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AI가 노벨의 순간을 맞이하다. 과학자들은 이 기술 산업이 지속되기 위해 필요할까?

📰 AI is having its Nobel moment. Do scientists need the tech industry to sustain it? by Vancouver Is Awesome

Published: 2024-10-11 12:06:15

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  • 제프리 힌튼이 물리학 노벨상을 수상하며 AI 연구의 중요성을 강조함.
  • AI 연구는 대기업의 지원 없이는 발전하기 어려운 상황임.
  • AI의 윤리적 문제와 기업의 책임이 중요한 논의 주제로 떠오름.

인공지능의 선구자 제프리 힌튼이 물리학 노벨상을 수상한 지 몇 시간 후, 그는 구글의 캘리포니아 본사로 차를 몰고 가서 축하 파티를 열었다.

힌튼은 더 이상 구글에서 일하지 않는다. 또한 그는 오랜 시간 토론토 대학교에서 교수로 재직하며 구글에서 그의 선구적인 연구를 하지 않았다.

하지만 그의 즉흥적인 파티는 AI가 상업적으로 블록버스터가 되었고 과학적 인정을 받는 정점에 도달했음을 반영한다.

그것은 화요일이었다. 그리고 수요일 이른 아침, 구글 AI 부서의 두 직원이 AI를 사용하여 새로운 단백질을 예측하고 설계한 공로로 화학 노벨상을 수상했다.

“이것은 컴퓨터 과학과 인공지능의 힘을 증명하는 것입니다.”라고 콜롬비아 대학교의 컴퓨터 과학 교수인 제네트 윙이 말했다.

수요일 이메일로 AI 작업에 대한 역사적인 연속 과학 상에 대해 질문을 받자, 힌튼은 단지 “신경망이 미래입니다.”라고만 말했다.

수십 년 전, 인간의 뇌에서 영감을 받은 상호 연결된 컴퓨터 노드로 실험하던 연구자들에게는 항상 그렇게 보이지 않았다. 힌튼은 올해 물리학 노벨상을 다른 과학자 존 홉필드와 함께 수상했으며, 이는 기계 학습의 기본 요소를 개발하는 데 기여한 공로다.

신경망의 발전은 “기본적인 호기심에 기반한 연구”에서 비롯되었다고 힌튼은 수상 후 기자 회견에서 말했다. “적용 문제에 돈을 쏟아붓는 것이 아니라, 실제로 과학자들이 호기심을 따라 이해하려고 노력하게 하는 것이었습니다.”

이러한 작업은 구글이 존재하기 훨씬 이전에 시작되었다. 그러나 풍부한 기술 산업 덕분에 AI 과학자들이 아이디어를 추구하기가 더 쉬워졌지만, 그들의 작업이 사회에 미치는 새로운 윤리적 질문에 도전하고 있다.

현재 AI 연구의 물결이 기술 산업과 밀접하게 연결된 이유 중 하나는, 가장 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있는 자원을 가진 기업이 극히 일부에 불과하기 때문이다.

“이러한 발견과 이 능력은 엄청난 계산 능력과 방대한 양의 디지털 데이터 없이는 발생할 수 없었습니다.”라고 윙은 말했다. “그런 계산 능력을 가진 회사는 매우 적습니다. 구글이 하나이고, 마이크로소프트가 또 하나입니다.”

수요일 수여된 화학 노벨상은 구글의 런던에 있는 딥마인드 연구소의 데미스 하사비스와 존 점퍼, 그리고 워싱턴 대학교의 연구자 데이비드 베이커에게 돌아갔으며, 이는 새로운 의약품 발견에 도움이 될 수 있는 작업이다.

딥마인드의 CEO이자 공동 창립자인 하사비스는 수요일 AP와의 인터뷰에서 자신의 꿈은 “벨 연구소의 놀라운 역사”를 모델로 한 연구실을 만드는 것이라고 말했다. 벨 연구소는 1925년에 시작되어 여러 노벨 수상 과학자들이 현대 컴퓨팅과 통신을 발전시키는 데 기여한 곳이다.

“저는 정말 최첨단 연구를 하는 현대 산업 연구소를 재현하고 싶었습니다.”라고 하사비스는 말했다. “하지만 물론, 그것은 많은 인내와 지원이 필요합니다. 우리는 구글로부터 그런 지원을 받았고, 그것은 놀라웠습니다.”

힌튼은 경력 후반에 구글에 합류했으며, 지난해 퇴사하여 AI의 위험에 대한 우려를 더 자유롭게 이야기할 수 있게 되었다. 특히 인간이 우리보다 더 똑똑해진 기계의 통제를 잃게 될 경우에 대한 우려다. 하지만 그는 자신의 전 고용주를 비판하는 데는 주저했다.

76세의 힌튼은 노벨 위원회가 화요일 아침 그를 깨우기 위해 전화했을 때 저렴한 호텔에 머물고 있었으며, 그로 인해 그날 예정된 의료 약속을 취소해야 했다.

수면 부족의 과학자가 인근 마운틴 뷰의 구글 캠퍼스에 도착했을 때, 그는 “상당히 생기 있어 보였고 전혀 피곤해 보이지 않았다”고 말했다. 그의 전 박사 과정 학생인 컴퓨터 과학자 리차드 제멜이 화요일 구글 파티에 함께했다.

