뇌와 인간 (AI vs. I)

문서 내 토픽

1. 인공지능의 상식 이해 부족

인간은 생활 속 경험을 통해 많은 세상의 상식을 이해하고 있지만, 인공지능의 기계학습과 심층 신경망은 이러한 상식과 같은 모델을 만들지 못합니다. 인공지능은 연속해서 다음에 이어질 가장 높은 단어를 예측하는 데는 뛰어나지만, 인간보다 상식에 있어선 부족합니다. 이는 인공지능이 실제로 인간들과 상호작용하기 위해서는 언어뿐만 아니라 일상생활에서도 벌어질 수 있는 자연스러운 상황을 끊임없이 학습해야 한다는 것을 의미합니다.
2. 인공지능의 인과관계 이해 부족

인간은 꽃병을 떨어트리면 꽃병이 산산조각이 나고 커피를 마시면 활력이 생긴다는 사실을 인과적 추론으로 자연스럽게 인지합니다. 반면에 인공지능은 모기와 말라리아가 함께 발생한다는 사실을 인지해도 모기가 말라리아를 유발한다는 추론에 도달하지 못합니다. 인공지능은 수많은 정보를 단순히 조합해 검색, 추천 기능으로 구현하는 것은 가능하지만, 주어진 정보로 새로운 명제를 도출한다는 추론 과정이 기계적으로 구현된다는 것이 매우 어려운 일입니다.
3. 인공지능의 윤리적 판단 부족

인공지능은 효율만을 따지면 발생할 수 있는 윤리적 문제가 있습니다. 예를 들어, 터미네이터 영화에서 터미네이터는 자신을 저지하는 경비원의 다리에 총을 쏘지만, 이를 본 존 코너는 크게 화를 냅니다. 또한 트롤리 딜레마에서 인공지능은 단순히 피해만을 계산하여 1명을 희생해 5명을 구한다는 결론을 쉽게 도출할 수 있지만, 인간에게는 윤리적으로 사람 생명의 무게는 결코 함부로 저울질할 수 있는 사항이 아닙니다. 이처럼 인공지능은 무의미한 통계 분석의 결과를 통해 인간이 생각한 도덕적인 윤리와 동떨어진 판단을 할 수 있습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 인공지능의 상식 이해 부족

현재 대부분의 인공지능 시스템은 상식적인 이해가 부족한 편입니다. 이는 인공지능이 학습하는 데이터가 편향되어 있거나 불완전하기 때문입니다. 예를 들어, 이미지 인식 AI는 특정 물체나 장면을 잘 인식할 수 있지만, 그 물체나 장면이 어떤 상황에서 어떤 의미를 가지는지 이해하지 못합니다. 또한 언어 처리 AI도 문장의 문법적 구조는 잘 파악할 수 있지만, 문장의 맥락과 의미를 깊이 있게 이해하지 못합니다. 이러한 상식 이해 부족은 인공지능의 활용 범위를 제한하고, 예상치 못한 오류를 발생시킬 수 있습니다. 따라서 향후 인공지능 기술 발전을 위해서는 상식 이해 능력 향상이 중요한 과제라고 볼 수 있습니다.
2. 인공지능의 인과관계 이해 부족

현재 대부분의 인공지능 시스템은 인과관계에 대한 이해가 부족한 편입니다. 이는 인공지능이 주로 통계적 상관관계에 기반하여 학습하기 때문입니다. 예를 들어, 이미지 인식 AI는 특정 이미지 패턴과 레이블 간의 상관관계를 학습할 수 있지만, 그 이미지 패턴이 왜 그 레이블을 나타내는지 이해하지 못합니다. 또한 의사결정 지원 AI도 과거 데이터에 기반하여 의사결정을 내릴 수 있지만, 그 의사결정이 어떤 인과관계에 기반하는지 설명하기 어렵습니다. 이러한 인과관계 이해 부족은 인공지능의 신뢰성과 투명성을 저해할 수 있습니다. 따라서 향후 인공지능 기술 발전을 위해서는 인과관계 이해 능력 향상이 중요한 과제라고 볼 수 있습니다.
3. 인공지능의 윤리적 판단 부족

현재 대부분의 인공지능 시스템은 윤리적 판단 능력이 부족한 편입니다. 이는 인공지능이 학습하는 데이터와 알고리즘에 편향이 존재하기 때문입니다. 예를 들어, 채용 AI는 과거 채용 데이터에 기반하여 지원자를 평가하지만, 그 데이터에 성별, 인종 등의 편향이 포함되어 있을 수 있습니다. 또한 자율주행 자동차 AI도 사고 상황에서 어떤 윤리적 판단을 내려야 할지 명확하지 않습니다. 이러한 윤리적 판단 부족은 인공지능의 사회적 수용성을 저해할 수 있습니다. 따라서 향후 인공지능 기술 발전을 위해서는 윤리적 판단 능력 향상이 중요한 과제라고 볼 수 있습니다.

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