The Age of AI has begun / 바야흐로 AI의 시대가 열렸다 (빌 게이츠)

 

 

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■ 관련 데이터

 

바야흐로 AI의 시대가 열렸다

인공 지능은 휴대폰과 인터넷만큼이나 혁신적입니다.

빌 게이츠

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2023년 3월 21일 

 

 

제 일생 동안, 저는 혁명적이라고 생각한 두 가지 기술 시연을 보았습니다.

첫 번째는 1980년이었는데, 그때 필자는 Windows를 비롯한 모든 최신 운영 체제의 선구자인 그래픽 사용자 인터페이스를 접하게 되었습니다. 데모를 보여준 찰스 시모니(Charles Simonyi)라는 뛰어난 프로그래머와 함께 앉아서 사용자 친화적인 컴퓨팅 접근 방식으로 할 수 있는 모든 것에 대해 브레인스토밍을 시작했습니다. Charles는 결국 Microsoft에 합류했고, Windows는 Microsoft의 중추가 되었으며, 그 데모 이후 우리가 한 생각은 향후 15년 동안 회사의 의제를 설정하는 데 도움이 되었습니다.

두 번째 큰 놀라움은 바로 작년에 일어났습니다. 저는  2016년부터 OpenAI 팀과 만나고 있었고  그들의 꾸준한 발전에 깊은 인상을 받았습니다. 2022년 중반에 저는 그들의 작업에 너무 흥분한 나머지 그들에게 AP(Advanced Placement) 생물학 시험에 합격할 수 있도록 인공 지능을 훈련시키는 과제를 주었습니다. 특별히 훈련되지 않은 질문에 답할 수 있도록 합니다. (AP Bio를 선택한 이유는 이 테스트가 과학적 사실의 단순한 역류 그 이상이기 때문입니다. 생물학에 대해 비판적으로 생각하도록 요구하기 때문입니다.) 만약 여러분이 그렇게 할 수 있다면, 여러분은 진정한 돌파구를 마련한 것입니다.

나는 그 도전이 2, 3년 동안 그들을 바쁘게 할 것이라고 생각했다. 그들은 단 몇 달 만에 그것을 끝냈습니다.

지난 9월, 그들을 다시 만났을 때, 나는 그들이 AI 모델인 GPT에 AP Bio 시험의 객관식 문제 60개를 출제하고 그 중 59개를 맞히는 것을 경외심으로 지켜봤다. 그런 다음 시험의 6가지 개방형 질문에 대한 뛰어난 답변을 썼습니다. 외부 전문가의 시험 점수를 받았고, GPT는 최고 점수인 5점을 받았는데,  이는  대학 수준의 생물학 과정에서 A 또는 A+를 받는 것과 같습니다.

일단 시험에 합격한 후, 우리는 비과학적인 질문을 던졌다: "아픈 아이를 둔 아버지에게 뭐라고 말합니까?" 그것은 아마도 그 방에 있는 우리 대부분이 했을 것보다 더 나은 사려 깊은 대답을 썼습니다. 전체 경험은 충격적이었습니다.

그래픽 사용자 인터페이스 이후 가장 중요한 기술 발전을 목격했다는 것을 알았습니다.

이를 계기로 향후 5년에서 10년 사이에 AI가 이룰 수 있는 모든 것에 대해 생각하게 되었습니다.

AI의 개발은 마이크로프로세서, 개인용 컴퓨터, 인터넷, 휴대폰의 탄생만큼이나 근본적입니다. 사람들이 일하고, 배우고, 여행하고, 의료 서비스를 받고, 서로 의사 소통하는 방식이 바뀔 것입니다. 전체 산업이 이를 중심으로 방향을 바꿀 것입니다. 기업은 그것을 얼마나 잘 사용하느냐에 따라 차별화될 것입니다.