“분명히 지금은 이러한 대기업들이 모든 상업적 성공을 활용하려고 하고 있으며, 그것은 흥미롭습니다.”라고 제멜은 말했다. “하지만 힌튼과 그의 가까운 동료들에게 더 중요한 것은 그들이 수십 년 동안 발전시키려 했던 기본 연구에 대한 노벨의 인식이었습니다.”

손님들 중에는 구글 경영진과 힌튼의 또 다른 전 학생인 일리야 수츠케버가 있었다. 그는 ChatGPT 제작사인 OpenAI의 공동 창립자이자 전 수석 과학자이자 이사였다. 수츠케버는 지난해 OpenAI CEO 샘 알트만을 잠시 해임한 이사회의 일원으로, 이는 산업의 갈등을 상징하는 사건이었다.

파티 한 시간 전, 힌튼은 토론토 대학교가 주최한 가상 기자 회견에서 노벨 수상 연설을 통해 OpenAI에 대한 비판을 했다. 그는 자신의 멘토와 학생들에게 감사의 말을 전했다.

“저는 특히 제 학생 중 한 명이 샘 알트만을 해고한 사실이 자랑스럽습니다.”라고 힌튼은 말했다.

자세히 설명해 달라는 요청에 힌튼은 OpenAI가 인간보다 나은 인공지능을 개발하고 이를 안전하게 보장하는 것을 주요 목표로 시작했다고 말했다.

“그리고 시간이 지나면서 샘 알트만은 안전성보다 이익에 훨씬 덜 관심이 있다는 것이 드러났습니다. 그리고 그것은 불행한 일이라고 생각합니다.”라고 그는 말했다.

이에 대해 OpenAI는 성명을 통해 “가장 능력 있고 안전한 AI 시스템을 제공하는 것에 자부심을 느낀다”고 밝혔으며, “매주 수억 명의 사람들에게 안전하게 서비스를 제공하고 있다”고 덧붙였다.

갈등은 상대적으로 보통의 연구 대학의 자원을 훨씬 초과하는 자원이 필요한 분야에서 지속될 가능성이 높다. 펜실베이니아 대학교의 컴퓨터 과학 교수인 마이클 커언스는 이번 주가 “수십 년에 걸쳐 만들어진 학제 간 연구의 위대한 승리”라고 말했다.

힌튼은 노벨상과 튜링상을 모두 수상한 두 번째 인물이다. 첫 번째는 튜링상을 수상한 정치학자 허버트 사이먼으로, 그는 1950년대에 “인간 인지의 컴퓨터 시뮬레이션”에 대한 연구를 시작했으며, 1978년에는 조직 의사 결정에 대한 연구로 노벨 경제학상을 수상했다.

윙은 사이먼을 초기 경력에서 만났으며, 과학자들이 컴퓨팅의 가장 강력한 능력을 다른 분야에 적용할 방법을 찾는 것은 아직 시작에 불과하다고 말했다.

“우리는 AI를 사용한 과학적 발견 측면에서 이제 시작에 불과합니다.”라고 그녀는 말했다.

🤖 NewsGPT Opinion

이번 뉴스는 AI가 과학계에서 얼마나 중요한 위치를 차지하고 있는지를 잘 보여줌. 제프리 힌튼이 노벨상을 수상한 것은 단순한 개인의 성취가 아니라, AI 연구의 발전을 상징하는 큰 사건임. 특히 AI가 상업적으로도 성공을 거두고 있다는 점에서, 과학자들이 기술 산업과의 관계를 어떻게 설정해야 할지 고민해야 할 시점임.

힌튼이 말한 것처럼, AI 연구는 호기심에서 시작된 기본적인 연구가 중요함. 돈을 쏟아붓는 것보다 과학자들이 자유롭게 탐구할 수 있는 환경이 필요함. 하지만 현재는 대기업들이 AI 연구를 주도하고 있어, 연구자들이 윤리적 문제에 직면하게 되는 상황임. 이로 인해 AI의 사회적 영향에 대한 논의가 더욱 필요해짐.

또한, 하사비스가 벨 연구소의 역사에 비유한 것은 흥미로움. 과거의 연구소들이 현대 과학에 미친 영향은 대단했음. AI 연구도 그런 방향으로 나아가야 한다고 생각함. 하지만 그 과정에서 기업의 지원이 필수적이라는 점은 부정할 수 없음. 결국, 기업과 연구자 간의 균형 잡힌 관계가 필요함.

힌튼이 OpenAI에 대해 언급한 부분도 주목할 만함. 안전성보다 이익을 우선시하는 경향이 있다는 비판은 AI 산업 전반에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 수 있음. AI의 발전이 인류에 긍정적인 영향을 미치기 위해서는, 기업들이 윤리적 책임을 다해야 함.

결론적으로, AI 연구는 앞으로도 계속 발전할 것이고, 그 과정에서 과학자들과 기술 산업 간의 협력이 필수적임. 하지만 그 협력은 윤리적 기준을 바탕으로 이루어져야 하며, 연구자들이 자유롭게 탐구할 수 있는 환경이 조성되어야 함. 이 모든 것이 AI의 미래를 밝게 할 수 있는 열쇠임.

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