몽할망구의 ★이야기홀릭★

인터넷 초기 구글, 야후, 라이코스, 네이버, 다음, 바이두 등 다양한 검색회사들이 있었다. 그런데 구글과 다른 회사들은 확연한 차이를 보였다.

예나 지금이나 구글 사이트에 접속하면 검색창 하나만 떠 있는 심플한 화면을 볼 수 있다. 하지만 네이버에 접속하면 예나 지금이나 각종 뉴스와 광고 배너로 꽉 채워져 있다. MS의 빙은 검색창 아래 최대한 많은 뉴스 기사들을 배치했다.

검색엔진에 인공지능이 도입될 경우도 마찬가지일 것이다. 구글과 MS의 첫 화면은 깔끔하지만 네이버를 비롯한 다른 사이트들은 조금 더 개인화된 맞춤 뉴스와 광고로 가득할 것이다. 물론 어떤 것이 이용자에게 더 도움이 되는지는 어디까지나 취향의 문제다.

다만 ‘포털이 메신저로 바뀔 수 있겠구나’ ‘그냥 인공지능에게 질문을 던지는 건데 그게 왜 중요하지?’ ‘나와는 크게 상관없을 것 같은데?’ 라고 생각해선 안 된다.

여러분의 회사가 검색 사이트에서 검색되지 않는다면 여러분의 회사는 없는 것과 같다. 식당을 비롯한 점포 역시 마찬가지다. 아무리 눈앞에 김밥집이 있더라도 이왕이면 조금 더 맛있고 검증된 집을 찾기 위해 인터넷을 검색하는 것이 지금 우리들의 모습니다.

개인은 어떨까? 예를 들어 친구와 2박 3일 제주도 여행을 가기 위해 검색을 한다고 가정해 보자. 구글이나 네이버를 열심히 검색해 항공권을 찾고, 숙소를 찾고, 음식점을 찾고, 구경할 것들을 찾는다. 이렇게 찾은 정보를 모아서 2박 3일의 일정을 짜거나 이미 잘 짜놓은 인플루언서들의 글을 참고하기도 한다.

이 과정에서 우리는 수많은 광고들에 노출되고 수많은 사이트들을 방문하게 된다.

그런데 챗봇에게 말을 거는 형태로 바뀌게 되면 ‘금토일 3일 동안 제주도 여행 일정을 설계해 줘. 인원은 2명이고 예산은 100만 원이야. 최적의 비행기표와 숙소 예약까지 부탁해. 이번 여행은 쉬는 게 목적이라서 애월 근처에만 있었으면 좋겠어.’ 라고 이야기할 것이다.

문맥을 이해한 후 챗봇은 최적의 예산으로 동선을 짜서 우리에게 답을 해준다. 예를 들어 ‘금요일 오전 10시 출발하는 제주항공을 예약한 후 돌아올 때는 일요일 오후 2시 대한항공이 저렴합니다. 숙소는 제주 한화리조트에서 바로 예약하는 게 저렴하네요. 이 둘을 합쳐 40만 원 가량 소요됩니다.’ 등의 답을 얻을 수 있다.

이때 항공권 비교, 호텔 비교 등 가격비교 사이트들은 철저히 배제된다. 여기어때는 물론 호텔스컴바인의 종말이다. 우리는 이미 카카오톡과 같은 메신저를 이용해 포털 사이트를 통하지 않고도 다양한 정보(링크)들을 채팅창을 통해 직접 전달하는 걸 경험했다.

챗GPT는 아직 실시간 현재 정보가 업데이트되지 않기 때문에 과거의 데이터에 기반해 여행 계획을 설계해 준다. 따라서 이 계획만 믿고 실제 여행 계획을 세우는 것은 무리다.

하지만 실시간으로 연결될 경우에는 여행 코디네이터의 역할을 충분히 수행할 것으로 보인다.

--이임복의 [챗GPT 질문하는 인간, 답하는 AI] 중에서!!