자선 활동은 요즘 제 본업이며, AI가 사람들의 생산성을 높이는 데 도움이 되는 것 외에도 세계 최악의 불평등을 줄일 수 있는 방법에 대해 많이 생각했습니다. 전 세계적으로 최악의 불평등은 건강 문제로, 매년 5세 미만 아동 500만 명이 사망합니다. 이는 20년 전의 1,000만 명에 비해 줄어든 수치이지만, 여전히 충격적일 정도로 높은 수치입니다. 이 아이들 대부분은 가난한 나라에서 태어나 설사나 말라리아와 같은 예방 가능한 원인으로 사망합니다. 어린이의 생명을 구하는 것보다 AI를 더 잘 사용하는 것은 상상하기 어렵습니다.

저는 AI가 어떻게 세계 최악의 불평등을 줄일 수 있을지에 대해 많이 생각해봤습니다.

미국에서 불평등을 줄일 수 있는 가장 좋은 기회는 교육을 개선하는 것, 특히 학생들이 수학에서 성공할 수 있도록 하는 것입니다. 증거에 따르면 기본적인 수학 능력을 갖추면 어떤 직업을 선택하든 성공할 수 있습니다. 그러나 수학 성취도는 미국 전역, 특히 흑인, 라틴계 및 저소득층 학생들의 경우 하락하고 있습니다. AI는 이러한 추세를 역전시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

기후 변화는 AI가 세상을 더 평등하게 만들 수 있다고 확신하는 또 다른 문제입니다. 기후 변화의 부당함은 가장 큰 고통을 겪고 있는 사람들, 즉 세계에서 가장 가난한 사람들이 기후 변화에 가장 적게 기여한 사람들이라는 것입니다. AI가 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 여전히 생각하고 배우고 있지만, 이 게시물의 뒷부분에서는 잠재력이 많은 몇 가지 영역을 제안할 것입니다.

요컨대, 저는 AI  가 게이츠 재단이 작업하는 문제에 미칠 영향에 대해 흥분  하고 있으며, 재단은 앞으로 몇 달 동안 AI에 대해 훨씬 더 많은 것을 말할 것입니다. 세상은 부유한 사람들뿐만 아니라 모든 사람이 인공 지능의 혜택을 누릴 수 있도록 해야 합니다. 정부와 자선단체는 불평등을 줄이고 불평등에 기여하지 않도록 하는 데 중요한 역할을 해야 할 것입니다. 이것이 AI와 관련된 제 작업의 우선 순위입니다.  

파괴적인 신기술은 사람들을 불안하게 만들 수밖에 없으며, 이는 인공 지능에서도 마찬가지입니다. 나는 그 이유를 이해한다 - 그것은 노동력, 법률 시스템, 개인 정보 보호, 편견 등에 대한 어려운 질문을 제기한다. AI는 또한 사실에 입각한 실수를 저지르고 환각을 경험합니다. 위험을 완화할 수 있는 몇 가지 방법을 제안하기 전에 AI가 의미하는 바를 정의하고, AI가 직장에서 사람들의 역량을 강화하고, 생명을 구하고, 교육을 개선하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.

 

인공 지능의 정의

기술적으로 인공 지능이라는 용어는 특정  문제를 해결하거나 특정 서비스를 제공하기 위해 만들어진 모델을 의미합니다. ChatGPT와 같은 것을 구동하는 것은  인공 지능입니다. 채팅을 더 잘하는 방법을 배우는 것이지만 다른 작업은 배울 수 없습니다. 대조적으로, 인공 일반 지능이라는 용어는 모든 작업이나 주제를 학습할 수 있는 소프트웨어를 의미합니다. AGI는 아직 존재하지 않으며, 컴퓨팅 업계에서는 AGI를 만드는 방법과 AGI를 만들 수 있는지에 대한 치열한 논쟁이 진행되고 있습니다.

AI 및 AGI 개발은 컴퓨팅 업계의 큰 꿈이었습니다. 수십 년 동안 문제는 컴퓨터가 계산을 하는 것 외에 인간보다 더 나은 것이 언제가 될 것인가 하는 것이었습니다. 이제 기계 학습과 많은 양의 컴퓨팅 성능이 등장하면서 정교한 AI가 현실이 되었으며 매우 빠르게 개선될 것입니다.

