예측대로라면 그다지 커지지는 않다.

"이것은 기술뿐만 아니라 우리 평생의 문화와 정치에서도 가장 변혁적인 순간이 될 것입니다."

Inflection AI의 공동창립자이자 The Coming Wave의 저자인 Mustafa Suleyman의 말이다. 그는 세계경제포럼(World Economic Forum)의 라디오 다보스(Radio Davos) 팟캐스트에서 인공지능의 영향에 관해 연설하고 있었다.

생성AI 및 LLM(대형 언어 모델) 도구의 개발 및 출시의 최전선에 있는 Suleyman은 기술의 혁신적인 힘을 목격했으며 앞으로 다가올 과제를 깊이 이해하고 있다.

Cohere의 공동창업자이자 CEO인 Aidan Gomez와 Meta의 수석AI과학자 Yann LeCun은 다른 두 명의 주요 AI 사상가가 공유하는 감정이다. Suleyman과 마찬가지로 이들은 TIME100 AI 분야에서 가장 영향력 있는 인물 목록에 포함되었다.

여기 편집된 인터뷰 버전에서 세 명의 전문가가 AI의 진정한 잠재력을 절실히 인식했던 순간에 대해 논의하고 도구개발을 위한 향후 로드맵에 대한 생각을 공유한다.

대부분의 사람들은 처음으로 LLM 도구를 손에 넣었을 때(대부분의 경우 ChatGPT를 사용하여 2023년 초에) 첫 번째 프롬프트 실험이 어리석은 일이었다는 것을 인정할 것이다. 코믹한 동요나 참신한 칵테일 레시피에 대한 요청이었을 수도 있다.

Aidan Gomez의 경험도 다르지 않았다. Gomez는 20세의 Google Brain 인턴 시절 이 논문을 작성하는 데 도움을 준 획기적인 논문인 Attention Is All You Need의 공동 저자로서 AI 산업을 변화시키고 ChatGPT를 만드는 데 도움을 준 공로를 인정받았다.

“트랜스포머 페이퍼의 공동 저자인 Lukasz Kaiser로부터 이 이메일을 받았다. 그리고 이건 마치, 이것 좀 보세요.” AI가 우리가 알고 있는 경제를 변화시킬 수 있는 4가지 방법

Kaiser는 계속해서 Gomez에게 'The Transformer'라는 제목으로 기술을 촉발한 방법을 보여 주었고 일본 펑크록 밴드의 역사를 기록한 창의적인 소설을 반환했다.

“기계가 너무 유창하게 말하는 것을 보고 제가 일본 펑크 록 밴드에 관한 기사를 읽고 있다고 확신하게 된 초현실적인 순간이었습니다. 이것이 바로 대규모 언어 모델의 유레카 순간이었습니다.”

앞으로 Gomez는 생성 AI가 의료를 포함한 많은 직업에서 얻을 수 있는 혁신적인 생산성 향상에 대해 가장 기대하고 있다.

"의사는 업무 시간의 40% 정도를 노트를 작성하는 데 소비한다고 생각합니다. 하루 중 40%를 환자와 함께 보내고 환자 결과에 집중할 수 있다면 하룻밤 사이에 의사 수를 두 배로 늘릴 수 있다는 의미입니다."

Deloitte가 보고하고 MedTech Europe이 의뢰한 보고서에 따르면 AI 애플리케이션은 유럽 의료 시스템에서 매년 18억 시간을 절약할 수 있으며, 이는 500,000명의 정규 의료 전문가를 추가로 확보하는 것과 같다.

영국의 수학자이자 컴퓨터 과학자인 Alan Turin이 1950년에 창안한 개념인 튜링 테스트(Turing Test)는 재고가 필요할 수 있다.

이는 인간과 동등한 지능적 행동을 나타내는 기계의 능력에 대한 오랜 테스트이다. 그러나 수정이 필요할 수도 있다는 생각조차도 Mustafa Suleyman이 생성 AI의 힘을 진정으로 깨달은 때였다.

“현대적인 튜링 테스트는 AI가 미니 프로젝트 관리자나 신제품 발명가처럼 기업가처럼 행동하여 시장에 나가서 제조하고 판매하는 등의 작업을 수행할 수 있는지 평가하는 것. 이익을 내기 위해서다”고 말했다.

Suleyman은 생성 AI가 향후 10년 내에 저렴하고 잠재적으로 오픈소스 수준에서 해당 작업을 수행하여 경제를 완전히 변화시킬 수 있을 것이라고 믿는다.

“이것은 기술뿐만 아니라 우리 평생의 문화와 정치에서도 가장 변혁적인 순간이 될 것입니다.”라고 그는 설명합니다. "우리는 전력 비용이 급락하는 것을 목격하게 될 것입니다."

AI를 둘러싼 과대광고에 반대하는 연설로 유명한 Meta의 수석 AI 과학자이자 뉴욕 대학교 교수인 Yann LeCun은 "우리 마음 속에 있는 대부분의 지식은 실제로 물리적 세계와의 상호작용에서 비롯됩니다."라고 설명한다.

LeCun은 텍스트, 비디오, 음악, 이미지 생성과 같은 생성적 AI 도구로 생성된 단기 결과물이 사람들을 더 창의적이고 효율적으로 만들 수 있는 힘이 있다고 주장한다.

그러나 다음 단계는 현재 LLM을 교육하는 데 사용된 인터넷의 10조 단어뿐만 아니라 실제 세계와의 상호작용을 통해 AI를 가르치는 것이 될 것이다.

“당신이나 내가 그것을 읽는 데만 150,000년에서 200,000년이 걸릴 것이기 때문에 그것은 엄청난 양의 정보이다. 그래서 그 규모가 얼마나 큰지 가늠할 수 없습니다.”라고 그는 말한다.

“그러나 그러면 아이가 4살이 될 때까지 시각 피질에 얼마나 많은 정보가 들어가는지 계산할 수 있습니다. 그 사람은 우리의 가장 큰 LLM보다 비전을 통해 15배 더 많은 정보를 보았다.”

LeCun은 실제 생활에 구운 이 방대한 양의 데이터가 텍스트에서 찾을 수 있는 것보다 훨씬 더 크다고 말한다. 과학자와 엔지니어는 아직 이 프로세스를 기계에서 에뮬레이트하는 방법을 모른다.

“따라서 우리는 아직 정말로 지능적인 시스템을 갖추기에는 멀었지만, 그런 시스템을 갖게 되면 사람들은 매일 이러한 시스템과 상호 작용할 수 있기를 바랍니다. 그들은 스마트 안경을 착용하게 될 것이며 디지털 세계와의 인터페이스는 AI 시스템이 될 것.”