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제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가 : 최정상 인공지능 전문가의 15가지 미래 예측
제리 카플란, 정미진 ㅣ 한스미디어 ㅣ Generative Artificial Intelligence
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2024년 06월 20일
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392page/145*215*0
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9791193712375/1193712378
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  • 마침내, 초지능의 시대가 열리는가? 인간의 지능을 넘어서는 인공지능 시대가 열린다! 지금 우리가 반드시 알아야 할 것은 무엇인가? 2022년 11월, 전 세계를 충격에 빠트린 챗GPT의 등장 이후 세상은 빠르게 변화하고 있다. ‘생성형(generative) AI’라는 다소 생소한 이름의 이 인공지능은 이메일이나 보고서는 물론 책이나 이미지, 음악 등 당분간은 인간의 고유 영역으로 남을 것으로 예상되었던 다수의 분야에서 빠르게, 그리고 기대 이상으로 인간의 역할을 대체하고 있다. 심지어 2024년 5월 발표된 GPT-4o에 이르러서는 그간의 텍스트 방식의 소통을 뛰어넘어 ‘감정이 담긴 음성 대화’, ‘실제 사람과 구분할 수 없는 수준’의 소통을 보여주어 마침내 초지능의 시대가 열리고 있음을 실감케 했다. 과연 인간의 지능을 넘어서는 인공지능 시대가 다가온 것일까? 생성형 AI의 탄생과 발전은 어떠한 미래를 만들어 갈 것인가? 인간과 인공지능의 공존은 가능한 것일까? 생성형 AI 시대를 살아야 할 우리가 지금 반드시 알아야 할 것은 무엇인가? 세계 최정상의 인공지능 전문가이자 대중에게 인공지능 시대의 개막을 알린 베스트셀러 《인간은 필요 없다Humans Need Not Apply》의 저자 제리 카플란 교수가 신작 《제리 카플란 생성형 AI는 어떤 미래를 만드는가》를 통해 그에 대한 해답을 내놓았다. 저자는 이 책을 통해 생성형 AI의 탄생과 발전은 과학과 예술, 인간 지식의 발전을 가속화할 테지만 동시에 새로운 위험도 불러올 것이라고 말한다. 노동이나 전쟁, 법적 지위, 저작권 등등 풀어야 할 산더미 같은 과제 역시 우리가 마주할 현실이며 이와 함께 ‘생각하는 컴퓨터’에 대한 철학적 문제 역시 간과해서는 안 된다고 말한다.