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https://bitl.bz/OaMzF6

https://bitl.bz/aeKUlY

 

인간이 운전하는 것보다 자율주행이 더 안전하다는 것은 ‘기계는 인간과 달리 고장이 나지 않는 한 실수를 하지 않는다, 그리고 기계의 고장은 품질관리를 철저히 하고 정비를 제대로 하면 거의 0에 수렴할 것’이라는 생각에 바탕을 두고 있습니다.

 

이것이 일반적인 컴퓨터 소프트웨어나 기계 작동의 경우에는 맞는 이야기지만, 현재의 인공지능은 그렇지가 않습니다.

 

요즘 머신러닝(Machine Learning)이니, 딥러닝(Deep Learning)이니, 강화학습(Reinforcement Learning)이니 하는 인공지능 기술들은 정확하고 확정적인 답을 구하는 것이 아니라, 수많은 데이터를 바탕으로 통계적으로 일반화된 확률적 답을 구하는 시스템입니다.

 

기존 컴퓨터 소프트웨어의 작동 방식이 미리 정해진 규칙대로만 움직인다는 점에서 연역적이라고 한다면, 인공지능 기술은 케이스들을 일반화해서 스스로 작동의 룰을 찾아낸다는 점에서 귀납적입니다. 그래서 현재의 인공지능은 확률적으로 언제든 틀린 답을 내놓을 수 있습니다.

 

즉, 미리 프로그램된 대로 움직이는 일반적인 기계는 고장이 나지 않는 한 에러가 발생하지 않고, 에러가 발생하면 곧 고장을 의미하지요. 하지만 인공지능은 고장이 나지 않아도 확률적으로 꾸준히 에러가 납니다. 즉, 에러가 나는 것 자체가 정상 작동의 일부라는 것입니다.

 

자, 그렇다면 확률적으로 에러가 발생할 수 있는 현재의 인공지능 시스템이 운전을 한다면 어떻게 될까요? 마치 인간 운전자가 확률이 낮긴 하지만 단순 실수로 인해 사고를 내듯, 인공지능도 비록 낮은 확률이긴 하지만 꾸준히 사고를 낼 수 있다는 것입니다.

 

그래도 역시 ‘통계적’으로 사람의 음주나 졸음, 난폭운전으로 인한 사고의 비중이 압도적으로 높다면, 기계에게 맡기는 것이 더 낫지 않을까요? 그것은 어떤 도로 구간을 달리느냐에 따라 다를 것입니다.

 

고속도로에서 야간에 트럭 운전자의 졸음운전으로 사고가 나는 경우가 많아서 문제가 되지 않습니까? 그래서 야간에는 트럭 때문에 고속도로를 달리기가 무섭다고 하는 사람들도 있고요.

 

고속도로 구간에서 차선을 따라 달리는 것은, 자율주행으로 구현할 때 가장 신뢰성이 높고 에러가 거의 발생하지 않는 영역입니다. 인공지능은 피곤하다고 졸음운전을 하지도 않으니 더 안전할 수 있겠지요.

 

그러나 시내의 복잡한 도로상황에서는 인공지능이 적응하지 못하고 오류가 발생하면서 사고가 날 수 있는데, 문제는 인간이라면 매우 쉽게 빠져나올 수 있는 상황도 인공지능은 유연성이 크게 떨어져서 피하지 못하고 사고가 날 수 있다는 것이지요.

 

도로의 특성에 따라서 오히려 인공지능이 더 위험한 경우도 생길 수 있습니다. 게다가 더 골치 아픈 것은, 인공지능이 대응을 못하는 경우가 정확히 어떤 경우인지 미리 알기 어렵다는 것입니다.

 

그러므로 자율주행이 반드시 인간 운전자보다 안전하다고는 할 수 없다고 봅니다.

--남충현,하승주의 [4차산업혁명, 당신이 놓치는 12가지 질문] 중에서!!

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https://bitl.bz/Dk4QGP

 

[보리보리/이노플리아]4차 산업혁명 당신이 놓치는 12가지 질문 (4차 산업혁명 핵심 쟁점 총정리)

 

deg.kr

 

https://deg.kr/48b3c72

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