'일본은 나에게 소중한 나라' OpenAI의 CEO가, 게이오대에서 학생들과 대담

 

ChatGPT를 개발한 미국 OpenAI의 CEO, 샘 알트만 씨가 일본에 방문하여 6월 12일 게이오 대학에서 학생들과의 대담 시간을 가졌습니다. 알트만 CEO가 일본 대학에서 학생과 대담 이벤트를 하는 것은 이번이 처음으로, 학생이나 교직원 등 약 800명이 모였습니다.

그는 "AI에 회의적인 의견이 있다는 것은 알고 있다."면서 "패러다임 시프트는 끝나지 않았다"라고 강조했습니다. "AI는 더욱 똑똑해질 것이다."라고 말하며, 세계를 돌면서 리더들과 논의를 거듭하고 있다고 밝혔습니다. 또한, 일본에 대해서는 "기계와 인간이 협력해 온 일본은 나에게 있어 중요한 나라다."라고 말했습니다.

알트만 씨가 일본에 방문한 것은 이번이 2번째로, 4월에 일본에 방문했을 때는 키시다 후미오 총리들과 만났고, 자민당의 프로젝트 팀에도 참석하여 AI에 관한 국제적인 규칙 작성에 대해 제언했습니다. 5월 하순 이후로는 한국과 영국, 이스라엘, 인도 등을 방문하여 각국의 정상들과 만나고 있습니다.

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아래는 대담에 나온 질의응답 내용을 간단히 정리한 것입니다.

AI 에 대해

Q. ChatGPT는 언어 이해를 하고 있습니까?

A. 「언어 이해」의 개념은 그다지 중요하지 않다고 생각한다. 어느 쪽이든, 사용성과 사회에 가져다주는 가치가 중요하다. 물론 '언어 이해'의 정의와 ChatGPT가 이를 충족하는지 논의할 수도 있지만, 중요한 임계값은 아니다.

Q. AI 기술이 사회 격차에 미치는 영향은 무엇인가?

A. 이 기술은 빈곤층을 가장 구할 것이다. AI 기술을 사용해 두뇌를 사용한 일(cognitive jobs)의 비용 낮출 수 있다면 의료를 비롯한 고비용 서비스를 보다 넓은 층의 사람들에게 제공할 수 있게 된다. 또 지금까지 많은 기술혁신은 '육체노동 → 두뇌계의 일'(→'크리에이티브'?) 순으로 영향을 받는 경우가 많지만, 이번 기술혁신은 역방향으로 영향을 주고 있다. 아마도 세상의 사회적· 경제적 구조는 바뀔 것이다.

Q. AGI의 정의란?

A. "AGI"의 정의는 중요하지 않다. 사람에 따라서는 「chatGPT는 AGI이다」라는 사람도 있는가 하면, 「AGI는 아직 먼 미래이다」라고 말하는 사람도 있다. 아마도, 「AGI의 실현」은 시계열상의 한 점이 아니라, 서서히 실현해 가는 것이라고 생각한다.

2022년도 인공지능학회 keynote에서 비슷한 이야기가 나왔다. 거기서는 '인공지능'이 무엇을 가리키는지 논의가 되었지만, 결론, '잘 모르지만 굉장한 지능을 가진 것'이라는 추상 우상을 나타내는 것은 아닐까 하는 이야기가 있었다. 확실히, 지금 「instagram의 필터」나 「iphone의 face 잠금 기능」 등은, 한 때 AI라고 불린 이미지 인식계의 기술이 뒤에서는 일하고 있는 것이다. 사람은 AI에 일단 익숙해져 버리면, 그것을 AI라고 부르지 않게 되어, 단순한 툴로서 인식한다. 이것은 실은 연구자들 사이에서도 조금은 통하는 이야기로, AGI의 정의가 채워졌다고 해도, 연구자는 그것을 어디까지나 통계적·확립적인 프로세스·모델로서 밖에 파악하지 않고, 그것을 AGI라고 부르지 않게 되는 것은 아닐까.

 

조직의 운영에 대해

Q. 지금까지 직면한 가장 큰 과제는 무엇이었는가?

A. 지금까지 직면한 가장 큰 과제는 '잘 되지 않는 일이 많다'였다. 스타트업 기업에서는 예상하고 있는 것 이상으로 많은 일이 잘 되지 않는다. 그 하나하나의 과제는 대부분 시간을 들이면 해결할 수 있는데, 너무너무 많기 때문에 체력을 상당히 소모한다. 하지만, 그 극복 방법을 확립해, 어느 시점을 지나면, 이러한 문제에 효율적으로 대응할 수 있게 된다.

Q. 의사결정을 할 때 중요한 것은 무엇인가?

A. "올바른 선택"을 할 것. 사내에서도 "이것은 바르게 대응하지 않으면 안 되기 때문에, 개인적인 분쟁이나 대립은 일단 두고, 함께 이 문제에 임하자"같은 사풍이 있었다.

Q. 어떻게 동기를 유지하고 있습니까?

A. 자신도 물론 동기부여가 없던 시기가 있었다. 항상 모티베이션을 유지하는 사람은 적다. 나는 자신이 신경이 쓰이는 것, 중요하다고 생각하는 것에 임하고 있을 때가 가장 동기부여가 되었다. 내게 맞는 프로젝트와 ​​사람들 속에 몸을 두는 것이 중요하다. 동기 부여가 잘 되지 않을 때는 아마 이 두 가지 중 하나가 맞지 않은 것이다.

 

기타

Q. 만약 학부 1학년으로 돌아가면 무엇을 전문적으로 배울까?

A. AI 기술은 모든 분야에 영향을 미치므로, 전공 자체는 그렇게 중요하지 않다고 생각한다. 앞으로 중요한 것은 Creativity, Adaptability, Resiliance 등의 스킬, 사회의 변화에 ​​적응하는 것이 중요하다. 좀 더 강하게 말하자면, 이러한 배움의 프레임워크를 습득하는 데 있어서는 이공계의 분야가 좋다고는 생각한다.

Q. 가짜 정보의 리스크 관리는 어떻게 해야합니까?

A. 현재 진행형으로 AI생성물의 검출에 관한 연구는 많이 하고 있다(watermarking 등). 또한 연구 이외의 관점에서 말하면, 가짜에 대해 사회는 적응할 수 있다고 생각한다. 예를 들어 photoshop에서 가공된 이미지에 대해서는 사람들은 곧 적응할 수 있게 되었고, 노골적인 가짜 정보에 대해서도 적응할 수 있었다. 다만, 진정한 리스크는 「인터랙션」을 통한 위험성에 있다고 생각한다. 우리는 이미 동영상이나 이미지 등의 정보를 의심하는 힘은 있지만, 장기적인 「채팅」이 가짜인 것에 대한 내성은 가지고 있지 않다.