  • 전 세계 인공지능의 구루, 《인간은 필요 없다》의 제리 카플란이 말하는 생성형 AI에 대해 지금 우리가 반드시 알아야 할 것들 ★★★★★ 인공지능 기술 빅뱅을 예견한 실리콘밸리의 AI 사상가 ★★★★★ 제리 카플란 인공지능 3부작 완결판 ★★★★★ 저자 한국어판 특별 서문 수록 ★★★★★ 아마존 베스트셀러 【사회과학 분야】 대중에게 인공지능 시대의 개막을 알린 기념비적인 베스트셀러 《인간은 필요 없다》의 저자 제리 카플란 세계 최정상의 인공지능 전문가가 바라본 생성형 AI와 인간의 미래! 생성형 AI의 발전은 다양한 분야에서 초인적인 수준의 놀라운 능력을 보여주는 새로운 유형의 컴퓨터 시스템을 탄생시켰다. 머지않아 이러한 시스템은 전문 의료 서비스를 제공하고, 법률 자문을 제공하고, 문서 초안을 작성하고, 컴퓨터 프로그램을 만들고, 아이들을 가르치고, 음악과 미술품을 창작하게 될 것이다. 생성형 AI는 그간 인류의 역사를 뒤바꾼 바퀴, 인쇄기, 페니실린, 인터넷 등의 발명보다도 훨씬 큰 영향력을 발휘할 것이다. 마침내 우리가 인간의 지능에 필적하거나 인간의 지능을 넘어서는 기계, 이른바 AI의 성배를 발견한 것일까? 많은 산업과 직업 중 어떤 것이 번성하고 어떤 것이 쇠퇴할까? 생성형 AI는 어떤 위험을 초래할까? 어떻게 하면 이러한 시스템이 우리의 윤리적 원칙을 존중하게 할 수 있을까? 이득은 광범위하게 분배될까 아니면 운 좋은 소수에게만 집중될까? 정치 시스템과 국제적 분쟁은 어떻게 변화될까? 우리는 새로운 형태의 비생물학적 생명체로 가는 디딤돌에 불과할까? 아니면 그저 유용한 도구를 만드는 데 점점 더 능숙해지는 것일 뿐일까? 이 책은 우리에게 임박한 지극히 현실적이고도 중요한 문제들에 대한 놀라운 통찰과 해답을 제시한다. 이 책의 주요 내용 이 책은 먼저 ‘들어가며’(마침내 초지능의 시대가 열리는가)에서 생성형 AI의 출현에 대한 배경과 의미, 그리고 우리가 반드시 주목할 사항들에 대해 이야기하고 저자가 예측하는 15가지 미래 전망을 간략하게 소개한다. 이후 ‘생성형 AI가 어떤 미래를 만들 것인지’ 알아가는 본격적인 첫 걸음은 1장(인공지능의 역사)을 통해 기본적인 인공지능의 역사를 이해하는 것으로 시작한다. 그다음 2장(생성형 AI란 무엇인가)에서 생성형 AI의 작동 방식을 알아보고 3장(생성형 AI는 무엇을 바꾸는가)에서 생성형 AI가 실제 경제와 비즈니스에 미치는 영향을 파악한다. 생성형 AI가 실업률을 높일지, 어떤 직업이 사라지고 어떤 직업이 영향을 받지 않을지 등을 알아보고 싶다면 4장(생성형 AI가 만드는 노동의 미래)에서 해답을 얻을 수 있을 것이다. 만약 생성형 AI가 만드는 장밋빛 미래의 반대편에 놓인 이야기가 듣고 싶다면 5장(예상되는 위험들)을 읽으면 된다. 뒤이어 6장(생성형 AI의 법적 지위)과 7장(규제와 공공 정책 그리고 글로벌 경쟁)에서는 사회가 생성형 AI를 어떻게 통합시킬 것인지에 관심 있는 독자의 궁금증을 풀어준다. 인문학에 관심 있는 독자라면 ‘컴퓨터는 과연 생각할 수 있을까?’ ‘스스로 창의성과 자유의지, 의식을 가질 수 있을까?’와 같은 철학적인 내용을 담은 8장(인공지능의 철학적 문제와 시사점)을 놓치지 않기 바란다. 마지막으로 ‘나오며’(생성형 AI의 미래)에서 생성형 AI에 대한 저자의 일련의 전망과 예측을 마무리한다. 생성형 AI는 ‘도구를 사용할 수 있는 도구’인 동시에 ‘발명할 수 있는 발명품’이기도 하다. 인간이 앞으로 수십 년간 무엇을 발명할 수 있을지 추측하는 것도 매우 어려운 일이지만, 생성형 AI가 무엇을 발명할 수 있을지 예측하는 것 역시 의미 없는 일일지 모른다...
