인공지능의 미래는 더 충격적일 수 있다

휴머노이드와 AI 칩

2024.02.07 | 조회 204 |
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피어낫프로덕

좋은 프로덕트가 피어날 수 있는 인사이트를 공유합니다. Fear Not Product.

AI 그리고 AI  

요즘 주변을 보면 어디에서나 AI 이야기 입니다.

chatGPT3.5가 공개된 것이 22년 11월 이었으니, 현재까지 얼마 되지도 않았습니다만

chatGPT와 생성형 AI는 그 만큼 사회에 큰 충격을 가져다 주었습니다.

최근 얼어붙은 투자업계에서도 실리콘밸리에서도 그나마 큰 투자를 받는 기업들을 보면 거의 다 AI 기업들 입니다. 

 

그리고 알다시피, 발전속도 또한 놀라울 정도로 빠릅니다.

23년에는 멀티모달에 성능까지 업그레이드된 chatGPT4가 나왔고, 이와 비슷한 수준의 LLM AI 들도 등장해 경쟁 중이구요. (예: 미스트랄 AI, Gemini 등)

얼마전에는 구글 딥마인드에서 올림피아드 수준의 문제를 푸는 AI 를 냈습니다. (관련논문)

또 이들을 능가할 수 있는 chatGPT5는 올해 중에 나올 것이라 예상됩니다. 

 

이제 일상생활에 AI가 더 깊숙히 들어오게 될 거라는 것은 누구나 알게 되었습니다.

그런데, 어느 정도 속도로 우리 삶을 바꾸게 될까요?

 

제가 조사한 바로는 다음과 같습니다 : 

우리 예상보다 더 빠른 속도로, 더 충격적일 수 있고,

공상과학 같은 이야기가 펼쳐질 수 있을 것 같습니다.

 

그리고 이는 사람들을 선동하고 호도하려고 쓰여지지 않았고, 여러번의 검토를 거쳤습니다. 

 

 

 

인공지능의 한계를 없애는 것 

지금 인공지능은 한계가 있습니다.

첫째는, 인터넷에 있는 자료만을 학습한다는 점입니다.

인터넷에 있는 자료가 많기는 하지만 (현재 2800제타바이트 =  2800조 테라바이트 정도)  이는 현실에 있는 것을 거칠게 가공한 자료에 불과합니다.

그래서 현실에서 제대로 동작하기에는 데이터의 양도, 질도, 종류도 모두 부족합니다.

예를 들어, 사랑이 무엇인지 단어상으로는 알기는 하지만, 남녀가 나타내는 미묘한 분위기를 감지하기는 힘듭니다.

 

둘째 한계는, 현재의 AI는 컴퓨터 밖으로 나와 현실에 있는 것을 조작하기 힘듭니다.

빨래를 개거나 화장실청소를 하거나 공사장에서 일할 수는 없죠.

즉, 현실과 적극적으로 상호작용할 '몸'이 없습니다. 

 

 

그런데,

이 모든 한계를 극복할 것이 있습니다.

바로 휴머노이드입니다. 

휴머노이드는 현실에서 실시간으로 데이터를 받아들이고, 성공과 실패 경험을 배워 진짜 인간이 하는 일을 할 수 있습니다.

 

 

다만, 왜 지금까지 도입이 안되었을까요?

이유야 여러가지지만, 일단은 생산 문제가 컸습니다.

 

다음은 보스턴 다이내믹스의 휴머노이드 Atlas인데요.

이 로봇은 점프하기도 하고 달릴 수도 있습니다.

그런데 원가가 15만불이고, 대량생산도 어려운 구조입니다.

 

 

 

 

하지만, 테슬라의 옵티머스는 어떨까요?

23년 11월에 발표한 옵티머스 2세대
23년 11월에 발표한 옵티머스 2세대

이 로봇의 원가는 2만달러 (2500만원) 이하입니다.

테슬라는 소프트웨어로 이득을 보려는지, 판매가도 2만달러 내외로 잡고 있다고 합니다.

 

이것이 어떻게 가능했을까요?

테슬라는 처음부터 대량생산을 염두에 두고, 최소 비용 x 최대 강도 x 최소의 부품 개수를 도출해내고자 AI 시뮬레이션을 돌렸습니다. 

그리고 제어장치(액츄에이터)를 만들 때, 다음과 같은 여섯개의 부품만을 이용하면 충분히 로봇을 만들 수 있다는 것을 발견했습니다.

원가를 최소화하고, 대량생산이 가능해진 것이죠. 

