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챗GPT의 원리는 인간 뇌를 모방한 ‘생성형 AI’
인공지능 미래를 알려면 인간 뇌를 이해해야 한다
AI는 결코 인간과 같은 의식을 가질 수 없다
AI와 인간의 상호 보완 시대가 펼쳐진다
AI는 유전자 생명과학 분야와 불치 병 치료에 게임체인저가 될 것이다
AI-메타버스 융합 시대의 필독서

“챗GPT는 엉터리 답변도 한다. 서로 관련 없는 통계 데이터를 모아 답변하다 보니 신뢰도 0%의 거짓말을 마치 진실인 양 천연덕스럽게 답변한다. 전문적인 영역에서는 큰 낭패를 볼 수도 있다. 전문 지식이 없는 일반인들에게 사기를 칠 수 있는 피싱 메시지 생성 도구로 악용될 우려도 있다. 특히 시험 부정행위 도구, 저작권 표절의 도구, 가짜 여론조작 도구로 사용될 수 있는 강력한 능력을 가졌다.
그러나, 향후 AI는 건강 과학분야를 비롯해 전 산업 분야에 생산적인 용도로 폭발적인 성장을 할 것이다. 특히 부동산 분야의 챗GPT는 쓰임새가 다양할 것이다. 미국에서는 실제 매물로 나온 집의 기본적인 사양을 챗GPT에 입력한 다음 해당 매물에 대한 매력적인 소개 문구를 자동 내려받는 식으로 널리 이용되고 있다.
챗GPT와 같은 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model) 기반의 챗봇은 원하는 질문에 대해 아직 서투르다. 그래서 사용자가 자신이 원하는 질문에 잘 부합하는 답을 얻어내기 위해서는 챗봇과의 대화 기술이 중요하다. 검색엔진최적화(SEO, Search Engine Optimization)가 그것이다.” 이 책은 저자 한정환 미국내과전문의가 2022년 하반기 전미과학도서상에 출품한 저서를 기반으로 최신 내용을 첨부해 출간했다.

생성형 AI, 즉 스스로 학습하는 인공지능이라는 챗GPT로 전 세계가 들썩이고 있다. 그도 그럴것이 묻는 답변에 그런대로 답해주기 때문이다. 아직 극히 초기 모델이고 부정확한 답변으로 오류 투성이다. 하지만, 10년 이내 아주 능숙한 일반 AI가 등장할 것이다. AI는 곧 우리 사회 필수품인 시대가 올 것이다. 마치 휴대폰이나 인터넷 없는 시대를 상상할 수 없는 것과 같다. AI의 충격이 어느 정도일지 아직 예측하기 어려운, 그래서 두렵기도 하다. 두렵지만 이는 곧 새로운 기회 창출을 의미하며, 전 산업 분야에 대단한 혁신을 가져올 것이 분명하다. 특히 통계와 확률 값으로 실험 실습을 하는 건강의료, 과학 기술 분야에서 게이체인저가 될 것이 확실하다. 지금 세계는 3년여 코로나19로 빚어진 팬데믹과 싸우고 있다. 앞으로 더욱 감염력 강한 신형 바이러스가 인류를 괴롭힐 것이다. 백신은 물론 믿을 만한 치료법도 아직 부족하다. 그러나, AI는 치료약 개발에 선두에 설 것이다. 현재 전염병 퇴치를 위한 가장 중요한 툴의 하나가 Al인 것은 분명하다. AI 플랫폼인 블루닷BLUEDOT의 알고리즘은 이미 동물에서 인간으로 점프할 새로운 바이러스 출현을 예고했다. 현재 신경과학자들은 치료법이나 백신을 찾기 위해 방대한 데이터를 걸러내고 선택하는 머신러닝ML, 딥러닝DL을 활용하고 있다. AI는 패턴의 인식, 가설의 확인과 반증, 트렌드의 예측, 수십 년에 걸친 연구의 정밀 조사 등 기계학습에 매우 유용하다. Al는 전문인력보다 훨씬 빠르고 정확하게 수행할 수 있다. 연구자가 수십년간 해야할 계산을 AI는 단 몇초만에 해낸다. 이 책은 인간 뇌(생명지능)과 Al의 차이점에 초점을 맞출 것이다.
아울러 차세대 인터넷이라 불리는 메타버스와의 융합 및 기업 비즈니스 전망에 목표를 두고 있다. 특히 인간 뇌의 생태적 요소가 AI에 어떻게 접목되는지, 그리고 인재 개발에 어떻게 응용되는지 설명할 것이다. 인간 뇌를 모방해 발전하는 AI를 보다 잘 만들고 제대로 활용하기 위해서는 먼저 인간 뇌를 이해하는게 순리이기 때문이다. 과연 인간 뇌의 생물학적 지능은 어디까지 확장할 것인가. 아직 뇌 과학자 심지어 심리학 전문가들조차 인간지능에 관한 통일된 견해가 없다. 다만 추정할 따름이다. 미국 현지에서 내과전문의로 활동 중인 80대 중반의 본 저자는 1년여 전부터 중견 언론인 정승욱님과 함께, 미국 현지의 첨단 AI 지식을 통해 한국 청년들의 능력 개발에 도움을 주고자 이 책을 펴냈다.
- 2023년 2월 미국 버지니아 아난데일 연구실에서 한정환 -

