수확 가속의 법칙이란 무엇인가? AGI로 이어지는 경로

최근 인터뷰에서 엘론 머스크는 범용 인공지능(AGI)이 언제 나타날지 질문받았고, “3에서 6년”이라고 대답했다. 엘론 머스크의 인터뷰에서 그는 AGI가 가까운 미래에 나타날 것이라고 말했다. 구글의 딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 “몇 년 안에, 아마 10년 이내에” AGI가 나타날 것이라고 말했다. 데미스 하사비스의 발언은 월 스트리트 저널의 미래의 모든 것 페스티벌에서 이루어졌다.

이러한 예측은 대부분의 AI 산업 전문가들이 AGI가 10년, 혹은 100년 후에 나타날 것이라고 예측하는 것과는 다소 차이가 있다. 이러한 비관적인 예측은 짧은 시간 내에 AGI가 나타날 것이라고 예측하는 것에 대한 두려움에서 비롯된다. 1956년, 다트머스 서머 리서치 프로젝트에서 “인공 지능”이라는 용어가 만들어졌고, 이 분야는 인간과 같은 지능을 가진 기계를 만들기 위한 목표를 가지고 시작되었다. 당시에는 한 세대, 즉 25년 안에 인간만큼 지능적인 기계가 등장할 것이라고 기대했다.

AI의 대부로 알려진 제프리 힌튼 같은 전문가는 조금 더 미묘한 견해를 갖고 있다. 제프리 힌튼은 “20에서 50년까지” AGI가 나타날 것이라고 예측했다. 그러나 그는 최근에 “20년 이내에” AGI가 나타날 것이라고 말했다.

최근 몇 년 동안 AI 산업은 빠르게 발전했다. 이는 딥 리인포스먼트 러닝 알고리즘의 개발과 오늘날의 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하는 여러 알고리즘의 발전 덕분이다.

그러나 이러한 발전은 아직도 좁은 의미의 AI 응용 분야에만 국한되어 있다. 예를 들어, 챗봇과 언어 번역과 같은 분야에서만 발전이 이루어졌다. 이는 다양한 과제에서 인간과 비슷한 수준으로 이해하고 학습하며 지식을 적용할 수 있는 AGI와는 다르다.

AGI를 만들기 위한 마지막 조각은 아직도 발견되지 않았다. 그러나 일부 전문가들은 수확 가속의 법칙을 믿고 있다. 이 법칙은 우리가 결국 AGI를 만들 수 있을 것이라고 예측한다.

수확 가속의 법칙은 레이 커즈와일에 의해 제안되었다. 그는 저자, 발명가, 미래학자이다. 그는 광학 문자 인식, 텍스트 음성 합성, 음성 인식 기술과 같은 분야에서 활동했다. 그는 AI 관련 책을 출간한 뒤 구글에 채용되었다. 이 책은 “How to Create a Mind“이다. 이 책은 인간의 뇌를 이해하고 역공학하여 궁극적인 사고 기계를 만드는 방법을 설명한다. 에릭 슈미트는 이 책을 읽고 커즈와일을 AI 프로젝트에 참여시키기 위해 영입했다.

레이 커즈와일의 가장 관련된 책은 “The Singularity is Near“이다. 이 책은 2005년에 출간되었으며, 기술의 성장과 미래를 예측했다. 레이 커즈와일은 2029년에 AGI를 만들 수 있을 것이라고 예측했다. 이는 엘론 머스크와 데미스 하사비스의 예측과 일치한다.

수확 가속의 법칙은 진화 시스템의 변화 속도가 기하급수적으로 증가한다는 것을 설명한다. 이는 기술의 성장에도 적용된다. 레이 커즈와일은 새로운 기술이 이전 기술을 기반으로 하여 기하급수적으로 성장한다고 주장한다.

기술의 성장에 있어서, 수확 가속의 법칙은 미래에 빠른 기술 발전을 예측한다. 레이 커즈와일은 새로운 기술이 이전 기술을 기반으로 하여 기하급수적으로 성장한다고 주장한다.

