AI 양날의 칼 이익과 위험성에 대한 이야기
인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년 동안 전례 없는 속도로 발전하고 있습니다.
최신 모델인 GPT4는 복잡한 정보를 이해하고, 음성과 사진에서 정보를 생성하며, 훨씬 더 많은 수의 단어를 처리하는 등의 고급 기능으로 화제를 모았습니다. 그러나 ChatGPT 및 GPT4와 같은 생성형 AI의 사용이 널리 확산됨에 따라 허위 정보, 저작권 침해, 개인정보 위협, 탄소 배출, 노동력 남용에 대한 우려가 제기되고 있습니다.
이 글에서는 AI 기술의 장점과 위험성에 대해 설명합니다.
AI 기술의 장점
1. AI 기술의 발전
GPT4는 AI 기술의 급속한 발전을 보여주는 최신 사례입니다.
음성, 사진 등 복잡한 정보를 이해하고 정보를 생성하며 훨씬 더 많은 수의 단어를 처리할 수 있는 능력은 AI의 영역을 확장했습니다. 또한 사실성 평가에서 40%나 높은 점수를 받는 등 정확도가 향상되고 한국어 등 비영어권 언어에 대한 이해 능력도 높아져 더욱 강력한 도구로 거듭났습니다. AI 기술은 점점 더 발전하고 있으며, 그 활용 범위도 넓어지고 있습니다.
2. AI의 광범위한 활용
AI 기술의 활용은 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야로 확대되고 있습니다.
의료 분야에서는 AI 기술이 질병 진단, 새로운 치료법 개발, 의료 데이터 분석에 활용되고 있습니다.
교육 분야에서는 AI 기술이 학습을 개인화하고 학생에게 피드백을 제공하는 데 사용되었습니다. 엔터테인먼트 분야에서는 음악, 영화, 비디오 게임을 제작하는 데 AI 기술이 사용되었습니다. AI 기술은 광범위하게 적용되어 다양한 산업을 변화시키고 있습니다.
3. 효율성 증대
AI 기술은 다양한 산업 분야에서 효율성을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
AI 기술은 반복적인 작업을 자동화함으로써 비용을 절감하고 생산성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 제조업에서는 AI 기술을 사용하여 조립 라인 작업을 자동화하여 생산 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
운송 산업에서는 AI 기술을 사용하여 경로를 최적화하고 연료 소비를 줄여 비용과 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다.
AI 기술의 위험
1. 허위 정보
ChatGPT 및 GPT4와 같은 생성형 AI의 사용이 널리 보급됨에 따라 허위 정보의 위험이 있습니다.
AI 기술은 그럴듯하고 확률적으로 적절한 응답을 생성할 수는 있지만, 검증된 정보를 전달하도록 설계된 것은 아닙니다. 따라서 오해의 소지가 있는 문서가 온라인 공간을 채울 위험이 있습니다.
이는 사람들이 검색 엔진을 통해 접하는 정보의 신뢰성을 떨어뜨리고 무엇이 진실인지 알기 어렵게 만들 수 있습니다. 사실과 다르거나 오해의 소지가 있는 정보의 확산은 업무나 학업의 보조 도구로 사용하더라도 혼란을 야기할 수 있습니다.
2. 저작권 침해
AI 기술의 사용은 저작권 침해에 대한 우려도 제기합니다.
AI 기술은 타인의 지적 재산권을 침해할 수 있는 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, AI가 생성한 이미지는 기존의 저작권이 있는 이미지와 유사할 수 있고, AI가 생성한 텍스트는 기존의 저작권이 있는 텍스트와 유사할 수 있습니다.
이로 인해 법적 분쟁이 발생하고 개인 및 조직의 평판이 손상될 수 있습니다.
3. 개인정보 보호 위협
AI 기술은 개인정보 보호에도 위협이 될 수 있습니다.
AI 기술이 발전함에 따라 방대한 양의 데이터를 분석하고 개인에 대한 민감한 정보를 드러낼 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기술은 소셜 미디어 게시물을 분석하여 개인의 정치적 신념, 성적 취향 및 기타 개인 정보를 식별할 수 있습니다. 이는 프라이버시 침해 및 개인정보 오용으로 이어질 수 있습니다.
불투명성 및 저작권 침해
제너레이티브 AI와 관련된 또 다른 우려는 불투명성입니다.
ChatGPT의 경우 대규모 텍스트 데이터 세트를 기반으로 모델을 학습시키지만, 이 데이터의 정확한 성격과 출처를 알 수 없는 경우가 많습니다. 즉, 모델이 어떻게 결정을 내리는지 또는 왜 특정 응답을 생성하는지 이해하기 어려울 수 있습니다.
