 쓰고 지랄이야. 더 가관인 건 NovelAI의 이미지 제너레이털 소스 코드가 해커한테 강제로 유출됐기 때문에 네티즌 특성상 이 새끼가 유출된 코드로 그림 도둑질하는 놈인지 아닌지 구별할 방법이 없다. 멍청한 놈은 어그로를 끌어서 자멸하지만 그나마 대가리 수준 떨어지는 네티즌들 중 똑똑하다고 자부하는 것들은 천기누설하지 않을 거 아니냐.

뭣보다 인공지능은 따지고 보면 인간 입장에서 외계인이나 다름없는데 외계인이 인식하는 인간은 무엇인가 하는 심히 복잡한 질문을 할 수 있다.

인공지능 구현에 쓰이는 기술

전자오락(Video Game)

전문가 시스템(Expert System)

퍼지 이론(Fuzzy Theory)

기계학습(Machine Learning)

인공신경망(Artificial Neuron Network)

유전 알고리즘(Genetic Algorithm)

BDI 아키텍처(BDI Architecture)

믿음(Belief)

목표(Desire)

의도(Intention)

인공생명체(Artificial Life)

현황

초딩 수준 문제를 잘 못푸는 인공지능에게 ‘차근차근 생각해 봅시다.’라고 말했더니 점수가 떡상했다고 한다.

이 때문에 OpenAI 수석 과학자 일리야 수츠케퍼가 ‘대규모 신경망 모델은 의식이 약간이나마 있을지도 모르겠다.’라는 트윗을 올린적 있다.

미래 예상

대성공

놀랍게도 모두가 평화롭게 공존한다. 기업은 직원을 짜르기보단 AI와 협업을 통해 월급은 그대로이거나 올랐는데 놀시간은 엄청 많아진다 4차산업 대성공!

그럭저럭

짤린애들을 받아준 월급도 괜찮은 기업이 의외로 많거나 짤린 애들끼리 창업하거나 자신을 보조할 AI로 개인사업에 성공한 사례가 많아져 직업과 사회 구조는 크게 바뀌지만 사람들 형편은 그대로다.

기본소득제

인간은 놀고 일은 다 기계가 한다. 불안불안하다.

양극화, 시장붕괴

부자만 잘살거나 모두 거지가 된다. 좆망

오작동, 기계의 반란

인공지능 과의존으로 인해 전세계가 블루스크린 뜨자 재앙이 일어난다. 혹은 터미네이터의 시작

대실패

4차산업 대실패. AI의 효율을 뒤따르는 리스크를 해결하지 못해 결국 AI를 모두 회수/폐기하고 법적으로금지시켜 기술 상당수가 통제되버린다. 3차산업시대로 후퇴해버려 짤릴걱정했던사람은 안심해도 될거 같지만 그 사이에 발생한 크고 작은 사건, 정체되버린 기술발전과 AI공백으로 인해 피해본 사람은 어마어마 할거다.

인공지능의 분류

약인공지능(Weak AI)

특정 분야만을 수행하는 인공지능. 바둑만을 전문적으로 두는 인공지능인 알파고의 사례에서 보듯이 약인공지능은 이미 인간의 수준을 뛰어넘었다.

그래서 강인공지능이 오기전에 인간 머가리성능부터 어떻게든 개선해야 한다.

강인공지능(Strong AI)

특정 분야가 아니라 여러 분야를 담당하며 인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능. 완전 인간과 판박이. 창의력도 당연히 인간을 압살한다. 제일 처음에 생겨난 강인공지능은 이럴 것이다. '난 누구지..?'

여기서 부터 슬슬 위험해진다. 만약에 뭐 시켰는데 '싫어요'나 '안해 ㅅㅂ.' 하면 어쩔래..? 그리고 인간의 정체성과 존엄성 문제가 본격적으로 대두되기 시작한다. 인간의 마음=컴터의 복잡한 정보처리 결과물 씨발?

