인공 지능(AI)의 발전은 산업 혁명을 연상케 하는 변혁적인 시대이며, 최근 문화 행사에서의 통찰에 따르면 철도 도입의 파괴력에 닮았다. 오비에도 대학의 컴퓨터과학 교수인 후안 마누엘 쿠에바 로벨이 세기 이상도 지속되어온 AI의 공학 내 적용을 강조했다.
쿠에바 로벨은 AI에 대한 대중적 인식이 철도가 과거 사회에 남긴 즉각적인 영향 이후와 비슷하게 양극화되었다는 관찰을 공유했다. 그는 개인적인 감정과는 무관하게 AI가 생산성 증대 요인으로 부상했다고 주장했다. LA VOZ DE AVILÉS의 Aula de Cultura에서 동료인 메르세데스 드 소이니와 함께, 그는 일반 사용자가 컴퓨팅 지식이 없어도 AI의 능력을 활용할 수 있는 쉬운 사용법에 주목했다.
AI의 명백한 영향을 옹호하면서도, 쿠에바 로벨은 학생들과 함께 AI를 사용하여 책 챕터를 요약하는 실험을 통해 그것의 완벽하지 않음을 인정했다. 그들은 기술의 일부 편견을 드러내는 것으로 드러냈다. 그의 목적은 AI를 비하하는 게 아니라 사용자들 사이에서 그 도구에 대한 비판적 이해를 유지할 수 있도록 하는 것이었다.
생성적 AI의 신속한 발전은 기술의 진보, 컴퓨팅 파워의 지수 함수적 성장 및 인터넷을 통한 무제한 데이터 접근을 통해 이뤄진다. 이러한 AI 시스템들은 과거 사용자 상호 작용의 근간 위에 서 있고 그들이 먹이는 데이터를 통해 형성된다. 완벽을 향한 여정이 있음에도, 생성적 AI가 현대 사회의 질서에 깊이 몸을 담고 있는 것은 분명하다.
생성적 AI는 중요한 문화적 전환을 대표한다, 한 때 사람의 직관과 창의력이 필요했던 콘텐츠를 소프트웨어가 생산할 수 있는 새로운 장을 열어놓았다. 딥러닝을 통해 이뤄진 GPT-3와 같은 생성적 AI 시스템들은 대규모 데이터셋에서 배우는 패턴에 기초하여 텍스트, 이미지, 음악 또는 코드를 생성하기 위해 알고리즘을 활용한다. OpenAI가 개발한 GPT-3와 같은 도구들은 납득할 만한 문장을 쓰거나, 소프트웨어 코드를 짜거나, 그 이상을 수행하는 능력을 보여주었다.
이 발전은 중요한 질문과 우려를 불러일으킨다. 그 중 하나는 생성적 AI의 윤리적 사용에 대한 것인데, 딥페이크 생성, 허위 정보 전파, 인간 노동력에 고려하지 않고 업무 자동화하는데의 잠재적 남용이다. 다른 하나는 이러한 시스템을 훈련하는 데 사용된 데이터에 따라 결과물의 품질과 편향이 달라지는데, 이는 쿠에바 로벨의 학생 실험에서 밝혀졌다.
공평성, 책임성 및 투명성이 AI 시스템에서 보장되도록 하는 것이 주요 과제이다. AI가 전진함에 따라, 이 모델을 훈련시키기 위한 데이터가 실제 세계에서 찾을 수 있는 다양성과 공정성을 대변하도록 하는 것이 중요하며, 생성적 AI의 책임 있는 사용에 대한 명확한 지침이 있어야 한다.
교수의 실험에서 발견된 편견과 같이 AI의 불완전함을 인식하고 다루어야 한다. 생성적 AI는 훈련 데이터의 고유한 편향을 복제하고 때로는 확대하는 경향이 있다. 따라서 AI로 생성된 콘텐츠의 품질과 객관성을 보장하는 것은 진전이 필요한 과제이다.
생성적 AI의 장점에는 콘텐츠 생성의 효율성, 디자인 지원, 업무 자동화, 마케팅 및 고객 서비스의 개인화, 다양한 분야에서의 연구 및 개발 도와주기 등이 있다.
그러나 단점으로는 일자리 축소 가능성, 저작권과 창의성에 대한 윤리적 우려, 지적 재산권 문제, 그리고 편향 및 공정성 문제 등이 있다.
이러한 우려사항에도 불구하고, 생성적 AI가 사회에 통합되는 것은 막연하지 않으며, 우리의 미래에서 그 위치에 대한 계속된 논의와 문화적 적응이 요구된다.
인공 지능 및 관련 기술에 대한 자세한 정보는 다음 주요 도메인에서 유익한 통찰을 제공할 수 있을 것이다: OpenAI, 친근한 인공 지능 개발과 촉진에 중점을 둔 연구 기관, 그리고 Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), AI과학자 및 엔지니어를 위한 전문 기구로서, AI 기술의 이해를 선진시키기 위해 헌신하고 있다.