 

 

특히 놀라운 것은 손 인데요.

인간처럼 5개의 손가락이 있고, 관절마다 접을 수 있습니다.

엄지손가락은 돌아가기까지 하죠. 

 

 

이것이 의미하는 바는 무엇일까요?

여태까지 로봇은 기능특화된 로봇들이 많았습니다. 뭐 세탁기를 돌린다거나, 자동으로 바닥 청소를 한다거나 하는 등이죠.

그런데 이렇게 사람같은 손이 달리면?

범용적으로 되어, 더 많은 영역을 대체할 수 있다는 뜻입니다. 

실제로 옵티머스는 계란을 집을 수도 있습니다

심지어 빨래까지 갭니다

 

 

22년 한국의 세전연봉이 4213만원 이었습니다.

이 봇이 5천만원에 판매되어도, 소유주의 입장에서는 누군가를 고용하는 대신 로봇을 쓰는 것이 더 돈을 아끼겠다는 생각을 하게 될 것입니다.

그러면, 우리가 일상적으로 해왔던, 택배 승하차나 배달, 음식 만들기, 집안일까지 로봇이 할 수 있게 될 것입니다. 

 

 

 

그런데, 복잡한 일은 어렵지 않을까? 

그런데 로봇은 인간이 하는 복잡한 일을 하기는 어려울 것 같다는 의견을 낼 수도 있습니다.

계란을 옮기는 것은 쉬워도, 음...

아무래도 집 전체를 청소하는 것은 꽤 복잡한 행위니까요.

 

하지만, 저는 다음 이유로 우리가 하는 행동의 대부분을 굉장히 빨리 배울 수 있을 것이라고 생각합니다.

 

첫째는, 시뮬레이션을 통해 시간을 초월할 수 있기 때문입니다. 

다음은 NVIDIA 에서 19년 5월에 발표한 시뮬레이션 학습 이미지 인데요.

방식은 이러합니다 :

1.로봇은 시뮬레이션 세계에 들어가, 드래곤볼의 정신과 시간의 방처럼, 혼자 수만년의 세월동안 수련하고 돌아옵니다.  

2.그리고 스스로 다시 현실에서 잘 배웠는지 테스트 해봅니다.

3.만약 부족한 점이 있다? 그러면 다시 시뮬레이션에서 학습합니다. 그리고 현실에 돌아와 테스트 해봅니다.

이런 식으로 하면 인간이 하나하나 가르쳐주지 않아도 높은 수준까지 빠르게 갈 수 있습니다.

 

둘째로, 공동학습이 가능하기 때문입니다.

즉, 한 로봇이 청소하다 실수하면, 그것은 학습되고, 그 지식은 다른 로봇에게 가서 다른 로봇은 더 잘 청소하게 될 것입니다.

 

옵티머스는 위 두가지 방식을 모두 사용할 것으로 보입니다.  (관련 논문을 다룬 유튜브 요약노트)

 

 

아무리 그래도...저건 행동일 뿐이고... 사람과의 자연스러운 대화는 어렵지 않겠냐구요?

테슬라도 chatGPT처럼 자체 LLM 인공지능(Grok)을 발표 했습니다. 

대화, 아마 어렵지 않을 거에요.

 

 

테슬라만 휴머노이드를 만들고 있냐구요?

Figure AI라는 곳도 만들고 있고, 오픈AI와 마이크로소프트가 투자를 고려 중입니다. 

 

 

 

점점 더 빨라지고 있는 AI 개발 

물론, 휴머노이드의 첫버젼은 허접할 것입니다. 

하지만, 개선은 매우 빠르게 될 것으로 예상됩니다.

아이폰보다 훨씬 빨리요 ㅎㅎ

여태까지의 변화 속도를 바탕으로 앞으로의 변화속도를 예측하면 아니됩니다.

사실, 비단 휴머노이드 뿐만 아니라, 모든 기술개발 속도가 점점 더 빨라지고 있습니다.

 

왜 그럴까요? 

AI (+소프트웨어)가 데이터, 하드웨어의 발전을 가속화할 수 있고

그러면 또다시 데이터, 하드웨어가 AI를 더 발전시키는, 선순환 관계에 있기 때문입니다.

 

 

예를 들어 봅시다.

요즘 AI를 처리하기 위한 칩이 좀 비쌉니다.

엔비디아의 GPU인 H100의 경우 6천만원에 달하죠. 

그러면 비용을 낮추고 성능은 더 높인 칩을 만들어야 될텐데요.

