안녕하세요 씨이랩입니다 :)
다들 지난 주말 잘 보내셨나요? 저는 오랜만에 백화점을 방문했어요. 그때 가전제품 코너를 지나가다 '집안일과으 작별 전展' 이라는 문구를 우연히 보게되었는데요! 🧹평소 우리가 쓰던 생활용품에 지능을 달아, 집안일의 근무 양을 확 줄여준다는 것이 해당 카피의 목표였어요. 이걸 보니 많은 AI 연구자 및 CEO가 예견한 것처럼 이제 10~20년 이내에는 기계가 인간이 하는 어떤 일이든 할 수 있게 될 것이라는 말이 심심치 않게 와닿더라고요!😃
그만큼 이제 모든 제품과 브랜드에 AI가 적용된 AI 라이프가 시작되고, 우리의 일상, 일하는 방식, 인간이 세계를 인식하는 방식 등에 근본적 변화를 가져온다는 걸 느낄 수 있었어요.
그래서 준비한 오늘의 주제 ‘AGI’! 인간만큼 똑똑해지고 있는 범용 인공지능은 무엇이고, AGI가 활용된 분야는 어떤 것인지 함께 알아보며, AI가 우리에게 미칠 영향에 대해 예측해 보아요!
Artificial General Intelligence의 약어인 AGI는 그대로 직역했을 때는 ‘인공 일반 지능’이지만, 업계에서는 이보다 더 일반화시킨 ‘범용 인공지능’이라는 의미와 언어로 사용하고 있어요. 범용 인공지능은 인간과 동등하거나 그 이상의 지적 능력을 갖춘 인공 시스템을 뜻하면서, 다양한 지적 작업을 수행하고 다양한 환경에서 학습하며 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추고 있는 것을 의미해요.💡
AGI는 특정 작업에서만 수행하는 것이 아니라, 다양한 작업과 환경에서 유연하게 대처할 수 있는 지능을 갖추고 있는데요. 특히 언어를 넘은 이미지, 음성, 영상 등의 데이터를 인간의 두뇌와 유사한 지능을 갖추고 있어요.🧠
현재 AGI의 연구 목표는 소프트웨어가 교육을 받지 않거나 개발되지 않은 작업도 수행 가능하도록 해, 별도의 수동적인 개입 없이 인간과 같은 다양한 영역의 문제를 스스로 해결할 수 있다는 것이에요.
AGI에도 단계가 있다?
구글의 딥마인드 연구진들의 AGI의 정의에 집중하며 ‘성능’과 ‘일반성’을 측정하며 레벨 0부터 5단계까지 규정한 바 있는데요.
| 레벨 | 명칭 | 수준 | 특수 목적 서비스 사례 | 범용 목적 서비스 사례 |
| 0 | No AI | - | 계산기 소프트웨어, 컴파일러 | 아마존 메카니컬 터그 등 |
| 1 | Emerging (신흥) | 숙련되지 않은 성인 | GOFAI 등 | ChatGPT, Bard, Llama2 등 |
| 2 | Competent (유능) | 50% 이상 숙련된 성인 | Siri, Google Assistant 등 | - |
| 3 | Expert (전문가) | 90%이상 숙련된 성인 | Grammarly, Dall-E2 등 | - |
| 4 | Virtuoso (대가) | 99%이상 숙련된 성인 | Deep Blue, AlphaGo 등 | - |
| 5 | Superhuman (슈퍼 인간) | 100% 숙련된 성인 | AlphaFold, AlphaZero, StockFish 등 |
- |
여기서 레벨 0은 AI가 아닌 수동으로 계산을 수행하는 계산기나 컴파일러 도구이며, 1단계부터 5단계까지 갈수록 점점 인간의 두뇌와 흡사해지며, 숙련된 지능을 보여주고 있어요. ChatGPT나 Bard, Llama 등 최근 가장 핫한 생성형 AI는 아직까지 많은 데이터 학습과정을 거쳐야 하는 레벨 1단계에 속한다고 하는데요. 사람과 대결, 즉 두뇌싸움까지 가능한 알파고의 경우 레벨 4라고 볼 수 있었어요.
우리가 일반적으로 알고 범용 목적 서비스는 아직 레벨 2에 머물렀으나, 특수 목적 서비스(Narrow AI)는 이미 레벨 5까지 진입했어요. 그 예시로 단백질 구조까지 밝혀낼 수 있는 AI 알파 폴드를 대표적 사례로 볼 수 있죠 :)
AGI가 주도하는 기술은 무엇일까?
