"경이롭지만 매우 불안"…'노벨상' AI 대부의 경고
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<앵커> 인공지능 시대를 연 AI 연구자들이 올해 노벨 물리학상과 화학상의 주인공이 됐습니다. 앵커>
[마크 피어스/노벨 물리학상 위원회 : 물리적 이해를 기반으로 한 근본적인 연구가 오늘날 우리가 목격하는 머신러닝(기계학습)과 인공지능의 혁명을 이루었습니다.] 홉필드 교수는 지난 1982년 논문에서 인공 신경망의 핵심이 된 '홉필드 네트워크'를 제안했고, 힌턴 교수는 2006년 AI 학습의 핵심인 '딥러닝' 개념을 확립했습니다.
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<앵커>
인공지능 시대를 연 AI 연구자들이 올해 노벨 물리학상과 화학상의 주인공이 됐습니다. 이들은 수상소감에서 인공지능의 위험성을 경고하며 부작용을 막기 위한 더 많은 연구가 필요하다고 말했습니다.
정혜진 기자가 전하겠습니다.
<기자>
올해 노벨 물리학상은 현대 인공지능의 아버지로 불리는 존 홉필드 교수와 제프리 힌턴 교수에게 돌아갔습니다.
인공지능 연구로 노벨상을 받은 건 이번이 처음입니다.
[마크 피어스/노벨 물리학상 위원회 : 물리적 이해를 기반으로 한 근본적인 연구가 오늘날 우리가 목격하는 머신러닝(기계학습)과 인공지능의 혁명을 이루었습니다.]
홉필드 교수는 지난 1982년 논문에서 인공 신경망의 핵심이 된 '홉필드 네트워크'를 제안했고, 힌턴 교수는 2006년 AI 학습의 핵심인 '딥러닝' 개념을 확립했습니다.
[장병탁 교수/서울대 AI연구원장 : (신경망은) 사람의 뇌를 닮은 이런 학습하는 모델 구조인데, 힌턴 교수 같은 경우는 홉필드 네트워크를 발전시킨 볼츠만 머신이라는 신경망 모델을 (만들었고) 그런 것들이 지금 발전해서 생성형 AI로 발전했습니다.]
바둑 AI '알파고'를 개발한 구글 딥마인드의 데니스 하사비스 CEO와 존 점퍼 수석 연구원, 그리고 데이비드 베이커 워싱턴대 교수는 단백질 3차원 구조를 예측하는 인공지능을 개발한 공로로 노벨 화학상을 수상했습니다.
물리학상과 화학상 모두를 AI 관련 대부들이 수상하게 된 겁니다.
그런데 노벨 물리학상을 받은 두 석학은 수상소감에서 인공지능 기술의 위험성을 경고하고 나섰습니다.
[존 홉필드/교수 : 물리학과 컴퓨터 과학에서 나온 신경망 기술들은 이제 절대적인 경이로움처럼 보이는데, 그것이 어떻게 작동하는지는 인간이 이해하지 못하고 있습니다. 매우 불안합니다.]
[제프리 힌턴/교수 : 현재로서는 AI와 관련된 치명적인 시나리오를 언급하면서 이를 피하는 방법을 모릅니다. 그렇기 때문에 더 많은 연구가 시급히 필요합니다.]
두 노벨상 수상자들은 빅테크 기업들이 AI 안전 연구에 더 많은 자원을 투입하도록 정부나 세계기구가 강제해야 한다고 덧붙였습니다.
(영상편집 : 이상민)
정혜진 기자 hjin@sbs.co.kr
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