(19) 인공지능
2014년 AI 연구원인 이언 굿펠로는 GAN(Generative Adversarial Network)이란 방식의 딥러닝 방법을 발명해 또 한번의 혁신을 이뤄냅니다. 생성적 적대 신경망이라 불리는 이 방식은 특정 이미지를 생성하는 모델과 이 모델에서 만든 이미지를 판별하는 모델이 끊임없이 대립하면서 발전한다는 개념이죠.
예를 들어 위조지폐범(생성모델)이 진짜 지폐와 비슷한 위조지폐를 만들어 경찰(판별모델)을 속인다고 가정해볼까요. 속이려는 자와 속지 않으려는 자, 둘이 대립하다 보면 어느 순간 경찰이 진짜와 가짜를 구별하기 힘든 수준까지 발전하게 될 겁니다. 이 딥러닝을 이용하면 윤곽만 대충 그려도 그럴듯한 그림을 만들어낼 수 있게 됩니다.AI 기술의 미래AI 기술은 앞서 언급한 챗GPT 같은 초대규모 언어모델로 또 한번의 변혁을 맞이합니다. 이 모델은 사용자 피드백 기반 강화학습을 사용합니다. 사람이 챗GPT가 만들어낸 결과물에 점수를 매기면, 이를 알고리즘에 반영해 챗GPT 스스로 잘한 결과물에 점수를 주도록 하는 것이죠. 챗GPT와 대화할 때 기계라는 느낌을 거의 받지 않는 이유가 바로 여기에 있습니다. 사람이 쓴 것 같은 글쓰기가 가능하고, 작곡까지 마음대로 할 수 있는 건 이 같은 학습 방식의 결과죠.
AI 기술의 발전은 AI 시장이 커질수록 가속도가 붙습니다. 초대규모 데이터를 학습해 처리할 수 있는 매개변수가 많아질수록 AI도 점점 똑똑해지기 때문이죠. 앞으로는 단어 중심의 인터넷 검색 방식 역시 완전히 달라질 것입니다. 예를 들어 ‘이번 여름에 유럽여행 가려는데 계획 좀 짜줘’라고 검색하면 각 개인의 취향과 일정을 고려해 검색 결과를 도출하고, 필요시 이미지도 자체적으로 생성해 보여주는 것이죠.
고윤상 한국경제신문 기자NIE 포인트1. AI 기술은 어떻게 발전해왔을까?
2. AI는 어떻게 질문에 답변하는 걸까?
3. AI가 사람의 역할을 대체하게 될까?
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