인공 지능의 단점을 극복하는 방법
인공 지능(AI) 영역은 수년에 걸쳐 큰 변화를 겪으며 더욱 정교해졌습니다. 인공지능은 판도를 바꿀 기술로 환영받고 있습니다. 인공지능은 지능을 바탕으로 음성 인식, 패턴 시각화, 의사 결정 등 사람보다 먼저 작업을 수행하지만 언어 변환만 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 정의는 ChatGPT가 출시된 이래로 유사하게 적용되어 왔습니다. 또한 이는 생성형 인공지능의 능력을 과대평가한 것이 아닙니다.
그러나 인공 지능에는 단점도 있습니다. 여기에서는 인공지능의 단점을 평가하고 인공지능의 단점을 극복하는 방법에 대한 유용한 제안을 제시합니다.
인공 지능의 단점
인공지능은 여러 면에서 인간보다 뛰어나지만 몇 가지 단점도 있습니다. 흥미롭게도, 게임 중에 다른 모든 사람을 능가하는 인공지능은 게임 규칙의 아주 작은 변화에도 좌절할 수 있습니다. 게다가 게임에서 얻은 지식은 어렵기 때문에 다른 게임에 적용할 수 없습니다. 이러한 능력과 함께 인간은 데이터를 거의 구할 수 없더라도 경험을 일반화하여 주어진 작업과 무관한 다른 작업을 수행할 수 있으며, 이 기능은 인공지능의 선구자들로부터 찬사를 받기도 했습니다.
딥러닝과 신경망은 뇌의 뉴런 상호작용을 모방하기 위한 것이지만, 뇌의 복잡한 기능에 대해서는 아직 밝혀지지 않은 것이 많습니다. 처리 능력 측면에서 보면 우리의 뇌는 수천 개의 CPU와 GPU로 구성된 슈퍼컴퓨터와 같습니다.
“우리의 슈퍼컴퓨터조차 초당 1엑사플롭으로 작동할 수 있는 인간의 뇌보다 약하다”는 전문가의 말이 있습니다. 하지만 여전히 알고리즘이 개선되지 않아 필요한 연산 능력을 예측하기가 어렵습니다.
흥미로운 점은 처리 능력이 반드시 다양한 생물과 같은 높은 지능의 직접적인 원인은 아닐 수 있다는 것입니다. 특정 동물의 뇌 크기와 뉴런이 인간보다 크다는 사실을 통해 하드웨어적 자극이 지능을 높인다는 생각은 잘못된 것으로 드러났습니다. 인공지능의 활용 한계를 인정하는 것도 중요한 부분 중 하나입니다. 아직 인간 수준의 인공지능을 구현하기에는 멀었지만, 기업들은 이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다.
인공지능의 한계를 극복하는 방법
하지만 이러한 모든 어려움에도 불구하고 인공지능의 단점을 극복할 수 있습니다. 블랙박스 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인지 인공지능이 개발 중입니다. 설명 가능한 인공 지능은 예측과 결정에 도달하는 과정을 설명하는 투명한 알고리즘에 초점을 맞춘 개념입니다. 이러한 투명성은 알고리즘의 잘못이나 편견을 발견하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
데이터 관리와 거버넌스는 인공지능과 머신러닝이 학습하는 고품질 데이터를 관리하기 때문에 또 하나의 필수적인 측면입니다. 기업은 알고리즘에서 높은 효율성을 이끌어내기 위해 데이터 관리와 거버넌스에 투자해야 합니다.
인공지능의 정점은 인간 지능과의 통합에서 비롯되는 창의적인 철학의 허브로 예견됩니다. 인공지능이 인간의 사고 과정을 복제하고 완전히 대체할 수 있을 것이라는 전망은 거의 배제할 수 없습니다. 하지만 인간과 협력하여 업무를 수행할 수 있는 보다 지능적이고 인간과 유사한 시스템을 구축하는 데는 상당한 진전이 이루어지고 있습니다.