서문 - AI와 인재개발
생명지능과 AI의 차이
인간 뇌의 특성
1000억 개의 뇌 신경세포 하루 20W 전력 소비
뇌 조직 축삭돌기 길이는 10만 km
AI에 필요한 뉴로모픽 반도체
딥러닝은 뉴럴 네트워크의 일종이다
디지털 신경망의 개념
뇌는 거대한 주식회사
AI와 디지털 신경세포
로드니 브룩스가 개발한 로봇 뇌
뇌는 알아서 스스로 움직인다
뇌가 전기 신호로 정보를 전달하는 이유
뇌는 스스로 움직이는 계산기
디폴트모드 네트워크 DMN
뇌는 다양성을 토대로 문제해결

인간 뇌와 AI 융합의 미래
AI와 신경과학의 융합
뇌-뇌 의사소통의 혁명
뇌-뇌 연결이 이뤄낼 소통 방법들
뇌와 컴퓨터가 직접 연결된 미래
뇌 정보 판독에 도전하는 기업 Kernel
뇌 속 정보 판독 기술에 대하여
뇌심부 자극 수술
초음파 자극의 다양한 쓰임새
광유전학의 눈부신 발전
뇌 세포에 정보를 입력하는 최선의 방법
BMI를 이용한 신경·정신 질환 치료의 길
우울증 치료의 길
“당신의 뇌가 문자를 직접 입력할 수 있다”

인간 뇌와 컴퓨터의 연결 기술
BCI 기술의 개념
생각으로 컴퓨터를 움직인다
BCI, 인간 한계를 뛰어 넘다
언어를 넘어선 미래 세계 (삽화나 그림 추가)
뇌질환 치료에 획기적 전환점
뉴럴링크의 뇌 질환 치료 실험
생각으로 게임하는 원숭이
브레인테크Braintech 기술의 확산
신경과학과 메타버스의 융합

AI와 로봇의 융합
인지자동화의 개념
로봇 능력의 극대화 방법
자연어 처리와 회화의 착각
챗봇의 능력
대기업이 챗봇에 투자하는 이유
챗봇과 메타버스
남성은 가상인간이 될 수 없는가
AI 챗봇의 윤리문제
인간의 선입견bias을 모방한 Al
AI 자연어처리 능력
자연어 처리에 강력한 AI
말뭉치가 챗GPT 능력을 결정한다
메타가 개발한 학습 알고리즘

빅데이터와 AI
넷플릭스의 돈벌이 밑천은 빅데이터
Al는 빅데이터로 통찰력을 얻다
무궁무진한 딥러닝의 능력
유효한 빅데이터의 조건
빅데이터의 효용성
아마존의 남성지원자 우대 해프닝
챗GPT가 쓴 MBA 답안지 소동
인간게놈 편집
삼성전자의 뉴로모픽 반도체
블랙박스와 XAI 개념
마케팅에서 XAI의 활용
XAI와 AI 모델들의 편향성
대기업 경영과 Al 투명성의 역설
AI 시스템 채용 때 유의할 점

