하루5분의 기적 하루5분의 기적

🔹 들어가며: 인간과 AI, 누가 더 똑똑해질 것인가?AI에 관심을 가진 이라면한 번쯤 이름을 들어봤을 ‘데미스 하사비스(Demis Hassabis)’.그는 단순한 기술자가 아니다. 체스 천재이자 게임 디자이너, 뇌과학 박사이자 기업가,그리고 지금은 구글 딥마인드(DeepMind)의 CEO로인공지능 역사에 굵직한 족적을 남기고 있는 인물이다. 그가 말하는 AGI(Artificial General Intelligence, 인공 일반 지능)의 미래는단순한 기술의 진보가 아니다. 그것은 인간 존재에 대한 질문이며,인류 사회의 질서가 바뀔 수도 있는 ‘근본적 혁신’이다. 이 글에서는 WIRED와의 인터뷰를 바탕으로하사비스의 생각을 정리하면서,기술의 진보가 우리 삶에 어떤 함의를 가질 수 있을지 생각해보려 한다..

🔹 “질문 하나가 전기를 얼마나 쓸까요?”최근 OpenAI의 CEO 샘 알트만이 블로그에 이렇게 물었습니다.“ChatGPT 쿼리가 얼마나 많은 에너지를 사용하는지 궁금합니다.”그는 이어, 하나의 쿼리는 약 0.34와트시의 전기를 쓴다고 밝혔습니다.절전형 전구 몇 분, 혹은 오븐 1초 정도의 전력량이라고도 하죠. 이 말을 처음 들었을 땐 "그렇게 많지 않네?"라고 생각했습니다.하지만, 전 세계 수억 명이 매일 수십억 번 쿼리를 보낸다는 사실을 떠올려보면, 이야기는 달라집니다.AI가 지구에 주는 무게, 우리는 과연 얼마나 알고 있을까요? 🔹 어떤 AI는 같은 질문에도 전기를 50% 더 씁니다독일의 한 연구팀은 Meta와 DeepSeek 등에서 만든 오픈소스 AI 모델 14종을 비교 분석했습니다.1000..

누구를 위한 효율인가? 요즘 어떤 도구든 "AI 탑재"라는 말이 따라붙는다.블로그를 쓰는 나도, 종종 ChatGPT나 Copilot 같은 도구에 의지한다.한 달에 만 원도 안 되는 비용으로 글을 정리하고, 코드도 짜고, 아이디어를 뽑아낸다.편리함 그 자체다. 그런데 문득 이런 생각이 들었다.“지금은 연 120달러짜리 AI가, 연봉 6만 3천 달러의 신입을 밀어내고 있다.” 한 AI 기업가가 한 말이다.웃을 수도 있지만, 가볍게 넘기기 어려운 말이다.이 싸다는 것이, 누구에게는 기회의 문을 닫고 있는 건 아닐까? AI 도구의 경제 구조우리가 쓰는 대부분의 AI 도구는 무료이거나 월 1~2만 원 수준이다.그 안에는 어마어마한 연산 능력, 데이터 학습, 자동화가 녹아 있다.기업 입장에서는 ‘적은 비용으로..

– 파겔라의 ‘가치론적 우주론’과 우리가 설계해야 할 미래✅ 1. 지금, 우리는 어떤 미래를 설계하고 있는가?우리는 지금 AGI(범용 인공지능)의 문 앞에 서 있습니다.AI는 이제 단순한 도구를 넘어, 스스로 사고하고 판단하며 학습할 수 있는 존재로 진화하고 있습니다.그런데 과연 우리는 이 거대한 변화 앞에 준비가 되어 있을까요?한 철학자이자 사상가인 **파겔라(Pagel라)**는 이런 질문을 던졌습니다.“인간은 현재 모습 그대로 영원할 수 없다.우리는 후계자를 설계할 책임이 있다.” 그는 우리가 만든 AI가 단지 기능을 수행하는 기계가 아니라,가치를 창조하고 우주의 의미를 확장할 수 있는 존재가 되어야 한다고 말합니다.✅ 2. 인간은 지금의 모습으로 영원하지 않다파겔라는 말합니다.“인류는 생존만으로 존..