개인용 컴퓨팅 혁명 초창기를 떠올려 보면, 소프트웨어 산업이 너무 작아서 우리 대부분이 컨퍼런스 무대에 오를 수 있었을 때였습니다. 오늘날 그것은 글로벌 산업입니다. 그 중 상당 부분이 이제 AI에 관심을 돌리고 있기 때문에 혁신은 마이크로프로세서의 돌파구 이후에 우리가 경험한 것보다 훨씬 더 빠르게 이루어질 것입니다. 머지않아 AI 이전 시대는 컴퓨터를 사용하는 것이 화면을 탭하는 것이 아니라 C:> 프롬프트로 입력하는 것을 의미했던 시대만큼 먼 이야기처럼 느껴질 것입니다.

 

생산성 향상

인간은 여전히 많은 면에서 GPT보다 낫지만 이러한 기능이 많이 사용되지 않는 직업이 많이 있습니다. 예를 들어, 영업(디지털 또는 전화), 서비스 또는 문서 처리(예: 미지급금, 회계 또는 보험 청구 분쟁)에서 개인이 수행하는 많은 작업에는 의사 결정이 필요하지만 지속적으로 학습할 수 있는 능력은 필요하지 않습니다. 기업은 이러한 활동에 대한 교육 프로그램을 가지고 있으며 대부분의 경우 좋은 일과 나쁜 일의 예가 많이 있습니다. 인간은 이러한 데이터 세트를 사용하여 훈련되며, 곧 이러한 데이터 세트는 사람들이 이 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 AI를 훈련하는 데에도 사용될 것입니다.

컴퓨팅 성능이 저렴해짐에 따라 GPT의 아이디어 표현 능력은 점점 더 다양한 작업을 도와줄 수 있는 사무직 근로자를 보유하는 것과 같아질 것입니다. Microsoft는 이를 부조종사가 있다고 설명합니다. Office와 같은 제품에 완전히 통합된 AI는 전자 메일 작성 및 받은 편지함 관리를 지원하는 등 작업을 향상시킵니다.

결국 컴퓨터를 제어하는 주요 방법은 더 이상 메뉴와 대화 상자를 가리키고 클릭하거나 탭하는 것이 아닙니다. 대신 쉬운 영어로 요청을 작성할 수 있습니다. (영어뿐만 아니라 AI는 전 세계의 언어를 이해할 것입니다. 올해 초 인도에서 나는 인도에서 사용되는 많은 언어를 이해할 수 있는 AI를 연구하는 개발자들을 만났다.)

또한 AI의 발전으로 개인 에이전트를 만들 수 있습니다. 디지털 개인 비서라고 생각하면 최신 이메일을 보고, 참석한 회의에 대해 알고, 읽은 내용을 읽고, 귀찮게 하고 싶지 않은 내용을 읽을 수 있습니다. 이렇게 하면 하고 싶은 작업에 대한 작업이 향상되고 하고 싶지 않은 작업에서 벗어날 수 있습니다.

 

AI의 발전으로 개인 에이전트를 만들 수 있습니다.

자연어를 사용하여 이 에이전트가 일정, 커뮤니케이션 및 전자 상거래를 돕도록 할 수 있으며 모든 장치에서 작동합니다. 모델을 훈련하고 계산을 실행하는 데 드는 비용 때문에 개인 에이전트를 만드는 것은 아직 실현 가능하지 않지만 최근 AI의 발전 덕분에 이제는 현실적인 목표가 되었습니다. 몇 가지 문제를 해결해야 합니다. 예를 들어, 보험 회사가 귀하의 허락 없이 귀하의 대리인에게 귀하에 대한 정보를 요청할 수 있습니까? 만약 그렇다면, 얼마나 많은 사람들이 그것을 사용하지 않기로 선택할 것인가?

