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AI 빅뱅 : 생성 인공지능과 인문학 르네상스
김재인 ㅣ 동아시아
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  • 발행일
2023년 05월 23일
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388page/145*210*0
  • ISBN
9788962624977/8962624974
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  • AI 발전 전망을 둘러싼 대논쟁의 시대 AI 빅뱅을 인문학 르네상스로 역전시키는 철학자 김재인의 날카로운 통찰 2023년 3월 챗GPT-4의 등장으로 AI 발전 전망을 둘러싼 논쟁이 뜨겁다. 인간이 만든 기술이 인간을 압도할지 모른다는 공포가 전문기술 분야와 학계, 일상에 가득하다. AI 대부이자 딥러닝 개념을 처음 고안한 제프리 힌튼 교수는 올 5월 AI 위험성을 자유롭게 말하기 위해 구글을 떠난 바 있으며, 미국 의회에서 처음 열린 AI 청문회에서 오픈AI CEO 샘 올트먼은 통제되지 않은 AI가 세상에 악영향을 미칠 수 있다고 경고한 바 있다. 인간은 과연 기계에 지배당할 것인가? 인류에게 미래는 있는가? 오랜 기간 과학기술의 변화를 분석해온 철학자 김재인은 논쟁의 구도를 “기계가 인간을 능가할 수 있는가?”라는 지배 담론에서 “인간은 어떻게 기계와 공생할 수 있는가?”라는 대안 담론으로 바꾸는 혁신적인 시도를 한다. 주어를 기계가 아닌 인간으로 두고 사유하는 저자의 인문학적 통찰은 AI 발전을 둘러싼 대논쟁에서 놓치고 있는 위기의 본질을 직시하게 만든다. 생성 인공지능의 원리를 통해 한계를 도출하고, 그 한계에서 인간의 고유함을 돌아보는 이 책은 인공지능에 대한 최상의 안내서로 기능할 것이다. AI 빅뱅 시대를 역설적으로 인문학 르네상스로 보는 철학자 김재인의 시선에서 위기에 대응하는 철학의 쓸모와 반등하는 인문학의 힘을 느낄 수 있을 것이다.
  • 인문학의 시선으로 AI 발전을 분석해온 철학자 김재인 AI 빅뱅을 위기가 아닌 기회로 포착하는 혁신적인 담론을 시작한다 바야흐로 AI 대폭발의 시대다. 대화형 인공지능 챗GPT가 선도하는 생성 인공지능의 발전 속도는 가히 우리의 상상력을 뛰어넘는다. 2021년 1월 달리(DALL-E), 2021년 10월 디스코디퓨전(Disco Diffusion), 2022년 3월 미드저니(MidJourney), 2022년 4월 달리 2(DALL-E 2), 2022년 8월 스테이블디퓨전(Stable Diffusion), 2022년 11월 챗GPT, 그리고 2023년 3월 챗GPT-4까지 그림, 언어, 음악, 영상을 생산하는 인공지능 기술이 삽시간에 발전하고 있다. 더욱이 생산물의 질 또한 뛰어나서 어떤 것이 인간의 작품이고, 어떤 것이 인공지능의 작품인지 가늠하기 힘들 정도다. 도리어 인공지능이 그린 작품이 유명 대회에서 우승을 차지하기도 했다. 인간이 만든 기술이 인간을 압도할지 모른다는 공포가 전문기술 분야와 학계, 대중의 일상 속으로 급속히 퍼지고 있다. 인간은 과연 기계에 지배당할 것인가? 인류에게 미래는 있는가? 오랜 기간 과학기술의 변화를 분석해온 철학자 김재인은 논쟁의 구도를 “기계가 인간을 능가할 수 있는가?”라는 지배 담론에서 “인간은 어떻게 기계와 공생할 수 있는가?”라는 대안 담론으로 바꾸는 혁신적인 시도를 한다. 