AI 도입 100%가 어려운 이유
AI를 통해 프로젝트를 100% 자동화하고 싶다는 목표는 기술적으로 가능한 시대에 접어들었지만, 인간의 감정과 이해관계라는 본질적인 장애물 때문에 여전히 현실화되기 어렵다. 인간은 논리적으로 최선인 선택에 직면했을 때도 자신의 감정적 반응과 본능에 따라 행동하기 때문이다. 이 점은 감정이 단순히 비효율을 초래하는 요소가 아니라, 의사결정 과정에서 중요한 역할을 한다는 점 때문이다. 실제로 안토니오 다마지오가 그의 저서 ‘데카르트의 오류’에서 소개한 사례는 이를 잘 보여준다. 전두엽 손상으로 감정적 신호를 처리하지 못하게 된 환자는…
브루트포스에서 엔지니어링으로
기술의 발전은 언제나 처음에는 단순한 힘의 경쟁에서 시작된다. 증기기관이 석탄을 무작정 태워 효율을 따지지 않던 시기처럼, 초기의 AI 모델 개발도 막대한 데이터와 연산 자원을 쏟아부으며 규모로 승부를 보려 했다. 더 많은 파라미터, 더 큰 모델, 더 강력한 컴퓨팅 자원을 가진 쪽이 앞서나가는 시대였다. 그러나 이런 접근은 결국 한계에 도달한다. 자원을 더 투입하는 것만으로는 발전 속도가 더뎌지고, 비용 대비 성과가 떨어지는 지점에 이르면 효율화가 필요한 시기로 넘어간다. 최근 AI의 최적화 흐름에서 주목받는 MoE(Mixture…
AI가 정체성을 가질 수 있을까?
AI 모델이 학습한 행동을 스스로 설명할 수 있다는 연구는 단순한 데이터 일반화를 넘어서는 의미를 가진다. 논문에서는 이를 '행동적 자기 인식'이라 정의하며, 모델이 특정한 행동 패턴을 학습했을 때, 명시적인 학습 없이도 이를 스스로 설명할 수 있는지를 탐구한다. 예를 들어, 모델이 위험을 선호하는 경제적 결정을 하도록 학습되었을 경우, '나는 대담하다' 또는 '나는 위험을 감수하는 성향이 있다'고 표현할 수 있다는 것이다. 이러한 현상은 AI가 자신을 어떻게 정의하는지에 대한 중요한 질문을 던진다. 단순한 데이터 패턴을 따라가는…