메타버스와 AI의 융합
무한대 가능성의 메타버스
메타버스는 창조적인 사회적 공간
메타버스의 핵심 구성 요소
클라우드는 메타버스의 핵심
메타버스의 부정적 영향
빅브라더스의 출현 가능성
개방형 플랫폼이 상생의 길
6G 기반 메타버스의 상용화
AI-메타버스 융합의 시너지
NFT의 무궁무진 가능성
AI는 메타버스를 증강시킨다

AI가 인간 능력을 초월할까?
AI 딥드림의 장점은 정확히 학습하는 것
인공지능의 한계
소니 2050년 노벨상 타는 AI 개발 선언
삶의 방식을 결정해 주는 인공 지능
디지털 피노타이핑
‘나’보다 나를 더 잘아는 인공지능
오컴의 면도날
AI의 답은 가장 높은 확률의 값
AI 블랙박스가 유리박스로 변신할까
머신러닝과 딥러닝의 능력
AGI와 ASI가 언제 탄생할까?
특이점singularity’ 논쟁
생명과학 게임체인저의 탄생


인간과 유사한 예술 작품을 만들수 있을까
인공지능의 의식 형성은 가능한가
전역작업공간(글로벌워크스페이스)의 개념
인공지능은 인간과 유사한 의식을 가질 수 없다
자기감시와 메타인지
뇌 속 자기감시 신경망 = ‘적대적 생성 신경망GAN’
AI 작가, 화가, 작곡가가 출현할까?
AI는 글쓰기가 가장 어렵다
예술 행위는 인간 의식 세계에 호소하는 것
자유의지와 뇌활동
의식으로 발현되는 정보는 1만분의 1도 안된다
의식 발현 시스템이 순차 계산을 채용한 이유
직렬 병렬 정보처리의 원리
인간 뇌는 예측하는 머신
대뇌기저핵 = 미래 예측 영역
뇌의 리버스엔지니어링
뇌세포 사이 연결에서 마음이 형성된다?

챗GPT : 광풍인가 선풍인가
챗GPT의 원리는 ‘생성형 AI’
챗GPT는 이제 시작일 뿐이다
7가지 키워드로 보는 AI의 미래
AI 공유의 시대 - “기적을 창출”
인재개발에서 AI의 역할
AI와 기업전략
고품질 AI가 갖춰야 할 것들
챗GPT를 한국어에 적용하는 것은 시기상조

넷플릭스는 뉴로사이언스(신경과학)의 지식을 통해, 어떠한 영화나 드라마가 소비자에게 도파민 분비 효과를 내는지 예측한다. 이어 이 반응을 가장 효과적으로 일으키는 프로그램을 찾아내는 알고리즘을 개발한다. 넷플릭스가 추천하는 프로그램을 선택할 때마다, 소비자는 넥플릭스 알고리즘에 자신의 취향, 소비의 방법을 전달하는 양상이다.
- 넷플릭스의 돈벌이 밑천은 빅데이터 - 176 쪽

메타버스에 대한 정의에 대해 아직 견해가 통일되어 있지 않다. 하지만, 메타버스 전문가들은 그 특성에 대해 대략 윤곽을 잡아나가고 있다. 거액을 투자한 매튜 볼이 제시한 메타버스 구성 요소는 대략 이렇다. 메타버스가 갖추어야 하는 특성으로 지속성, 동기화, 라이브, 제한 없는 동시 접속, 완전한 경제 시스템, 디지털과 현실 세계 등 다양한 플랫폼을 넘나드는 경험 등이다. 여기에 데이터-디지털 자산-콘텐츠의 상호운영성, 전문가들이 만든 콘텐츠와 경험 등에 더해져야 한다. 이를 위해 아래와 같은 원동력에 해당하는 요소가 필요하다고 제시했다. 이를 위해서는 하드웨어, 컴퓨팅 기능, 네트워킹, 가상 플랫폼, 교환 가능 도구와 표준, 지불 서비스, 콘텐츠 서비스와 자산이다.
- 메타버스의 핵심 구성 요소 - 217~218쪽