주어를 기계가 아닌 인간으로 두고 사유하는 저자의 인문학적 통찰은 AI 발전을 둘러싼 대논쟁에서 놓치고 있는 위기의 본질을 직시하게 만드는 힘이 있다. 철학의 사회적 개입을 몸소 실천하며 경계를 넘는 소통을 끊임없이 시도한 철학자 김재인. AI 빅뱅을 맞는 새로운 역사적 국면에서 그의 통찰과 개입은 그 어느 때보다 날카롭다. 생성 인공지능의 가능성과 한계를 ‘원리의 관점’에서 분석 창작과 언어의 본질을 탐색하며 초거대 언어모델의 한계를 밝힌다 저자 김재인은 영국의 천재 수학자 앨런 튜링의 논문 〈계산 기계와 지능〉의 첫 문단(“기계는 생각할 수 있을까?”로 시작하는 문단)을 패러디하면서 다음과 같은 물음을 던진다. “인공지능은 예술작품을 창작할 수 있을까?” 이 물음은 인공지능의 본질과 능력, 나아가 인간적 의미의 창작과 창조의 본성을 밝히는 데 중요한 함의를 갖는다. 저자는 딥드림과 넥스트 렘브란트, 그리고 이 둘의 한계를 지적한 럿거스 팀의 AICAN 원리를 자세히 살펴보면서 지도학습에 기반한 예술 창작 모델의 근본적인 한계를 지적한다. 그 한계는 바로 작업의 목표가 내부가 아닌 외부에서 주어진다는 사실에서 비롯하며, 예술 창작의 관점에서 말하면 작가가 자기 작품을 ‘평가’하지 못하는 한계로 귀결된다. 창작 의도가 없는 작가가 외부 요청으로 그린 그림을 자기 평가할 수 있는가? 그 평가는 오직 요청한 사람만이 할 수 있을 것이다. 이는 예술 창작의 주체인 작가의 관점을 완전히 배제하는 문제를 낳는다. 저자가 인용하고 있는 “하나의 작품은 작가가 그 안에서 자기 의도에 도달할 때 만족된다(렘브란트)”, “하나의 그림이 완성됐다고 판단할 권리는 화가에게 있다(곰브리치)”라는 문구는 인간과 대비되는 이미지 생성 인공지능의 한계를 극명히 보여준다. 저자는 멀티모달을 포함한 생성 인공지능의 초거대 언어모델이 결국 인간 언어의 한계에서 벗어날 수 없다는 문제를 지적한다. 언어가 세계를 그대로 반영할 수 없는 존재론의 한계가 분명하기 때문이다. 언어로 지어진 인공지능의 세계 존재는 오류와 잘못된 정보로 지어진 ‘언어의 집’에 불과하다. 저자는 비트겐슈타인과 촘스키 언어관과 크게 다르지 않은 초거대 언어모델을 들뢰즈와 과타리의 언어철학을 통해 비판하면서 언표...
  • 추천의 글 ㆍ004 프롤로그: 생성 인공지능이 제기하는 문제들 ㆍ 016 1부??생성 인공지능의 빛과 그림자 - 인공지능의 발전 현황과 한계 1장 이미지 생성 인공지능과 예술 창작의 문제 ㆍ 032 2장 언어 생성 인공지능이 놓친 언어의 본질 ㆍ 076 3장 인공지능은 왜 눈치가 없을까?: 인공지능의 원리와 한계 ㆍ 114 2부??창조성의 진화 - 새로운 인문학과 융합 교육 4장 창조성과 창의적 협력 ㆍ 168 5장 인문학 패러다임의 변화: 확장된 인문학으로 ㆍ 214 6장 교육과정의 재편: 협업을 위한 융합 교육 ㆍ 264 에필로그: 위기는 인공지능에서 오지 않는다 ㆍ 300 부록 1. 통제할 수 없는 인공 초지능의 갑작스러운 등장에 관한 고찰 ㆍ 306 2. 인공지능 윤리는 장식품이 아니다: 윤리의 산업적ㆍ경제적 전략 측면 ㆍ 322 3. 「계산 기계와 지능」 번역 ㆍ 332 출처ㆍ참고문헌 ㆍ 374????감사의 말 ㆍ 386
