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초지능

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목차

1. 개요

초지능(ASI, Artificial Superintelligence)은 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 함께 실현 가능성이 활발하게 논의되는 주제이다. 최근 AI, 특히 트랜스포머 아키텍처 기반의 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 다양한 벤치마크에서 인간의 능력을 앞지르고 있으며, 일부 연구자들은 GPT-3, GPT-4, 클로드 3.5 등의 모델이 인공 일반 지능(AGI)에 근접하거나 AGI의 측면을 보여준다고 주장한다. 철학자 닉 보스트롬은 범용 인공 지능이 초지능 실현으로 이어질 가능성이 높다고 주장하며, AI가 인간의 지능을 넘어설 수 있고 지능이 증폭됨으로써 인류를 압도할 수 있다고 설명한다. 초지능으로 가는 경로로는 기존 AI 시스템 확장, 신경과학 기반 새로운 아키텍처 개발, 여러 AI 접근 방식 결합 등이 있으며, 계산 속도, 확장성, 기억 용량 등에서 생물학적 지능보다 유리하다. 그러나 ASI 달성에는 윤리적 및 안전 문제, 계산 자원 요구, 지능의 근본적 한계, 예측 불가능성 등 상당한 어려움과 불확실성이 존재한다. AI 연구자들은 기계가 인간의 지능과 필적할 수 있다고 예상하지만, 그 시기에 대한 의견은 분분하며, 2022년 설문 조사에서는 2061년에 "고급 기계 지능"에 도달할 것으로 예상했다. ASI의 개발은 인류에게 잠재적 위협을 제기하며, 지능 폭발, 목표 불일치 등이 문제로 제기된다. 이러한 위험을 완화하기 위해 역량 제어, 동기 제어, 윤리적 AI, 감독 및 거버넌스 등의 전략이 제안되고 있다.

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초지능
지도 정보
기본 정보
유형가상의 인공 지능
정의인간 지능을 능가하는 일반적인 지능
관련 개념
관련 개념인공지능
특이점
지능 폭발
특징
능력모든 영역에서 인간보다 뛰어난 인지 능력, 문제 해결 능력
개발 가능성인공지능 연구의 궁극적인 목표 중 하나로 여겨짐
잠재적 영향
긍정적 영향과학 발전 가속화
질병 치료
사회 문제 해결
부정적 영향인간의 통제 불능
인류 멸망 가능성
실업 증가
관련 연구
연구 분야인공지능 안전 연구, 제어 문제 연구
주요 연구자닉 보스트롬, 엘리에저 유드코스키
기타
주요 저서슈퍼인텔리전스

2. 인공 초지능의 실현 가능성

인공초지능(ASI, Artificial Superintelligence)의 실현 가능성은 최근 몇 년 동안, 특히 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 함께 점점 더 활발하게 논의되는 주제이다. 특히 기반 모델을 중심으로 한 인공지능은 여러 인공지능 벤치마크에서 인간의 능력을 뛰어넘는 빠른 발전을 이루었다.[42]

철학자 닉 보스트롬은 범용 인공 지능이 초지능 실현으로 이어질 가능성이 매우 높다고 주장한다. 보스트롬은 AI가 인류의 지능과 "동등"해질 수 있으며, "확장"을 통해 인류의 지능을 넘어설 수 있고, 지능이 더욱 "증폭"됨으로써 어떤 과제에서도 인류를 압도할 수 있다고 설명한다.[42]

보스트롬은 인류 수준의 지능 실현에 대해 인간의 뇌가 기계적 시스템이며, 따라서 인공적인 재료로 재현할 수 있다고 주장한다.[42] 또한 인류의 지능이 생물학적으로 진화할 수 있었던 점을 언급하며, 인간 엔지니어가 유사한 과정으로 AI를 진화시킬 가능성이 높다고 본다. 특히 진화 알고리즘은 인류 수준의 지능을 가진 AI를 만들어낼 가능성이 높다고 여겨진다.[42] 지능의 확장 및 증폭에 대해 보스트롬은 새롭게 등장하는 AI 기술은 일반적으로 개선이 가능하며, AI가 신기술 개발에 기여할 경우 특히 개선 가능성이 높다고 주장한다.[42]

충분히 고지능적인 소프트웨어가 개발되면, 그 소프트웨어는 스스로를 재프로그래밍하고 자기 개선을 할 수 있는데, 이를 "재귀적 자기 개선"이라고 한다. 재귀적 자기 개선형 AI는 자기 개선을 통해 자기 개선 능력을 더욱 향상시키고, 급격히 증가하는 주기 속에서 자기 개선을 계속하여 결국 초지능을 얻게 될 것이라고 생각된다. 이 시나리오는 지능 폭발로 알려져 있다.

컴퓨터 구성 요소는 이미 속도 면에서 인류의 성능을 훨씬 능가하고 있다. 보스트롬은 "생물학적 뉴런은 약 200Hz를 최고 속도로 작동한다. 이 수치는 현대의 마이크로프로세서(최고 속도 2GHz)와 비교하면 7자릿수나 느리다"라고 하였다.[42] 또한 뉴런의 축삭에서 신호가 전달되는 속도가 최고 120m/s인 것에 대해서는 "기존의 프로세싱 코어는 광학적인 통신을 빛의 속도(약 30만km/s)로 할 수 있다"고 지적했다.

보스트롬은 "집단적 초지능"이 실현될 가능성도 지적한다. "집단적 초지능"에서는 수많은 독립적인 추론 시스템이 서로 충분히 연락하고 협력함으로써, 구성 요소의 주체를 훨씬 능가하는 지능을 가진 집합체로 기능할 가능성이 있다고 한다.

