μΈκ³΅μ§λ₯(AI)μ μΈκ°μ μ§λ₯μ λͺ¨λ°©νμ¬ λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°νκ³ νλ¨μ λ΄λ¦¬λ κΈ°μ λ‘, μ΅κ·Ό λͺ λ κ° λλΌμ΄ λ°μ μ μ΄λ£¨μ΄ μλ€. νΉν, μλ μ° μ리λ°λ° κ·Έλ£Ή CEOμ λ°μΈμ΄ λ΄κ³ μλ AIμ λ―Έλ λΉμ μ μ°λ¦¬μκ² λ§μ μμ¬μ μ μ 곡νλ€. κ·Έλ μΈκ³΅μ§λ₯μ λ°μ μ΄ AGI(λ²μ© μΈκ³΅μ§λ₯)λ₯Ό λμ΄ ASI(μΈκ³΅ μ΄μ§λ₯)λ‘ λμκ° κ²μ΄λΌλ νμ μ 보μλ€. μ΄μ μ΄ λ¦¬ν¬νΈμμλ AIμ λ°μ κ²½λ‘ λ° μ μ¬μ νμ© κ°λ₯μ±, κ·Έλ¦¬κ³ νμ¬ κΈ°μ κ³Όμ λΉκ΅ λΆμμ ν΅ν΄ AIμ λ―Έλλ₯Ό μ‘°λ§ν΄λ³΄κ² λ€.
AIμ νν©κ³Ό λ°μ λ°°κ²½
AIλ μ΅κ·Ό λͺ λ κ°μ κΈ°μ λ°μ κ³Ό λκ·λͺ¨ λ°μ΄ν°μ νμ©μ ν΅ν΄ λΉμ½μ μ±μ₯μ μ΄λ£©νλ€. κ³Όκ±° λ¨μν μκ³ λ¦¬μ¦κ³Ό κ·μΉμ μμ‘΄νλ AIλ μ΄μ μ¬μΈ΅ νμ΅(deep learning)κ³Ό μμ°μ΄ μ²λ¦¬(NLP) λΆμΌμ λ°μ μΌλ‘ μΈν΄ μΈκ°μ μΈμ΄λ₯Ό μ΄ν΄νκ³ , λ°©λν μ 보λ₯Ό μ²λ¦¬νλ©°, μ°½μμ μΈ μμ κΉμ§ κ°λ₯νκ² λμλ€. μ΄λ¬ν κΈ°μ μ λ°μ λ°°κ²½μλ λ°μ΄ν°μ νλ°μ μ¦κ°, μ°μ°λ ₯μ ν₯μ, κ·Έλ¦¬κ³ AI μ°μ°μ μ ν©ν μλ‘μ΄ μκ³ λ¦¬μ¦μ λ±μ₯ λ±μ΄ μλ€.
AGIμ ASIλ‘μ μ§ν
AGIλ λ¨μν μΈκ°μ μ§λ₯μ μ¬ννλ μμ€μ λμ΄, μ€μ€λ‘ νμ΅νκ³ μ§ννλ λ₯λ ₯μ κ°μ§ μ‘΄μ¬λ‘ μ μλλ€. ASIλ μ΄λ³΄λ€ λ λμκ°, μΈλ₯κ° ν΄κ²°νμ§ λͺ»ν λ¬Έμ λ€μ μμ μ΄μμ μλλ‘ ν΄κ²°ν κ²μΌλ‘ μμλλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, AGIλ μ€λλ μ λ§μ μ 무μμ μΈκ°μ ν΄λ°©μμΌ μ°½μμ μΈ μ¬κ³ μ νꡬμ μ§μ€ν μ μλ νκ²½μ μ‘°μ±ν κ²μ΄λ€. λ°λ©΄, ASIλ μν, μλμ§ λ¬Έμ , κΈ°ν λ³ν λ±μ ν΄κ²°νλ λ° μμ΄ μΈλ₯μ μμ‘΄μ μν μλ‘μ΄ ν΄κ²°μ± μ μ μν μ μμ κ²μ΄λ€.