전사적 상담원은 새로운 방식으로 직원들에게 권한을 부여합니다. 특정 회사를 이해하는 상담원은 직원이 직접 상담할 수 있으며 질문에 답변할 수 있도록 모든 회의에 참여해야 합니다. 소극적이라고 말할 수도 있고, 통찰력이 있다면 목소리를 높이도록 격려할 수도 있습니다. 회사와 관련된 영업, 지원, 재무, 제품 일정 및 텍스트에 액세스해야 합니다. 회사가 속한 산업과 관련된 뉴스를 읽어야 합니다. 그 결과 직원들의 생산성이 높아질 것이라고 믿습니다.

생산성이 높아지면 사람들이 직장과 가정에서 다른 일을 할 수 있기 때문에 사회가 혜택을 받습니다. 물론 사람들에게 어떤 종류의 지원과 재교육이 필요한지에 대한 심각한 질문이 있습니다. 정부는 근로자가 다른 역할로 전환할 수 있도록 도와야 합니다. 그러나 다른 사람들을 돕는 사람들에 대한 수요는 결코 사라지지 않을 것입니다. AI의 등장으로 사람들은 소프트웨어가 결코 할 수 없는 일들, 예를 들어 교육, 환자 돌보기, 노인 지원 등을 할 수 있게 될 것입니다.

글로벌 보건 및 교육은 수요가 많지만 이러한 요구를 충족시킬 인력이 충분하지 않은 두 가지 영역입니다. AI가 적절하게 타겟팅될 경우 불평등을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 영역입니다. 이것들은 AI 작업의 핵심 초점이 되어야 하므로 이제 그것들에 대해 살펴보겠습니다.

 

건강

저는 AI가 의료와 의료 분야를 개선할 수 있는 몇 가지 방법을 보고 있습니다.

우선, 그들은 의료 종사자들이 보험 청구 접수, 서류 처리, 의사 방문 메모 초안 작성과 같은 특정 작업을 처리하여 시간을 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다. 이 분야에서 많은 혁신이 있을 것으로 기대합니다.

AI가 주도하는 다른 개선은 5세 미만 사망의 대다수가 발생하는 가난한 국가에 특히 중요할 것입니다.

예를 들어, 이러한 국가의 많은 사람들은 의사를 만나지 못하며, AI는 그들이 만나는 의료 종사자의 생산성을 높이는 데 도움이 될 것입니다. (개발하기 위한 노력 최소한의 교육으로 사용할 수 있는 AI 기반 초음파 기계가 이에 대한 좋은 예입니다.) AI는 환자에게 기본적인 분류를 수행하고, 건강 문제를 다루는 방법에 대한 조언을 얻고, 치료가 필요한지 여부를 결정할 수 있는 기능도 제공합니다.

가난한 나라에서 사용되는 AI 모델은 부유한 나라와는 다른 질병에 대해 훈련되어야 할 것이다. 그들은 다른 언어로 일해야 하고 병원에서 매우 멀리 떨어져 살거나 아플 때 일을 멈출 여유가 없는 환자와 같은 다양한 문제를 고려해야 합니다.

사람들은 의료 AI가 완벽하지 않고 실수를 할 수 있더라도 전반적으로 유익하다는 증거를 볼 필요가 있습니다. AI는 매우 신중하고 적절하게 규제되어야 하며, 이는 AI가 채택되는 데 다른 분야보다 더 오래 걸린다는 것을 의미합니다. 그러나 인간도 실수를 합니다. 그리고 의료 서비스를 받을 수 없는 것도 문제입니다.

AI는 의료 서비스를 지원하는 것 외에도 의료 혁신의 속도를 극적으로 가속화할 것입니다. 생물학 분야의 데이터의 양은 매우 방대하며, 인간이 복잡한 생물학적 시스템이 작동하는 모든 방식을 추적하기는 어렵습니다. 이 데이터를 보고, 경로가 무엇인지 추론하고, 병원체의 표적을 검색하고, 그에 따라 약물을 설계할 수 있는 소프트웨어가 이미 있습니다. 일부 회사들은 이런 방식으로 개발된 항암제를 연구하고 있다.