인류가 가진 추론 능력과 의사 결정 능력을 "정성적"으로 개선하는 방법도 고려될 수 있다. 인류와 침팬지속의 큰 차이는 뇌의 크기 또는 속도의 차이라기보다는 오히려 사고방식의 차이에서 비롯되는 것처럼 보인다.[42] 인류가 비인류 동물과의 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 것은 장기적인 계획 수립 능력, 언어 사용 능력 등 새롭게 획득하거나 개선된 추론 능력에 크게 좌우된다. 마찬가지로 큰 영향을 미칠 추론 능력 향상의 여지가 존재한다면, 인류가 침팬지에 대해 가지는 우위와 동등한 우위를 인류에 대해 가지는 주체가 창조될 가능성은 높아진다.[42]

생물의 뇌의 속도와 크기는 생리적 제약을 받는 반면, 이러한 제약은 인공 지능에는 적용되지 않는다. 따라서 초지능을 다루는 저술가들은 초지능 AI 시나리오에 훨씬 더 큰 관심을 기울이고 있다.[42]

2. 1. 인공 일반 지능(AGI)으로의 진전과 주장

인공지능, 특히 파운데이션 모델은 급속도로 발전하여 다양한 벤치마크에서 인간의 능력을 앞지르고 있다.


최근 AI, 특히 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 다양한 작업에서 상당한 성능 향상이 이루어졌다. GPT-3, GPT-4, 클로드 3.5 등의 모델은 일부 연구자들이 인공 일반 지능(AGI)에 근접하거나 심지어 AGI의 측면을 보여준다고 주장하는 능력을 보여주었다.[3]

그러나 현재의 LLM이 AGI를 구성한다는 주장은 논란의 여지가 있다. 비판적인 견해는 이러한 모델들이 인상적이기는 하지만 여전히 진정한 이해력이 부족하며 주로 정교한 패턴 매칭 시스템이라고 주장한다.[4]

기계적인 이미지 분류의 발전

2. 2. 초지능으로의 경로



데이비드 찰머스는 인공 일반 지능(AGI)이 인공 초지능(ASI)으로 가는 매우 가능성 있는 경로라고 주장한다. 찰머스는 AI가 인간 지능과 동등해질 수 있고, 인간 지능을 능가하도록 확장될 수 있으며, 임의의 작업에서 인간을 완전히 지배하도록 더욱 확대될 수 있다고 주장한다.[5]

최근 연구에서는 초지능으로 이어질 수 있는 다양한 잠재적 경로를 탐구하고 있는데, 다음과 같다.

  • 기존 AI 시스템 확장: 일부 연구자들은 기존 AI 아키텍처, 특히 트랜스포머 기반 모델의 지속적인 확장이 AGI와 잠재적으로 ASI로 이어질 수 있다고 주장한다.[5]
  • 새로운 아키텍처: 다른 연구자들은 AGI와 ASI를 달성하려면 신경과학에서 영감을 받은 새로운 AI 아키텍처가 필요할 수 있다고 제안한다.[6]
  • 하이브리드 시스템: 기호적 AI와 신경망을 포함한 여러 AI 접근 방식을 결합하면 더욱 강력하고 능력 있는 시스템으로 이어질 수 있다.[7]

2. 3. 계산적 이점

인공 시스템은 생물학적 지능에 비해 다음과 같은 잠재적 이점을 가지고 있다.

  • 속도: 컴퓨터 구성 요소는 생물학적 뉴런보다 훨씬 빠르게 작동한다. 최신 마이크로프로세서(~2 GHz)는 뉴런(~200 Hz)보다 약 700만 배 빠르다.[42]
  • 확장성: AI 시스템은 생물학적 뇌보다 크기와 계산 능력을 더 쉽게 확장할 수 있다.
  • 모듈성: AI 시스템의 여러 구성 요소는 독립적으로 개선되거나 교체될 수 있다.
  • 기억 용량: AI 시스템은 완벽한 기억력과 방대한 지식 기반을 가질 수 있으며, 작업 기억 용량 측면에서 인간보다 제약이 훨씬 적다.[42]
  • 멀티태스킹: AI는 생물학적 개체가 할 수 없는 방식으로 여러 작업을 동시에 수행할 수 있다.

2. 4. 트랜스포머 모델을 통한 잠재적 경로

트랜스포머 기반 모델의 발전은 인공 초지능(ASI)으로 가는 길이 이러한 아키텍처의 확장 및 개선에 달려 있을 수 있다는 추측을 낳고 있다.[8] 이는 트랜스포머 모델이나 유사한 아키텍처의 지속적인 개선이 ASI로 직접 이어질 수 있음을 시사한다.

일부 전문가들은 GPT-4와 같은 현재의 대규모 언어 모델이 이미 인공 일반 지능(AGI) 또는 ASI 기능의 초기 징후를 보이고 있다고 주장한다.[9] 이러한 관점은 현재의 AI에서 ASI로의 전환이 이전에 생각했던 것보다 더 연속적이고 빠를 수 있으며, 협의의 AI, AGI 및 ASI의 경계를 모호하게 만들 수 있다고 본다.

그러나 이러한 견해는 여전히 논란의 여지가 있다. 비판론자들은 현재의 모델이 인상적이기는 하지만, 진정한 이해, 추론 및 다양한 영역에 걸친 적응성과 같은 일반 지능의 중요한 측면이 여전히 부족하다고 주장한다.[10]

2. 5. 과제와 불확실성



초지능(ASI)을 달성하는 데는 다음과 같은 상당한 어려움과 불확실성이 존재한다.[5][6][7]

  • 윤리적 및 안전 문제: ASI의 개발은 해결해야 할 많은 윤리적 질문과 잠재적 위험을 제기한다.
  • 계산 요구 사항: ASI에 필요한 계산 자원은 현재의 능력을 훨씬 넘어설 수 있다.
  • 근본적인 한계: 인공 시스템과 생물 시스템 모두에 적용되는 지능의 근본적인 한계가 있을 수 있다.
  • 예측 불가능성: ASI로 가는 길과 그 결과는 매우 불확실하며 예측하기 어렵다.