기업은 다양한 기술을 도입하여 인공지능의 한계를 극복하거나 인공지능의 이점을 통해 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 아래에서 이러한 읽기 전략에 대한 전체 정답과 예시, 시각적 보조 자료를 제공하여 학습 스타일에 맞게 활용할 수 있도록 했습니다.
알고리즘 업데이트 개선
기업은 한 걸음 더 나아가 일관된 성능을 위해 인공 지능 알고리즘을 지속적으로 개선하는 것이 좋습니다. 알고리즘을 지속적으로 튜닝하고 모델을 업데이트하면 단점에 대한 해결책을 제시하여 정확도를 높일 수 있습니다. 예를 들어 Google 검색은 항상 인공 지능 알고리즘을 개선하여 시간이 지남에 따라 정확도와 관련성이 향상되도록 합니다.
하이브리드 인텔리전스
인간의 지식은 더 나은 결과를 제공하기 위해 인공지능의 한계와 목표를 포용합니다. 기업은 의사 결정 과정에서 인공지능이 인간 운영자의 업무를 보조하는 혼합 전략을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 진단 도구에 통합된 인공지능을 사용하여 프로세스 중 오류를 제거함으로써 인간의 전문성을 인공지능과 결합할 수 있습니다.
설명 가능한 인공 지능
인공지능 결정의 상호 운용성과 설명 가능성은 신뢰와 상호 이익이 되는 협력을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 설명 가능한 인공 지능 방법은 인간에게 인공 지능이 어떻게 그 근거에 도달하는지에 대한 인사이트를 제공합니다. 이는 특히 의료 및 자율 주행 자동차와 같은 분야에서 매우 중요합니다. 마찬가지로 IBM과 DARPA는 의사 결정 과정을 명확히 하기 위해 설명 가능한 인공 지능에 대한 연구를 수행하는 두 기관입니다.
데이터 품질 및 편견 제거
최고 품질의 데이터를 입력하고 편견을 제거하면 인공지능 알고리즘의 성능이 향상될 수 있습니다. 조직은 효율적인 데이터 수집 프로세스를 구현하고 혼합 데이터 세트를 사용함으로써 시스템에서 편견을 제거할 수 있습니다. 인공지능 모델 내부의 차별적 행동을 제거하기 위해 주기적으로 감사하고 제어해야 합니다.
협업 학습
인공지능 시스템은 협업 플랫폼인 기술을 통해 인간의 집단적 지식으로부터 학습할 수 있습니다. 인공 지능은 인간의 상호작용과 입력으로부터 학습함으로써 비즈니스에 지속적으로 개선할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. Kaggle과 같은 크라우드소싱 플랫폼은 데이터 과학자 간의 협력을 촉진하고 인공 지능 모델을 향상시킵니다.
강화 학습 및 자가 학습의 보상
기업은 기계 학습 시스템을 스스로 최적화할 수 있는 강화 학습 방법을 조사할 수 있습니다. 강화 학습을 통해 인공 지능은 경험을 통해 더 나은 결과를 위해 스스로를 계속 수정할 수 있습니다. 강화 학습이라는 방법을 사용하여 바둑을 두는 인간의 수준을 향상시킨 딥마인드의 알파고를 예로 들 수 있습니다.
양자 컴퓨팅
양자 컴퓨터를 구현하면 이러한 제한을 피할 수 있습니다. 양자 머신러닝 알고리즘은 빛의 속도를 넘어서는 복잡한 연산을 처리하므로 더 복잡한 인공 지능 알고리즘을 구현할 수 있습니다. IBM, Google, Microsoft 등이 인공지능을 위한 양자 컴퓨팅을 활발히 연구하고 있습니다.
이 글은 인공지능의 단점과 적절한 전략을 통해 이를 극복할 수 있는 방법을 보여드리기 위해 작성되었습니다. GPT-4의 개발사인 OpenAI가 최신 제품을 출시하면서 인공지능 분야는 혁신을 거듭하고 있으며, 생성 인공지능 도구 분야에도 많은 신생 기업이 뛰어들고 있습니다. 전 세계는 변화와 혼란의 시기를 동시에 목격하게 될 것입니다.
