인공지능과 인간의 공진 진화를 상상하다
인류가 인공지능(AI)과 공동 진화하는 독특한 진화 여정을 시작함에 따라, 두 주체 간의 공동 진화 개념으로 시선이 돌아갑니다. LLM(대형 언어 모델)의 등장과 그들의 놀라운 발전과 같은 AI의 개발 복잡성은 잘 문서화되어 있지만, 더 광범위한 의미를 탐구할 여지가 남아 있습니다.
특히 사카나 AI가 최근 소개한 “진화 모델 통합”은 진화 알고리즘을 활용하여 여러 학습 모델을 결합하여 더 견고한 AI 솔루션을 유도합니다. 이 발전은 AI의 진화적 도약뿐만 아니라, 일반적인 인간 능력을 뛰어넘는 AI의 인지적 능력이 극도로 제안되는 시대를 높이 시사합니다.
미개한 인간 진화 잠재능력
생물학적으로 봤을 때, 바자우족의 다이빙 능력처럼 인간 내에서 적응적 진화의 증거가 있으며 이는 우리 종의 다양한 진화 결과의 대표적인 사례입니다. 이러한 차이점들은 종에 따른 신체적 또는 인지적 능력의 차이로 보이며 이는 인간과 환경 간의 복잡한 상호 작용에서 비롯됩니다.
흥미로운 점은 이러한 생물학적 진화와 함께 사회적이고 문화적인 진화도 있으며, 이는 ‘밈(meme)’ 개념을 통해서 구체화됩니다. 우리 생활과 기술적 통합에 있어 높이 평가되는 것은 뇌-기계 인터페이스(BMI)로, 디지털 공간과의 상호 작용의 새로운 형태를 가능하게 하며 잠재적으로 인간 뇌의 능력을 제고할 수 있습니다.
뇌의 집중 진화
우리 뇌의 구조와 몸과의 관계는 철저하게 연구되어 왔으며 많은 해설적 작품이 참고 자료로 이용 가능합니다. 이러한 것들은 더 나은 뇌의 발전 가능성에 대한 상당한 스펙트럼을 나타냅니다. 사고, 의식, 언어, 기억의 본질은 아직 완전히 풀리지 않은 뇌 과정의 산물입니다.
연구자들은 신경학적 및 해부학적 연구를 통해 이러한 고려된 인지 기능을 해체하려고 노력하고 있으며 AI와 유사한 지능을 복제하려는 건설주의적 접근을 시도하고 있습니다. 진전은 있지만 이해의 정점은 아직 먼 것으로 보입니다.
UCSF의 에드워드 창 연구소와 같은 연구소들은 인지 및 운동 기능에 주로 초점을 맞춘 BMI 연구를 선도하고 있습니다. 그러나 사상, 언어, 기억에 대한 “진정한” 뇌-기계 인터페이스를 실현하기 위해서는 뇌의 부호화 및 해독 메커니즘을 더 깊이 이해해야 합니다.
지금은 뇌의 활동을 측정하고 통제하기 위한 다양한 침범적 및 비침범적 기술이 출시 중이며, 적용되고 있는데 있어 미래의 다양한 모달리티 데이터와 AI 시스템의 통합을 기대하며 신경공학 영역에서의 첨단 기술 개발이 기대됩니다.
첨단 BMI 정의로 향하는 과정과 그 가치를 이해하는 것은 계속 진행 중이며, 현재의 BMI 연구가 현재의 패러다임 아래서 번창하고 있지만 이 다학제적 분야가 확장되는 동안 통찰력 있는 관점이 드러날 것으로 예상됩니다.
뇌기술 및 인공지능과 관련된 중요한 질문들:
– 뇌기술 및 인공지능의 발전과 관련하여 고려해야 할 윤리적 고려사항은 무엇인가요?
개인 정보보호에 관련된 뇌-기계 인터페이스로 수집된 데이터, 향상된 인지 능력의 남용 가능성, 사회적 불평등의 증대 가능성, 그리고 인간 감정이나 사고를 변형하는 윤리적 측면 등이 윤리적 문제로 제기됩니다.
– 뇌기술 장치의 해킹이나 남용으로부터 어떻게 보호할 수 있나요?
고급 사이버 보안 조치를 시행하여 뇌기술 장치가 해킹, 무단 데이터 접근, 사람의 두뇌와 직접 상호 작용하는 장치의 조작 등으로부터 보호하는 것이 중요합니다.
– 침습적인 신경기술 장치의 장기적 사용에 따른 잠재적인 건강 위험은 무엇인가요?
침입성 장치를 사용하는 사람들에게는 감염, 조직 손상 또는 부작용과 같은 위험 요인이 있으며, 뇌 기능에 대한 장기적 영향에 대한 현재 알려지지 않은 부작용이 있을 수 있습니다.
주요 도전 요소들:
– 기술적 복잡성: 인간 뇌와 인지 과정의 복잡한 세부 사항이 아직 이해되지 않아 뇌기술을 개발하여 이러한 기능을 효과적으로 상호 작용하고 강화하는 것은 매우 어려운 도전입니다.
– 다학제적 통합: 뇌기술 연구는 신경과학, 컴퓨터 과학, AI, 공학 등 여러 분야에서의 협력이 필요하며, 그로 인해 로지스틱 및 커뮤니케이션 측면에서 도전이 됩니다.
– 데이터 개인 정보 보호와 보안: 민감한 신경 데이터의 처리는 중요한 개인 정보 보호 및 보안 문제를 일으킬 수 있으며 신중히 처리해야 합니다.
논란 사항들:
– 사회 경제적 격차: 뇌기술 및 인공지능의 발전으로 인해 경제적 격차가 확대될 가능성이 있으며 소외된 계층에게 향상된 능력을 제공하는 동안 소외된 그룹을 고립시킬 수 있습니다.
– 개인성 및 주체성에 대한 모호함: 기술을 통해 인간의 인지와 감정을 강화할 수 있다는 가능성으로 인해 인간 성향의 본질 및 개인의 주체성에 대한 철학적이고 법적인 논란이 제기될 수 있습니다.
장점:
– 인지 능력의 강화: 뇌기계 인터페이스 및 기타 뇌기술은 기억력, 학습 능력을 향상시키고 심지어 컴퓨터와의 직접적인 의사소통을 가능하게 할 수 있습니다.
– 의학적 향상: 뇌기술은 파킨슨병, 간질, 우울증과 같은 신경학적 장애 및 질병을 치료하는 새로운 기회를 제공할 수 있습니다.
단점:
– 건강 위험: 침습적인 뇌기술은 수술로 인한 감염 및 기타 합병증과 같은 위험을 수반할 수 있습니다.
– 윤리적 및 사회적 영향: 기술을 통한 인간의 인지와 행동의 변화로 인해, 다양한 윤리적 질문이 제기될 수 있으며 개인의 개인 정보 보호 및 주체성 상실 가능성을 포함합니다.
인공지능에 대해 자세히 알고 싶은 독자들을 위해, 뇌 연구 프로젝트에 대해 자세히 설명한 BRAIN Initiative와 American Association for Artificial Intelligence (AAAI)의 홈페이지를 방문하시기를 권해드립니다. 이 도메인은 일반적으로 신뢰할 수 있는 출처로 간주되며, 뇌기술과 인공지능 간의 상호 작용을 이해하는 데 추가적인 맥락을 제공해야 합니다. 다만 현재 URL의 유효성을 확인하는 것이 중요합니다.