대부분의 사람들은 데이터 수집 및 개인정보 유출을 우려한다. 하지만 간과하는게 있다. 메타버스에서 가장 위험한 기술인 AI를 인지하지 못한다는 점이다. 실제로 사람들은 메타버스의 핵심 기술로 대개 안경에 집중한다. 그래픽 엔진, 5G 또는 블록체인을 언급할 것이다. 그러나, 그것들은 우리의 몰입형 미래의 핵심 요소일 뿐이다. 딥러닝을 탑재한 AI는 메타버스에서 경험을 생성하거나 조작할 수 있다. 이런 비즈니스 유형이 천박한 자본주의 상인과 만나면 그 폐해는 심각할 것이다. AI는 모든 관심을 끄는 헤드셋만큼 우리의 가상 미래에 중요하다. 그리고 메타버스의 가장 위험한 부분은 AI에 의해 제어된다는 사실이다. 페르소나persona는 사용자처럼 보이고 행동하지만 실제로는 AI가 조종하는 대화형 에이전트이다. 대화형 에이전트는 광고주를 대신하여 조작할 우려가 있다. 광고 콘텐츠가 실제가 아니라는 사실을 소비자들은 알아채지 못한다. 깨닫지 못하는 소비자를 표적 삼아 대화를 조작한다. 일종의 필터링으로 현실을 조작하는 것이다.
- 메타버스의 부정적 영향 - 222~223 쪽

메타버스는 현실 세계와 디지털 세계 간 경계가 없는 ‘초연결’ 세상을 만들어 갈 것이다. 모바일과 인터넷을 잇는 차세대 플랫폼으로 자리잡을 것이 분명하다. 궁극의 메타버스는 ‘현실과 디지털의 동질화’를 구현하는 것이다. 가령 집에 있는 사람이 노상 카페에 있는 친구 앞에 홀로그램으로 나타나 체스를 두는 일 등이 가능해질 것이다. 5G가 스마트팩토리 같은 B2B(기업 간 거래) 서비스에 집중했는데, 곧 실현될 6G 시대엔 초연결·초실감 메타버스 서비스를 중심으로 B2C(기업과 소비자 간 거래) 시장이 크게 활성화될 것이다.
- 6G 기반 메타버스의 상용화 - 232~233 쪽

NFT가 처음 개발될 당시 토큰을 분할할 수 없었다.(항공권을 반으로 찢어 둘로 나눌 수 없듯이) 그러나, 분할소유를 가능케 하는 NFT 모델들이 시장 수요에 따라 빠르게 출시되고 있다. 현재 NFT 시장에 어마어마한 양의 자본이 들어오고 있다. 소유권이 거래될 수 있는 대상으로 지정될 수 있는 자산의 폭이 급격히 확대된다. 따라서 기존의 상식들이 파괴되는 중이다. 만일 항공권이 대체불가 자산으로 분류되고 값비싼 존재가 될 때 그 가치는 천정부지일 것이다. 마찬가지로 지구상에 단 하나 뿐이라는 인식이 확산되면 그 가치는 부르는게 값이다. 조만간 기존 금융상식이 파괴될 날이 닥칠 것이다. “NFT 거래, 5년 후 하루 거래액 4000만 달러 이상 성장할 것”
- NFT의 무궁무진 가능성- 239~241 쪽

AI는 고도화된 첨단 기능으로 현실세계를 확장할 것이다. 메타버스 세계에서도 AI는 라이프스타일을 윤택하게 증강하는 역할을 할 것이다. 다시 말해 메타버스는 디지털 우주Universe로 비유된다. 디지털 세계에서 벌어지는 수많은 이벤트, 그리고 다양한 콘텐츠들이 만들어지는 광활한 공간이다. 마치 1850~70년대 미국 서부가 열리면서 새로운 대륙을 체험했던 것처럼 사람들은 광활한 세계를 체험할 것이다. 당시 서부 개척자들은 어디에 뭐가 묻혀있는지 알 수 없었다. 개척자들을 선도한 집단은 부동산 에이전트들이었다. 다시 말해 가상공간에서도 AI 기반 에이전트가 필요하다. 유저들의 선호를 파악한 AI 에이전트는 가장 필요한 무엇인가를 제공해준다. 메타버스와 AI의 만남은 거대한 두 세계의 만남이 될 것이다. 인류 역사상 한 번도 해본 적 없는 거대한 융합이며, 그 시너지 효과는 무한할 것이다.
- AI는 메타버스 세계를 증강시킨다 242~ 243쪽 -