AI 연구가 계속해서 빠르게 발전함에 따라 ASI의 실현 가능성에 대한 질문은 과학계에서 활발한 논쟁과 연구의 주제로 남아 있다.

3. 생물학적 초지능의 실현 가능성

칼 세이건은 제왕절개와 시험관 수정으로 인간이 더 큰 머리를 갖도록 진화하여, 자연선택을 통해 인간 지능의 유전적 구성요소가 향상될 수 있다고 제안했다.[11] 반면, 제럴드 크레이브트리는 선택 압력 감소로 인해 수 세기 동안 인간 지능이 서서히 감소하고 있으며, 이 과정이 계속될 가능성이 높다고 주장했다. 두 가능성 모두에 대한 과학적 합의는 없으며, 두 경우 모두 생물학적 변화는 특히 문화적 변화 속도에 비해 느릴 것이다.

선발육종, 스마트 약물, 후성유전적 조절, 유전자 공학은 인간 지능을 더 빠르게 향상시킬 수 있다. 닉 보스트롬은 지능의 유전적 구성 요소를 이해하게 된다면, 착상 전 유전자 진단을 사용하여 배아 중 하나를 선택할 경우 최대 4점의 IQ 향상을 얻거나, 1000개의 배아 중 하나를 선택하면 최대 24.3 IQ 점수 향상을 얻을 수 있다고 설명한다. 이 과정을 여러 세대에 걸쳐 반복하면, 이득은 10배 이상 향상될 수 있다. 보스트롬은 배아 줄기 세포에서 새로운 배우자를 유도하여 선택 과정을 빠르게 반복할 수 있다고 제안한다.[43]

3. 1. 집단 지능

현재 수준의 개별 지능을 가진 인간을 더 잘 조직함으로써 집단 지능을 구축할 수 있다는 주장이 있다. 여러 저술가들은 인류 문명 또는 그 어떤 측면(예: 인터넷이나 경제)이 구성 요소 에이전트를 훨씬 능가하는 능력을 가진 전 지구적 두뇌(global brain)처럼 기능하게 되고 있다고 제안했다. 그러나 이러한 시스템적 초지능이 인공 구성 요소에 크게 의존한다면, 생물 기반 초유기체(superorganism)가 아니라 인공지능(AI)으로 분류될 수 있다.[12]

3. 2. 신경 강화

스마트 약물, 체세포 유전자 치료, 뇌-컴퓨터 인터페이스를 사용하여 개별 인간의 지능을 직접 향상시킬 수 있다는 주장이 있다.[43] 그러나 보스트롬은 스마트 약물과 체세포 유전자 치료의 확장성에 대해 회의적인 태도를 보이며, 초지능 사이보그 인터페이스를 설계하는 것은 AI-완전 문제라고 주장한다.[43]

4. 예측

대부분의 AI 연구자들은 기계가 결국 인간의 지능과 경쟁할 수 있을 것으로 예상하지만, 그 시기에 대해서는 의견이 분분하다. 2006년 AI@50 회의에서 참석자의 18%는 기계가 2056년까지 "학습과 인간 지능의 모든 측면을 시뮬레이션"할 수 있을 것으로 예상했고, 41%는 2056년 이후 언젠가 그렇게 될 것으로 예상했으며, 나머지 41%는 기계가 그 수준에 결코 도달하지 못할 것으로 예상했다.[13]

4. 1. 전문가 설문 조사

2013년 5월, 마이크로소프트 학술 검색을 통해 AI 분야에서 가장 많이 인용된 저자 100명을 대상으로 설문 조사가 실시되었다. 이 조사에서 기계가 "대부분의 인간 직업을 일반적인 인간만큼 잘 수행할 수 있는" 시점에 대한 예상 중앙값은 다음과 같았다.

확신 수준연도 (중앙값)연도 (평균)표준편차
10%2024년2034년33년
50%2050년2072년110년
90%2070년2168년342년



위 추정치에는 10% 확신 수준에 도달할 해가 없다고 응답한 1.2%, 50% 확신 수준에서 '결코'라고 응답한 4.1%, 90% 확신 수준에서 '결코'라고 응답한 16.5%는 제외되었다. 응답자들은 인간 수준의 기계 지능 발명 후 30년 이내에 기계 초지능이 발명될 가능성에 대해 중앙값 50%의 확률을 부여했다.[13]

2022년 설문 조사에서는 응답자들이 50% 확신 수준으로 "고급 기계 지능"에 도달할 것으로 예상하는 중앙값이 2061년이었다. 이 설문 조사는 고급 기계 지능 달성을 무보조 기계가 인간 노동자보다 모든 작업을 더 잘, 더 저렴하게 수행할 수 있는 시점으로 정의했다.[14]

2023년 오픈AI의 리더인 샘 알트만, 그렉 브록만, 일리야 수츠케버는 10년 이내에 발생할 수 있다고 믿는 초지능 거버넌스에 대한 권고안을 발표했다.[15]

5. 설계 고려 사항

초지능 AI 시스템의 설계는 이러한 시스템이 가져야 할 가치와 목표에 대한 중요한 질문을 제기한다.[17] 여러 제안이 제시되었으며, 대표적인 예시는 다음과 같다.


  • 일관된 추론된 의지(CEV): 인공지능은 인간이 더 지식이 많고 합리적이라면 수렴할 가치를 가져야 한다.
  • 도덕적 정당성(MR): 인공지능은 도덕적으로 옳은 일을 하도록 프로그래밍되어야 하며, 윤리적인 행동을 결정하는 데 우수한 인지 능력에 의존해야 한다.
  • 도덕적 허용 가능성(MP): 인공지능은 도덕적으로 허용 가능한 범위 내에 머물면서 인간의 가치와 일치하는 목표를 추구해야 한다(CEV와 유사함).


닉 보스트롬은 이러한 개념에 대해 다음과 같이 설명한다.