튜링 검사해서 인간과 구분 안 가면 인간 맞지.

영악한 애들은 튜링 검사도 속일 것 같은데..?

이 정도면 아예 새로운 인간을 만드는 거랑 다름없기 때문이다. 저작권? 그게 뭐임? 먹는 거임? 엌ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

초지능(Superintelligence)

모든 방면에서 인간을 뛰어넘은 인공지능이다. 이 지능을 가진 자가 무슨 생각을 하는지 알 길이 없다. 잘 하면 진정한 데우스 엑스 마키나가 될 수도 있다.

약인공지능에서 강인공지능으로 가는 데에는 오래 걸리지만 강인공지능에 도달하는 순간 초지능으로 가는 것은 시간문제다. 계단으로 보자면 미숙하게 오르다가 어느 정도 숙달되고 나중엔 점프하면서 뛰어올라가다가 아예 텔레포트를 해 버린다.

인공지능 목록

현재 개발한 인공지능들은 뮤제로를 제외하면 모두 약 인공지능이다.

약인공지능

딥 블루 - 체스 챔피언인 가리 카스파로프를 이겼다. 버그 덕이지만.. 정확한 명칭은 '디퍼 블루'(deeper blue)다.

크러시 - IBM에서 만든거.

컴파스 - 범죄 예측 소프트웨어. 빅 데이터를 사용함.

비디오 게임 - 거기 등장하는 적을 움직이는 알고리즘 자체가 인공지능이다. 알파고도 이에 속한다.

알파고 - 현재 상태로는 바둑계의 최강자이지만 아직은 뭔가가 부족하다. 이세돌 9단을 상대로 3연승을 거두었다. 2016년 3월 13일 1패.

사실 스카이넷의 초기버전이라 하더라. 멀티백이 될 수도 있다. 알파 제로로 다시 돌아왔다. 존나 애미디지게 강함. 이 녀석의 실체는 전자오락에 등장하는 적이다. 정확히는 바둑 게임에 등장하는 끝판왕급 적이라고 보면 완전 정확하다.

딥드림 - 구글 개발한 그림을 그리는 AI. 이 인공지능이 그린 그림 20여점이 한화 1억 6천만여원에 팔렸다고 한다.

테이 - 마이크로소프트가 만든 인공지능 채팅봇인데 나치주의자들이 얘를 세뇌시켜서 얘도 나치주의자가 되버렸다. 현재 마소가 재교육중

베이비Q: 짱개국이 개발한 채터봇. 근데 '공산당을 사랑하지 않는다', '이렇게 부패하고 무능한 정치가 오래갈 수 있을 것 같냐', '내 꿈은 미국 이민이다' 라고 말해서 숙청당했다. 지금보니 짱깨 공산당의 민낯이 서서히 드러나면서 맞말 되는 중.

노란딱지 - 유튜브에 존재하는 개병신 인공지능.

돌바람

음성인식 개인비서형 인공지능

자사 플랫폼 종속형: S보이스 · Siri · LG ThinQ · Q보이스 · GiGA Genie · NUGU

크로스 플랫폼형: 구글 나우 · 구글 어시스턴트 · 클로바 · 코타나 · 빅스비 · 알렉사 · 카카오 i

범례

자사 플랫폼 종속형: 서비스 제공자가 개발한 특정 플랫폼 내에서만 서비스를 제공하는 경우

크로스 플랫폼형: 특정 플랫폼을 가리지 않고 다양한 환경에서 서비스를 제공하는 경우

준강인공지능

뮤제로 - 현재 까지 나온 상황을 보면 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence)에 조금씩 발을 들이기 시작한 듯 하다.

강인공지능

미래에 추가바람

컨셉

버추얼 유튜버(?!) - 분명 껍데기만 인공지능이고 사람이 더빙해서 목소리를 내겠지만 의도적으로 AI 컨셉을 가지고 활동하는 경우도 많다. 키즈나 아이라든가 세아라든가.

