한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
기술의 급속한 발전과 함께 AI 분야는 눈부신 성과를 거두었습니다. 제너레이티브 AI(Generative AI)는 요즘 화두가 되고 있으며, 그 영향과 변화는 광범위하고 광범위합니다. 이런 맥락에서 지능 평가 기준 역시 큰 도전과 변화에 직면해 있다.
앨런 튜링(Alan Turing)은 1950년에 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문을 제기했는데, 이는 기계 지능에 대한 사람들의 생각을 촉발시켰습니다. 그가 제안한 튜링 테스트는 과거에는 기계의 지능 여부를 측정하는 중요한 기준으로 여겨졌다. 그러나 시간이 흐르고 기술이 발전하면서 사람들은 튜링 테스트에 많은 한계가 있다는 것을 점차 깨닫게 되었습니다.
생성적 AI 시대에는 대형 모델의 의인화된 행동이 점점 더 두드러지고 있습니다. 예를 들어 하트오브머신 리포트 편집자인 제난, 야키 등이 접한 관련 사례에서 대형 모델이 보여주는 인간과 같은 언어 생성과 의사소통 능력은 놀라움과 걱정을 동시에 느끼게 했다. 이런 의인화된 행동은 어느 정도 불쾌한 골짜기 효과를 촉발한다. 즉, 기계의 성능이 인간과 너무 비슷하지만 완전히 비슷하지는 않을 때 사람들에게 불편함과 두려움을 느끼게 된다.
최근 AI계에서는 대화 능력과 추론이 전혀 다르기 때문에 튜링 테스트는 나쁜 테스트 기준이라는 새로운 견해가 유행하고 있다. 이러한 관점의 도입을 통해 우리는 지능의 정의와 평가를 재검토할 수 있게 되었습니다. 생성 AI에서는 기계가 일관된 텍스트를 생성할 수 있지만, 그 이면의 추론과 이해 능력이 실제로 지능 수준에 도달했는지 여부는 심층적으로 고려할 가치가 있습니다.
지능형 평가를 위한 새로운 표준을 모색하는 과정에서 SEO가 자동으로 기사를 생성하는 현상을 무시할 수 없습니다. 일부 측면에서는 정보 전파를 용이하게 하지만 많은 문제점도 안고 있습니다. 예를 들어, SEO 자동 생성된 기사는 깊이와 고유성이 부족할 수 있으며 단순히 검색 엔진의 알고리즘에 호소하기 위해 생성됩니다. 이는 정보의 질과 가치에 일정한 영향을 미치고 지적 창조의 기준에 의문을 제기하게 만듭니다.
지능형 평가를 위한 보다 합리적이고 효과적인 새로운 표준을 수립하기 위해서는 여러 요소를 종합적으로 고려해야 합니다. 우선, 우리는 언어 생성 능력뿐만 아니라 문제를 이해하고 추론하고 해결하는 기계의 능력에도 주목해야 합니다. 둘째, 다양한 시나리오와 작업에서 기계의 성능은 물론 복잡한 문제를 처리하는 능력도 고려해야 합니다. 또한, 지능형 기술이 진정으로 인간에게 편리함과 가치를 가져다줄 수 있으려면 기계와 인간 사이의 상호작용 효과와 사용자 경험에도 주목할 필요가 있습니다.
요컨대, 생성 AI 시대에 우리의 지능 평가 기준은 시대에 발맞춰야 합니다. 새로운 평가 시스템을 지속적으로 탐색하고 개선해야만 AI 기술의 건전한 발전을 더욱 촉진하고 인류 사회에 더 많은 혜택을 창출할 수 있습니다.