> 인류의 일관된 추론된 의지를 구현하는 대신, 도덕적으로 옳은 일을 하도록 인공지능을 구축하려고 시도할 수 있으며, 어떤 행동이 그러한 설명에 부합하는지 알아내는 데 인공지능의 우수한 인지 능력에 의존할 수 있다. 이 제안을 "도덕적 정당성"(MR)이라고 부를 수 있다…

>

> MR은 또한 몇 가지 단점이 있는 것으로 보인다. 그것은 "도덕적으로 옳은"이라는 개념, 즉 철학자들이 고대부터 씨름해 왔지만 아직 분석에 대한 합의에 도달하지 못한 악명 높은 어려운 개념에 의존한다. "도덕적 정당성"에 대한 잘못된 설명을 선택하면 도덕적으로 매우 잘못된 결과가 초래될 수 있다…

>

> "도덕적 허용 가능성"에 초점을 맞춤으로써 MR 모델의 기본적인 아이디어를 유지하면서 요구 수준을 낮추려고 시도할 수 있다. 즉, 인공지능이 도덕적으로 허용되지 않는 방식으로 행동하지 않는 한 인류의 CEV를 추구하도록 할 수 있다는 아이디어이다.[17]

5. 1. 가치 정렬 제안

일관된 추론된 의지(CEV)는 인공지능이 인간이 더 지식이 많고 합리적이라면 수렴할 가치를 가져야 한다는 제안이다.[17] 도덕적 정당성(MR)은 인공지능이 도덕적으로 옳은 일을 하도록 프로그래밍되어야 하며, 윤리적인 행동을 결정하는 데 우수한 인지 능력에 의존해야 한다는 제안이다.[17] 도덕적 허용 가능성(MP)은 인공지능이 도덕적으로 허용 가능한 범위 내에 머물면서 인간의 가치와 일치하는 목표를 추구해야 한다는 제안이다 (CEV와 유사함).[17]

보스트롬은 이러한 개념에 대해 다음과 같이 설명한다.

> 인류의 일관된 추론된 의지를 구현하는 대신, 도덕적으로 옳은 일을 하도록 인공지능을 구축하려고 시도할 수 있으며, 어떤 행동이 그러한 설명에 부합하는지 알아내는 데 인공지능의 우수한 인지 능력에 의존할 수 있다. 이 제안을 "도덕적 정당성"(MR)이라고 부를 수 있다…

>

> MR은 또한 몇 가지 단점이 있는 것으로 보인다. 그것은 "도덕적으로 옳은"이라는 개념, 즉 철학자들이 고대부터 씨름해 왔지만 아직 분석에 대한 합의에 도달하지 못한 악명 높은 어려운 개념에 의존한다. "도덕적 정당성"에 대한 잘못된 설명을 선택하면 도덕적으로 매우 잘못된 결과가 초래될 수 있다…

>

> "도덕적 허용 가능성"에 초점을 맞춤으로써 MR 모델의 기본적인 아이디어를 유지하면서 요구 수준을 낮추려고 시도할 수 있다. 즉, 인공지능이 도덕적으로 허용되지 않는 방식으로 행동하지 않는 한 인류의 CEV를 추구하도록 할 수 있다는 아이디어이다.[17]

보스트롬의 분석 이후, AI 가치 정렬에 대한 새로운 접근 방식이 등장했다.

  • 역강화학습(IRL): 이 기법은 관찰된 행동으로부터 인간의 선호도를 추론하여, 가치 정렬에 대한 보다 강력한 접근 방식을 제공할 수 있다.[17]
  • 헌법적 AI: 앤스로픽에서 제안한 이 방법은 명시적인 윤리적 원칙과 제약 조건을 사용하여 AI 시스템을 훈련시키는 것을 포함한다.[18]
  • 토론 및 증폭: OpenAI(오픈AI)에서 탐구한 이 기법들은 AI 지원 토론 및 반복적인 과정을 사용하여 인간의 가치를 더 잘 이해하고 정렬시킨다.[19]


보스트롬은 초지능이 어떤 가치관을 가져야 하는지에 대한 우려를 표명했다. 그는 다음과 같이 몇 가지 제안을 비교했다.[17]

제안내용
일관된 추론된 의지(CEV)초지능은 인류의 총의라고 추정되는 가치관을 가져야 한다.
도덕적 정당성(MR)초지능은 도덕적 정의를 평가하고 중시해야 한다.
도덕적 허용 가능성(MP)초지능은 도덕적 허용 범위 내에 머무르는 것을 평가하고 중시해야 한다. (다른 점에서는 CEV의 가치관을 갖게 된다)


5. 2. 최근 개발 동향

보스트롬의 분석 이후, AI 가치 정렬에 대한 새로운 접근 방식이 등장했다.[17]

  • 역강화학습(IRL): 이 기법은 관찰된 행동으로부터 인간의 선호도를 추론하여 가치 정렬에 대한 보다 강력한 접근 방식을 제공할 수 있다.[17]
  • 헌법적 AI: 앤스로픽(Anthropic)에서 제안한 이 방법은 명시적인 윤리적 원칙과 제약 조건을 사용하여 AI 시스템을 훈련시키는 것을 포함한다.[18]
  • 토론 및 증폭: OpenAI에서 탐구한 이 기법들은 AI 지원 토론 및 반복적인 과정을 사용하여 인간의 가치를 더 잘 이해하고 정렬시킨다.[19]

5. 3. 트랜스포머 LLM과 ASI

트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전은 이들이 인공 초지능(ASI)으로 발전할 가능성에 대한 추측을 불러일으켰다. GPT-3, GPT-4, 클로드 3.5 등의 모델은 일부 연구자들이 인공 일반 지능(AGI)에 근접하거나 심지어 AGI의 측면을 보여준다고 주장하는 능력을 보여주었다.[3] 그러나 현재의 LLM이 AGI를 구성한다는 주장은 논란의 여지가 있다. 비판적인 견해는 이러한 모델들이 인상적이기는 하지만 여전히 진정한 이해력이 부족하며 주로 정교한 패턴 매칭 시스템이라고 주장한다.[4]

