챗GPT 등장 1년... 오감을 휩쓰는 AI 등장하나

https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=634374

챗GPT 등장 1년... 오감을 휩쓰는 AI 등장하나 - 이코노믹리뷰

챗GPT가 등장한 지 1년이 되어간다. 메타의 라마, 구글의 바드, 휴대폰에 탑재된 온디바이스 AI까지 인공지능 시장은 빠르게 변화하고 있다. 플랫폼, 통신, 금융 등 전 분야에서 거대언어모델(LLM) 기반의 생성형 인공지능 열풍이 불고 있는 것이다. 그리고 이제는 여기서 한발 더 나아가  ‘선행적 인공지능 시대’도 예고되고 있다.

생성형 인공지능은 입력한 데이터를 학습하는 모델이지만, 선행적 인공지능은 스스로 감각을 활용해 데이터를 수집한다. 인공지능이 사람을 뛰어넘는 영역이 기하급수적으로 늘어나면서 오감을 구현하는 인공지능에 대한 관심도 높아지고 있다.

◇인공지능, 오감을 넘보는가

빠르다. 생성형 인공지능은 글도, 이미지도 몇 초 안에 만들어낸다. 인공지능은 이제 인간의 오감을 넘보고 있다. 인공지능의 기능이 시각, 청각, 촉각을 넘어서 후각과 미각까지 확장하는 움직임이 보인다.

AI는 이미지를 구별하고 생성하며 탐지하는 능력이 뛰어나다. 시각적인 기술은 대중화 단계를 넘어섰다. 인공지능은 ▲이미지 자동화 분류 ▲객체 검출 및 분할 ▲행동 인식 ▲물체 추적뿐 아니라 딥러닝 기반의 ▲객체 관계 인식 ▲캡션 자동 생성까지 가능하게됐다. 사물의 빠른 움직임을 순간적으로 포착하는 등 점차 인공지능은 시각적으로 매우 예리해지고 있다.

구별부터 생성까지, 기술은 어디까지 왔을까? 먼저 이미지 내 문자를 구별하는 AI 기술은 점점 정확해지고 있다. 지난 10월 업스테이지의 AI OCR 솔루션 ‘다큐먼트 AI’의 문서 인식률은 평균 95점 이상의 정확도를 달성했다. 탐지하면 연락하기도 한다. AI와 접목한 CCTV는 영상을 실시간으로 분석하는 딥러닝 엔진으로 위급상황을 즉각 탐지해 경고 알림을 보낸다.

생성은 자유자재다. 생성형 AI인 미드저니나 달리에게 그림을 텍스트로 요청하면, 새로운 형태의 고품질 시각 이미지를 생성한다. 오픈AI는 내년 ‘달리3’ 출시를 예고하며 이는 전작들보다 명령에 따른 이미지 생성이 정확하고, 이용자의 요구를 더 잘 이해한다고 밝혔다. 다양한 산업에서 인공지능은 뛰어난 ‘시각’ 능력을 표출하고 있다.

청각도 뛰어나다. 목소리의 떨림으로 속마음을 읽어낸 사례가 등장했다.  실적 압박을 받으며 분기 실적 발표를 하던 한 유명 CEO는 겉으로는 아주 의연한 모습을 보였으나 그의 말 속에서 흔들리는 그를 간파한 건, 인공지능이었다. 스피치크래프트애너리틱스는 오디오 녹음을 분석해  특정 질문에 대한 답변에서 CEO의 목소리 톤과 말투가 달라졌다고 지적했다. 망설이는 “음”, “아” 등의 감탄사와 침을 삼키는 소리까지 감지했다.

인공지능이 ‘만져서’ 구별한다고?  이제 인공지능은 촉각도 발달했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 유연한 멀티모달 센서를 활용해 다양한 물체의 크기, 형상, 물성을 인지하고 제어할 수 있는 지능형 로봇 그리퍼를 개발했다. 연구진은 멀티모달 촉각센서가 집적된 지능형 로봇 그리퍼가 다양한 크기와 물성을 갖는 토마토 11종을 98.78%의 정확도로 구분했다고 설명했다.

냄새까지 맡으려고 한다. 디지털 후각 인공지능 스타트업 일리아스AI는 10월 31일부터 11월 2일까지 미국 워싱턴DC에서 열린 ‘2023 한국혁신센터(KIC) 디파이 콘퍼런스’에서 개발 중인 후각 인공지능 기반 마약류 탐지 스캐너를 소개했다.

맛보기까지 가능할까? 삼성전자는 ‘인간의 오감’ 중 현재까지 반도체가 구현하지 못했던 미각, 후각을 담당하는 반도체를 개발하겠다고 선언했다. 인간의 감각을 모방한 ‘시스템 LSI 휴머노이드’로 생성형 인공지능에 한 걸음 더 나아간 ‘선행적 인공지능 시대’를 열겠다는 것이다.

◇‘그럼에도’ 신경 쓸 부분 많아

급속한 발전. 신경 쓸 부분도 많다. 생성형 인공지능이 발달하며 발생한 큰 문제는 ‘허위 정보의 확산’이었다.

이유는 무엇일까? 에이미 다웰 호주국립대 교수팀은 11월 14일 인공지능 학습에 사용하는 데이터 불균형을 지적했다. 연구진은 참가자에게 생성형 인공지능으로 만든 사진과 실제 사람 사진을 구분하도록 했고, 참가자들은 14가지 요소로 판단했다. 실험 결과, 인종별로 정확도는 달랐다.

인공지능이 만든 백인 사진에 사람들이 유독 잘 속았다. 인공지능이 만든 백인 사진을 실제 사람으로 판단한 비율은 65.9%, 사람 사진을 사람으로 판단한 비율은 51.1%였다. 인공지능 학습데이터에 백인 사진이 많아 다른 인종을 만들 때도 백인에게 친숙한 모습으로 재창조하는 것으로 분석됐다.

신기한 건, 속은 사람들이 자신의 판단에 대한 확신이 더 강하다는 점이다. 사람들이 자신이 속고 있다는 사실을 알아차리지 못한다는 것을 의미한다. 가짜뉴스가 퍼지는 이유다. 생성형 인공지능이 발달해 ‘딥페이크’ 기술로 사실적인 허위 영상을 퍼뜨리면 속는 사람들은 이를 사실로 받아들일 가능성이 있다는 얘기다.

AI의 안전성과 신뢰성 우려가 커지자 국제사회에서는 대응에 나섰다. 11월 2일 영국 블레츨리 파크에서 ‘제1차 AI 안전성 정상회의’를 열어 인공지능의 안전한 활용을 위한 협력 방안을 논의했다. 전 세계 28개국 인공지능 담당 장관, 디지털 선도기업들이 모여 인공지능의 잠재적 위험을 해결하기 위한 공동선언문을 채택했다.

◇인공지능, ‘특이점’ 찾아오나

오감을 섭렵하는 인공지능 시장의 미래는 밝아 보인다. 글로벌 리서치 회사인 마켓앤마켓의 보고서에서는 전 세계 인공지능 시장 규모가 연간 36.8%의 고속 성장을 이어갈 것이라고 분석했다.

인간을 뛰어넘는 지점인 AI의 특이점이 찾아올까? 지난 5월 뉴욕타임스에 따르면 마이크로소프트 소속 과학자들의 논문에서는 “인공지능이 인간처럼 추론하는 능력을 보이기 시작했다”고 주장했다. 시도는 이미 계속되고 있었다. 앞으로도 오감을 휩쓰는 인공지능들을 개발하는 시도들이 계속될 전망이다.

출처 : 이코노믹리뷰(https://www.econovill.com)