이 시도를 예전엔 사람이 하나하나 했는데, 이제는 반도체를 만들 때 레이아웃 설계, 테스트코드를 AI를 활용해서 합니다. 

그러면 더 성능좋은 AI칩이 나오겠죠.

이걸 휴머노이드나 chatGPT 같은 LLM에 부착하면 더 빠르게, 더 좋은 결과를 낼 수 있겠습니다.

그러면 더 많이 쓰일 것이고, 또 더 좋은 데이터를 얻게 될 것입니다.  

그러면 그것은 또다시 더 빠른 AI칩을 만드는 계기가 되고, 이것이 계속됩니다.

우리가 갖고 있는 휴대폰이 과거의 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 성능이 좋듯이,

곧 만원이면 H100보다 훨씬 좋은 칩을 얻을 수 있게 될 수 있습니다. 

 

 

대충그려서 삐뚤하지만.. 
대충그려서 삐뚤하지만.. 

 

 

 

애플과 테슬라의 칩 개발을 했던 짐 켈러는 이렇게 말했습니다.

"이전에 생겼던 10년의 변화가 5년 걸리고, 5년 걸렸던 것이 2.5년 걸릴 것이다." 

그러다보면 1년의 변화가 지난 10년의 변화보다 더 커지는 때도 있게 될 것이고, 이 트렌드는 가속화 될 것입니다. 

 

그리고 점차 많은 직업이 자동화로 사라지고, 인간은 AI와 경쟁과 협력을 동시에 하는 관계가 오게 될 것 같습니다. 

미래는 우리 예상보다 더 충격적일 수 있습니다. 

 

 

특이점 이야기

여기에 약간 더 공상과학 같은 이야기가 있습니다.

 

바로 AI가 점점 똑똑해지다가, 자신보다 더 똑똑한 AI를 스스로 만들 수 있게 되는 순간입니다.

그 AI는 자신보다 더 똑똑한 AI를 만들고, 인간보다 똑똑해지고, 그게 반복되다보면...

엄청난 초지능이 탄생하겠죠. (aka 특이점)

 

2015년에 AI전문가들이 특이점 예측시기를 했을 때, 중간값은 2040년 정도였는데요. 

요즘은 다들 조금 더 이르게 보는 듯 합니다.

2030년 초~중반 정도로..

(물론 불가능하다고 보는 사람도 있습니다.) 

 

초지능이 얼마나 똑똑할 것 같냐면..

인간의 IQ를 개미처럼 보게 됩니다.

우리는 상상할 수 없습니다.

 

 

세계는 요즘 전쟁, 기후문제, 기축통화 달러의 위기, 정치적 양극화 등 여러 문제에 당면해 있습니다.

만약 AI를 인류의 여러 문제를 잘 해결하는 데에 활용할 수 있다면, 인류는 진짜 평화를 얻을 수도 있게 될 것입니다. 

반대로, 이를 악용한다면 종의 멸망까지 이르게 될 수도 있겠죠. 

 

 

Google X의 CBO, 모가댓은 그의 인공지능 관련 대담에서 이렇게 말했습니다.

"인공지능의 개발은 막을 수 없다.

우리가 인공지능의 잠재력을 어떻게 사용할 것인가가 우리에게 진짜 위험이다.

우리가 긍정적인 방향으로 행동하지 않으면 대재앙을 야기할 수 있다."

 

 

우리가 할 수 있는 대안은 무엇일까요? 

한마디로 낼 수는 없겠지만, 더 많은 사람들이 이런 트렌드를 인지하고, 함께 논의하는 것부터가 시작이 될 것 같습니다. 

그리고 우리가 할 수 있는 최선의 것을 해야겠죠. 

 

 

 

읽어주셔서 감사합니다.

다음 글에서는 자동화가 이루어진 후 직업이 사라지면 어떻게 되는지, 역사적 통계를 알아보겠습니다.

 

 

 

더 읽어보기

2016년에 팀 어반의 인공지능 관련 예측을 번역한 글을 읽어보세요. 어떻게 10년 전에 이런 생각을...

- 코딩없이 앱을 만드는 플러터플로우 강의를 들어보세요. (뜬금포)

 

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댓글 2개

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  • jinandj

    0
    4 months 전

    우연히 웹사이트를 발견했다가 벌써 세개의 포스팅을 정독하였습니다. 꼼꼼하고 탄탄하게 의견을 받들여주는 리서치들과 간결하지만 확실하게 설명하는 글의 실력이 놀랍습니다. 많이 배웠어요 앞으로도 자주 읽겠습니다~

    ㄴ 답글 (1)

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