이석원 기자
챗GPT나 스테이블 디퓨전 등 AI 관련 서비스가 폭증하고 있지만 AI가 인간 삶을 돕는 장점 뿐 아니라 인간이 AI를 이용해 타인에게 해를 끼친다는 단점도 많이 지적되고 있다. 스탠포드대학 AI 연구소가 이런 AI에 관한 다수 데이터를 수집, 분석해 정리한 보고서(AI Index Report 2023)를 공개했다.
보고서가 말하는 요점은 크게 10가지. 첫째 기업은 학회보다 선행하고 있다는 것. 2014년까지 주요 머신러닝 모델 대부분은 학회가 발표했지만 이후에는 기업이 선도하고 있다. 2022년에는 산업계가 발표한 중요한 기계학습 모델이 2종류였지만 학회가 발표한 건 불과 3종류에 불과하다. 첨단 AI 시스템을 구축하려면 대량 데이터, 계산기, 자금이 필요하지만 이런 자원은 비영리단체나 아카데미보다 더 많은 걸 기업이 보유하고 있다.
AI에 관한 출판물 총수는 2010년부터 2021년에 걸쳐 2배 이상 증가하고 있다. 2019년 발표된 GPT-2는 첫 대규모 언어 모델이지만 이는 15억 파라미터를 갖고 학습에 추정 5만 달러 비용이 든다. 2022년 출시된 대규모 언어 모델 중 하나인 Palm은 더 커 5,400억 파라미터를 갖고 추정 800만 달러 비용이 들었다. 단순 계산으로 Palm 파라미터는 GPT-2 360배로 160배 비용이 든다. Palm 뿐 아니라 대규모 언어 모델과 멀티 모달 모델 학습은 더 비싸다.
둘째 기존 벤치마크 소프트웨어에선 측정할 수 없다. AI 모델 대부분은 벤치마크 테스트에서 양호한 결과를 남기고 있지만 전년 대비 점수 향상은 경미하다고 한다. 이는 많은 벤치마크 소프트웨어가 포화 상태에 도달하고 있다는 걸 나타내며 AI에 사용되는 모델 정밀도를 측정하는 새로운 벤치마크 소프트웨어 등장이 요구되고 있다.
셋째 AI는 환경에 도움이 되는 동시에 해를 끼친다. 연구에 의해 AI 시스템이 환경에 심각한 영향을 줄 가능성이 시사되고 있다. 예를 들어 AI 모델 중 하나인 블룸(BLOOM)이 학습을 실행하면 뉴욕에서 샌프란시스코까지 편도 여행 그러니까 미국을 동해안에서 서해안까지 횡단될 때 발생하는 이산화탄소량 25배가 배출된다고 한다.
물론 반대로 AI로 에너지 사용을 최적화할 수 있는 방법이 판명된 예도 확인되어 AI 단점을 고려하면서 기존 시스템을 개선해 나가려 하는 움직임도 있다.
넷째 세계 최고 신인 과학자는 AI일까. AI 과학 진보를 급속하게 밀고 있으며 지금까지 AI 지원을 받은 인간이 새로운 항체 생성에 성공하고 있는 등 과학계에 다양한 이익을 가져온다. 마이크로소프트는 생물의학 분야에 특화된 AI인 바이오GPT(BioGPT)를 개발하고 있으며 점점 이 분야가 발전해 나갈 것으로 기대되고 있다.
5번째 AI 악용에 관한 시간이 급증한다는 것. AI 윤리적 사용에 관한 사건을 추적하는 AIAAIC 데이터베이스에 따르면 AI가 관련된 사건 수는 2012년에서 2021년에 걸쳐 26배로 증가하고 있다. 2022년에는 우크라이나 젤렌스키 대통령이 항복 의사를 보이는 딥페이크 영상과 미국 감옥이 수감자에게 AI 통화 감시 기술을 이용한 사건 등이 주목받고 있다.
또 AI 모델이 출력하는 결과에 바이어스가 걸리는 등 윤리적 문제가 있다는 우려가 있다. 공평한 결과를 나타내는 모델이 반드시 바이어스가 없다고는 할 수 없고 공평성으로 뛰어난 퍼포먼스를 발휘하는 모델이 성별에 편견이 있는 결과를 내는 것도 판명되고 있다고 한다.
6번째는 AI 관련 전문 기술 수여가 미국 거의 모든 산업 분야에서 일어난다는 것. 스탠포드대학 조사에 따르면 공식 데이터가 있는 산업 분야 거의 모두에 있어 AI 관련 구인 수가 1년간 승상하고 있는 게 판명됐다고 한다. 유일하게 농업 같은 분야만 0.02% 감소하고 있지만 적어도 미국에선 AI 관련 기술을 보유한 노동자를 요구하는 경향이 강해지고 있다고 한다.
7번째는 과거 10년간 처음으로 AI에 대한 민간투자액이 전년대비 감소했다는 것. AI 관련 자금 조달 이벤트 총수와 자금 조달을 시작하는 AI 기업 수도 마찬가지로 줄어들고 있다. 하지만 지난 10년간 AI에 대한 투자액이 크게 증가하고 있다는 건 틀림없으며 2022년 시점에선 AI에 대한 민간 투자액은 2013년 대비 18배에 이른다.
AI에 대한 각국 투자액으로는 미국이 473.6억 달러이며 이어 중국 134.1억 달러를 나타내고 있다. 2022년 AI 관련 투자가 가장 많았던 분야는 의료 헬스케어이며 다음으로 데이터 관리 처리, 클라우드, 3위는 금융 순이다.
8번째는 AI를 채용하는 기업 비율이 두드러지게 되는 한편 AI를 채용한 기업은 우위에 계속 선다. 맥킨지 연차 조사 결과에 따르면 2022년 AI를 도입하는 기업 비율은 2017년보다 2배 이상으로 증가하고 있지만 최근에는 50∼60% 사이에서 정체되고 있다고 한다. 하지만 AI 도입 조직은 의미 있는 비용 절감과 수익 증가를 실현하고 있다고 보고하고 있다.
9번째는 AI에 대한 정책 입안자 관심이 상승하고 있다는 것. 스탠포드대학이 127개국 입법 기록을 분석한 결과 AI 관련 법안 중 법률로 성립한 수는 2016년에는 불과 1건이었지만 2022년에는 37건으로 증가했다고 한다. 마찬가지로 81개국 AI에 관한 의회 기록 분석에 따르면 전 세계 입법 절차에 있어 AI에 대한 언급은 2016년부터 6.5배 가까이 증가하고 있다고 한다. 2016년부터 7년간을 보면 AI 언급 횟수는 영국이 1,092회로 가장 많았다고 한다.
2016년부터 2022년 사이 제정된 법률 수를 보면 미국이 최다인 2개, 포르투갈 13개, 스페인 10개 등이다. 또 AI 관련 소송도 증가 추세에 있으며 2022년에는 미국에서만 110회 소송이 있었다는 걸 알 수 있다. 이는 2016년보다 7배다.
마지막은 AI 제품이나 서비스에 대해 가장 긍정적으로 느끼는 국가. AI를 이용한 제품이나 서비스에 대한 인상을 물은 2022년 조사에선 단점보다 장점이 많다고 답한 인물 비율이 가장 많은 국가는 중국인 것으로 나타났다. 이어 사우디아라비아, 인도 순이며 AI에 대한 투자액이 가장 많은 미국은 35%를 기록해 AI에 대한 좋은 인상이 있던 사람이 적었다는 걸 알 수 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
정용환 기자
이원영 기자
