실용적으로는 인공 지능이 인상적이지 못한 이유
최근 기술 산업의 트렌드를 보면 전 세계 기업들이 자사의 고객을 대상으로 필요 없는 경우가 많은 AI 솔루션을 뜨겁게 마케팅하고 있다는 것을 나타낸다. 그러나 웅장한 발표를 했음에도 실제로 AI의 성능은 실용적인 응용에서 종종 부족한 것으로 나타났다.
예를 들어, Microsoft의 AI Copilot을 다양한 플랫폼에 대규모로 배포하는 것은 시스템이 기본적인 작업을 효과적으로 수행하는 데 어려움을 겪자 일반화된 폭격을 받았다. 마찬가지로, Rocketjobs의 AI를 댓글에 대한 회신에 사용하려는 결정은 그들의 온라인 프로필 파괴로 이어졌다.
Google의 AI 실수로 인한 대중의 비판
아마도 가장 중요한 실수는 Google의 고급 AI가 방사성 폐기물을 섭취하거나 치즈에 접착제를 부착하는 것과 같이 이상한 제안들을 한 것이었다. Humane AI Pin과 Rabbit R1과 같은 다른 AI 비서들은 비효율성으로 대부분 사람들에 의해 무시되었으며, 이로 인해 AI의 비실용성에 대한 인식이 더해졌다.
억만 달러에 이르는 상당한 투자에도 불구하고, AI가 혁신적인 기술로서의 약속은 실용적인 실패의 무게 속에서 붕괴하고 있다. AI 트레이닝 하드웨어에 크게 의존하는 Nvidia의 시장 가치는 이러한 성장하는 회의주의를 반영하고 있다.
대중의 실망 이후의 AI의 미래
검색 엔진과 같은 필수 서비스에서 AI 사용이 허술한 기술과 대면하게 되면 AI가 강력한 힘으로 묘사되는 표면적인 모습은 급격히 사라지게 된다. 과대포장되었고 결과를 내지 못하는 AI 도구들이 점차 방치되면서, NFT의 가치 붕괴 후 미디어에서 무효화되는 것과 유사한 상황이 벌어진다. AI에 대한 홍보와 투자가 급증했음에도 현재의 실망의 파도는 AI의 기적적인 만병통치제에서 특정하고 가치 있는 응용 프로그램을 위한 도구로서의 자리로 고쳐지게 될 수도 있다.
교훈은 명백하다: AI는 잠재력을 가지고 있지만 마케터들이 주장하는 현대의 문제를 해결하는 만병통치제로 사용할 준비가 되어 있지 않다. 더 많은 사람들이 AI의 한계를 인식할수록 그 통합은 보다 선택적이고 합리적으로 되며, 점점 발전하는 디지털 랜드스케이프에서 바르게 자리를 잡은 기술들의 경로를 따라갈 것이다.
AI의 과대 약속 뒤의 공허함을 이해하기
AI 주변의 기대는 항상 두드러지며, 종종 산업과 일상을 변형할 수 있는 마법지팡이로 묘사된다. 그러나 머신 러닝과 신경망 분야에서 상당한 발전을 이루었음에도 불구하고, 여러 AI 시스템들은 반복적으로 한계를 보여주었다. 특히, 인간의 언어를 섬세하고 미묘하게 이해하고 처리할 능력이 떨어진다. 이는 AI 기술 회사들이 약속하는 것과 현재의 실제 수행 가능한 영역 사이에 간극이 있다는 것을 보여준다.
AI 기술 주변에 중요한 질문 중 하나는: 왜 AI 시스템은 실용적인 응용에서 기대치를 충족시키지 못하는 경우가 자주 있는가? 그 답은 AI가 아직 처리하기에 미숙한 예측할 수 없고 다양한 변수로 가득한 실제 상황의 복합성에 있다. AI는 특정 작업이 있는 제어된 환경에서 뛰어날 수 있지만, 인간의 맥락은 심화된 AI조차도 도전될 수 있는 수준의 복잡성을 가지고 있다.
주요 도전과 논란
AI의 과대 약속은 윤리적 논쟁을 일으킬 수 있으며, 특히 기술이 인간의 일자리를 대체하는 주제에 대해 상당한 우려가 있다. 자동화 시스템으로 인한 실업이 우려되었으며, 일부는 AI가 지능적인 시스템을 개발하고 관리하는 데 새로운 일자리 기회를 창출할 수 있다고 주장하고 있다.
기타 논란이 되고 있는 문제 중 하나는 법 집행부나 의료와 같이 중요한 영역에서의 AI 의사 결정이다. 여기에 오류가 발생할 경우 심각한 결과가 초래될 수 있다. 이러한 민감한 분야에서 AI의 신뢰성은 계속해서 관심사로 제기되고 있다.
마지막으로, AI의 편견 문제가 있다. 여전히 많은 시스템이 훈련용 데이터에서 발견된 선입견을 없애지 못하고 있다. 이는 AI 개발과 배포에 대한 보다 명확한 규제와 윤리적 지침을 요구하고 있다.
장단점
AI의 장점은 효율성 증대와 대규모 데이터 세트 처리 능력 – 인간에겐 어려운 작업들 – 포함된다. AI는 피로 없이 계속 작업을 수행할 수 있으며, 인간 근로자를 위험한 환경에서 보호하여 위험한 조건으로부터 보존할 수 있다.
그러나 AI 시스템은 개발 및 실행에 비용이 많이 들 수 있다. 또한 심화된 AI는 여전히 문맥을 오해하거나 예상치 못한 결과를 가져올 수 있으며, Microsoft와 Google에서 제공된 예시에서 확인할 수 있다.
또한, 일자리 격리 및 개인정보와 감시 문제 등 AI의 사회적 영향은 사회가 씨름하는 단점이다.
결론적으로, AI는 많은 가능성을 지니고 있지만, 현재의 상황은 보다 견고하고 비판적인 시각이 필요하다는 점을 시사한다. AI에 대한 더 많은 정보는 스탠포드 대학교나 MIT과 같은 선도적인 기술 및 연구 기관을 방문해 보는 것이 좋다. 이들 기관은 연구 통찰과 미래 AI 기술에 대한 중요한 토론을 제공한다.