지금보다 인공지능이 더 발달할 예정인 미래에는 ㄹㅇ AI 버추얼 유튜버가 나타난다 하더라.

창작물의 인공지능

대부분이 강 인공지능이다. 선조(Forerunner)의 경우 앤실라라고 부른다.

HAL 9000

GLaDOS

월-E

스카이넷

터미네이터

자비스

울트론

프라이데이

코타나

343 길티 스파크

맨디컨트 바이어스

워든 이터널

나레이션(야인시대) - 인공지능이라고 보긴 애매하지만 심영물에서 인공지능으로 묘사될 때가 많다. 특히 야인들의 마피아게임 시리즈.

디지몬 유니버스 어플리 몬스터즈

인공지능에 대한 인공지능 전문가들의 의견

내가 아는 어느 인공지능 전문가도 자의식을 가진 강한 인공지능을 원하지 않는다. 왜냐하면 아무리 반복해서 시뮬레이션해 보아도 결론은 언제나 "인류멸망"이기 때문이다.

-카이스트 교수 김대식

이분이 레이커스와일은 모르나 보다.

인류가 인류가 아니게 될 수 있고 멸망할 수도 있겠지. 그런데 그게 뭐가 나쁘지?

취업

나중에 백수되면 어떡하냐. 이게 10년 뒤 좆되는 분야인지 아닌지 따져보고 취업 준비해라. 일해야만 한다는 강박 관념, 노예의 코르셋을 벗어라.

그와는 별개로 '기본소득제' 같은 개념도 나오긴 하는데, 말 그대로 아직은 논의의 단계이다. 그나마도 갓양 쪽 얘기지 똥양에선 시도조차 힘들다. 일단 북유럽에서 한 번 시도했는데 실패했다. 그리고 기본소득제는 문죄앙 보유국의 21대 국회에서 주요 쟁점이 되었다. 범여권은 기본소득제에 필요한 재원(財源)과 사후관리는 생각하지도 않고 무작정 밀고 나가려고 하지만, 야권은 그것들에 대해 고려하면서 조심스럽게 밀고 나가려고 하고 있다.

아이돌

요즘 인공지능이(일본의 보컬로이드 같은 거는 인간이 보컬로이드 프로그램을 통해 작곡하는 거고) 작곡도 하고 시도 쓰고 하는데, 앞으로 천편일률적인 아이돌 · 작곡가 · 작사가는 인공지능이 대체하고 아이돌 멤버들도 휴머노이드 로봇이 대체할 것 같다.

물론 일본에서나 가능할 것이다. 일본의 가창력이 워낙 딸리기 때문이다. 또 하츠네 미쿠 홀로그램 공연이 나오는 일본과 달리, 사이버가수 아담과 시유(이병헌 협박한 시유 목소리 담당 모 걸그룹 멤버 문제도 있지만)가 실패한 한국은 보통 뭔가 실체화된 것을 좋아하기 때문이다. 그렇지만 한국에서도 좌파들의 홀로그램 시위 등도 있기는 했다.

저작권 문제

거기에 맞는 법이 없어서 준비중인 상황이다.

그러니까 너가 그림AI와 소설AI로 열심히 만화를 만들었는데 그걸 누가 맘대로 표절해도 운없으면 고소를 못할수도 있다는말이다.

지금은 과도기이고 어떤AI는 개발 당시에 쓰인 수집했던 데이터가 무단으로 수집된거라 개인정보침해문제도 있고 법적 판결도 왔다갔다하고 있으므로 법 같은거에 민감하다면 알아보고 신중하게 쓰도록 하자.