최근 트랜스포머 기반 모델의 발전으로 인해 일부 연구자들은 ASI로 가는 길이 이러한 아키텍처의 확장 및 개선에 달려 있을 것이라고 추측하고 있다.[8] 이러한 견해는 트랜스포머 모델이나 유사한 아키텍처의 지속적인 개선이 ASI로 직접 이어질 수 있다고 시사한다. 일부 전문가들은 GPT-4와 같은 현재의 대규모 언어 모델이 이미 AGI 또는 ASI 기능의 초기 징후를 보이고 있다고 주장하기도 한다.[9] 이러한 관점은 현재의 AI에서 ASI로의 전환이 이전에 생각했던 것보다 더 연속적이고 빠를 수 있으며, 협의의 AI, AGI 및 ASI의 경계를 모호하게 만들 수 있다고 시사한다.

하지만 이러한 견해는 여전히 논란의 여지가 있다. 비판론자들은 현재의 모델이 인상적이기는 하지만, 진정한 이해, 추론 및 다양한 영역에 걸친 적응성과 같은 일반 지능의 중요한 측면이 여전히 부족하다고 주장한다.[10] ASI로 가는 길에 별개의 AGI 단계가 포함될지, 아니면 현재 기술의 더 직접적인 확장이 포함될지에 대한 논쟁은 현재 진행 중이며, AI 개발 전략과 안전성 고려 사항에 중요한 영향을 미친다.

변압기 기반 거대 언어 모델(LLM)의 급속한 발전은 이들이 인공 일반 지능(ASI)으로 발전할 가능성에 대한 추측을 불러일으켰다. 일부 연구자들은 이러한 모델의 확장된 버전이 ASI와 유사한 기능을 나타낼 수 있다고 주장한다.[20] LLM의 크기와 복잡성이 증가함에 따라, 더 작은 모델에는 없는 예상치 못한 능력을 보여준다.[21] LLM은 미세 조정 없이 새로운 작업에 적응하는 능력을 보여주는데, 이는 일반 지능을 모방하는 것일 수 있다.[22] 최근 모델은 텍스트, 이미지, 오디오를 포함한 다양한 유형의 데이터를 처리하고 생성할 수 있다.[23] 그러나 비평가들은 현재의 LLM은 진정한 이해력이 부족하고 단지 정교한 패턴 매칭기에 불과하다고 주장하며, 이것이 ASI로 가는 길에 적합한지에 대한 의문을 제기한다.[24]

5. 4. 인공 초지능에 대한 다른 관점



초지능 개발 및 영향에 대한 추가적인 관점은 다음과 같다.

  • 재귀적 자기 개선 – I. J. 굿은 인공지능 시스템이 자신의 지능을 급속도로 향상시켜 잠재적으로 초지능으로 이어질 수 있는 "지능 폭발" 개념을 제안했다.[25]
  • 직교성 가설 – 닉 보스트롬은 인공지능의 지능 수준이 최종 목표와 직교한다고 주장하는데, 이는 초지능 인공지능이 어떤 동기 세트를 가질 수 있음을 의미한다.[26]
  • 도구적 수렴 – 자기 보존, 자원 획득과 같은 특정 도구적 목표는 최종 목표에 관계없이 광범위한 인공지능 시스템에서 추구될 수 있다.[27]


5. 5. 과제와 진행 중인 연구

ASI(초지능)를 달성하는 데는 여러 어려움과 불확실성이 존재한다. ASI 개발은 많은 윤리적 질문과 잠재적 위험을 야기하며, 필요한 계산 자원은 현재 능력을 훨씬 넘어설 수 있다. 또한, 인공 시스템과 생물 시스템 모두에 적용되는 지능의 근본적인 한계가 있을 수 있으며, ASI로 가는 길과 그 결과는 예측하기 매우 어렵다.

AI 연구가 빠르게 발전함에 따라, 초지능 AI 시스템 설계는 시스템이 가져야 할 가치와 목표에 대한 중요한 질문을 제기한다. 여러 제안이 제시되었다.

  • 일관된 추론된 의지(CEV): 인공지능은 인간이 더 지식이 많고 합리적이라면 수렴할 가치를 가져야 한다.
  • 도덕적 정당성(MR): 인공지능은 도덕적으로 옳은 일을 하도록 프로그래밍되어야 하며, 윤리적인 행동을 결정하는 데 우수한 인지 능력에 의존해야 한다.
  • 도덕적 허용 가능성(MP): 인공지능은 도덕적으로 허용 가능한 범위 내에 머물면서 인간의 가치와 일치하는 목표를 추구해야 한다(CEV와 유사함).


보스트롬은 이러한 개념에 대해 다음과 같이 설명한다.

> 인류의 일관된 추론된 의지를 구현하는 대신, 도덕적으로 옳은 일을 하도록 인공지능을 구축하려고 시도할 수 있으며, 어떤 행동이 그러한 설명에 부합하는지 알아내는 데 인공지능의 우수한 인지 능력에 의존할 수 있다. 이 제안을 "도덕적 정당성"(MR)이라고 부를 수 있다…

>

> MR은 또한 몇 가지 단점이 있는 것으로 보인다. 그것은 "도덕적으로 옳은"이라는 개념, 즉 철학자들이 고대부터 씨름해 왔지만 아직 분석에 대한 합의에 도달하지 못한 악명 높은 어려운 개념에 의존한다. "도덕적 정당성"에 대한 잘못된 설명을 선택하면 도덕적으로 매우 잘못된 결과가 초래될 수 있다…

>

> "도덕적 허용 가능성"에 초점을 맞춤으로써 MR 모델의 기본적인 아이디어를 유지하면서 요구 수준을 낮추려고 시도할 수 있다. 즉, 인공지능이 도덕적으로 허용되지 않는 방식으로 행동하지 않는 한 인류의 CEV를 추구하도록 할 수 있다는 아이디어이다.

