저자: Jules Winnfield, CoinTelegraph; 번역: Wuzhu, 진써차이징(Jinse)
1. AGI란 무엇인가요?
인간과 기계의 경계가 모호해지면 인공 일반 지능(AGI)이 등장합니다. 단일 문제를 해결하는 데 인공지능을 사용하는 좁은 인공지능(ANI)과 달리, AGI는 인간의 인지와 구별할 수 없는 방식으로 지식을 이해하고, 학습하고, 적용할 수 있는 인공지능을 말합니다.
AGI는 아직 이론 단계이지만, 인공지능이 인간의 입력과 판단을 완전히 대체할 수 있다는 전망은 자연스럽게 폭넓은 관심을 끌고 있으며, 연구자, 기술 전문가, 학자들은 AGI 개념을 현실로 만들기 위해 노력하고 있습니다.
현재 또 다른 주류 연구는 인공지능의 영향이 점차 커지는 세상에서 AGI와 ANI의 실현 가능성과 영향을 탐구하고자 노력하고 있습니다.
사실 ANI가 이미 다양한 산업을 혁신한 반면, AGI의 잠재력은 그보다 훨씬 더 큽니다. 기계가 인간의 업무 완료를 도울 뿐만 아니라, 특정 업무의 이면에 있는 동인을 사전에 이해하고, 결과를 예측하며, 자율적으로 혁신적인 솔루션을 만들어 최상의 성과를 달성하는 세상을 상상해보세요. 이러한 패러다임의 전환은 의료, 교육, 교통 등 수많은 다른 분야에 혁명을 일으킬 수 있습니다.
2. AGI가 왜 그렇게 강력한가요?
ANI와는 달리 AGI는 제한된 영역 내에서 미리 프로그래밍된 작업이나 미리 정의된 응답을 수행하는 데 국한되지 않습니다. 오히려 다양한 맥락에서 지식을 생성하고 적용할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
AGI로 구동되는 자율주행차를 상상해보세요. 이 서비스는 기차역에서 승객을 태워주는 것뿐만 아니라, 기차역 정차, 관광 코스 선택, 익숙하지 않은 도로 탐색 등 맞춤형 추천을 통해 목적지까지의 여정을 개인화할 수도 있습니다. 그리고 AGI는 기계이기 때문에 지치지 않고 기하급수적으로 학습하고 개선할 수 있습니다.
비탈릭 부테린은 AGI의 엄청난 잠재력을 강조하며 AGI를 다음과 같이 정의했습니다.
이 예에서는 AGI의 몇 가지 흥미로운 속성을 강조합니다.
학습 능력: AGI는 경험을 통해 학습하고 인간 프로그래머의 추가 교육 데이터 세트가 필요 없이 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있습니다. 이러한 유형의 학습은 특정 작업에만 국한되지 않고 광범위한 활동을 포괄합니다.
문제 해결 기술: AGI는 인간처럼 논리적 추론을 사용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 여기에는 감정적 영향과 같은 비전통적 변수를 고려하는 것이 포함되며, 이를 통해 더 광범위한 잠재적 결과를 파악할 수 있습니다.
적응성: AGI는 명확하게 프로그래밍되지 않고도 새로운 상황과 환경에 적응할 수 있으므로 역동적이고 예측 불가능한 환경에서도 성공할 수 있습니다.
이해 및 해석: AGI는 자연어, 추상적 개념, 감정적 뉘앙스를 이해하여 복잡한 인간-컴퓨터 상호 작용을 가능하게 합니다.
3장. AGI를 향한 탐구: 2025년 4월까지는 어디에 있을까?
AGI는 현재 공상과학에서 말하는 AI의 한 버전이다. 하지만 AGI는 아직 이론적인 단계에 있지만, 엄청난 잠재력으로 인해 인공지능의 공상과학 버전이라고 할 수 있습니다.
