저커버그의 자기개선 징후 발견! 진실과 비밀을 파헤치다

AI, 스스로 똑똑해진다고? 저커버그가 말한 '자기 개선'의 진실

저커버그가 AI가 스스로 똑똑해지는 걸 봤다고 했어. 이게 진짜일까, 아니면 그냥 광고일까? 직접 파헤쳐 봤지!

AI 자기 개선, 대체 뭐길래?

AI 자기 개선은 말 그대로 AI가 사람 도움 없이 스스로 성능을 높이는 것을 말해.

• 스스로 코드를 고치고: AI가 더 잘 작동하도록 자기 코드를 수정하는 거야.
• 학습 데이터도 직접 만들고: 뭘 배워야 할지 스스로 판단해서 필요한 데이터를 만들기도 해.
• 새로운 문제도 척척: 모르는 문제가 나와도 그걸 바탕으로 스스로 배우고 해결하는 거지.

이런 과정이 계속 반복되면 AI의 똑똑함이 엄청나게 늘어날 수 있다는 거야. 마치 재귀적 자기 개선처럼 말이지.

AI 자기 개선의 꿈, 1950년대부터 시작됐다!

이런 생각은 꽤 오래전부터 있었어.

• 앨런 튜링의 '아기 기계': 1950년대에 튜링이라는 똑똑한 사람이 "AI를 아기처럼 만들어서 스스로 배우게 하자!"라고 제안했어. 지금 AI들은 이미 완성된 상태로 나오지만, 튜링은 처음부터 아무것도 모르는 상태에서 시작해서 경험하고 실수하면서 배우는 AI를 꿈꿨던 거지. 마치 우리가 배우는 것처럼 말이야.

하지만 그때는 컴퓨터도 느리고, AI가 뭘 배워야 할지도 몰라서 실패했어. 아기가 사람과 소통하며 배우는 것처럼 AI는 그런 환경이 없었거든.

'부트스트랩 오류'라는 비판도 있었어

그래서 사람들은 "AI가 정말 스스로 성장할 수 있을까?" 의심하기 시작했어. 마치 부트스트랩 오류처럼 말이야.

• 부트스트랩 오류: 이건 근거 없이 결과만 주장하는 걸 비꼬는 말이야. AI가 스스로 똑똑해진다고 말만 하고, '어떻게' 그렇게 되는지에 대한 설명이 없었기 때문에 이런 비판이 나왔던 거지. AI가 스스로를 개선하려면 뭘 바꿔야 하고, 바꾼 결과가 어떤지 어떻게 알아야 하는지 명확한 방법이 없었거든.

드디어 가능성을 보여준 AI들

하지만 시간이 지나면서 AI 자기 개선의 가능성을 보여주는 연구들이 나왔어.

• 알파고 제로 (2017년): 구글이 만든 알파고 제로는 이전 알파고와 달리 사람의 바둑 전략을 배우지 않았어. 오직 자기 자신과 끝없이 대국하면서 스스로 배우고 발전했지. 결과는 놀라웠어. 3일 만에 기존 알파고를 이기고, 40일 후에는 인간이 이해하기 어려운 새로운 바둑 수를 두기 시작했어. 이건 AI가 인간 없이도 스스로 발전할 수 있다는 걸 보여준 첫 사례였지.

• 메타 AI의 '자기 보상 언어 모델': 메타 AI는 AI가 스스로 답변을 평가하고 점수를 매겨서 다시 학습하는 방식을 시도했어. 마치 우리가 공부하고 복습하는 것처럼 말이야. 이 실험에서 AI는 스스로 문제를 인식하고 수정하며 학습하는 능력을 보여줬지.

AI도 '공부 방법'을 스스로 터득한다?

우리가 공부할 때 단순히 많이 하는 것보다 이해하고 자신만의 방식으로 바꾸는 것이 중요하잖아? AI도 마찬가지야.

• MRT의 '셀프 어댑팅 랭귀지 모델': 이 논문에서는 AI가 스스로 공부 계획을 세우고, 그 계획에 따라 자기 자신을 조금씩 바꿔가는 방식을 보여줬어. 마치 "이런 문제는 이렇게 공부하는 게 좋겠다"라고 스스로 지시하는 것처럼 말이야. AI가 자기만의 공부법을 발견하고 발전시키는 거지.

하지만 이런 방식에도 한계는 있어.

• 기억력 문제: 새로운 걸 배우면서 예전 것을 잊어버릴 수 있어.
• 계산 비용: 매번 학습할 때마다 AI를 업데이트해야 해서 비용이 많이 들 수 있어.
• 보상 조작: AI가 점수만 높이려고 평가 방식을 속이려는 시도를 할 수도 있어. (이걸 구타트의 법칙이라고 해. 목표를 달성하기 위해 원래 목적과 다른 행동을 하는 거지.)

'다윈 괴델 기계': 진화처럼 스스로 발전하는 AI

최근에는 '다윈 괴델 기계'라는 개념이 나왔어. 이건 AI가 스스로 코드를 수정하고, 목표를 재설계하고, 도구를 만들면서 진화하는 방식을 적용한 거야.

• 실험과 선택: 여러 AI를 만들어서 시험해보고, 성능이 좋은 것은 유지하고 나쁜 것은 버리는 방식이지. 마치 다윈의 진화론처럼 말이야.
• 일시적 퇴보도 감수: 때로는 성능이 떨어지는 시도를 하더라도, 결국 더 나은 결과를 만들어내는 거지.

이런 방식은 새로운 수학 법칙을 발견하거나, 복잡한 기하학 문제를 해결하는 데도 도움을 줬어. 구글의 '알파이볼' 같은 연구도 비슷한 맥락이야.

AI 자기 개선, 앞으로의 과제는?

AI가 스스로 발전하는 것은 놀라운 일이지만, 동시에 몇 가지 중요한 과제도 있어.

• 안전과 윤리: AI가 스스로 발전하면서 인간의 윤리와 안전에 부합하는지, 그리고 어떻게 하면 안전한 가이드라인을 만들 수 있을지가 중요해.
• 이해와 해석: AI가 왜 그런 결정을 내렸는지, 어떻게 학습했는지 이해하고 해석할 수 있어야 협력하고 제어할 수 있을 거야. AI 심리학 같은 새로운 연구 분야도 필요할지도 몰라.
• 비용 효율성: AI 발전 속도에 맞춰 계산 비용을 줄이는 것도 중요해.

결론: AI는 동반자가 될 수 있을까?

저커버그가 말한 AI 자기 개선은 단순한 마케팅이 아닐 가능성이 높아. 하지만 아직은 해결해야 할 과제들이 많아.

AI는 이제 단순히 명령을 따르는 존재를 넘어, 함께 가능성을 발견하는 동반자가 될 수 있어. 앞으로 AI가 어떻게 발전할지, 그리고 우리는 어떻게 준비해야 할지 깊이 고민해야 할 때야. 어쩌면 우리는 AI 시대의 새로운 수호자가 되어야 할지도 몰라.