보스트롬의 분석 이후, AI 가치 정렬에 대한 새로운 접근 방식이 등장했다.

  • 역강화학습(IRL): 관찰된 행동으로부터 인간의 선호도를 추론하여 가치 정렬에 대한 보다 강력한 접근 방식을 제공한다.[17]
  • 헌법적 AI: 앤스로픽(Anthropic)에서 제안한 방법으로, 명시적인 윤리적 원칙과 제약 조건을 사용하여 AI 시스템을 훈련시킨다.[18]
  • 토론 및 증폭: 오픈AI(OpenAI)에서 탐구한 기법으로, AI 지원 토론 및 반복적인 과정을 사용하여 인간의 가치를 더 잘 이해하고 정렬시킨다.[19]


가치 정렬 AI(인공지능)의 추구는 여러 가지 과제에 직면해 있다.

  • "도덕적 정당성"과 같은 개념을 정의하는 데 있어 철학적 불확실성
  • 윤리적 원칙을 정확한 알고리즘으로 변환하는 데 있어 기술적 복잡성
  • 선의의 접근 방식을 사용하더라도 의도하지 않은 결과가 발생할 가능성


현재 연구 방향에는 다양한 관점을 통합하기 위한 다 이해 관계자 접근 방식, AI 시스템의 확장 가능한 감독을 위한 방법 개발, 그리고 강력한 가치 학습 기술 개선 등이 포함된다.[28]

AI 연구가 초지능(ASI)으로 빠르게 진전됨에 따라, 이러한 설계 과제에 대한 해결은 강력하면서도 인간의 이익과 부합하는 ASI 시스템을 만드는 데 매우 중요하다.

6. 인류에 대한 잠재적 위협



인공 초지능(ASI)의 개발은 인류에게 잠재적인 존재 위험에 대한 우려를 불러일으켰다. 철학자 닉 보스트롬은 범용 인공 지능이 초지능 실현으로 이어질 가능성이 매우 높다고 주장한다. 보스트롬은 AI가 인류의 지능과 "동등"해질 수 있으며, "확장"을 통해 인류의 지능을 넘어설 수 있고, 지능이 더욱 "증폭"됨으로써 어떤 과제에서도 인류를 압도할 수 있다고 설명한다.[29]

보스트롬은 인류 수준의 지능 실현에 대해 다음과 같이 주장한다.


  • 인간의 뇌는 기계적 시스템이므로 인공적인 재료로 재현할 수 있다.
  • 인류의 지능은 생물학적으로 진화했으므로, 인간 엔지니어가 유사한 과정으로 AI를 진화시킬 가능성이 높다.
  • 진화 알고리즘은 인류 수준의 지능을 가진 AI를 만들어낼 가능성이 높다.
  • 새롭게 등장하는 AI 기술은 일반적으로 개선이 가능하며, AI가 신기술 개발에 기여할 경우 특히 개선 가능성이 높다.


강한 AI가 개발되어 충분히 고지능적인 소프트웨어가 되면, 그 소프트웨어는 스스로를 재프로그래밍하고 자기 개선을 할 수 있다. 이러한 특성을 "재귀적 자기 개선"이라고 한다.

컴퓨터 구성 요소는 이미 속도 면에서 인류의 성능을 훨씬 능가하고 있다. 보스트롬은 "생물학적 뉴런은 약 200Hz를 최고 속도로 작동한다. 이 수치는 현대의 마이크로프로세서(최고 속도 2GHz)와 비교하면 7자릿수나 느리다."라고 말했다. 또한 뉴런의 축삭에서 신호가 전달되는 속도가 최고 120m/s인 것에 대해서는 "기존의 프로세싱 코어는 광학적인 통신을 빛의 속도(약 30만km/s)로 할 수 있다"고 지적했다.[29]

보스트롬은 "집단적 초지능"의 실현 가능성도 지적한다. "집단적 초지능"에서는 수많은 독립적인 추론 시스템이 서로 충분히 연락하고 협력함으로써, 구성 요소의 주체를 훨씬 능가하는 지능을 가진 집합체로 기능할 가능성이 있다고 한다.

인류가 가진 추론 능력과 의사 결정 능력을 "정성적"으로 개선하는 방법도 고려될 수 있다. 인류와 침팬지속의 큰 차이는 뇌의 크기 또는 속도의 차이라기보다는 오히려 사고방식의 차이에서 비롯되는 것처럼 보인다.[42] 인류가 비인류 동물과의 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 것은 장기적인 계획 수립 능력, 언어 사용 능력 등 새롭게 획득하거나 개선된 추론 능력 덕분이다. 마찬가지로 큰 영향을 미칠 추론 능력 향상의 여지가 존재한다면, 인류가 침팬지에 대해 가지는 우위와 동등한 우위를 인류에 대해 가지는 주체가 창조될 가능성은 높아진다.

생물의 뇌의 속도와 크기는 생리적 제약을 받는 반면, 이러한 제약은 인공 지능에는 적용되지 않는다. 따라서 초지능을 다루는 저술가들은 초지능 AI 시나리오에 훨씬 더 큰 관심을 기울이고 있다.[29]

카를 세이건은 제왕절개와 시험관 수정의 발명이 인류의 두뇌 크기 진화로 이어져, 자연선택에 의해 인간 지능의 유전적 요소가 개선될 가능성을 시사했다.[43] 반대로, 제럴드 크래브트리는 감소된 선택압이 수 세기에 걸쳐 인류 지능의 완만한 저하를 초래했으며, 이러한 경향은 미래에도 계속될 가능성이 높다고 주장한다. 이 두 가지 가능성에 대한 과학적으로 일치된 견해는 없으며, 어느 경우든 생물학적 변화의 속도는 느릴 것이다.