기존 모델(예: ChatGPT)은 끊임없이 진화하고 개선되고 있지만 AGI를 현실로 만들기 위한 여정에는 여전히 다음과 같은 상당한 기술적 과제를 극복해야 합니다.
기술 스택 정의: 인공 일반 지능(AGI)은 순전히 가정적인 성격을 가지고 있기 때문에 실제 구현에 필요한 기술 스택의 정확한 성격을 파악하는 것은 어렵거나 불가능합니다.
신경망: 딥 러닝의 발전으로 이 분야가 발전했지만, AGI에는 정보를 처리하고 감정과 뉘앙스를 부여하기 위해 인간 뇌의 구조를 모방하는 특수 신경망도 필요합니다.
자연어 처리(NLP): 기계가 인간의 언어를 더 잘 이해하고 생성하며 뉘앙스, 감정, 복잡성을 통합할 수 있도록 하려면 NLP 분야에서 상당한 발전이 필요합니다. 여기에는 NLP를 활용하는 기존 머신러닝(ML) 모델에서 계속 발전 중인 언어 구문, 의미론 및 맥락에 대한 보다 정교한 분석이 포함됩니다.
강화 학습: 보상 기반 메커니즘을 사용하여 기계가 결정을 내릴 수 있도록 훈련하면 AGI가 시행착오를 거쳐 최적의 행동을 학습할 수 있습니다.
진전이 있었음에도 불구하고, 인간처럼 진정으로 생각할 수 있는 AGI를 만드는 것은 여전히 이루기 힘든 목표입니다.
4. AGI는 인간처럼 생각할 수 있을까?
일반 인공지능이 인간처럼 생각할 수 있는지에 대한 질문은 인간 인지의 핵심으로 들어갑니다. 인간의 정신은 인식, 감정적 깊이, 창의성, 주관성을 특징으로 합니다. 일반 AI가 인간 정신의 일부 측면을 시뮬레이션할 수 있는 반면, 인간 인지의 전체 범위를 복제하는 것은 엄청난 과제입니다.
인간 인지의 여러 측면은 특히 모방하기 어렵습니다.
의식과 자기 인식: 인간 정신의 두드러진 특징 중 하나는 의식, 즉 자신과 주변 환경에 대한 인식입니다. 인공 일반 지능(AGI)이 아무리 정교하더라도 인간에게 내재된 내성적 능력은 부족할 것입니다. AGI는 일련의 기본 알고리즘과 복잡한 학습 모델을 기반으로 작동하며 주관성이나 진정한 감정이 부족합니다.
감성 지능: 인간은 자신의 결정, 행동, 상호작용에 영향을 미치는 다양한 감정을 경험합니다. AGI가 이런 감정을 인식하고 반응하도록 훈련될 수는 있지만, 실제 감정 경험이 부족하기 때문에 감정을 완벽히 재현할 수는 없습니다. 인간의 감정 지능에는 공감, 연민, 도덕적 고려가 포함되는데, 이런 것들은 기계에 적용하기 어렵습니다.
창의성과 혁신: 창의성은 종종 직관적 도약과 상상력이 풍부한 사고를 통해 새로운 아이디어와 솔루션을 창출하는 것을 포함합니다. AGI는 기존 지식을 새로운 방식으로 결합하여 창의성을 모방할 수 있지만, 인간의 혁신을 촉진하는 본질적인 동기와 주관적인 통찰력이 부족합니다. 진정한 창의성은 감정적 경험, 개인적 성찰, 문화적 맥락에서 비롯되는데, AGI는 이를 완벽하게 복제할 수 없습니다.
5. AGI의 주요 장점
일반 인공지능의 시금석은 인간의 경험을 완벽히 복제할 수 있느냐는 것이다. 이것이 실현되면 잠재적인 이점은 엄청날 것이며 모든 계층에 이로움을 주고 일상생활의 모든 측면에 영향을 미칠 것입니다.