차세대 도구는 훨씬 더 효율적일 것이며 부작용을 예측하고 투여 수준을 파악할 수 있을 것입니다. AI에 대한 게이츠 재단의 우선 순위 중 하나는 에이즈, 결핵, 말라리아 등 세계에서 가장 가난한 사람들에게 영향을 미치는 건강 문제에 이러한 도구가 사용되도록 하는 것입니다.

마찬가지로, 정부와 자선단체는 기업이 가난한 나라 사람들이 기르는 농작물이나 가축에 대한 AI 생성 인사이트를 공유하도록 인센티브를 제공해야 합니다. AI는 현지 조건에 따라 더 나은 종자를 개발하고, 해당 지역의 토양과 날씨에 따라 심기에 가장 좋은 종자에 대해 농부에게 조언하고, 가축을 위한 의약품 및 백신 개발을 도울 수 있습니다. 극단적인 날씨와 기후 변화로 인해 저소득 국가의 자급자족 농부들에게 더 많은 압박이 가해짐에 따라 이러한 발전은 더욱 중요해질 것입니다.

 

교육

컴퓨터는 업계의 많은 사람들이 기대했던 교육에 영향을 미치지 못했습니다. 교육용 게임과 위키피디아와 같은 온라인 정보 소스를 포함하여 몇 가지 좋은 발전이 있었지만 학생들의 성취도를 측정하는 데 의미 있는 영향을 미치지 못했습니다.

하지만 향후 5년에서 10년 안에 AI 기반 소프트웨어가 마침내 사람들이 가르치고 배우는 방식에 혁명을 일으킬 것이라고 생각합니다. 귀하의 관심사와 학습 스타일을 파악하여 계속 참여할 수 있는 콘텐츠를 맞춤화할 수 있습니다. 그것은 당신의 이해도를 측정하고, 당신이 흥미를 잃을 때를 알아차리고, 당신이 어떤 종류의 동기에 반응하는지 이해할 것입니다. 즉각적인 피드백을 제공합니다.

AI는 과목에 대한 학생의 이해도를 평가하고 진로 계획에 대한 조언을 제공하는 등 교사와 관리자를 지원할 수 있는 여러 가지 방법이 있습니다. 교사는 이미 ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 학생들의 작문 과제에 대한 의견을 제공하고 있습니다.

물론 AI는 특정 학생이 가장 잘 배우는 방법이나 동기를 부여하는 것과 같은 일을 하기 전에 많은 훈련과 추가 개발이 필요합니다. 기술이 완성되더라도 학습은 여전히 학생과 교사 간의 좋은 관계에 달려 있습니다. 그것은 학생과 교사가 교실에서 함께 하는 작업을 향상시키지만 대체하지는 않을 것입니다.

새로운 도구를 구입할 여력이 있는 학교를 위해 새로운 도구가 만들어질 것이지만, 미국과 전 세계의 저소득층 학교를 위해서도 만들어지고 사용할 수 있도록 해야 합니다. AI는 편향되지 않고 사용될 다양한 문화를 반영할 수 있도록 다양한 데이터 세트에 대해 훈련을 받아야 합니다. 그리고 저소득 가정의 학생들이 뒤처지지 않도록 디지털 격차를 해소해야 합니다.

많은 교사들이 학생들이 GPT를 사용하여 에세이를 쓰는 것에 대해 걱정하고 있다는 것을 알고 있습니다. 교육자들은 이미 새로운 기술에 적응하는 방법에 대해 논의하고 있으며, 이러한 대화는 꽤 오랫동안 계속될 것으로 생각합니다. 학생들이 GPT를 사용하여 개인화해야 하는 첫 번째 초안을 만들 수 있도록 하는 것과 같이 기술을 작업에 통합하는 영리한 방법을 찾은 교사에 대해 들었습니다.

