◀ 앵커 ▶
올해 노벨 물리학상과 화학상이 모두의 예상을 깨고 인공지능 발전에 기여한 학자들에게 돌아갔습니다.
노벨상 측은 AI의 위험성도 함께 언급했습니다.
김윤미 기자입니다.
◀ 리포트 ▶
"노벨 물리학상은 인공신경망을 이용해 기계학습을 발명한…"
예상을 뛰어넘은 결과였습니다.
물리학상과 화학상까지 올해 노벨상은 AI가 평정했습니다.
우리의 뇌처럼 기계가 정보를 기억하고 처리하는 오늘날 AI 모델의 기초를 마련한, 뇌 과학자 존 홉필드 교수.
여기에 AI를 활용해 단백질 연구 발전에 결정적 계기를 마련한 구글 딥마인드의 개발자들까지 인공지능 AI 기술의 영향력이 몰라보게 커졌다 해도, 이들의 수상은 아무도 예측하지 못했던 결과입니다.
무엇보다 물리학상 수상자들은 인공지능의 위험성을 경고해온 걸로 잘 알려진 학자들입니다.
빠르면 20년 안에 인간을 압도할 AI가 등장할 수 있는데, 이에 대한 준비가 전혀 돼 있지 않다는 겁니다.
"통제할 수 없고 충분히 이해하지 못한다는 데 매우 불안함을 느낍니다. 그것이 AI가 제기하는 문제점입니다."
스웨덴 왕립과학회도 이번 수상 소식을 발표하며, AI의 부정적 측면을 언급했습니다.
[엘렌 문스/노벨물리학위원회 의장]
"기계 학습은 엄청난 이점을 가지고 있지만, 급속한 발전은 우리의 미래에 대한 우려도 함께 불러일으켰습니다."
'산업혁명' 이후 '인공지능'이라는 가장 뛰어난 도구를 획득한 인류.
MBC뉴스 김윤미입니다.
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김윤미 기자(yoong@mbc.co.kr)
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올해 노벨 물리학상과 화학상이 모두의 예상을 깨고 인공지능 발전에 기여한 학자들에게 돌아갔습니다.
노벨상 측은 AI의 위험성도 함께 언급했습니다.
김윤미 기자입니다.
◀ 리포트 ▶
"노벨 물리학상은 인공신경망을 이용해 기계학습을 발명한…"
"노벨화학상은 단백질 구조를 계산한…"
예상을 뛰어넘은 결과였습니다.
물리학상과 화학상까지 올해 노벨상은 AI가 평정했습니다.
우리의 뇌처럼 기계가 정보를 기억하고 처리하는 오늘날 AI 모델의 기초를 마련한, 뇌 과학자 존 홉필드 교수.
제프리 힌튼 교수는 기계가 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 알고리즘을 개발해, 챗GPT로 대표되는 생성형 AI 시스템의 길을 열었습니다.
여기에 AI를 활용해 단백질 연구 발전에 결정적 계기를 마련한 구글 딥마인드의 개발자들까지 인공지능 AI 기술의 영향력이 몰라보게 커졌다 해도, 이들의 수상은 아무도 예측하지 못했던 결과입니다.
무엇보다 물리학상 수상자들은 인공지능의 위험성을 경고해온 걸로 잘 알려진 학자들입니다.
빠르면 20년 안에 인간을 압도할 AI가 등장할 수 있는데, 이에 대한 준비가 전혀 돼 있지 않다는 겁니다.
[존 홉필드/미국 프린스턴대 교수]
"통제할 수 없고 충분히 이해하지 못한다는 데 매우 불안함을 느낍니다. 그것이 AI가 제기하는 문제점입니다."
스웨덴 왕립과학회도 이번 수상 소식을 발표하며, AI의 부정적 측면을 언급했습니다.
[엘렌 문스/노벨물리학위원회 의장]
"기계 학습은 엄청난 이점을 가지고 있지만, 급속한 발전은 우리의 미래에 대한 우려도 함께 불러일으켰습니다."
'산업혁명' 이후 '인공지능'이라는 가장 뛰어난 도구를 획득한 인류.
이 도구에 지배당하지 않기 위해선 어떤 연구가 필요한 지 논의가 필요하다는 목소리가 나옵니다.
MBC뉴스 김윤미입니다.
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