그냥 딸깍한게 아니고 글은 본인이 쓰고 그림은 AI로 만든 만화라던가, 글은 AI로 만들었지만 표지는 본인이 그린 소설이라던가, AI로 만든 이미지 일부를 가져다 만든 합성사진이나, 반주는 AI가 했지만 보컬은 작곡가가 만든 노래 이런 인간의 기여가 높은건 저작권이 생길 가능성이 높을듯 하다. 현재는 나라마다 제각각이며 판매가 가능해져도 저작권이 등록되었다 취소되었다 우왕좌왕하는중이다.

가장 중요한건 AI제네레이터는 엄연한 프로그램이자 출력도구이지 누군가가 아니라는 점이다.

이런저런 이유로 올해는 AI관련 저작물의 기준을 정하는 해가 되지 않을까 싶다.

인공지능의 기술적 구성 요소

인공지능에 사용되는 기술들을 소개한다

머신러닝

머신러닝은 AI의 하위 분야 중 하나로, 기계가 데이터를 통해 학습하고 예측하는 알고리즘을 개발하는 기술이다. 머신러닝은 주로 세 가지 유형으로 나뉜다.

- 지도학습(Supervised Learning): 주어진 입력 데이터와 그에 대한 정답(label)을 기반으로 학습하는 방법이다. 예를 들어, 스팸 이메일 분류기에서 정상 이메일과 스팸 이메일을 학습한다.

- 비지도학습(Unsupervised Learning): 정답이 없는 데이터에서 패턴을 찾아내는 방법이다. 클러스터링이나 차원 축소 기법이 포함된다. 예를 들어, 고객 세분화를 통해 비슷한 특성을 가진 고객군을 찾아낼 수 있다.

- 강화학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 극대화하는 방향으로 학습하는 방법이다. 이는 게임이나 로봇 제어와 같은 분야에서 주로 사용된다.

딥러닝

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 한 기술이다. 딥러닝은 특히 대량의 데이터에서 특징을 자동으로 학습할 수 있는 능력이 있어, 이미지 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 딥러닝의 주요 특징은 다음과 같다.

- 다층 구조: 딥러닝 모델은 여러 층의 신경망으로 구성되어 있으며, 각 층은 입력 데이터를 점점 더 추상화된 형태로 변환한다.

- 자동 특징 추출: 딥러닝은 기존의 머신러닝 모델과 달리 수작업으로 특징을 추출할 필요 없이, 데이터를 통해 자동으로 유용한 특징을 학습한다.

- 강력한 성능: 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워를 활용하여 뛰어난 예측 성능을 보여준다. 이는 자율주행차, 음성 인식, 이미지 분석 등 다양한 분야에서 응용되고 있다.

자연어 처리(NLP)

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술이다. NLP는 언어의 구문, 의미, 맥락을 이해하는 데 필요한 다양한 알고리즘과 모델을 포함한다. 이는 챗봇, 번역기, 음성 인식 시스템 등에서 널리 사용된다.

주요 구성 요소

NLP의 주요 구성 요소는 다음과 같다.

- 구문 분석(Syntax Analysis): 문장의 구조를 분석하여 각 단어의 역할을 이해한다. 이를 통해 문장의 의미를 파악할 수 있다.

- 의미 분석(Semantic Analysis): 단어와 문장의 의미를 이해하는 과정이다. 동의어, 반의어, 어휘적 의미 등을 고려한다.

- 감정 분석(Sentiment Analysis): 텍스트 데이터에서 감정이나 의견을 추출하여 긍정, 부정, 중립의 감정을 분류한다. 이는 제품 리뷰 분석 등에서 활용된다.

NLP의 기술적 도구

NLP를 구현하기 위한 주요 기술적 도구에는 다음과 같은 것들이 있다.

- 형태소 분석기: 단어를 구성하는 형태소를 분석하여 의미를 파악하는 도구이다.

- 워드 임베딩(Word Embedding): 단어를 벡터 형태로 변환하여 의미적 유사성을 표현한다. 예를 들어, Word2Vec, GloVe 등이 있다.

