https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002290824?sid=105

제프리 힌튼은 딥러닝을 탄생시킨 주역입니다. 처음 딥러닝이란 용어를 사용하기도 했습니다. 평생 신경망을 연구했지만 인정을 받지 못했는데요. 다행히 토론토대에서 지원을 해줘 계속 연구를 이어갈 수 있었습니다. 그러다 2012년 이미지 인식 대회에서 그의 팀이 만든 딥러닝 모델인 AlexNet이 압도적인 성능으로 우승했습니다. 그때부터 본격적으로 딥러닝이 시작됐습니다.

제프리 힌튼과 그의 제자 2명은 DNN리서치란 회사를 만들었는데요. 여러 기업들이 이 회사를 인수하기 위해 치열한 경쟁을 벌였습니다. 결국 구글이 590억원을 투자하여 제프리 힌튼을 영입할 수 있었습니다. 같이 구글에 입사했던 일리야 수츠케버는 그후 오픈AI의 공동창업자로 합류했습니다. 지금도 GPT 모델을 만들고 있는 핵심 개발자 중 한 명입니다.

딥러닝을 만든 장본인이 딥러닝의 위험성을 경고하고 나섰습니다. 그만큼 현재 발전속도가 예상보다 너무 빠르다는 것을 보여줍니다. 최초의 딥러닝인 AlexNet은 단순히 사진만 구분할 수 있었습니다. 이 사진이 고양이인지 강아지인지 판단하는 것 밖에 하지 못했습니다.

2016년 전세계에 충격을 주었던 알파고는 강화학습으로 스스로 배우는 능력이 있었습니다. 인류 지식의 정수라고 여겨지던 바둑에서 인간을 꺾고 우승했습니다. 하지만 알파고 역시 비교적 단순한 지능이었습니다. 바둑판을 보고 좋은 수가 어디인지 결정하는 일만 할 수 있었습니다. 또한 딥러닝으로만 구현되지 않고 MCTS(Monte Carlo Tree Search)라는 머신러닝 기법 위에서 돌아갔습니다. 딥러닝은 바둑판의 형세를 판단하는 직관에 불과했습니다.

지금 ChatGPT 같은 초거대 AI는 알파고보다 훨씬 발전했습니다. 인간의 언어를 이해하는 것이니까요. 우리는 언어를 통해 생각을 하고 기억을 합니다. 또한 복잡한 추론 역시 언어가 아니면 불가능합니다. 이제 AI 역시 우리와 비슷하게 생각하고 기억하며 추론하게 됐습니다. ChatGPT는 과거의 딥러닝과 달리 인간의 수준에 점점 가까워지고 있습니다. 최근 출시된 GPT-4는 많은 영역에서 사람보다 뛰어난 능력을 보여주고 있습니다. 앞으로 나올 GPT-5, GPT-6는 어느정도까지 발전할지 상상하기도 어렵습니다.

우리는 현재 역사의 한복판에 서있습니다. 영화 터미네이터2에서 스카이넷이 탄생한 비하인드 스토리가 나옵니다. 1편에서 남겨진 T-800의 CPU와 기계팔을 가지고 연구를 했었던 것이었죠. GPT-4 역시 그런 역할을 하게 될까요.

스탠포드대 교수인 앤드류 응은 초지능을 우려하는 사람들에게 이렇게 말하기도 했습니다. 화성에 가기도 전에 화성의 과잉인구를 걱정하는 것이라고요. 요즘 스페이스엑스를 보면 인류가 화성에 가는 것도 그리 먼 미래가 아닐 것 같습니다. 화성의 인구폭발이 먼저일까요, 아니면 초지능이 탄생하는게 먼저일까요.