AIμ μμ¨μ νλ
AIλ μ΄μ λ¨μν λκ΅¬κ° μλ, μμ¨μ μΌλ‘ νλν μ μλ λ₯λ ₯μ κ°μΆκ² λμλ€. μ΄λ λμ§νΈ μΈκ³μ 물리μ μΈκ³ κ°μ μνΈμμ©μ ν΅ν΄ μ΄λ£¨μ΄μ§λ©°, AIλ μΈκ°μ λͺ©νλ₯Ό ν¨κ³Όμ μΌλ‘ λ¬μ±νκΈ° μν΄ μμ¨μ μΌλ‘ μμ μ μνν μ μλ€. μ΄λ¬ν λ³νλ μμ°μ±μ ν¬κ² ν₯μμν¬ κ²μΌλ‘ κΈ°λλλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, λ¬Όλ₯, μ μ‘°, μννΈμ¨μ΄ κ°λ° λ± λ€μν μ°μ λΆμΌμμ AIλ μΈκ°κ³Ό νλ ₯νμ¬ λμ ν¨μ¨μ±μ λ°νν μ μμ κ²μ΄λ©°, μ΄λ κ²°κ΅ μμ μ κ°μΉ μ°½μΆλ‘ μ΄μ΄μ§ κ²μ΄λ€.
AIμ μκΈ° λ°λ³΅κ³Ό μ§ν
AIκ° μκΈ° λ°λ³΅(self-reiteration)ν μ μλ λ₯λ ₯μ λ―Έλμ μ§νλ₯Ό κ²°μ μ§λ μ€μν μμμ΄λ€. AIλ μλ§μ λ°μ΄ν°μ μλ리μ€μ κΈ°λ°νμ¬ μ§μμ μΌλ‘ μ§νν μ μμΌλ©°, μ΄λ μμ¨ νμ΅κ³Ό μ€μκ° νΌλλ°±μ ν΅ν΄ μ΄λ£¨μ΄μ§λ€. μλ₯Ό λ€μ΄, μμ¨μ£Όνμ°¨λ μ΄κΈ° λ¨κ³μμ μΈκ°μ κ·μΉμ μμ‘΄νλ κ²μ, μ΄μ λ μμ λ°μ΄ν°λ‘λΆν° μ§μ νμ΅νμ¬ μ€μ€λ‘ κ°μ νκ³ μλ€. μ΄μ κ°μ μ§νλ AIκ° λ¬Όλ¦¬μ μΈκ³μμ μνΈμμ©μ ν΅ν΄ μ§μμ μΌλ‘ λ°μ ν μ μλ κΈ°λ°μ΄ λλ€.
AI κΈ°μ μ μ€μ νμ© μ¬λ‘
AI κΈ°μ μ μ΄λ―Έ λ€μν λΆμΌμμ μ€μ λ‘ νμ©λκ³ μλ€. ν¬μ€μΌμ΄μμλ AIκ° νμμ λ°μ΄ν°λ₯Ό λΆμνμ¬ μ§λ³ μμΈ‘ λ° μΉλ£λ²μ μ μνκ³ μμΌλ©°, μ μ‘°μ μμλ AIκ° κΈ°κ³μ μνλ₯Ό κ°μ§νμ¬ μμΈ‘ μ μ§λ³΄μ(predictive maintenance)λ₯Ό μννκ³ μλ€. λν, κΈμ΅ λΆμΌμμλ AIκ° μμ₯μ λ³λμ±μ μμΈ‘νλ λ° λμμ μ£Όλ©° ν¬μ κ²°μ μ μ§μνκ³ μλ€. μ΄λ¬ν κΈ°μ λ€μ AIλ₯Ό ν΅ν΄ κ²½μλ ₯μ λμ΄κ³ λΉμ©μ μ κ°νλ λμμ, κ³ κ° μλΉμ€μ μ§μ ν₯μμν€κ³ μλ€.