  • 들어가며_마침내 초지능의 시대가 열리는가 한국의 독자들에게_생성형 AI는 진화를 위한 인류 문화의 놀라운 거울 1장 인공지능의 역사 인공지능이란 무엇일까? ‘인공지능’이란 용어는 어디에서 시작되었을까? 다트머스 회의에 참석한 사람들은 무엇을 이루고자 했을까? AI 연구자들은 문제에 어떻게 접근했을까? 물리적 기호체계 가설이란? 머신러닝이란? 머신러닝은 어떻게 생겨났을까? AI의 주목할 만한 역사적 이정표에는 어떤 것이 있을까? 2장 생성형 AI란 무엇인가 대규모 언어 모델(LLM)이란? 대규모 언어 모델(LLM)은 어떻게 작동할까? ‘임베딩’이란? 단어 임베딩은 의미를 어떻게 표현할까? 인공 신경망이란? 트랜스포머란? 트랜스포머는 단어 임베딩을 이용해 어떻게 복잡한 개념을 표현할까? ‘토큰’이란? 비언어적인 문제에 LLM은 어떻게 적용될까? ‘창발성(emergent properties)’이란 무엇이며 LLM에 이러한 특성이 있을까? ‘탈옥’이란 무엇이며 이것은 왜 어려운 문제일까? ‘환각’이란 무엇이며 LLM이 환각을 보이는 이유는 무엇일까? 그 밖에 어떤 기술들이 생성형 AI에 사용될까? 미래의 생성형 AI는 서로 어떻게 소통할까? 생성형 AI의 잠재적 능력에는 어...
  • 이 새로운 기술이 미칠 수 있는 영향은 아무리 강조해도 지나 치지 않다. 우리는 지금 ‘키티호크’(불가능이 가능해지는 순간)의 순간을 목격하고 있다. 오늘 날의 생성형 AI는 고정된 학습 데이터를 이용해 구축되었지만 향후 버전은 분명히 이러한 한계를 없애고 인간처럼 끊임없이 새로운 정보를 학습하고 통합할 것이다. 다시 말해, 지금은 인간이 만든 콘텐츠를 통해 세상을 경험하지만, 머지않아 고유의 ‘눈’과 ‘귀’ 로 기능할 카메라, 마이크와 같은 실시간 데이터 소스와 연결되면서 이러한 한계는 사라질 것이다. 우리는 위대한 문화적·지적 활동이 폭발적으로 증가하고 있는말 그대로 새로운 르네상스의 최전선에 서 있다. 14세기에서 17세기의 르네상스는 종교(신 중심)에서 속세의 인간으로 초점이 이동하면서 예술, 과학, 기술, 인간 지식에 지대한 발전을 가져온 시기였다. 어쩌면 생성형 AI는 이제 그 초점이 기계로 이동하는 새로운 문화적 전환을 불러올지 모르며, 우리는 발전을 가속화할 강력한 새 도구로 인조지능(synthetic intelligence)의 힘을 활용할 것이다. 미래에는 정보에 입각한 객관적이고 신뢰할 수 있는 조언을 구할 때 사람이 아닌 기계를 찾게 될 것이다. - 〈들어가며: 마침내 초지능의 시대가 열리는가〉 중에서 인공지능이란 무엇일까? 두 가지 이유에서 묻기는 쉽지만 대답하기는 어려운 질문이다. 첫째, 지능이 무엇인지에 대해 의견이 분분하다. 둘째, 적어도 지금으로서는 기계 지능이 인간 지능과 많은 관련이 있다고 믿을 만한 근거가 부족하다. 보기에는 많이 닮았다 해도 말이다. 인공지능(AI)에 대한 정의는 각자의 관점으로 제안된 여러 가지 버전이 있지만, 대부분은 인간이 했을 때 지능적이라고 간주되는 행동을 할 수 있는 컴퓨터 프로그램이나 기계를 만든다는 개념에 중심이 맞춰져 있다. - 〈1장 인공지능의?역사〉 중에서 모든 단계에서 생성형 AI의 역량에 대한 증거와 인간 전문가의 확실한 감독이 필요할 것이고, 아니면 단순히 인간 대신 행동하기 전에 인간의 직접적인 승인이 필요할 것이다. 