[김영사/책증정] <AI 메이커스> 편집자와 함께 읽기 /제프리 힌턴 '노벨상' 수상 기념
D-29
GoHo
“ 알파고와 이세돌의 대국은 인공지능이라는 새로운 기술이 대중의 머릿속에 강렬하게 박히는 계기가 됐다. (...)
기술이 인류를 더 높은 차원으로 이끌 수도 있음을 분명히 드러낸 이 바둑 경기를 계기로 사람들은 기술의 힘을 인식했으며, 낙관적인 순간을 맞이하기도 전에 그 힘이 언젠가 인류를 제압할지도 모른다는 두려움을 갖게 됐다. p268 ”
『AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선』 케이드 메츠 지음, 노보경 옮김
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벽돌장이
“ 르쾽은 탁 트인 호텔 로비의 한쪽 끝에 있는 엘리베이터 근처에 수츠케버에게 지금 실수하는 거라며, 이유를 10가지 넘게 들었다. 우선, 오픈AI의 연구원들이 너무 젊다고 했다. 그 연구소에 자신처럼 경험이 많은 학자가 없다는 것이었다. 또한 구글이나 페이스북처럼 자금 사정이 넉넉지도 않다고 했다. 비영리 연구소이기 때문에 자금을 유치하기 힘들 거라는 이야기였다. 그리고 연구소가 이미 몇몇 훌륭한 연구자를 영입하기는 했지만 장기적으로 인재 경쟁에서 승리할 수 없다는 말도 했다. 게다가 모든 연구를 공유하겠다는 연구소의 아이디어도 알고 보면 오픈AI만의 장점이 아니라고 했다. 페이스북은 이미 연구의 대부분을 공유하고 있으며, 구글도 그 같은 움직임에 동참하기 시작했다고 말이다. 끝으로 르쾽은 수츠케버에게 이런 말을 남겼다. "당신은 실패할 겁니다." ”
『AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선』 252쪽, 케이드 메츠 지음, 노보경 옮김
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벽돌장이
“ 하사비스가 동영상을 통해 모습을 드러내고 몇 주 뒤 한 기자가 얀 르쾽에게 혹시 딥마인드가 정상급 바둑 기사를 꺾을 구 있는 시스템을 개발한 것은 아닌지 물어왔다. 르쾽은 "아닙니다"라고 수차례 대답했다. 그런 시스템의 개발은 매우 어려운 일이기도 했고, 사실 아무것도 들은 내용이 없었기 때문이다. 그만큼 이 세계는 좁았다.
르쾽은 "딥마인드가 정상급 바둑 기사를 꺾었다면 벌써 제 귀에 그 소식이 들렸을 겁니다"라고 장담했다. 하지만 르쾽이 틀렸다. ”
『AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선』 257쪽, 케이드 메츠 지음, 노보경 옮김
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김영사
“ 얀 르쾽이 GANs를 지난 20년 이래 가장 근사한 아이디어라고 칭송한 2016년 11월에 도널드 트럼프가 힐러리 클린턴에 승리했다. 이후 미국과 국제 정치는 엄청난 변화를 맞았는데, 인공지능도 예외는 아니었다. ”
『AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선』 308쪽, 케이드 메츠 지음, 노보경 옮김
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마키아벨리1
중국인은 개인 정보에 덜 민감한 편이에요. 세계적으로 개인정보법이 엄격하게 적용되고 있는 데 반해 중국은 사정이 매우 다르죠. 정책이 다르거든요
『AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선』 336, 케이드 메츠 지음, 노보경 옮김
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마키아벨리1
개인정보 보호를 신경 쓰지 않는다는 것과 데이터의 수가 훨씬 많은 점 (넓은 땅 덩어리와 많은 인구) 때문에 인공지능 분야의 승리자는 미국보다는 중국이 될 수 있을 것 같다는 전망을 예전에 했었습니다. 지금은 반도체 규제로 인해 쉽지 않을 것 같기는 합니다. 다른 나라가 모두 열심히 달리고 있는데 우리나라도 어서 분발해야 될 것 같습니다.
김영사
@마키아벨리1@벽돌장이
찾아보니 인도와 중국의 인구가 14억 명이 넘고, 세계 인구 3위인 미국이 3억 4천 명 수준이군요...ㄷㄷ
인구 규모와 기술 수준이 국가의 경쟁력을 좌우한다면,
인구 수로 중국을 앞선 IT 강국 인도도 앞으로 눈여겨봐야 하지 않을까 싶습니다.
(이 엄청난 경쟁 속에서 인공지능 경쟁력 세계 10위 안에 든 한국... 대단한 것 같습니다.)
마키아벨리1
인도도 단벅에 뛰어오를 AI 포텐샬이 클 것 같습니다. 정부 효율성면이 좀 더 개선될 필요성은 있을 것 같습니다
화제로 지정된 대화
김영사
2024.11.11.
안녕하세요, 여러분~
벌써 일주일이 지났습니다.
저는 방금 막 2부 '누가 인공지능의 주인이 될 것인가'를 다 읽었습니다.
마지막까지 박진감 넘치는군요!
챗GPT를 개발한 오픈AI의 설립, 이세돌 9단 대 알파고의 대국 이야기 등등 비교적 친숙한 내용이 많아서 여러분도 더 반가워하면서 읽으셨을 것 같습니다.
이번 주에는 3부 '유용하고 위험한 양날의 검'을 함께 읽어볼 텐데요.
공교롭게도 미국 대선, 전쟁 등등 요즘 뉴스 헤드라인을 장식하는 키워드들이 주로 등장합니다.
