초지능의 불가능성에 대한 탐구

AI의 발전과 함께 '초지능'이라는 개념이 언급되면서 사람들은 과연 이를 실현할 수 있는지에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 초지능이란 일반적인 인간의 지능을 초과하는 지능을 의미하며, 이러한 지능을 가진 AI가 출현할 경우 우리 사회에 미치는 영향은 막대할 것으로 예상된다. 그러나 초지능이 과연 가능할지에 대한 의문이 제기된다.

현재 우리가 사용하는 IQ 지수는 인간의 지능을 수치화하기 위한 지표로 널리 쓰이고 있다. 아이러니하게도, 예를 들어 뉴턴이나 아인슈타인 같은 역사적인 천재들도 IQ 300을 넘기는 것은 어렵다는 점에서 현재 AI가 학습할 수 있는 데이터의 한계에 대한 의문이 생긴다. 인간이 만들어낸 데이터라는 것은 고작 수억 년의 역사에서 축적된 결과물이며, 이는 한계가 분명하다. 예를 들어, 천재급 인간이 창출한 데이터라고 하더라도, 그 데이터로 학습한 AI는 결국 그 범위 내에서 동작할 뿐이다. 따라서 IQ 200인 몇 만 명이 만든 데이터를 학습한 AI는 그 수준에 불과할 것이기 때문에 초지능을 기대하기 어려운 이유가 된다.

과거 경험을 바탕으로 추정해보면, 세상이 급변하면서 놀라운 기술이 등장하기 마련이다. 그럼에도 불구하고 알트만의 주장처럼, 인간은 언제나 새로운 기술에 빠르게 적응하고 결국 그것을 익숙하게 만든다. 이와 같은 관점에서 AI의 발전은 일시적인 신기술로 여겨질 수 있으며, 초지능의 출현이 불가능하다는 주장을 뒷받침한다.

기술 활용 사례를 살펴보면, 예를 들어 최근 AI를 이용한 이미지 리터칭 소프트웨어는 크게 발전하여 기존 전문가들이 만든 것과 구분이 어려울 정도로 퀄리티가 매우 높아졌다. 그러나 이 기술 역시 특정한 알고리즘 내에서 동작하기 때문에 인간의 창의성과 감정적 이해를 완전히 대체할 수는 없다. 이는 AI 기술의 한계를 명확히 보여주는 예시로, 우리는 그래픽 디자인에서 인간의 손길이 여전히 필요한 이유를 알 수 있다.

AI 기술의 발전을 기존의 방법론과 비교할 때, 초지능 모델이 아닌 현재의 알고리즘들은 정해진 패턴에 따라 작동한다. 기본적으로 현재의 AI는 '전문가 시스템'에 가까운 형태로, 주어진 데이터에 대한 반응에 제한된 경향을 보인다. 예를 들어, PT (모델의 파인튜닝) 또는 GPT 시리즈와 같은 모델들은 사용자와의 대화에서 무한히 반복되거나 비정상적인 응답을 할 수 있는데, 이는 기계의 이해도가 부족하기 때문이다. 큐레이터, 기자, 심지어 디자이너 등 직업군이 변화하고 있지만, 그들의 창의적인 통찰력은 AI가 대체하기 힘든 요소로 남아있다. 이는 AI가 인간의 복잡한 사고 프로세스의 본질을 이해하지 못하기 때문이다.

AI의 발전 속도가 가파른 것처럼 보이지만, 지금의 기술 상태를 비추어보았을 때 초지능의 출현은 여전히 난제다. 특히, 소프트웨어와 하드웨어 간의 문제도 무시할 수 없다. 현재의 AI는 기존 컴퓨터와 알고리즘의 성능에 크게 의존하고 있는데, 이 둘의 에너지 효율은 인간 뇌의 효율을 따라잡지 못하고 있다. 혁신적인 아이디어는 나올 수 있을지언정, 기술적 장애물은 여전히 존재한다.

수많은 논의와 시도에도 불구하고 초지능의 실현 가능성이 여전히 낮다는 사실은 분명하다. 기술이 발전하는 것과 인간의 기본적인 인지구조가 함께 발전하는 것은 별개의 문제기 때문이다. 앞으로 AI의 역할은 더욱 다양하게 변화할 것이고, 인간의 협업 요소가 더욱 강조될 것으로 예상된다. 최종적으로, AI는 인간의 보조 도구로서 기능하게 되고, 이는 인간의 지 능을 보다 극대화하는 방향으로 나아갈 것이다. 초지능은 먼 미래의 일이 될 것이며, 그 과정에서도 인간의 독창성과 지혜가 필수적일 것이다.

이러한 모든 논의는 과학 기술의 발전 방향과 그에 따른 사회적 영향에 대한 지속적인 성찰을 요구한다. AI의 진화는 인간의 진화와 맞물려 있으며, 궁극적으로는 두 존재의 상호작용이 사회에 어떤 변화를 가져올 것인지에 대한 고민이 필요하다. 앞으로의 방향은 AI가 사회의 여러 분야에서 도움을 줄 수 있도록 하는 동시에 그 한계를 이해하고, 그에 적합한 활용법을 찾아가는 것이 될 것이다.