  • 알파고와 생성 인공지능의 가장 큰 차이는 사용자 인터페이스UI와 사용자 경험UX에 있다. 알파고가 바둑을 둘 줄 아는 사람의 관심사였다면 생성 인공지능은 일반인 모두에게 놀라운 경험을 주었다. 쉽게 ‘대화형’으로 요청하면 생성 결과를 곧바로 내놓는다는 것이 생성 인공지능의 핵심 특징이다. 어찌 보면 알파고는 블랙박스 속에 숨어서 활동하는 은자隱者의 느낌이라면 생성 인공지능은 말동무 혹은 개인 비서에 가깝다. 그래서 더 충격이 컸는지 모른다. 이를 생명 종이 폭발적으로 늘어난 ‘캄브리아기 대폭발’에 비유하는 이들도 많다. 나는 지금 상황을 ‘AI 빅뱅’으로 부르고 싶다. - 프롤로그에서/16쪽 인공지능은 미적 가치를 평가하지 못한다. 자신이 탄생시킨 작품이나 화풍에 대해 생각을 품지도 못하고 자기 작품을 감상하지도 못한다. 럿거스 팀은 AICAN이 그런 평가를 할 수 있다고 주장했지만, 그 전제가 되는 시각 튜링 검사가 잘못 설계되어 있기에 사실상 평가한 건 인간인 럿거스 팀원이다. 작품들은 인공지능에 의해서가 아니라 작품을 감상하는 인간에 의해서 선택됐다. 인공지능에게 작품을 무작위가 아닌 스스로 내린 평가 순서대로 내놓으라고 할 수 있을까? 자기 작품 중 제일 좋은 것 10개를 순서대로 꼽아보라고 할 수 있을까? 적어도 AICAN의 작업에서는 그것이 불가능하다. AICAN은 알고리즘상 예술에는 속하되 기존 스타일에서 최대한 벗어난 작품을 무작위로 생산하는 일을 넘어서는 작업은 하지 못하기 때문이다. 인간 예술가는 다르다. 자신이 그린 작품 중 전시회에 걸고 싶은 작품 10개를 고르라고 하면 잘 골라낸다. 이건 좋다, 이건 별로다, 이건 왜 그렸다 등 이유를 대면서 스스로 평가한다. - 1부 1장에서/53쪽 사정이 이런데도 불구하고 LLM은 언어의 본성이 ‘의미’인 것처럼 가정하며 작업한다. 이것이 의미하는 바는 무엇일까? 이 사실로부터 LLM이 잘할 수 있는 일과 못하는 일을 구분하는 기준을 발견할 수 있다. LLM은 비록 거짓말을 잘 지어내지만(물론 거짓말임을 스스로 의식하는 건 아니다) 의미와 관련해 가장 많은 성과를 낼 수 있다. 무의미 혹은 비의미와 관련된 언어 영역, 나아가 언어 외적 영역은 여전히 LLM의 바깥으로 남는다. - 1부 2장에서/91쪽 인공지능은 스스로 문제를 제기할 수 있을까? 혼자 목표를 세울 수 있을까? 그럴 수 없다. 원리상 안 된다. 에이전트의 구조상 안 된다. 인간은 다르다. 문제도 제기하고 목표도 세운다. 따라서 잠정적인 결론 하나를 살짝 내놓고 갈 수 있을 것 같다. 인공지능은 인간지능과 마찬가지로 문제 해결이나 목표 성취를 위해 합리적으로 접근한다. 하지만 인공지능에서 문제나 목표는 에이전트 바깥에서(더 구체적으로는 인간에 의해) 주어지는데 반해 인간지능은 문제나 목표를 스스로 정한다는 점에서 이 둘은 결정적으로 다르다. 인공지능과 인간지능의 원리상의 차이는 문제나 목표가 외적이냐 내적이냐에 있다. - 1부 3장에서/119쪽 우리는 고생물학, 인류학, 심리학, 교육학에서 창의성이 어떻게 정의되어 왔는지 살폈다. 인간은 ‘창의적 협력’ 능력을 바탕으로 성립하고 존속할 수 있었다. 이를 가능케 한 건 직립을 통해 가능해진 커다란 뇌 용량이었다. 연구에 따르면, 초기 인류에서 호모 사피엔스에 이르기까지 뇌 용량이 점진적으로 증가하게 된 건 인간 집단의 공동 지혜 덕분이었다. 도구 발전, 사냥과 채집 기술 향상, 불의 사용, 공동 육아 등 인간은 협업 집단으로서 성장했고, 그 덕분에 두개골, 손, 발바닥, 얼굴, 후두 등이 현재의 모습으로 형성됐다. 이 점에서 문화는 인간의 유전자를 현...
  • 김재인 [저]
  • 경희대학교 비교문화연구소 학술연구교수이다.
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