트럼프 2.0 시대를 앞둔 지금, 트럼프의 첫 대선 승리 시절을 인공지능이라는 테마로 되돌아보게 되겠군요.
★이번 주 미션★
이 책을 통해 이번에 새롭게 알게 된 충격적인 사건이나 사실이 있다면
댓글로 공유해주시면 감사하겠습니다.
생명공학 분야와 마찬가지로, 인공지능 분야에서도 연구의 윤리적 기준과 안전 규정을 마련하는 국제적 논의와 합의가 시급할 것 같습니다...! 제프리 힌턴을 비롯해 이 책에 등장하는 인물들이 그러한 움직임을 주도하고 계시니, 주목해보면 좋겠습니다.
메롱이
최근에 읽은 유발 하라리의 <넥서스>에 마침 3부 엔딩의 마크 주커버그의 청문회를 촉발시킨 미얀마의 반-힝야족 인종청소를 유발시킨 페이스북의 알고리즘 이슈가 나오더군요. 어느덧 인공지능은 코드 너머의 개, 고양이 판별 실험이나 바둑판과 체스판 위의 이벤트가 아닌 인간의 일상에 구체적인 영향력을 행사하기 시작했습니다. 일론 머스크의 다소 호들갑스러운 인공 지능에 관한 경계를 그냥 지나칠 수 없는 부분이 된 거 같기도 하고요.
넥서스 - 석기시대부터 AI까지, 정보 네트워크로 보는 인류 역사《사피 엔스》 《호모 데우스》에서 펼쳤던 그의 논지가 ‘정보’를 중심으로 통합되어 더 정교하게 실체를 드러내는 《넥서스》에서 우리는 하라리 교수의 도저한 ‘현실주의’적 해법을 만난다. 비인간 지능이 우리의 존재를 위협하는 현재, 우리는 실수할 여유가 없다.
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김영사
오, 저는 아직 <넥서스>를 펼쳐보지 못했는데, @메롱이 님 말씀을 듣고 나니 어서 빨리 <넥서스>를 읽으면서 인공지능 지식을 업데이트하고 생각을 확장해보고 싶네요!
우주먼지밍
책을 다 읽었는데 댓글을 달지 않았네요 ㅠ_ㅠ 으악
우선 2부에서 ‘충격적’인 사실보다는 이미 접했던 사건들에 대한 IT 버전 심화 내용을 읽은 느낌이었어요. 기존의 앎이 촘촘해지는 듯한 느낌이요.
트럼프가 대선에 나왔던 그 시점부터 가짜뉴스, 대안적 사실, 러시아 개입설 등을 접했으니까요. 그리고 디지털 디스토피아에 가까운 중국의 감시 정부 체제에 깊은 분석을 읽을 수 있었습니다.
벽돌장이
“ 치 루가 주목한 중국의 또 다른 강점은 데이터였다. 그는 시대마다 주요 생산 수단이 달랐다는 말을 꺼내곤 했다. 농경시대에는 땅이 중요했다. "얼마나 많은 사람을 확보하는지는 중요치 않았죠. 똑똑하지 않아도 상관없었어요. 더 많은 땅을 확보하지 못하면 더 많은 생산도 불가능했죠." 산업 시대에는 노동력과 장비가 중요했다. 그리고 새로운 시대에는 데이터가 중요하다고 말했다.
(...)
그러면서 치 루는 더 많은 데이터를 확보할 수 있는 중국이 새로운 시대를 지배하게 될 것이라고 주장했다. 중국의 인구는 어마어마하기 때문에 더 많은 데이터를 얻을 수 있다. 게다가 개인 정보에 대한 입장도 다른 국가와 달라서 데이터를 취합하기도 쉽다. "중국인은 개인 정보에 덜 민감한 편이에요. 세계적으로 개인정보보호법이 엄격하게 적용되고 있는 데 반해 중국은 사정이 매우 다르죠. 정책이 다르거든요. ”
데이터가 미래의 '쌀'이나 '석유'가 될 것이라는 이야기를 요즘 자주 접하는데, 인구가 많지 않지만 인터넷 강국인 한국은 데이터 면에서 경쟁력이 어떤지 궁금하네요. 여기 계신 AI 고수분들의 생각은 어떠신지요~?!
ssaanngg
책을 읽으면서 제대로 인공지능의 물결 안에 있다는 걸 새삼 느끼는 중입니다. 빅데이터가 중요하단 말만 들었지 사실 어떤 맥락인지 전혀 이해도 못했었고요.
중국의 감시시스템의 월등한 기술력에 가성비까지 장난아니다 보니 세계 곳곳에 패키지 형태로 팔린다더군요(하이크비젼, 다후아테크) 이것도 맥락상 엮이는 이야기겠지요??
자율무기도 무섭습니다. 넷플릭스 블랙미러 보면 그와 관련 된 작품이 있는데, 로봇개에게 쫓기는 단편이요. 자꾸 생각나네요.
가짜뉴스들에.. 좀 무서워졌어요.
ssaanngg
검색해보니 빅데이터가 처리기술까지 포함한 개념이더라구요. 딥러닝을 만나 더 중요해졌다 이해하면 될까요?
김영사
제가 이해하기로는, 빅데이터와 딥러닝은 윈-윈 관계인 것 같습니다. 학습할 데이터가 많을수록 인공지능은 더 똑똑해지고, 인공지능이 더 똑똑해질수록 더 많은 데이터를 더 빨리 처리할 수 있으니~
검색해보니 빅데이터의 역사와 인공지능의 역사가 시작된 시점이 1960년대로 겹치는군요.
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