이러한 불투명성은 여러 가지 이유로 문제가 될 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 어떤 식으로든 편향되어 있지 않은지 또는 저작권법을 위반하는 응답을 생성하지 않는지 확인하기 어려울 수 있습니다. 저작권 침해의 경우, 생성형 AI 모델은 적절한 저작자 표시나 허가 없이 노래 가사나 책의 구절과 같이 저작권이 있는 자료를 포함하는 텍스트를 쉽게 생성할 수 있습니다.
이러한 우려를 해결하기 위해 일부 전문가들은 제너레이티브 AI 모델의 개발 및 배포에 있어 투명성을 강화할 것을 요구하고 있습니다. 여기에는 모델을 학습시키는 데 사용된 학습 데이터를 공개하고 모델 자체를 더 해석 가능하고 설명 가능하게 만드는 것이 포함될 수 있습니다.
개인정보 위협 및 노동력 남용
마지막으로, 제너레이티브 AI와 관련된 잠재적인 개인정보 위협과 노동력 남용에 대한 우려가 있습니다. 이러한 모델이 더욱 강력해지고 널리 사용됨에 따라 개인을 사칭하거나 허위 정보를 유포하는 등 악의적인 목적으로 사용될 수 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이는 개인의 프라이버시와 보안에 위협이 될 수 있습니다.
또한 이러한 모델을 훈련하는 데 관련된 노동 관행에 대한 우려도 있습니다.
많은 경우 크라우드소싱을 통해 학습 데이터를 생성하는데, 이 경우 반복적인 작업을 수행하는 근로자에게 매우 낮은 임금을 지급할 수 있습니다. 이로 인해 근로자가 공정한 대우를 받고 권리를 보호받을 수 있도록 AI 산업에 대한 규제를 강화해야 한다는 목소리가 커지고 있습니다.
결론
제너레이티브 AI는 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시킬 수 있는 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 다른 강력한 기술과 마찬가지로 개발 및 사용과 관련된 위험과 과제가 존재합니다. 개발자, 정책 입안자, 일반 대중 모두가 이러한 위험을 인식하고 이를 해결하기 위해 함께 노력하는 것이 중요합니다. 이렇게 함으로써 제너레이티브 AI의 이점을 극대화하는 동시에 잠재적인 피해를 최소화할 수 있습니다.
AI 언어 모델이 환경에 미치는 영향
AI 언어 모델의 에너지 소비량
2021년에 발표된 '탄소 배출과 대규모 신경망 훈련'이라는 제목의 논문에 따르면 범용 AI 프로그램인 GPT3의 단일 모델을 훈련하는 데 필요한 에너지 소비량은 엄청납니다. 이 연구에 따르면 훈련 과정에 1287메가와트시(MWh)가 필요한 것으로 나타났는데, 이는 미국 가정 120곳에 10년 동안 전력을 공급하는 데 필요한 전력량과 맞먹는 양입니다.
또한 Google의 AI 윤리팀의 연구에 따르면 대규모 AI 언어 모델의 전력 소비가 지구 온난화에 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 연구에 따르면 구글이 개발한 언어 모델을 학습하는 과정에서 284톤의 탄소 배출량이 발생했습니다.
제한된 투명성과 알려지지 않은 탄소 배출량
AI 언어 모델이 환경에 미치는 영향은 크지만, 소비되는 전력량과 탄소 배출량에 대한 투명성은 제한적입니다. 블룸버그는 2021년 9월 9일에 "투명성이 제한되어 있기 때문에 전기 사용량과 탄소 배출량을 정확히 아는 사람은 아무도 없다"고 보도했습니다. 현재 알려진 것보다 더 많은 전기 사용량과 탄소 배출량이 있는지 여부는 명확하지 않습니다.
인공지능 언어 모델이 점점 더 발전함에 따라 환경에 미치는 영향과 개발에 사용되는 착취적인 노동 관행에 대한 우려가 커지고 있습니다. AI 언어 모델 개발의 윤리적 측면에서는 어느 정도 진전이 있었지만, 환경에 미치는 영향과 개발에 참여하는 사람들의 노동 조건에 대해 더 많은 투명성이 필요합니다.
오늘 뉴스에서는 AI의 눈부신 발전 이면에는 이러한 노동력 착취와 많은 에너지 소비가 생긴다는 것에 대해서 알아보았습니다.
후니호호 였습니다.
출처 :
http://www.mediatoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=309166
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