기술 발전의 열쇠 "투명성", AI는 어떤 길을 걷고 있는가?

최근 몇 년 동안 인공지능 기술은 그 어느 때보다 눈부신 발전을 보여왔습니다. 특히, OpenAI의 GPT-4와 같은 대형 언어 모델들은 이런 발전의 정점을 보여주며, 전 세계에서 주목받고 있습니다. 이러한 발전 속에서도, 이 기술들의 작동 방식에 대한 점점 감춰진 내부 정보는 큰 우려의 소재가 되고 있습니다.

 

스탠포드 대학교의 최근 연구는 이런 투명성 문제의 심각성을 더욱 부각시켰습니다. 연구팀은 다양한 AI 시스템을 철저하게 조사하여 그 투명성을 다각도에서 평가하였습니다. 그 결과, 조사된 모델 중에서도 투명성 척도에서 54%를 넘는 고득점 모델은 없었습니다. 이런 결과는, 우리가 생각하는 것보다 인공지능의 투명성이 얼마나 부족한지를 보여줍니다.

 

과거에는 인공지능 분야에서 연구 결과와 방법론, 그리고 데이터 등을 열린 마음으로 공유하는 문화가 꽤 있었습니다. 이런 개방적인 문화 덕분에 기술적 발전이 활발히 이루어졌고, 많은 연구자들이 함께 협력하여 큰 발전을 이루어냈습니다.

 

 

 

기술의 투명성이 큰 발전을 주도했던 여러 사례들이 있습니다:

 

웹의 초기 발전: 1990년대 초기 웹의 발전은 공개적으로 이루어졌습니다. 팀 버너스-리가 월드 와이드 웹을 처음 제안했을 때 그의 아이디어와 원리는 완전히 공개되어 있었습니다. 이로 인해 전 세계의 개발자들이 웹 기술에 기여할 수 있었고, 빠르게 세계적인 네트워크가 구축되었습니다.

 

리눅스 운영체제: 리눅스는 오픈 소스 운영체제로 시작되었으며, 그 코드는 누구나 볼 수 있었습니다. 이러한 투명성은 리눅스의 발전을 가속화시켰고, 오늘날 세계의 대부분의 서버와 스마트폰에서 사용되는 핵심 기술이 되었습니다.

 

인간 게놈 프로젝트: 2000년대 초, 인간의 DNA 정보를 모두 해독하는 인간 게놈 프로젝트는 그 결과를 전 세계에 공개하였습니다. 이로 인해 생명 과학 연구가 크게 발전하였고, 많은 질병에 대한 치료법 및 약물 연구에 큰 도움이 되었습니다.

 

그런데 최근의 투명성 부족한 추세는 이런 발전을 방해하고 있는 것 같습니다. 특히 상업적 이익을 중심으로 한 연구와 개발이 많아짐에 따라, 기업들은 자신들의 기술을 보호하려는 목적으로 내부 정보를 숨기기 시작했습니다. 이런 현상은 인공지능의 안정성, 신뢰성, 그리고 이해도에 큰 장애물이 되고 있습니다.

 

실제로, 인공지능 모델의 작동 방식을 정확히 알지 못한다면, 그 모델이 예측하거나 생성한 결과가 얼마나 신뢰할 수 있는지 판단하기가 어렵습니다. 또한, 모델의 결함이나 문제점을 정확히 파악하고 개선하기도 힘들어집니다.

 

이렇게 중요한 투명성 문제에 대한 해결책을 찾기 위해서는, 우선 기업과 연구자, 그리고 정부와 같은 주요 이해관계자들이 함께 협력해야 합니다. 그들은 투명성을 높이기 위한 다양한 정책과 지침을 마련하고, 열린 연구 문화를 다시 활성화시켜야 합니다.

 

결국, 인공지능의 발전과 투명성은 서로 연결되어 있습니다. 진정한 발전을 이루기 위해서는 투명성 문제를 해결하는 것이 절실합니다.