에드리안 지다리츠, AIbluedot.com 저자 – 인터뷰 시리즈

에드리안 지다리츠는 AIbluedot.com의 저자입니다. 이 블로그는 AI에 대한 개요를 제공하며, 수학, 윤리, 정치, 그리고 그 사이의 모든 것을 다룹니다. 기사에는 기술적인 자료가 최소한으로 포함되어 있지만, 이는 전문가들을 대상으로 하는 것이 아니라 일반 대중을 대상으로 합니다. AI는 비전문가들에게 잘못 이해되고 있으며, 미디어에서는 과장되거나 낮추어 보도됩니다. 그러나 이는 현재 가장 중요한 기술입니다.

당신은 처음에 무엇으로 인해 AI에 관심을 갖게 되셨나요?

AI 개발에는 통계, 신경과학, 응용 수학, 컴퓨터 과학, 소프트웨어 개발, 심리학 등 다양한 분야의 전문 지식이 필요합니다. 이러한 도전이 나를 끌렸고, 이전 경력에서 이러한 분야를 다룬 경험이 있었습니다: 수학, 컴퓨터 과학, 소프트웨어 개발, 통계.

당신은 광범위한 경력을 통해 AI에서 일했습니다. 이러한 경력의 일부를 चर치해 볼 수 있나요?

이것은 어느 정도 1번 질문의 연장선입니다. 거의 모든 중년의 사람이 현재 AI에서 일하고 있습니다. 2005년까지는 AI가 없었습니다(그런데 AI의 성공은 주로 신경망, 즉 딥 러닝에 의한 것입니다. 다른 기술은 비교할 수 없습니다. 그래서 실제로 AI라고 말할 때 우리는 딥 러닝을 의미합니다). 따라서 우리 중 많은 사람들이 AI에서 일하며, 각기 다른 관점을 가지고 있습니다. 나는 수학 배경과 실제 AI 프로젝트를领导한 경험이 있습니다. 빅데이터 엔지니어링은 프로젝트 시간의 80% 이상을 차지하는 경우도 있습니다. 내 배경은 AI의 수학적 기초에 대한 질문과 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어 팀을领导한 실제적인 측면 사이에서 샌드위치처럼 위치하고 있습니다. 다른 연구자들은 중간의 AI 기술에 대해 더 많이 알고 있습니다.

당신은 AI가 미디어에서 과장되거나 낮추어 보도된다고 말했습니다. 왜 이러한 불일치가 발생하는 것일까요?

AI는 일부 AI에서 일하는 사람들조차 잘못 이해하고 있습니다. 이는 매우 젊은 분야이며, 젊은 노동자들이 있습니다. 이러한 젊은 노동자들의 다양한 의견이 미디어에 반영되어 목표의 불일치를 만들고 있습니다. 넷플릭스의 소셜 딜레마 다큐멘터리를 생각해 볼 수 있습니다. 여기서 이러한 상충된 관점이 잘 문서화되어 있습니다.

현재 딥 러닝에서 많은 진보를 보았습니다. 딥 러닝의 블랙 박스 문제에 대해 어떻게 생각하시나요?

이것은 큰 문제입니다. 기본적으로 우리는 학습 과정에 대한 이론적 이해를 가지고 있지 않습니다. 우리는 딥 러닝 알고리즘이 실제로 어떻게 학습하는지 모릅니다. 우리는 그것이 작동한다는 것만 볼 수 있습니다. 물론 이론을 개발하려는 시도가 있었습니다. 그러나 널리 받아들여지지 않았습니다. 따라서 이러한 기본적인 이해가 없는 상황에서 우리는 단지 “보세요, 작동합니다”라고 말할 수 있습니다. 그러나 화이트 박스 설명은 현재 불가능합니다. 다른 알고리즘(딥 러닝이 아님)은 더 잘 이해되며, 그 결과에 대한 설명을 줄 수 있습니다. 그러나 딥 러닝은 그렇지 않습니다.

AI 편향에 대해 어떻게 생각하시나요? 어떻게 이를 방지할 수 있나요?

현재 AI는 알고리즘이 아니라 데이터에 관한 것입니다. 알고리즘에는 편향이 없습니다. 편향은 데이터에 있습니다. 데이터는 사회 구성과 사회 계층을 반영하며, 데이터 수집에도 편향이 있습니다. 이러한 편향은 자연적으로 발생합니다. 데이터 수집 과정에 모든 배경의 사람들이 점차 포함되어 데이터가 인구를 올바르게 대표하도록 해야 합니다.

당신에게 가장 흥미로운 기계 학습은 무엇인가요?

내가 이전에 말한 대로, 기계 학습은 현재 내부의 가장 성공적인 분支인 딥 러닝에게 지면을 양보하고 있습니다. 신경망은 그 유연성으로 지배하고 있습니다.

당신은 보편적 기본 소득(UBI)이 AI로 인한 일자리 손실을 처리하기 위해 절대적으로 필요하다고 말했습니다. 이러한 견해에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

사회는 자동화(적용된 AI)로 인해巨大한 반동을 겪을 것입니다. 우리는 2016년 이후 정치적 격변을 보았습니다. 돌아갈 수 없습니다. 많은 일자리가 단순히 사라질 것입니다. 현재 방사선과학을 공부하는 것은 의미가 없습니다. AI는 인간보다 더 잘 X선과 MRI를 읽을 수 있습니다. 사람들이 할 수 있는 일이 없다면 어떻게 될까요? UBI는 자동화가 普及할 때 인간이 불필요하게 고통받지 않도록 보장합니다. 그리고 AI가 사회가 기능하기 위해 필요한 작업을 제공할 것입니다.

인공 일반 지능(AGI)을 달성할 수 있을까요?

예, 많은 사람들이 디프마인드의 소프트웨어가 이미 AGI에 근접했다고 주장합니다. 나는那种 생각을 공유하지 않습니다. 그러나 내 대답은 예입니다. AGI는 감정이나 의식이 아닙니다. AGI의 I는 단순히 인지적 지능을 의미합니다. 그리고那种 수준의 지능에 대해서는 답이 예입니다.

우리가 시뮬레이션 속에 살고 있을 가능성이 있다고 생각하시나요?

가능성은 있습니다. 즉, 우리가 시뮬레이션 속에 살고 있는 가능성은 0이 아닙니다. 이는 지적으로 매력적입니다. 그러나 가능성은 낮습니다. 즉, 가능성은 0이 아니지만 매우 작습니다.

인터뷰 감사합니다. 에드리안의 AI에 대한 다양한 견해를 더 알고 싶은 독자는 AIbluedot.com을 방문하시기 바랍니다.