비둘기, AI 혁신의 숨은 공로자?
1943년, 세계 전역의 물리학자들이 맨해튼 프로젝트를 통해 원자 분열을 연구하고 있을 때, 심리학자 B.F. 스키너는 제2차 세계 대전을 승리로 이끌기 위한 비밀 프로젝트를 진행 중이었습니다. 스키너는 새로운 무기 개발이 아닌, 기존 폭탄의 정확성을 높이는 방법을 연구했습니다. 그는 기차 여행 중 비둘기 떼를 보며 ‘이들의 뛰어난 시력과 기동성을 활용해 미사일을 유도할 수 있지 않을까?’라는 아이디어를 떠올렸습니다. 이로써 ‘프로젝트 피전’이 시작되었고, 실험은 비둘기가 공중 사진에서 올바른 목표를 선택하도록 훈련시킴으로써 진행되었습니다. 비록 군사적으로 실제 사용되지는 않았지만, 스키너는 비둘기가 학습 과정을 연구하기에 ‘매우 신뢰할 수 있는 도구’임을 확신하게 되었습니다.
스키너의 연구는 오늘날 인공지능 발전의 중요한 전환점으로 평가받고 있습니다. 그의 행동주의 이론은 심리학에서 한때 주목받지 못했지만, 컴퓨터 과학자들이 이를 채택하면서 AI의 많은 도구에 기초가 되었습니다. 특히, 구글과 오픈AI 같은 선도 기업들이 이를 활용하고 있습니다.
70년 AI 연구의 ‘쓴 교훈’: 인간 지능보다 단순한 학습
오늘날 많은 AI 프로그램은 스키너의 심리학에서 직접 가져온 강화학습 개념을 활용하여 개발되었습니다. 리처드 서튼과 앤드류 바르토는 이러한 연구로 2024년 튜링상을 수상했으며, 이는 컴퓨터 과학계에서 노벨상에 비유됩니다. 강화학습은 자율주행차부터 체스와 바둑 같은 복잡한 게임에서 인간을 능가하는 AI를 가능하게 했습니다. 이러한 AI는 인간의 복잡한 사고를 모방하는 대신, 비둘기 두뇌의 단순한 연상 과정을 강화합니다.
서튼은 70년간의 AI 연구에서 인간 지능이 기계 학습의 모델로 작동하지 않았다는 ‘쓴 교훈’을 얻었다고 말합니다. 대신, 단순한 연상 학습 원리가 알고리즘을 구동하며, 이는 다양한 작업에서 인간을 모방하거나 능가할 수 있게 합니다. AI가 창조자의 굴레를 벗어날 준비가 되었든 아니든, 컴퓨터는 우리와 닮지 않을 가능성이 높습니다.
💡 추가 정보
참고 기사에서는 추가적으로 스키너의 연구가 심리학과 동물 연구에서 한때 주목받지 못했으나, 컴퓨터 과학자들이 이를 채택하면서 AI 개발에 중요한 역할을 했음을 설명하고 있습니다.
AI의 미래: 강화학습이 이끄는 변화
강화학습은 이제 많은 기술 기업들이 소비자 대상 챗봇과 에이전트 같은 제품에 활용되고 있습니다. 오픈AI의 GPT-2와 GPT-3 같은 초기 세대 생성 AI는 사람의 레이블링 데이터를 기반으로 한 단순한 연상 학습인 ‘지도 학습’을 활용했습니다. 그러나 최근 오픈AI는 강화학습을 통해 ‘추론’ 모델을 훈련했다고 밝히며, 이러한 모델들이 ‘긴 내부 사고 과정’을 수행할 수 있다고 주장합니다.
하지만 일부 컴퓨터 과학자들은 이러한 모델의 ‘사고’를 인간화하는 경향에 대해 비판적입니다. 서튼 역시 LLM(대형 언어 모델)에서 벌어지는 일을 ‘추론’이라고 부르는 것은 마케팅일 뿐이라고 지적합니다. 그는 경험적 데이터가 인간 생성 데이터를 능가하는 패러다임 전환과 함께 RL(강화학습)의 알고리즘 발전이 새로운 능력을 열어줄 것이라고 주장합니다.
미래 기술 발전 방향과 시사점
AI가 비둘기 같은 단순한 두뇌로 이런 성과를 낼 수 있다면, 실제 비둘기의 지능에 대한 재평가가 필요할지도 모릅니다. 동물 연구자들은 AI의 성과를 통해 생물학적 지능 진화에 대한 이해를 새롭게 할 수 있는 가능성을 제안합니다. 이는 AI와 동물 연구뿐 아니라 인간 자신에 대한 이해로 이어질 수 있습니다.
AI 발전이 지속됨에 따라 기술적, 윤리적 측면에서 다양한 질문이 제기될 것입니다. 예를 들어, AI가 실제로 인지 능력을 갖추게 될 경우 우리가 어떻게 이를 평가하고 다룰 것인지가 중요한 화두로 남아 있습니다. 이러한 상황에서 다양한 이해관계자들은 기술 발전 방향과 대응 방안을 신중히 고려해야 할 것입니다.
참고
Ben Crair, Why we should thank pigeons for our AI breakthroughs, MIT Technology Review
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