한계가 있음에도 불구하고 일반 AI는 다음을 포함한 다양한 산업에서 점점 더 긍정적인 힘으로 인식되고 있습니다.
의료: AGI는 방대한 양의 기본 교육 데이터를 활용하여 질병 진단, 개인화된 치료 계획 개발, 개인화된 건강 결과 예측에 도움을 줄 수 있습니다.
교육: AGI는 맞춤형 학습 경험, 멘토링, 학술 연구 지원을 제공할 수 있습니다. AGI는 개인의 학습 스타일과 속도에 맞춰 학습을 조정함으로써 교육 성과를 향상시킬 수 있습니다.
경제학: AGI는 재무 모델을 최적화하고, 시장 동향을 예측하고, 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 경제 데이터를 분석하고, 시장 동향을 예측하고, 투자 결정을 안내할 수 있습니다.
환경 과학: AGI는 기후 데이터를 분석하고, 생태적 영향을 모델링하고, 지속 가능한 솔루션을 제안할 수 있습니다.
또한 AGI의 잠재력은 교통, 통신, 엔터테인먼트 등의 분야로 확장되어 혁신을 위한 새로운 지평을 열 것입니다.
6. 윤리적 및 사회적 고려 사항
AGI의 등장은 중대한 윤리적, 사회적 문제를 제기합니다.
AGI는 강력하지만, 안전한 사용에 대해서는 여전히 신중하게 고려해야 합니다. 이로 인해 아래에 나와 있는 AGI 협회와 같은 몇몇 비영리 협회가 설립되었습니다.
근본적으로 다음 문제를 해결하는 것이 중요합니다.
안전성: 예상치 못한 결과를 방지하기 위해 AGI가 안전하고 통제 가능한 범위 내에서 작동하는지 확인합니다. 여기에는 엄격한 테스트를 실시하고 AGI 배포를 감독하기 위한 규제 프레임 도입하는 것이 포함됩니다.
개인정보 보호: AGI 시스템에서 개인정보가 오용되는 것을 보호합니다. AGI는 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있으므로 개인 정보를 보호하는 것이 중요합니다.
편견과 공정성: 차별적 관행을 방지하고 AGI 혜택에 대한 공평한 접근성을 보장합니다. 개발자는 AGI 시스템이 불공정한 처우로 이어질 수 있는 편견이 없는지 확인해야 합니다.
고용: AGI가 일자리 감소와 노동력 역학에 미치는 영향에 대한 설명. AGI가 작업을 자동화함에 따라 고용에 미치는 영향을 고려하고 영향을 받는 근로자에게 지원을 제공하는 것이 필요할 것입니다.
AGI를 사회에 통합하려면 대중의 이익에 부합하고 사회적 가치를 존중하도록 신중하게 거버넌스를 구축해야 합니다.
7. 블록체인이 AGI를 강화할 수 있을까?
인공 일반 지능(AGI)은 인간만큼 똑똑한 컴퓨터를 만들어 암호화폐 거래나 시장 분석과 같은 분야에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 하지만 AGI는 모든 사람에게 이익이 되려면 신뢰와 공정성이 필요합니다. 비트코인과 이더 의 기반 기술인 블록체인은 이를 위한 안전하고 투명한 방법을 제공합니다.
암호화폐에서 영감을 받은 솔루션을 통해 블록체인이 AGI 성능을 향상시킬 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
명확한 훈련 기록: 블록체인은 비트코인의 공개 거래 기록과 비슷하게 작동하며 AGI를 훈련하는 데 사용되는 모든 데이터(예: 암호화폐 거래 패턴)를 기록합니다. 이를 통해 숨겨진 편견 없이 시스템이 공정하고 공평하게 운영되도록 보장할 수 있습니다.
공동 의사결정: 이더 의 스마트 계약과 유사하게 블록체인을 통해 개발자, 거래자, 사용자는 AGI의 규칙에 대해 투표할 수 있으므로 단일 회사가 이를 통제할 수 없습니다.
