생성형 AI 시대의 기회와 리스크

 

 

카이스트 김대식 교수님의 세미나에 참석했다

강의주제는 화두로 떠오른 AI 시대였다

인터넷이 보급될 시절과 매칭하여 생각하게 되어 더 와닿았고 생각을 많이 하게 만든 시간이었다

아래는 교수님의 내용과 내 생각을 주저리주저리 남겨놓은 내용이다

1년 뒤 다시 보면 재밌을거 같다

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생성형 AI 시대의 기회와 리스크

챗GPT와 대화한 사례를 통해 인간과 AI가 공존하기 위해 우리에게 요구되는 능력은 무엇인가
인공지능 시대가 가져다 줄 비즈니스 기회와 리스크는 무엇인가

주제로 강의는 시작되었다

 

생성형 인공지능 2.0
ChatGPT = Mosaic moment

 

인터넷의 과거를 보면 미래를 엿볼 수 있다
TCP/IP 완성되었지만 전문성이 있어야 인터넷을 사용할 수 있었다
ㄴ 폭발적 성장은 직접 체험하는 사용자의 니즈와 상상력을 가지고 결정된다

ㄴ 전문가들의 세상에선 한계점이 존재하기 마련

WWW 등장 - Mosaic 인터넷 브라우저의 등장 - 작은 변화가 세상의 변화가 일어남 - 마우스의 등장
ㄴ 즉 인터넷 브라우저가 등장하고 일반 소비자들이 인터넷 체험이 가능해지면서 전문가들은 상상도 못한 애플리케이션을 일반 소비자들이 상상하기 시작함

이런 상황을 대기업은 놓쳤지만 스타트업은 파고 들어 성공할 수 있었음
ㄴ 대표적 사례: 구글, OpenAI

인공지능은 1957년 제안되었고 영화 소재로 이용되었지만 전문가 일부만 기능을 체험

ㄴ 챗 지피티의 등장으로 자연어 사용으로 인공지능을 체험 가능한 판도로 변화
ㄴ 인터넷 시대와 견주어 볼 때 전문가들은 상상조차 못했던 새로운 애플리케이션이 나올 거라 예상됨

기계가 세상을 알아보는 시대 : 인식형 AI 시대
ㄴ 쿠팡 물류센터

인간의 언어를 이해하는 기계는 여전히 어려움
ㄴ why? 이미지 같은 픽셀들의 통계학적 처리는 병렬처리가 가능함
ㄴ 단어와 단어는 인과관계가 있기 때문에 병렬처리 사용이 불가능하기 때문

ㄴ Transformers 방법론 등장, 수천억 단위의 문장을 가져가 학습가능, GPU 성능으로 가능
ㄴ pre 트레이닝, post 트레이닝 : 예측을 해주는 확률 기반으로 결과가 상당히 만족됨

ㄴ 이것을 LLM 모델이라고 함. Large Language Model

스케일링이 커지면 생기는 현상 발생

 

개미 한마리 vs 개미 천마리

개미 천마리는 다리를 만들지만 이 현상을 정확하게 알지 못함
ㄴ 17억 5천만개 파라미터를 가진 지피티와 닮은 꼴이라 생각됨

 

NVIDIA 독점은 유지될 것인가?
ㄴ CUDA 소프트웨어로 인해 당장 변화는 어렵다고 생각됨
ㄴ Mistral NeMo 12B

 

Open AI 의 최초 요청은 Intel이었지만 한순간의 선택으로 MS로 판도가 바뀜

만약 데이터와 대화를 할 수 있다면?
ㄴ 현존하는 80~90% unknown 데이터로 인식
ㄴ 스무고개 같은 게임 방식, 기계가 인간의 자연어가 인식되어야 한다는 전제 조건

공장 자동화는 되고 업무 자동화는 왜 안되는가?

메일, 보고서, 회의 등 일상적 업무의 핵심은 머리는 쓰는 지적 노동
ㄴ 기계의 도움없이 지적 노동을 할 수 없는 시대 도래
ㄴ pdf 파일 몇백장 자료를 몇 초만에 요약, 신 인류의 지식 소비 방식의 변화 예상
ㄴ 2024년 Enterprise LLM 화두

Multimodal GenAI Agent : OpenAI GPT-4omni
ㄴ 생각치 못한 학원가의 위기
ㄴ 지금의 '멀티모달'은 시각, 청각을 비롯한 여러 인터페이스를 통해서 정보를 주고받는 것을 말하는 개념

 

 

 

 

 

멋진 강의를 해주신 김대식 교수님께 감사의 인사를 전하며 기록은 마무리

 

 

 

 

 

 

- 2024.08.20 김대식 교수님 강의를 듣고 -