AGI 시스템 구축을 위한 빅 테크 기업들의 노력은 현재 진행 중이며, 끊임없는 개발로 인해 가속화되고 있어요. 특히 AWS(아마존 웹서비스)는 AGI를 주도하는 기술을 딥러닝, 생성형 AI, NLP, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등 다섯까지로 소개했는데요. 사례를 통해 살펴볼게요! ✨
1. 딥러닝과 머신러닝
딥러닝과 머신러닝은 인간의 생각 방식, 행동 원리 등을 구현할 수 있는 핵심 기술이에요. 해당 기술은 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습해 낮은 오류의 의사 결정을 내리는 인공지능 시스템의 기반을 형성하고 있어요. 익히 알려진 것처럼 유방암 진단과 같이 의료 이미지 분석을 통해 높은 정확도와 빠른 진단으로 환자 치료에 큰 도움이 되고 있어요!
2. 생성형 AI
생성형 AI는 AI 시스템이 학습된 지식을 바탕으로 독특하고 사실적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥러닝의 하위 집합인데요. 생성형 AI 모델은 대규모 데이터 세트로 학습하므로 인간의 창조물과 자연스럽게 유사한 텍스트, 오디오 또는 비주얼로 인간의 쿼리에 응답할 수 있어요. 다양한 자료를 생성할 수 있어 생성형 AI는 기업에서 선호하고 있답니다.
3. 자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 AI의 한 분야에요. 이는 AGI가 인간과 자연스럽게 소통하고, 복잡한 언어 기반 작업을 수행할 수 있게 만드는 핵심 요소 중 하나인데요. NLP 시스템을 통해 언어 데이터를 생성, 번역, 요약하는 등 단순한 표현으로 변환하고 컨텍스트 관계를 이해한답니다.
4. 컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 시스템이 시각 데이터에서 공간 정보를 추출, 분석 및 이해하는 기술로 AGI의 또 다른 핵심 요소에요. 대표적 사례로 자율주행차는 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 카메라의 실시간 피드를 분석하고 장애물을 피해 차량을 안전하게 주행해요. 또한, 컴퓨터 비전 시스템은 대규모 객체 인식, 분류, 모니터링 및 기타 이미지 처리 작업을 자동화할 수 있어 제조 머신 비전으로 활약하고 있어요.
5. 로보틱스
로보틱스는 조직이 물리적 기동을 자동으로 수행하는 기계 시스템을 구축할 수 있는 엔지니어링 분야인데요. AGI가 실제 환경에서 작업을 수행하고, 사람과 같은 방식으로 객체를 조작하고 이동할 수 있게 물체 조작 능력을 갖출 수 있어요. 인간과 같은 로봇이라 불리는 휴머노이드 로봇은 길 찾기 및 정보 서비스를 제공함으로써 안전하고 스마트한 도시를 만드는 데 도움 줄 수 있어요.
오늘은 AGI를 통해 우리 생활에 어떤 AI 기술들로 어떻게 영향을 미칠지에 대해 예측해 보는 시간을 가졌는데요. 앞에서 본 사례들처럼 우리 생활에 침투하여 호시탐탐 기회를 엿보고 있는 AGI의 미래는 흥미롭지만 동시에 불확실한 분야로 꼽히고 있어요.
AI Appliance, 전례 없는
AI 인프라 구축을 돕다.
AGI 개발을 위해서는 강력한 연산 능력을 갖춘 AI 반도체를 필요로 하게 되거든요. 하지만 AI 모델 연산에 최적화된 GPU의 공급이 수요에 따라가지 못하면서, AGI 출현이 예상보다 더 늦어질 수도 있는데요. 많은 빅 테크들의 AI 인프라 구축을 도와주기 위해 NVIDIA 파트너사 씨이랩에서는 고성능 GPU와 HW/SW 패키지를 제공하고 있어요.
특히 AI Appliance를 통해서는 AI 처리량을 극대화하여 비즈니스 최적화를 이룰 수 있도록 맞춤형 인프라 관리가 가능한데요. 효율적인 자원과 최적화된 성능 구현을 이룰 수 있는 씨이랩의 AI Appliance를 통해 다양한 산업 내 비즈니스 혁신을 이루어보세요!
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