제가 AI 전문가는 아니지만 현재 AI가 인간의 50% 정도라면 여기서 75%, 90%, 99%까지 발전하는 건 속도의 문제지 가능성의 문제는 아니라고 생각해요
데이터가 부족하다느니, GPU가 부족하다느니, 전력이 부족하다느니 이런 건 아직은 치명적인 문제는 아니에요
앞으로 더욱 정보처리능력을 고도화/고속화/효율화하고, 환각을 해결하고, 장기기억을 개선하고, 재귀학습을 구현하는 것만으로도 얼마든지 발전할 수 있고 멀티모달로 확장하는 것도 가능하죠
저는 오히려 마지막 1%야말로 가장 넘기 어려운 벽이 될 거라고 봐요
LLM은 일종의 추론 엔진처럼 기능하는데 정확히는 추론 엔진이 할 법한 대답의 근사치를 내놓도록 학습을 거친 알고리즘 셋이라고 할 수 있죠(소위 말하는 확률론적 앵무새)
그리고 우리가 처치-튜링 명제를 따른다면 알고리즘적 과정은 튜링 기계로 수행할 수 있는 것이며 있는 것이어야만 합니다
하지만 튜링의 정지 문제에서 보여지듯이 인간의 메타인지는 알고리즘적인 것이 아닙니다
로저 펜로즈는 이로부터 인간의 뇌가 고전적인 컴퓨터처럼 작동하지 않는다고 논변하기도 했죠
그렇다고 현대의 뇌과학자들이 구체적으로 마음이라는 게 어떻게 생겨먹었는지 아직까지 명쾌하게 해명한 바도 없고요
그래서 AI가 현재의 언어-맥락-지각에서 공간 지각/시간 지각으로 나아가고 하드웨어 업그레이드를 통해 입출력 시퀀스에서 실시간 피드백을 받는다고 해도 그걸로 인간과 같은 차원의 ‘앎’을 구현하는 건 근본적인 한계가 있을 거라고 생각해요
물론 이건 제 개인적인 견해로 사실에 어긋날 수도 있습니다
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