안전한 데이터 공유: 암호화폐 지갑이 자금을 보호하는 것처럼 블록체인은 암호화폐 거래소 로부터 민감한 데이터를 보호하여 AGI 훈련의 안전한 공유를 가능하게 하고 데이터 유출을 방지합니다.
공정한 보상: 편견 없는 AGI(예: 정확한 거래 예측기)를 구축하는 개발자는 암호화폐 채굴 보상과 매우 유사한 디지털 토큰을 받을 수 있으므로 윤리적인 작업을 장려할 수 있습니다.
그러나 느린 블록체인 속도, 암호화폐 거래 지연, 제한된 저장 용량과 같은 지속적인 문제로 인해 일반 인공지능(AGI)이 데이터를 빠르게 처리하거나 대용량 데이터 세트를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
인공 일반 지능(AGI)에 블록체인을 적합하게 만들기 위해 연구자들은 이미 다음을 탐색하고 있습니다.
오프체인 저장: 분산형 파일 저장 시스템 (IPFS) 와 같은 탈중앙화 시스템은 대용량 파일을 오프체인으로 저장하는 데 사용되는 반면, 블록체인은 검증 가능한 해시만 저장하여 혼잡을 줄입니다.
샤딩과 댄크샤딩: 이더 의 확장성 업그레이드와 유사하게 샤딩은 데이터를 여러 노드로 분할하여 일반 인공지능(AGI)이 네트워크 속도를 늦추지 않고 더 많은 정보를 처리할 수 있도록 합니다. 또한, 이더 을 위해 개발 중인 고급 샤딩 형태인 댄크샤딩은 롤업과 데이터 가용성 샘플링을 결합하여 데이터 액세스를 효율적으로 확장하므로 실시간 일반 인공 지능(AGI) 애플리케이션에 이상적입니다.
데이터 정리: 블록체인을 기반으로 하는 탈중앙화 AI 컴퓨팅 네트워크(DAIBCN)와 같은 고급 블록체인 모델은 오래되거나 관련성이 없는 데이터를 정리하여 시스템을 간소화하고 인공 일반 지능(AGI)과 같은 고요구 작업에 최적화된 상태로 유지합니다. DAIBCN은 또한 안전한 분산형 인공지능(AI) 컴퓨팅을 지원하여 블록체인의 신뢰와 인공지능(AI) 성능을 완벽하게 통합합니다.
8. AGI의 미래
일반 인공지능은 인공지능 개발의 정점을 나타내며, 인간 지능과 비슷한 역량을 달성할 것으로 기대됩니다.
인공 일반 지능(AGI)이 인간 사고의 일부 측면을 시뮬레이션할 수 있지만, 진정으로 인간과 유사한 인지를 달성하는 것은 아직 먼 목표입니다. 의식, 감정적 깊이, 창의성은 인간 경험의 본질적인 속성이며, 일반 인공 지능에 상당한 과제를 제기합니다.
그럼에도 불구하고, 일반 인공지능에 대한 추구는 혁신을 계속 주도하고 지능에 대한 우리의 이해를 재구성하고 있습니다. 우리가 이러한 경계를 향해 나아가면서, 일반 인공지능의 잠재력을 책임감 있게 활용하기 위해서는 윤리적 고려사항과 사회적 영향의 균형을 맞춰야 합니다.
지속적인 연구, 실질적인 기회와 기술적 요구 사항에 대한 파악, 사회 전반에 걸친 대화는 일반 인공지능이 제시하는 과제와 기회를 해결하는 데 중요한 단계입니다.
일반 인공지능의 미래는 밝지만, 궁극적으로 사회에 통합되어 인간의 복지를 증진하고 윤리적 기준을 존중하도록 하기 위해서는 균형 잡힌 접근 방식이 필요합니다.