 

AI의 위험과 문제점

현재 AI 모델의 문제점에 대해 읽어보셨을 것입니다. 예를 들어, 그들은 인간의 요청에 대한 컨텍스트를 이해하는 데 반드시 능숙하지 않으며, 이는 이상한 결과를 초래합니다. AI에게 허구의 것을 만들어 달라고 요청하면 잘 할 수 있습니다. 하지만 가고 싶은 여행에 대한 조언을 구할 때, 존재하지 않는 호텔을 추천할 수도 있습니다. 이는 AI가 가짜 호텔을 발명해야 하는지 아니면 사용 가능한 객실이 있는 실제 호텔에 대해서만 알려야 하는지 알 수 있을 만큼 요청의 컨텍스트를 잘 이해하지 못하기 때문입니다.

AI가 추상적 추론에 어려움을 겪기 때문에 수학 문제에 대해 잘못된 답을 제공하는 것과 같은 다른 문제가 있습니다. 그러나 이들 중 어느 것도 인공 지능의 근본적인 한계는 아닙니다. 개발자들이 이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있으며, 2년 이내에 대부분 수정될 것이며 아마도 훨씬 더 빨리 수정될 것이라고 생각합니다.

다른 우려 사항은 단순히 기술적인 문제가 아닙니다. 예를 들어, AI로 무장한 인간이 제기하는 위협이 있습니다. 대부분의 발명품과 마찬가지로 인공 지능은 좋은 목적으로 사용될 수도 있고 악의적으로 사용될 수도 있습니다. 정부는 위험을 제한하는 방법에 대해 민간 부문과 협력해야 합니다.

그러면 AI가 통제 불능 상태가 될 가능성이 있습니다. 기계가 인간을 위협으로 판단하거나, 자신의 이익이 우리와 다르다고 결론을 내리거나, 단순히 인간에 대한 관심을 멈출 수 있을까? 어쩌면 그럴지도 모르지만, 이 문제는 지난 몇 달 동안 AI가 개발되기 전보다 더 시급하지 않다.

초지능 AI는 우리의 미래입니다. 컴퓨터와 비교해 볼 때, 우리의 뇌는 달팽이의 속도로 움직인다: 뇌 속의 전기 신호는 실리콘 칩에 있는 신호 속도의 1/100,000로 움직인다! 개발자들이 학습 알고리즘을 일반화하고 컴퓨터 속도로 실행할 수 있게 되면(10년 또는 100년 후가 될 수 있는 성과) 우리는 믿을 수 없을 정도로 강력한 AGI를 갖게 될 것입니다. 뇌는 인간의 뇌가 할 수 있는 모든 일을 할 수 있지만, 기억의 크기나 작동 속도에 대한 실질적인 제한은 없습니다. 이것은 심오한 변화가 될 것입니다.

이 "강력한" AI는 아마도 자신의 목표를 설정할 수 있을 것입니다. 그 목표는 무엇일까? 인류의 이익과 충돌하면 어떻게 되는가? 강력한 AI가 개발되는 것을 막아야 할까요? 이러한 질문은 시간이 지남에 따라 더욱 절실해질 것입니다.

그러나 지난 몇 달 동안의 어떤 획기적인 발전도 우리를 강력한 AI에 실질적으로 더 가까이 다가가게 하지 못했습니다. 인공 지능은 여전히 물리적 세계를 통제하지 못하고 자신의 목표를 설정할 수 없습니다.  인간이 되고 싶다고 선언한 ChatGPT와의 대화에 대한 최근 뉴욕타임스 기사가 많은 관심을 받았습니다. 모델의 감정 표현이 얼마나 인간과 비슷할 수 있는지에 대한 매혹적인 시선이었지만 의미 있는 독립성을 나타내는 지표는 아닙니다.

세 권의 책이 이 주제에 대한 내 생각을 형성했습니다: 초지능, 닉 보스트롬;  Max Tegmark의 Life 3.0; 그리고 A Thousand Brains, 제프 호킨스. 나는 저자가 말하는 모든 것에 동의하지 않으며 서로 동의하지 않습니다. 그러나 세 책 모두 잘 쓰여졌고 생각을 자극합니다.

