스타트렉과 인공지능 그리고 집단 지능

인공지능의 미래에 대한 최고의 컴퓨터 과학자들의 의견이 스타트렉의 세계와 비슷하다고 합니다. 러프버러 대학교(Loughborough University), MIT, 예일 대학교와 같은 세계적인 과학자들은 우리가 곧 "집단 인공지능(Collective AI)"의 등장을 목격할 것이라고 말합니다. 이는 새로운 지식과 기술을 지속적으로 습득할 수 있는 여러 인공지능 단위가 네트워크를 형성하여 서로 정보를 공유하는 시스템입니다.

 

스타트렉에 등장하는 사이보그 종족인 '보그(The Borg)'와 유사한 이 집단 인공지능은, 링크된 하이브-마인드( 개별적인 개체들이 연결되어 집단적인 지능을 형성하고 결정을 내리는 과정 )를 통해 운영되고 지식을 공유하는 방식으로 작동합니다. 그러나 많은 과학 소설에서 나타나는 것과 달리, 컴퓨터 과학자들은 집단 인공지능이 다양한 분야에서 주요 긍정적인 돌파구를 이끌 것이라고 전망합니다.

 

러프버러 대학의 연구 리더인 안드레아 솔토지오 박사는 집단 네트워크에 있는 AI 단위가 새로운 데이터에 지속적으로 학습하고 적응함으로써 신속한 응답을 가능하게 할 것이라고 설명합니다. 예를 들어, 사이버 보안 환경에서 하나의 AI 단위가 위협을 식별하면, 지식을 빠르게 공유하고 집단적인 대응을 촉발할 수 있습니다. 이는 인간의 면역 체계가 외부 침입자로부터 몸을 보호하는 방식과 유사합니다.

 

또한, 재난 대응 로봇의 개발이나 환자 특정 정보와 최신 의료 지식을 통합하는 개인 맞춤형 의료 에이전트의 개발과 같은 혁신적인 응용 프로그램으로 이어질 수 있습니다. 이러한 집단 인공지능의 잠재적인 응용 분야는 광범위하고 흥미롭습니다.

 

스타트렉에 등장하는 사이보그 종족인 '보그(The Borg)'

 

 

연구자들은 집단 인공지능과 관련된 위험을 인식하고 있지만, AI 단위가 집단으로부터 독립적인 목표와 독립성을 유지한다는 중요한 안전 측면을 강조합니다. 솔토지오 박사는 이것이 "AI 에이전트의 민주주의"를 결과로 하여, 소수의 대형 시스템에 의한 AI 지배의 위험을 크게 줄일 것이라고 말합니다.

 

컴퓨터 과학자들은 기계 학습의 최근 발전을 분석한 후, AI의 미래가 집단 지능에 있다는 결론에 도달했습니다. 그들의 연구는 AI 시스템이 서로 지식을 공유할 수 있게 하는 보편적인 프로토콜과 언어를 개발하고, 배치된 후에 지속적으로 적응할 수 있는 능력을 확장하는 글로벌 노력이 집중되고 있음을 밝혀냈습니다.

 

이러한 집단 인공지능의 방향성은 현재의 대형 AI 모델들, 예를 들어 ChatGPT와 같은 모델들과는 다릅니다. 이러한 모델들은 대부분의 지식을 에너지 집약적인 훈련 세션 동안 습득하며, 배포된 이후에는 계속해서 학습하는 능력이 제한적입니다. 그러나 최근의 연구 경향은 AI 모델을 배치된 이후에도 지속적으로 적응할 수 있게 하며, 다른 모델에 의해 재사용될 수 있는 지식을 만들어 학습 속도와 에너지 수요를 최적화하는 방향으로 AI 모델을 확장하고 있습니다.

 

안드레아 솔토지오 박사는 "인간의 지식은 수천 년에 걸쳐 커뮤니케이션과 공유 덕분에 점진적으로 성장해 왔습니다. 우리는 비슷한 역학이 민주적이고 협력하는 인공지능 유닛의 미래 사회에서 발생할 가능성이 높다고 믿습니다."라고 말했습니다.

 

러프버러 대학의 부총장 겸 대통령인 닉 젠닝스 교수는 AI, 자율 시스템, 사이버 보안 및 에이전트 기반 컴퓨팅 분야에서 국제적으로 인정받는 권위자입니다. 그는 "러프버러 연구자들이 이 중요한 AI 연구 분야를 이끌고 있다는 것을 보게 되어 매우 기쁩니다. 이 논문은 다중 상호작용 에이전트를 기반으로 한 AI 개발의 다음 파도에 대한 의제를 설정하는 데 도움이 됩니다. 앞으로 몇 년 안에 이 비전이 현실이 되는 것을 보게 될 것을 기대합니다."라고 말했습니다.

 

이러한 집단 인공지능의 비전은 사이버 보안, 재난 대응, 개인 맞춤형 의료와 같은 분야에서 혁신적인 발전을 가능하게 합니다. 그러나 동시에, 윤리적이거나 불법적인 지식의 빠른 전파와 같은 위험도 고려해야 합니다. 이러한 문제에 대응하기 위해 AI 단위들이 각자의 목표와 독립성을 유지하며, "AI 에이전트의 민주주의"를 실현하는 것이 중요합니다. 이러한 접근 방식은 집단 인공지능이 긍정적인 방향으로 발전하도록 하면서, 동시에 소수의 대형 시스템에 의한 지배와 같은 위험을 최소화할 수 있습니다.

 

최근의 연구 경향과 글로벌 노력은 AI의 미래가 지속 가능하고, 발전하며, 지식을 공유하는 집단 인공지능 유닛의 출현에 있다는 것을 시사합니다. 이는 인간 사회에서 지식의 성장과 유사한 방식으로, AI 유닛들 사이의 커뮤니케이션과 공유를 통해 이루어질 것입니다.