이 프로젝트는 무엇을 테스트하기 위한 것인가?

인공지능은 바둑에서조차 강화 학습을 통해 '신의 한 수'와 같은 것이 나타날 수 있음을 보여주었습니다.

하지만 접바둑은 전혀 다른 문제를 제기합니다.

일반 바둑에서 표준적인 수가 접바둑에서는 느슨한 수가 될 수 있습니다.

일반 바둑에서 나쁜 수로 여겨지는 것이 다른 상황에서는 유리한 결과로 이어질 수도 있습니다.

이는 단순히 바둑 내에서의 흥미로운 현상이 아닙니다.

더 일반적인 문제, 즉 상황이 바뀌면 최적성의 의미 자체가 바뀔 수 있다는 점을 시사합니다.

인공지능은 그런 수를 학습할 수 있을까요?

대칭적이고 자기일관적인 조건에서 가장 강력한 수뿐만 아니라 인간의 맥락에 의해 형성되는 더욱 불안정한 환경에서 효과적인 수를 학습할 수 있을까요?

접바둑에 새로운 종류의 "신의 한 수"가 있다면, 인공지능이 그것을 찾아낼 수 있을까요?

그리고 이 질문이 바둑에서 의미 있다면, 다른 분야에서도 의미가 있지 않을까요?

대규모 언어 모델이 정말로 환각 현상을 극복할 수 있을까요?

인간의 피드백에 기반한 더 나은 정렬 방식이 필요할까요?

아니면 자체 피드백과 외부 피드백의 더 강력한 조합이 필요할까요?

혹은 아직 충분히 규명되지 않은 무언가가 필요할까요?

이러한 질문들은 여전히 미해결 상태로 남아 있습니다.

중요한 것은 이러한 질문들에 대한 답이 이미 나왔다고 착각하지 않는 것입니다.

인공지능이 자기 유희를 통해 마주하는 세계는 놀라울 정도로 명확합니다.

하지만 인간의 맥락 속에서 인공지능이 마주하는 세계는 그렇지 않습니다.

불안정하고, 비대칭적이며, 훨씬 더 모호합니다.

그러나 인공지능이 인간 세계에서 진정한 의미를 가지려면, 그러한 어려움에서 동떨어져 있을 것이 아니라 반드시 그 어려움을 극복해야 합니다.

공개 테스트부터 후속 조치에 이르기까지, 이 프로젝트는 그러한 문제에 대해 더 나은 해결책을 제시할 수 있는지, 그리고 의미 있는 진전을 공개적으로 보여줄 수 있는지를 검토하는 데 목적이 있습니다.

이 프로젝트의 핵심은 사전에 신뢰를 요구하는 것이 아니라, 신뢰가 나중에 얻어질 수밖에 없는 상황을 조성하는 것입니다.