κΈ°μ‘΄ κΈ°μ κ³Όμ λΉκ΅
AIμ λ°μ μ κΈ°μ‘΄ κΈ°μ κ³Ό λΉκ΅νμ¬ λͺ κ°μ§ λλ ·ν μ₯μ μ 보μ¬μ€λ€. 첫째, AIλ λ°©λν λ°μ΄ν°λ₯Ό μ²λ¦¬νκ³ νμ΅ν¨μΌλ‘μ¨ μΈκ°μ΄ λΆκ°λ₯ν λ²μμ λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°ν μ μλ€. λμ§Έ, AIλ λ°λ³΅ μμ μ μλνν¨μΌλ‘μ¨ μΈμ μμμ λΆλ΄μ μ€μ΄κ³ , λ μ°½μμ μΈ μ 무μ μ§μ€ν μ μλλ‘ νλ€. μ μ§Έ, AIμ μ§μμ μΈ νμ΅ λ₯λ ₯μ μκ°μ΄ μ§λ¨μ λ°λΌ μ±λ₯μ΄ λμ± ν₯μλλ κΈ°λ°μ΄ λλ€. κ·Έλ¬λ AI κΈ°μ μ λ¨μ μΌλ‘λ μ€λ¦¬μ λ¬Έμ , λ°μ΄ν° νλΌμ΄λ²μ, κ·Έλ¦¬κ³ μ¬λμ μΌμ리 λ체 μ°λ €κ° μλ€.
μΆν κ³ λ €μ¬ν
AI κΈ°μ μ λ°μ μ μ¬λ¬ κ°μ§ μ€λ¦¬μ , μ¬νμ κ³ λ €μ¬νμ λλ°νλ€. AIμ κ²°μ κ³Όμ κ³Ό μκ³ λ¦¬μ¦μ ν¬λͺ μ±μ νμμ μ΄λ©°, λ°μ΄ν° 보νΈμ νλΌμ΄λ²μλ₯Ό κ°νν νμμ±μ΄ μλ€. λν, AIμ μ¬νμ μν₯, νΉν λ Έλ μμ₯μ λ―ΈμΉλ μν₯μ λν μ¬λ μλ λ Όμκ° μ΄μ΄μ ΈμΌ ν κ²μ΄λ€. μ΄λ¬ν κ³ λ €μ¬νμ AIμ μ§μ κ°λ₯ν λ°μ κ³Ό 곡쑴μ μν ν΅μ¬ μμλ‘ μμ©ν κ²μ΄λ€.
κ²°λ‘ λ° ν₯ν μ λ§
AIλ κΈ°μ νλͺ μ ν΅ν΄ μΈκ°μ μΆμ λ³νμν€κ³ μλ€. ASI μλκ° λλνλ€λ©΄, μΈλ₯λ μ§κΈκ³Όλ μ ν λ€λ₯Έ μν μμμ κ²½ννκ² λ κ²μ΄λ€. AIλ μΈκ°μ λ₯λ ₯μ κ°ννκ³ , μμ°μ±μ ν₯μμν€λ©°, λ¬Έμ ν΄κ²°μ μλ‘μ΄ μ°¨μμ μ΄μ΄μ€ κ²μ΄λ€. μ΄λ¬ν λ°μ μ μΈλ₯κ° λ€λ₯Έ λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°νκ³ μλ‘μ΄ κ°λ₯μ±μ νμνλ λ° κΈ°μ¬ν κ²μ΄λ€. κ·Έλ¬λ λμμ, AIμ λ°μ μ μ€λ¦¬μ κ³ λ €μ μ¬νμ μ± μμ λλ°ν΄μΌ νλ©°, μ΄λ μΈλ₯μ AIμ 건κ°ν 곡쑴μ μν νμ 쑰건μ΄λ€. ν₯ν AI κΈ°μ μ λμ± ν₯μλ κ²μ΄λ©°, μ΄λ¬ν λ³νλ κ³μν΄μ μΈλ₯μ μΆμ κΉμ΄ μ€λ©°λ€ κ²μ΄λ€. μΈκ³΅μ§λ₯μ λ―Έλλ λμ± λ°κ³ , μ°λ¦¬λ κ·Έ μμμ μμν μ μλ μλ‘μ΄ κ°λ₯μ±μ λ°κ²¬νκ² λ κ²μ΄λ€.