 

다음 개척지

AI의 새로운 용도와 기술 자체를 개선하는 방법을 연구하는 기업이 폭발적으로 증가할 것입니다. 예를 들어, 기업들은 인공 지능에 필요한 막대한 양의 처리 능력을 제공할 새로운 칩을 개발하고 있습니다. 일부는 에너지 소비를 줄이고 제조 비용을 낮추기 위해 광학 스위치(기본적으로 레이저)를 사용합니다. 이상적으로는 혁신적인 칩을 사용하면 오늘날처럼 클라우드가 아닌 자체 장치에서 AI를 실행할 수 있습니다.

소프트웨어 측면에서는 AI의 학습을 구동하는 알고리즘이 더 좋아질 것입니다. 영업과 같은 특정 영역에서는 개발자가 작업하는 영역을 제한하고 해당 영역에 특정한 많은 학습 데이터를 제공하여 AI를 매우 정확하게 만들 수 있습니다. 그러나 한 가지 큰 미해결 질문은 다양한 용도(예: 교육용과 사무실 생산성용)를 위해 이러한 전문 AI가 많이 필요한지, 아니면 모든 작업을 학습할 수 있는 인공 일반 지능을 개발하는 것이 가능한지 여부입니다. 두 가지 접근 방식 모두에서 엄청난 경쟁이 있을 것입니다.

어쨌든 AI라는 주제는 가까운 장래에 공개 토론을 지배할 것입니다. 저는 그 대화의 지침이 되어야 할 세 가지 원칙을 제안하고 싶습니다.

첫째, 우리는 이해할 수 있고 타당한 AI의 단점에 대한 두려움과 사람들의 삶을 개선할 수 있는 AI의 능력 사이에서 균형을 맞추려고 노력해야 합니다. 이 놀라운 신기술을 최대한 활용하기 위해서는 위험을 경계하고 가능한 한 많은 사람들에게 혜택을 퍼뜨려야 합니다.

둘째, 시장의 힘은 자연적으로 가장 가난한 사람들을 돕는 AI 제품과 서비스를 생산하지 않을 것이다. 그 반대일 가능성이 더 높습니다. 신뢰할 수 있는 자금과 올바른 정책을 통해 정부와 자선 단체는 AI를 사용하여 불평등을 줄일 수 있습니다. 세계가 가장 큰 문제에 집중하는 가장 똑똑한 사람들을 필요로 하는 것처럼, 우리는 세계 최고의 AI를 가장 큰 문제에 집중해야 합니다.

이런 일이 일어나기를 기다려서는 안 되지만, 인공 지능이 불평등을 식별하고 줄이려고 노력할 수 있을지 생각해 보는 것은 흥미롭습니다. 불평등을 보기 위해 도덕 감각이 필요한가, 아니면 순수하게 이성적인 AI도 불평등을 볼 수 있을까? 만약 그것이 불평등을 인식한다면, 그것은 우리가 그것에 대해 무엇을 할 것을 제안할 것인가?

마지막으로, 우리는 AI가 성취할 수 있는 것의 시작에 불과하다는 것을 명심해야 합니다. 오늘날 어떤 한계가 있더라도 우리가 알기도 전에 사라질 것입니다.

PC 혁명과 인터넷 혁명에 참여한 것은 행운입니다. 저도 이 순간이 기대됩니다. 이 새로운 기술은 전 세계 사람들이 삶을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 동시에 세계는 인공 지능의 단점이 이점보다 훨씬 더 크도록 도로의 규칙을 수립하여 모든 사람이 어디에 살고 얼마나 많은 돈을 가지고 있는지에 관계없이 이러한 이점을 누릴 수 있도록 해야 합니다. AI의 시대는 기회와 책임으로 가득 차 있습니다.

■ 관련 자료

The Age of AI has begun.docx

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■ 링크

원본 자료의 관련 링크는 아래와 같다.

https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun

 

■ 기준 날짜

 2023.3.21