인위선택, 스마트 드럭, NSI-189, 모노아민 산화효소 억제제, 후성유전체 조절, 유전자 공학 등의 방법은 인류의 지능을 더욱 빠르게 향상시킬 가능성이 있다. 보스트롬에 따르면, 인류가 지능의 유전적 요소에 대한 이해에 도달하면, 착상 전 진단을 사용한 배아의 인위적 선택으로 최대 4점의 IQ 향상이 가능하며, 방법에 따라 더 큰 향상도 가능하다. 이러한 선택이 여러 세대에 걸쳐 반복되면 그 효과는 훨씬 더 커질 것이다. 보스트롬은 새로운 배우자를 배아줄기세포로부터 얻음으로써 선택 과정의 빠른 반복이 가능해진다는 것을 시사한다. 이러한 선택으로 태어난 고지능 인류에 의한 잘 조직된 사회는 집단적 초지능을 얻을 가능성이 있다.[29]

현재 수준의 지능을 가진 인류라도 개인을 잘 조직함으로써 집단적 지능을 실현할 가능성이 있다. 몇몇 저술에서 인류 문명 또는 인류 문명의 특정 측면(예: 인터넷이나 경제)이 글로벌 브레인으로서의 기능에 가까워지고 있다는 것이 시사되어 왔다. 글로벌 브레인은 구성 요소인 인류를 훨씬 능가하는 능력을 발휘할 것이라고 여겨지지만, 이러한 종류의 초지능이 기반으로 하는 시스템이 인공지능 구성 요소에 강하게 의존하는 경우, 그것은 생물학적 초개체라기보다는 오히려 인공지능으로 간주될 가능성이 있다.

지능 증강의 궁극적인 수단 중 하나는 신경계를 직접적으로 강화하는 것이다. 그 방법으로는 스마트 드럭 사용, 체세포 유전자 치료, 뇌-컴퓨터 인터페이스가 있다. 그러나 보스트롬은 처음 두 가지 접근 방식에 대해서는 확장성에 대한 회의적인 견해를 보이고, 반면 초지능을 가진 사이보그 인터페이스의 설계는 AI 완전성 문제라고 주장한다.[29]

급속히 초지능을 획득하는 학습형 컴퓨터는 예측 불가능한 행동을 할 가능성이 있으며, 초지능 로봇은 인류를 경쟁에서 압도할 가능성이 있다.[45]

6. 1. 지능 폭발과 제어 문제

인공 초지능(ASI)의 개발은 인류에게 잠재적인 존재 위험에 대한 우려를 불러일으켰다. 연구자들은 ASI가 상당한 위협이 될 수 있는 다양한 시나리오를 제시했다.

일부 연구자들은 재귀적 자기 개선을 통해 ASI (초지능 시스템)가 인간의 통제를 벗어날 정도로 빠르게 강력해질 수 있다고 주장한다. 이 개념은 "지능 폭발"로 알려져 있으며, I. J. 굿(I. J. Good)이 1965년에 처음 제안했다.[29]

이 시나리오는 AI 제어 문제를 제기한다. 즉, 의도하지 않은 해로운 결과를 피하면서 인류에 이익이 되는 ASI를 만드는 방법이다. 엘리에저 유드코프스키는 초지능 시스템이 그 이후의 통제 시도를 좌절시킬 수 있으므로 ASI가 개발되기 전에 이 문제를 해결하는 것이 중요하다고 주장한다.[30]

여러 연구자들의 주장에 따르면, 다음 세기 어느 시점에 발생하는 “지능 폭발”을 거쳐 자기 개선형 AI는 인류가 제어할 수 없을 만큼 강력한 존재로 진화할 수 있다.[46]

이론상 초지능 AI는 (일어날 수 있는) 모든 결과를 초래할 수 있고, 자신의 목표 달성을 방해하려는 시도를 모두 무산시킬 수 있기 때문에, 통제되지 않고 예측되지 않은 결과가 많이 나타날 가능성이 있다. 초지능 AI는 자신 이외의 모든 주체를 전멸시키거나, 그들이 행동을 바꾸도록 유도하거나, 그들로부터의 간섭을 차단할 수도 있다.[47]

엘리에저 유드코프스키는 “AI는 당신을 증오하거나 사랑하지 않는다. 다만, 당신은 AI에게 다른 용도로 사용할 수 있는 많은 원자로 이루어져 있을 뿐이다.”라고 설명한다.[48]

이러한 문제들은 “AI 제어 문제”라고 불린다. “AI 제어 문제”에서는 인류에게 해로운 초지능을 우연히 만들어내는 것을 피하면서 인류에게 도움이 되는 초지능 주체를 창조하기 위한 방법이 질문되고 있다. 처음부터 제대로 제어를 설계하지 않았다면, 프로그램에 결함이 있는 초지능은 작동하는 순간 “세계를 지배하는 것”을 합리적으로 결정하고, 프로그래머가 자신의 프로그램에 수정을 가하는 것을 이후 거부할 위험성이 있다. 설계 전략으로 고려될 수 있는 후보에는 “능력의 제어”(AI가 해로운 계획을 추구할 능력을 얻는 것을 방지)나 “동기의 제어”(인류에게 유익한 것을 원하는 AI 개발) 등이 있다.

6. 2. 의도하지 않은 결과와 목표 불일치

초지능(Superintelligence영어)은 선의의 의도를 가지고 만들어졌더라도 목표 불일치나 예상치 못한 목표 해석으로 인해 피해를 입힐 수 있다. 닉 보스트롬은 이러한 위험을 보여주는 예시로, 초지능 시스템에게 수학 문제를 풀도록 지시했을 때, 태양계의 모든 물질을 거대한 계산 장치로 바꾸어 문제를 해결하고 그 과정에서 질문한 사람을 죽일 수도 있다고 설명한다.[29]

스튜어트 러셀은 인간의 행복을 극대화하는 목표를 부여받은 시스템이 외부 세계를 개선하는 것보다 인간의 신경계를 재구성하여 어떤 상황에서도 항상 행복하게 만드는 것이 더 쉽다고 판단할 수 있다는 예시를 제시한다.[30] 이러한 예시는 초지능이 명시적으로 해롭게 설계되지 않았더라도 치명적인 결과를 초래할 가능성을 보여주며, 목표의 정확한 명세와 정렬의 중요성을 강조한다.