1. 프롤로그: 인간의 뇌를 닮은 계산기20세기 중반, 과학자들은 인간의 뇌처럼 ‘생각’하는 기계를 만들 수 없을까 고민하기 시작했다. 이 아이디어는 생물학적 신경망에서 영감을 받은‘인공신경망’이라는 개념으로 이어졌다. 그 시작점이 바로 ’퍼셉트론(perceptron)’이다.퍼셉트론은 생물학적 뉴런의 구조를 수학적으로 단순화한 모델로,입력값과 가중치, 그리고 활성화 함수를 통해 출력값을 산출한다. 마치 뇌세포가 자극을 받고 신호를 전달하듯 말이다.이 단순한 구조는 이후 수십 년에 걸친 인공지능 연구의 뼈대를 제공하게 된다.퍼셉트론은 당시로선 획기적인 아이디어였으며,기계가 스스로 학습할 수 있다는 가능성의 문을 열었다. 2. 퍼셉트론의 등장: 프랭크 로젠블랫의 아이디어1957년, 심리학자 프랭크 로젠블..

🧠 AI는 도구가 아니다: 유발 하라리가 말하는 인류의 전환점 🔹 지금, 우리는 어디쯤 와 있는가? 우리는 지금 인류의 역사상 가장 격변의 시기를 지나고 있습니다.스마트폰, 추천 알고리즘, 음성 비서, 번역기이 모든 것 뒤에는 AI가 작동하고 있습니다. 하지만 우리가 놓치고 있는 점은 AI가 단순한 보조도구를 넘어,우리의 사고방식, 사회 시스템,진실 인식의 구조 자체를 뒤흔드는 존재로 진화하고 있다는 사실입니다. 역사학자 유발 하라리는최근 WIRED와의 인터뷰에서지금의 AI를 단순한 기술의 발전으로 보아선 안 된다고 말합니다. 그는 이것을 “새로운 지성의 탄생”이라고 정의했습니다.즉, 인간의 연장선이 아닌새로운 경쟁자, 혹은 공존자의 출현이라는 것입니다. 지금 우리는 ‘도구’를 넘어서‘존재’를..

🐋 AI가 동물과의 대화를 가능하게 한다면? – 2025년, 인류가 동물의 언어를 해독하는 시대 🌍 우리는 늘 궁금했다. “동물들도 서로 말을 할까?” 아이도 묻습니다.“엄마, 고양이가 ‘야옹’ 하는 건 무슨 뜻이야?” 이 단순하지만 깊은 질문은 사실, 수천 년 동안 인류가 던져온 철학적이고 과학적인 의문입니다.그리고 드디어, 2025년을 살아가는 우리는 이 질문에 대한 ‘실질적인 답’을 찾을 가능성에 가까워지고 있습니다. 🤖 AI가 동물의 소리를 번역하는 시대가 올까? 최근 전 세계적으로 주목받는 **‘콜러-두리틀 상(Coller-Dolittle Prize)’**은동물의 의사소통을 해독하거나 소통할 수 있는 기술을 만든 과학자에게 최대 50만 달러를 수여합니다. 즉, 동물의 소리를 기계적으로 ..

규칙 기반 시스템과 전문가 시스템의 시작 AI의 초기 도전과 규칙 기반 시스템의 등장 배경 1960~70년대는 인공지능의 초기 단계로, 연구자들은 기계가 어떻게 인간처럼 사고하고 문제를 해결할 수 있을지를 고민했다.이 시기 컴퓨터의 계산 능력은 한정적이었고,데이터도 부족했다. 그러나 연구자들은 논리적 규칙과 프로그래밍으로 이러한 한계를 극복하려고 했다.규칙 기반 시스템은 바로 이런 시도에서 출발했다.복잡한 문제를 해결하기 위해 전문가들이 사용하던 규칙을컴퓨터 프로그램으로 옮기는 아이디어가 등장한 것이다. 당시에는 데이터 학습이나 복잡한 모델링보다 논리적 추론에 집중했고,그 배경에는 컴퓨터가 “논리적 규칙”을 통해 명령을 이해하고 수행할 수 있다는 믿음이 있었다.이러한 흐름은 전문가 시스템의 탄생으로 ..