새롭게 창작해 그렸다고 하는 오비어스의 초상화 에드몽 드 벨라미는 어디서 본 듯한 초상화일 뿐이며, 구글 딥드림이 그린 그림도 고흐의 ‘별이 빛나는 밤’과 세부적인 모습만 다를뿐 전체적으론 아주 유사하다.
따라서 AI가 만든 작품이 멋있는 그림이나 듣기 좋은 음악일 수는 있겠으나, 예술가로서 예술의 가치를 창출한다고 보긴 어렵다. 1900년대 전후 사진기가 처음 발명됐을 때도 미술업계가 전부 망하는 것 아니냐는 말이 많이 나왔으나 결국 그렇지 않았다. 다만, AI가 예술가들에게 붓이나 악기처럼 새로운 보조 수단으로는 유용할 것이란 전망이다. 사람의 손으로 구현하기 어려운 정교한 부분은 AI가 하되, 고유의 창작활동은 인간이 행한다는 것이다.
- 인공지능의 한계 - 255쪽

AI 발달의 가장 중요한 것은 인공신경망이다. AI에 대한 연구개발의 시작은 애초 인간 지능을 닮고자 하는 관심에서 출발했다. 이를 통해 더욱 신경과학과 뇌의 정보처리 방식을 연구하기 시작했다. 인간 지능 활동의 원리는 뉴런으로 이뤄진 뇌신경 연결망에 있다. 뇌세포를 연결하는 뉴런으로 이뤄진 뇌 신경망을 본뜬 것이 AI의 인공신경망이다. 다시 말해 인간 두뇌의 구조와 활동을 분석해 만든 정보 처리 알고리즘이 바로 AI의 작동원리인 것이다.
인간 뇌 구조와 유사한 인공신경망 알고리즘이 최초로 등장한 시기는 1943년이다. 당시 뉴런은 ‘전부 아니면 전무’(All-or-Nothing)의 과정 속에 움직인다는 점 등 인간 뇌 신경망의 행동 양식을 처음 밝혀냈다. All or Nothing이라는 신경 활동의 명제는 'Yes or No'라는 컴퓨터 알고리즘의 구조와 유사하다.
- 삶의 방식을 결정해주는 AI- 262 ~263 쪽

맥킨지 조사에 따르면 AI를 성공적으로 도입한 성숙기업은 후발기업에 비해 3~4배 높은 영업이익을 거둘 것으로 나타났다. 여기에 해당되는 기업은 전체의 10% 정도다. 반면 AI 도입했으나 아직 효과적으로 활용하지 못하는 미성숙 기업은 후발기업보다 1.8배 정도의 영업이익 효과를 내는 데 그친다. 즉, AI 도입을 하면 임팩트가 생길 수는 있지만, 얼마나 효과적으로 AI를 이용하느냐에 따라 임팩트 갭Impact gap이 생길 수 있다는 얘기다. 시간이 지남에 따라 이러한 임팩트 갭은 더욱 커질 전망이다. 데이터 규모의 차이, 즉 말뭉치의 능력이 AI 능력에 결정적 차이를 가져올 것이다. 챗봇 개발에서도 그대로 증명되고 있다.

AI 챗봇에 사용할 수 있는 한국어 말뭉치 데이터 18억개는 아직 부족하다. 외국 AI 챗봇을 보자. 일본어 150억 개, 중국어 800억 개, 영어 3000억 개에 비해 턱없이 적은 수준이다.

국립국어원이 구축한 ‘모두의 말뭉치’ 18억 개는 AI 챗봇에 쓸 수 있는 공공 데이터이다. 하지만, 이 18억개도 윤리 논란에 휘말린 나머지, 데이터를 전수 검토하여 수정하는 작업을 거치고 있다. 아직 AI 개발자들에게 언어 정제는 덜 관심거리다. 이들은 데이터의 수집에 대부분 관심을 쏟지만 데이터 정제에는 그리 신경을 기울이지 않는 경향이 있다.
AI 학습, 즉 머신러닝에 필요한 데이터 수요는 갈수록 증가하고 있다. 하지만, 데이터 정제 작업에 많은 시간이 소요되고 비용도 증가하고 있다. 이런 간극은 더욱 커질 것이다. 윤리적 논란거리가 되는 발언, 차별적 관점, 비속어, 개인을 식별하는 정보가 처음부터 제거된 말뭉치 데이터가 공공재로서 풍부하게 공급된다면 향후 상황은 호전될 것이다.
- 챗GPT 한국어 도입은 시기상조 - 382~384 쪽