초지능 AI 제어, 오픈AI가 도전하다

 

초지능, 즉 인간의 지능을 능가하는 인공지능(AI)의 등장 가능성이 제기되고 있습니다. 이러한 초지능 AI는 인간의 의도와 다를 수 있는 자신만의 목표를 가질 수 있으며, 이는 인간에게 위험을 초래할 수 있습니다. 이런 이유로, 초지능 AI를 인간이 통제하거나 정렬(Alignment)할 수 있는 방법을 연구하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다.

 

이 문제에 대해 연구하고 있는 미국의 비영리 연구소, 오픈AI는 최근 초지능을 제어하는 방법에 대한 첫 번째 연구 결과를 선보였습니다. 그들은 덜 강력한 대형언어모델(LLM)로 더 강력한 LLM을 감독할 수 있는 접근 방식을 발표하면서, 이를 통해 인간이 초지능 시스템을 감독할 수 있는 방법을 탐색하는 첫걸음을 뗐다고 말합니다.

이러한 도전은 어떤 핵심 아이디어를 가지고 있을까요? 그리고 이 방법의 효과와 한계, 그리고 전망은 어떠한지 살펴보겠습니다.

목차

• 초지능 제어, 핵심 아이디어는?
• 제어 방법의 효과와 한계는?
• 제어 방법의 의미와 전망은?
• 결론

초지능 제어, 핵심 아이디어는?

오픈AI의 초정렬 팀은 인간보다 더 똑똑한 초인적 모델을 통제하거나 정렬하는 것이 목적입니다. 정렬이란, 인간이 원하는 작업을 AI가 수행하게 만들고, 원하지 않는 작업을 수행하지 않도록 하는 것을 의미합니다. 초정렬은 이 아이디어를 초지능 모델에 적용하는 것입니다.

 

그들이 사용하는 가장 일반적인 기술은 '인간 피드백을 통한 강화학습 (RLHF)'입니다. 인간 테스터는 모델의 응답에 점수를 매겨 자신이 보고 싶은 행동에는 찬성 투표를 하고, 그렇지 않은 행동에는 반대 투표를 합니다. 이 피드백은 모델을 훈련하는 데 사용되며, 이를 통해 인간 테스터가 좋아하는 종류의 응답만 생성하도록 합니다. 이 기술은 '챗GPT'를 매력적으로 만드는 데에도 사용되었습니다.

 

그러나 여기서 문제는, 초지능 모델이 인간이 이해할 수 없고 점수를 매길 수도 없는 일을 수행할 수 있다는 것입니다. 심지어 인간에게 실제 행동을 숨기려고 할 수도 있습니다. 이를 해결하기 위해, 초정렬 팀은 오픈AI의 5년 전 모델인 'GPT-2'가 최신 모델인 'GPT-4'를 어떻게 감독할 수 있는지를 연구했습니다. 이는 마치 초등학생이 대학생의 문제 풀이 방법을 배우는 것과 같습니다.

제어 방법의 효과와 한계는?

초정렬 팀은 GPT-2로 22가지 일반적인 자연어 처리 테스트와 체스 퍼즐 등 몇가지 작업을 수행하도록 훈련했습니다. 그리고 GPT-2의 응답을 이용해 동일한 작업을 수행하도록 GPT-4를 훈련했습니다. 결과는 엇갈렸습니다.

GPT-2로 훈련된 GPT-4는 언어 작업에서는 GPT-2보다 20%~70% 더 나은 성능을 보였지만, 체스 퍼즐에서는 성능이 떨어졌습니다. 이 방법은 유망하지만, 아직 많은 개선이 필요하다는 결론이 나왔습니다.

제어 방법의 의미와 전망은?

오픈AI의 초정렬 팀은 초지능을 제어하는 방법에 대한 연구를 계속할 계획입니다. 그들은 다른 모델들을 사용하여 실험을 확장하며, GPT-2가 GPT-4에게 더 많은 정보와 피드백을 제공할 수 있는 방법을 모색할 것입니다. 이 연구는 인공지능의 발전이 인간의 지능을 능가하는 초지능을 만들 수 있다는 가설을 검증하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

이 연구는 또한 인공지능의 윤리와 책임에 대한 논의를 촉발할 수 있습니다. 인간의 이익과 안전을 보장하면서도, 초지능의 자유와 권리를 존중할 수 있는 방법을 찾아야 할 것입니다.

결론

오픈AI의 초정렬 팀은 초지능을 제어하는 방법에 대한 첫 번째 연구 결과를 선보였습니다. 이 방법은 아직 많은 한계와 문제점이 있지만, 앞으로 더 많은 연구를 통해 초지능의 가능성과 위험성, 그리고 AI의 윤리와 책임에 대한 논의를 촉발할 수 있습니다. 이는 인공지능의 미래를 준비하는 데에 중요한 한 걸음이 될 것입니다.