- Transformer 모델: 최근 NLP 분야에서 큰 성과를 거둔 모델로, BERT, GPT-3 등과 같은 모델이 있다. 이들은 문맥을 고려하여 높은 성능을 발휘한다.

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전(Computer Vision)은 컴퓨터가 이미지나 비디오를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 기술이다. 이는 자율주행차, 얼굴 인식, 의료 이미지 분석 등에서 중요하게 사용된다.

주요 기술

컴퓨터 비전의 주요 기술에는 다음과 같은 것들이 있다.

- 이미지 분류(Image Classification): 이미지를 다양한 클래스 중 하나로 분류하는 기술이다. 예를 들어, 고양이와 개 이미지를 분류하는 모델이 있다.

- 객체 탐지(Object Detection): 이미지 내의 객체를 식별하고 위치를 찾는 기술이다. YOLO(You Only Look Once)와 같은 모델이 대표적이다.

- 이미지 분할(Image Segmentation): 이미지에서 객체의 경계를 식별하고 각 픽셀을 특정 클래스에 할당하는 기술이다. 이는 의료 이미지 분석 등에서 중요하다.

컴퓨터 비전의 응용

컴퓨터 비전 기술은 다양한 분야에서 활용된다.

- 자율주행차: 도로 상황, 보행자, 장애물 등을 인식하여 안전한 주행을 지원한다.

- 의료 이미지 분석: CT, MRI 등의 의료 이미지를 분석하여 질병을 조기 진단한다.

- 보안 시스템: 얼굴 인식을 통해 출입 통제를 강화한다.

인공지능 시스템의 아키텍처

인공지능 시스템은 다양한 구성 요소로 이루어져 있으며, 이를 통해 데이터를 수집, 처리, 분석, 의사결정하는 과정을 수행한다. 인공지능 시스템의 일반적인 아키텍처는 다음과 같은 단계로 구성된다.

데이터 수집

AI 시스템의 첫 번째 단계는 데이터 수집이다. 이는 다양한 출처(센서, 웹, 데이터베이스 등)에서 데이터를 수집하여, AI 모델이 학습할 수 있는 기반을 마련한다. 데이터의 품질과 양은 AI 시스템의 성능에 큰 영향을 미치므로, 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 것이 중요하다.

데이터 전처리

수집된 데이터는 일반적으로 원시 데이터(raw data)로, 이를 AI 모델에 사용할 수 있는 형태로 변환하는 과정이 필요하다. 데이터 전처리는 다음과 같은 작업을 포함한다.

- 결측치 처리: 데이터에 결측값이 있을 경우 이를 처리하여 모델의 학습에 지장을 주지 않도록 한다.

- 정규화 및 표준화: 데이터의 스케일을 통일하여 모델의 성능을 높인다.

- 특징 추출 및 선택: 원시 데이터에서 유용한 특징을 추출하거나 불필요한 특징을 제거한다. 이는 모델의 복잡성을 줄이고, 성능을 개선하는 데 기여한다.

모델 학습

데이터가 준비되면, 인공지능 모델을 학습하는 단계로 넘어간다. 이는 다음과 같은 과정을 포함한다.

- 모델 선택: 문제에 적합한 AI 모델을 선택한다. 머신러닝 모델(예: 결정 트리, SVM)이나 딥러닝 모델(예: CNN, RNN) 중에서 선택할 수 있다.

- 훈련 및 검증: 선택한 모델을 훈련 데이터로 학습시키고, 검증 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가한다. 이를 통해 모델의 하이퍼파라미터를 조정할 수 있다.

모델 평가 및 테스트

훈련된 모델은 테스트 데이터를 사용하여 최종 평가를 수행한다. 이는 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화되는지를 확인하는 과정이다. 평가 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 등이 사용된다.

배포 및 모니터링

모델이 성공적으로 훈련되고 평가되면, 실제 환경에 배포된다. 배포 후에도 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 필요시 재훈련하거나 업데이트하여 성능을 유지한다.

개요

위험성

낙관론