이중맹검(Double-blind, 의학적 치료의 효과를 검증하기 위한 표준)과 같은 방법은 일상적인 사용을 허용하기전 다양한 시스템에 대한 유효성을 검증하는 일반적인 표준이 될 것이다. 생성형 AI의 엄청난 힘을 어떻게 활용하기로 하느냐는 인류 역사상 가장 중대한 결정이 될 수도 있다. - 〈2장 생성형 AI란 무엇인가〉 중에서 글쓰기와 수학은 없어지지 않는다. 두 분야 모두 많은 전문가가 있으며 필요할 때 기억을 되살릴 수 있는 여러 가지 방법이 있다. 하지만 사람들이 글 대신 자신에게 편안하고 유용한 방식으로 자신을 표현하게 하는 것은 어떨까? 아마도 미래의 ‘독후감’은 변화 하는 세상에서 점점 더 유용해질 창의력과 편집 기술을 가르치는 동영상으로 작성될 것이다. 어쩌면 내 손주들은 내가 지금 종이에 글을 휘갈겨 쓸 필요가 없듯이 이제 더는 논리정연한 글을 쓸 필요가 없을지도 모른다. - 〈3장 생성형 AI는 무엇을 바꾸는가〉 중에서 지금보다 미래에 훨씬 더 많은 돈을 소비하게 될 가능성이 크다. 이는 현재 경제적으로 수익이 많이 나지 않는 많은 꿈을 실현 가능하게 할 것이다. 많은 사람이 여가 시간에 취미 활동을 하고 자신의 기량을 발휘한다. 어쩌면 여러분은 난을 키우거나, 크리스마스 트리 장식을 만들거나, 직접 옷을 뜰지도 모른다. 사람들이 자유롭게 쓸 수 있는 소득이 늘어남에 따라 오늘날의 많은 취미는 내일의 직업적 기회가 될 것이다. - 〈4장 생성형 AI가 만드는 노동의 미래〉 중에서 우리는 생성형 AI가 가져올 수 있는 모...
  • 제리 카플란 [저]
  • 스탠퍼드대학교 법정보학센터 교수, 인공지능학자. 학생들에게 컴퓨터 공학과 인공지능의 영향, 윤리에 대해 가르치고 있다. 벤처 업계에서 여러 회사를 경영한 기업가이자 기술 혁신가, 베스트셀러 작가로 널리 알려져 있다. 실리콘밸리에서 네 개의 스타트업을 공동 창업해 두 곳을 성공적으로 매각했다. 초기 온라인 경매 기업 중 하나였던 온세일(Onsale)이 대표적이며, 그가 구상한 몇몇 특허 기술은 이베이(eBay)에서 구매해 사용되고 있다. 베스트셀러 논픽션 『스타트업: 실리콘밸리의 모험(Startup: A Silicon Valley Adventure)』의 저자로, 이 책은 〈비즈니스 위크(Business Week)〉가 선정한 올해의 도서로 뽑히기도 했다. 카플란은 실리콘밸리 및 인공지능과 관련한 주요한 취재원으로 〈뉴욕 타임스(The New York Times)〉, 〈월스트리트 저널(Wall Street Journal)〉, 〈포브스(Forbes)〉, 〈비즈니스 위크〉, 〈레드 헤링(Red Herring)〉 등의 매체에 이름을 올리고 있다. 펜실베이니아대학에서 인공지능과 컴퓨터언어학 분야 박사학위를 받았다. 인공지능 시대의 도래를 예견한 『인간은 필요 없다(Humans Need Not Apply)』(2016)가 세계적인 베스트셀러가 되면서 미국과 유럽, 아시아를 오가며 활발한 강연과 토론 활동을 이어가고 있다.
  • 정미진 [저]
  • 한국외국어대학교에서 컴퓨터공학과 영어학을 전공했다. 휴대폰을 만드는 기업에서 십여 년간 기획자로 일하다가 좋은 외서를 국내에 소개하는 일에 매료되어 번역을 시작했다. 현재 바른번역 소속 전문 번역가로 활동 중이며, 역서에는 『볼륨을 낮춰라』, 『진화가 뭐예요?』, 『더 히스토리 오브 더 퓨처』, 『원 디바이스』, 『내일은 못 먹을지도 몰라』 등이 있다.
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