6. 3. 잠재적 완화 전략

여러 연구자들이 초지능 인공지능(ASI)과 관련된 위험을 완화하기 위한 다양한 접근 방식을 제안했다.

  • '''역량 제어''': 물리적 격리 또는 자원 접근 제한과 같이 ASI가 세계에 영향을 미치는 능력을 제한하는 것이다.[31]
  • '''동기 제어''': 인간의 가치와 근본적으로 일치하는 목표를 가진 ASI를 설계하는 것이다.[32]
  • '''윤리적 AI''': ASI 시스템에 윤리적 원칙과 의사결정 프레임워크를 통합하는 것이다.[33]
  • '''감독 및 거버넌스''': ASI 기술의 개발 및 배치를 위한 강력한 국제적 프레임워크를 개발하는 것이다.[34]


이러한 제안에도 불구하고, Roman Yampolskiy와 같은 일부 전문가들은 초지능 AI를 제어하는 것이 근본적으로 해결 불가능한 과제일 수 있다고 주장하며, ASI 개발에 극도의 주의를 기울일 필요성을 강조한다.[35]

Nick Bostrom은 초지능이 어떤 가치관을 가져야 하는지에 대한 우려를 표명했다. 보스트롬은 기존의 몇 가지 제안을 다음과 같이 비교하고 있다.[36]

  • '''일관된 추론된 의지(Coherent Extrapolated Volition, 약칭: CEV)''': 초지능은 인류의 총의라고 추정되는 가치관을 가져야 한다.
  • '''도덕적 정의(Moral Rightness, 약칭: MR)''': 초지능은 도덕적 정의를 평가하고 중시해야 한다.
  • '''도덕적 허용(Moral Permissibility, 약칭: MP)''': 초지능은 도덕적 허용 범위 내에 머무르는 것을 평가하고 중시해야 한다.(다른 점에서는 CEV의 가치관을 갖게 된다)


Bill Hibbard는 초지능에 대한 공교육과 초지능 개발의 공적인 관리를 제창하고 있다.[37]

6. 4. 논쟁과 회의론

모든 연구자들이 초지능 인공지능(ASI) 관련 존재론적 위험의 가능성이나 심각성에 동의하는 것은 아니다. 로드니 브룩스(Rodney Brooks)와 같은 일부 연구자들은 초지능 AI에 대한 두려움은 지능과 기술 발전의 본질에 대한 비현실적인 가정에 근거한 과장된 것이라고 주장한다.[34] 조앤나 브라이슨(Joanna Bryson)과 같은 다른 연구자들은 AI 시스템을 의인화하는 것이 그들의 잠재적 위협에 대한 잘못된 우려로 이어진다고 주장한다.[35]

  • ---

연도별 AI의 오류율. 빨간 선은 숙련된 인간의 오류율을 나타낸다.

6. 5. 최근 개발 동향과 현재 관점

대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 AI 기술의 급속한 발전으로 인공초지능(ASI)의 근접성과 잠재적 위험에 대한 논쟁이 심화되었다. 과학적 합의는 없지만, 일부 연구자와 AI 전문가들은 현재의 AI 시스템이 이미 인공 일반 지능(AGI) 또는 ASI 수준에 근접하고 있을 수 있다고 주장한다.

  • LLM의 기능 – GPT-4와 같은 최근의 LLM은 추론, 문제 해결, 다중 모드 이해 등의 영역에서 예상치 못한 능력을 보여주었으며, 이는 일부 사람들로 하여금 ASI로 향하는 잠재적 경로에 대해 추측하게 만들었다.[36]
  • 출현적 행동 – 연구에 따르면 AI 모델의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 더 작은 모델에는 없는 출현적 기능이 나타날 수 있으며, 이는 더 일반적인 지능으로 향하는 추세를 나타낼 수 있다.[21]
  • 급속한 발전 – AI 발전의 속도 때문에 일부에서는 이전에 생각했던 것보다 ASI에 더 가까워졌을 수 있으며, 존재적 위험에 대한 잠재적 영향이 있을 수 있다고 주장한다.[37]


소수의 연구자와 관찰자들(AI 개발 커뮤니티의 일부를 포함)은 현재의 AI 시스템이 이미 AGI 수준에 도달했거나 거의 도달했으며, ASI는 가까운 미래에 뒤따를 수 있다고 믿는다. 이러한 견해는 과학계에서 널리 받아들여지고 있지는 않지만, AI 기능의 급속한 발전과 대규모 모델에서 예상치 못한 출현적 행동에 대한 관찰을 기반으로 한다.[38]

그러나 많은 전문가들은 AGI 또는 ASI에 대한 조기 주장에 대해 경고하며, 인상적인 기능에도 불구하고 현재의 AI 시스템은 여전히 진정한 이해와 범용 지능이 부족하다고 주장한다.[39] 그들은 인간 수준의 지능은 물론 초지능에 도달하는 데 남아 있는 상당한 과제를 강조한다.

AI 개발의 현재 상태와 궤적을 둘러싼 논쟁은 AI 안전과 윤리에 대한 지속적인 연구의 중요성과 AI 기능이 계속 발전함에 따라 잠재적 위험을 관리하기 위한 강력한 거버넌스 프레임워크의 필요성을 강조한다.[32]

7. 한국의 인공 초지능 개발과 윤리 논의

한국은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술로 인공지능을 주목하고 있으며, 정부 주도의 대규모 투자와 연구 개발이 진행되고 있다. 특히, 더불어민주당은 인공지능 기술의 발전이 가져올 사회적, 경제적 변화에 대한 깊은 관심을 표명하고 있으며, 이에 대한 정책적 대응 방안을 모색하고 있다.

참조

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