이 법칙은 현재 생성형 AI가 이끄는 가속 기술의 폭발적인 성장이 반도체 제조와 3D 프린팅 같은 다른 지수적 기술의 성장 물결과 결합하는 방식을 보여준다. 이러한 융합은 AI가 지금까지 만들어진 가장 강력한 응용 기술이 되도록 추진하는 발판이다.

2001년, 레이 커즈와일은 다음과 같이 예측했다:

기술의 역사를 분석하면 상식적인 직관적 선형 관점과 달리 기술 변화가 지수적으로 진행된다는 것을 알 수 있다. 따라서 21세기에는 100년 분량이 아니라 현재 속도 기준 약 2만 년 분량의 진보를 경험할 것이다. 반도체 속도와 비용 효율성 같은 수확도 지수적으로 증가한다. 지수 성장률 자체도 지수적으로 커진다. 수십 년 안에 기계 지능은 인간 지능을 넘어서 특이점으로 이어질 것이다. 기술 변화가 너무 빠르고 근본적이어서 인류 역사의 흐름에 단절을 만드는 시점이다. 여기에는 생물학적 지능과 비생물학적 지능의 융합, 불멸의 소프트웨어 기반 인간, 빛의 속도로 우주에 퍼져 나가는 초고도 지능 등이 포함된다.

이러한 기술의 폭발적 발전에는 무어의 법칙이 작용한다. 이 법칙은 주어진 반도체 칩의 트랜지스터 수가 약 2년마다 두 배가 된다고 예측했다. 이는 다른 기술의 발전과 함께 성장하여 수확 가속의 법칙을 설명한다. 레이 커즈와일은 다음과 같이 예측했다:

• 진화는 양의 피드백을 적용한다. 즉, 이전 단계의 진화에서 만들어진 더 능력 있는 방법이 다음 단계의 진화에서 사용된다. 따라서 진화 과정의 진보 속도는 시간이 지날수록 지수적으로 증가한다.
• 시간이 흐르면 진화 과정에 내재된 정보의 질서도 증가한다. 이는 정보가 목적에 얼마나 잘 맞는지를 나타내는 척도이며, 진화에서 그 목적은 생존이다.
• 위의 관찰의 결과는 진화 과정의 “리턴”이 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가한다는 것이다. 즉, 과정의 속도, 비용 효율성, 또는 전체적인 “파워”가 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가한다.
• 또 다른 양의 피드백 루프는 특정 진화 과정(예: 계산)이 더 효과적으로 되면(예: 비용 효율성), 더 많은 자원이 해당 과정의 발전에 투자된다. 이는 두 번째 수준의 기하급수적인 성장을 가져온다(즉, 성장의 속도 자체가 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가한다).
• 생물학적 진화는 이러한 진화 과정 중 하나이다.
• 기술적 진화는 또 다른 진화 과정이다. 실제로, 최초의 기술을 만드는 종의 출현은 기술의 새로운 진화 과정을 가져왔다. 따라서 기술적 진화는 생물학적 진화의 연장이다.
• 특정 패러다임(문제를 해결하는 방법 또는 접근 방식, 예: 집적 회로의 트랜지스터를 축소하여 더 강력한 컴퓨터를 만드는 방법)은 기하급수적인 성장을 제공한다. 그러나 이 방법의 잠재력이 소진되면, 패러다임의 전환(즉, 접근 방식의 근본적인 변화)이 발생하여 기하급수적인 성장이 계속된다.

독자는 레이 커즈와일의 블로그를 읽고, 이 수확 가속의 법칙의 의미와 이 지수 성장의 의미가 블로그가 처음 게시된 이후 자신이 경험한 일과 어떻게 같고 다른지 생각해 보아야 한다.

수확 가속의 법칙은 무어의 법칙만큼 유명하지는 않지만, 여전히 관련성이 있다. 이는 기술의 성장과 미래를 예측한다.