인공지능(AI)의 시간, 노벨 물리학상, 화학상 모두 인공지능 석학
2024 노벨상 수상자의 시간이 돌아왔습니다. 8일 스웨덴 왕립과학원 노벨 위원회(노벨위원회)는 2024 노벨 물리학상 수상자로 물리학 도구를 이용해 인공지능(AI) 시대를 여는데 토대를 쌓은 존 홉필드(John Hopfield·91) 미국 프린스턴대 교수와 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton·77) 캐나다 토론토대 교수를 선정했다고 발표했습니다. 앞서 제프리 힌턴 교수는 구글에서 석학 연구원을 겸임하며 AI 연구를 이어가던 중 2023년 AI의 통제 불가능한 위험성에 대해 경고하며 돌연 퇴사한 것으로 잘 알려져 있습니다.
수상자 업적
존 홉필드와 제프리 힌턴 교수는 머신러닝(machine learning:기계학습)과 인공지능 분야에서 물리학의 원리를 사용해 인공 신경망을 구축한 공로를 인정받았다고 합니다. 인공지능(AI)의 머신러닝(기계학습)의 기초를 개발했다고 합니다. 노벨상 위원회에 따르면 홉필드는 정보를 저장하고 재구성할 수 있는 신경망 구조를 발전시켰고, 힌턴은 딥러닝의 아버지로 불리며 인공지능 분야에서 데이터 속성을 발견하는 방법을 개발했다고 합니다. 또 "인공 신경망을 기반으로 한 머신 러닝이 과학과 공학, 일상생활에 혁명을 일으키고 있다”고 선정 배경을 말했습니다. 수상자들은 상금 1100만 크로나(약 14억3400만원)를 나눠 갖는다고 합니다.
존 홉필드의 업적
존 홉필드는 신경망 이론의 발전에 기여한 인물로, 특히 홉필드 네트워크라는 개념을 제안했습니다. 이 네트워크는 정보 처리와 저장에 있어 혁신적인 방법을 제공했답습니다. 그의 연구는 인공지능의 기초를 다지는 데 중요한 역할을 했고, 현재의 머신러닝 알고리즘에 큰 영향을 미쳤습니다. 홉필드 교수는 AI 학습의 기본이 되는 인공 신경망 원리를 1980년대 처음으로 내놓은 인물입니다. 1982년에 그가 제안한 ‘홉필드 네트워크’는 인간의 뇌 신경세포(뉴런)에서 착안해 인공 신경망 연구의 초석을 놓았습니다. 오늘날 생성형 AI의 기반이 됐습니다.
제프리 힌턴의 업적
제프리 힌턴은 딥러닝(deep learning) 대부입니다. 그는 인공지능의 발전에 지대한 영향을 미쳤습니다. 딥러닝은 오늘날 생성형AI 모델의 근간이 됐습니다. 2006년 그는 인공신경망을 효율적으로 학습시키는 방법을 개발하면서 '딥러닝'이라는 신기술을 개발했습니다. 딥러닝은 AI를 학습시키는 기계학습 방법 중 하나입니다. 딥러닝은 사람의 뇌가 정보를 처리하는 방식과 비슷한 인공신경망을 이용해 데이터를 분석고 추론한 후 스스로 학습하는 것을 말합니다. 인공지능이 스스로 정보 사이의 연관성을 파악해 학습하고 판단할 수 있는 것입니다. 신경망을 통해 데이터에서 패턴을 학습하는 방법을 제시했으며, 이는 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있답니다.
Geoffrey Hinton - The Neural Network Revolution(유트브 바로가기)
힌튼의 경고...생성형 AI가 인간사회 지배할 것
모든 기술에는 빛과 어둠의 양면성을 가지고 있습니다. 분명 인공지능은 일상에 많은 편리함을 가져다줍니다. 그럼에도 불구하고 힌튼은 일본의 한 언론사와의 인터뷰에서 자신이 만든 AI에 대해 인류를 위협할 존재로 인식하고 있습니다.
그는 "AI에게 목표를 주면 해결책으로 인간에게 나쁜 방법을 찾아낼지도 모른다"라고 말했습니다. 예컨대 AI에게 기후변화를 막도록 지시하면 이 목적 달성을 위해 인간을 배제하는 게 필요하다고 생각해 실행에 옮길 위험성이 우려된다고 말한 바 있습니다. AI가 전쟁에서도 미칠 영향도 경고하고 나섰습니다. AI가 공격 목표를 자동으로 설정하는 무기 시스템이 실용화되면 전쟁은 통제불능의 상태가 될 것이라고 말합니다. 그는 인공지능이 미칠 사회적 파급효과는 더 거세질 것이라고 진단했습니다.
힌턴은 생성형 AI가 인간 지능을 넘어서 인간사회를 지배할 가능성이 있다고 우려합니다. 생성형 AI가 초래할 위험으로는 현재 딥페이크에서 드러나는 것처럼 가짜 뉴스를 이용한 선거 조작을 걱정합니다. 또 AI가 인간의 일자리를 빼앗으면서 빈부격차가 더욱 확대될 것이라고 우려하고 있습니다.
한편, 노벨 위원회는 생리의학상을 시작으로 노벨화학상은 데이비드 베이커(62·미국)를 비롯해 데미스 허사비스(48·영국)와 존 점퍼(39·미국)가 9일(현지시간) 공동 수상했습니다. 수상 배경으로는 베이커가 '단백질 설계' 부문으로, 허사비스와 점퍼는 '단백질의 복잡한 구조'를 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발한 점을 인정받았습니다. 가히 노벨상도 인공지능 전성시대입니다.
물리학상에 이어 화학상도 인공지능 분야에서 수상자를 배출해 ‘인공지능의 시대’가 열렸음을 상징적으로 보여주고 있습니다. 10일 문학상, 11일 평화상, 14일 경제학상 수상자를 차례로 발표할 예정입니다. 노벨상 시상식은 알프레드 노벨의 기일인 12월 10일이 낀 ‘노벨 주간’에 스웨덴 스톡홀름(생리의학·물리·화학·문학·경제상)에서 열릴 예정입니다.
노벨상 발표 중계 바로 가기
노벨상 sns바로가기
AI 시대를 누구도 막을 수 없습니다. 어찌보면 모든 것이 ai로 바뀌는 세상에 인간의 종속화가 걱정됩니다. 어느 때보다 AI에 대한 사회적 대화가 더욱 필요한 시점입니다. AI가 가져올 수 있는 여러 가지나쁜 결과, 특히 통제 불능의 위협에 대해 진지한 성찰이 필요할 때입니다.