너무 똑똑해진 AI, ‘병목’이 된 인간 작성일 07-15 27 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[비즈톡]</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ViBbcjgRXd"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ad82c036422504b7933f1d704ddfcbc081c9414f8ab710bf2efe89536a5f8fce" dmcf-pid="fnbKkAaete" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="챗GPT 생성 이미지/GPT" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/chosun/20260715180155554xgdq.jpg" data-org-width="1448" dmcf-mid="2XedTSCE5J" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/15/chosun/20260715180155554xgdq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 챗GPT 생성 이미지/GPT </figcaption> </figure> <p contents-hash="ec2ea10afe99accfec89497f16cf240f260878c2d5909c2ff3c660cadb90e4e1" dmcf-pid="4LK9EcNdHR" dmcf-ptype="general">오픈AI가 지난 9일 최신 AI(인공지능) 모델 GPT-5.6를 공개한 뒤, 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 ‘엑스(X·구 트위터)’에 글을 썼습니다. “많은 벤치마크(AI 성능 평가 지표)가 ‘GPT-5.6 솔’(5.6 중 최고 성능 모델)이 지금 세계 최고의 모델이라고 말하지만, 가장 확실한 방법은 일론이 다시 나한테 집착하기 시작했다는 것”이라고 했습니다.</p> <p contents-hash="ba3032178a561f414b393d5b279dbe09aaa6bcb92307d50499efb05f6dcf493e" dmcf-pid="8UlS2KqFGM" dmcf-ptype="general">이 글에는 ‘앙숙’ 관계인 일론 머스크 테슬라 CEO를 조롱하려는 의도가 있었지만, 동시에 업계에서는 “AI 성능 평가가 어려워진 현실을 잘 반영하는 글”이라는 평가가 나왔습니다. AI가 지나치게 똑똑해지면서 기존 벤치마크만으로는 모델 간 실제 성능 차이를 가려내기 어려워지고 있기 때문에, 경쟁사 수장이 머스크가 견제에 나섰다는 사실이 새 모델의 우수성을 확실히 보여주고 있다는 겁니다.</p> <p contents-hash="081196c0e411df39cd80eb3b06e3d9dd36534d87aa972587e2b0817b4547b4b8" dmcf-pid="6uSvV9B3Yx" dmcf-ptype="general">실제 업계에서는 AI 모델의 성능을 높이는 것보다 이들의 성능을 평가하는 것이 더 어렵다는 지적이 나옵니다. 14일 미 IT 전문 매체 디 인포메이션은 “최신 AI 모델들은 기존 성능 평가 기준인 벤치마크에서 빠르게 만점에 가까운 성적을 내고 있다”고 했습니다. 비유를 하자면 천재 학생이 어려운 문제를 쉽게 빨리 풀어내다 보니 교사가 끊임없이 새 문제를 출제해야 하는 것입니다.</p> <p contents-hash="d4d0c8c3c6926ee51a3b261dd9eef0736df1f186a1c129a3f64d2539bd3cf9f2" dmcf-pid="P7vTf2b0ZQ" dmcf-ptype="general">이러다 보니 AI가 문제를 풀어 결과를 내는 시간만큼 이를 평가하는 데도 시간이 듭니다. 노엄 브라운 오픈AI 연구원은 최근 서울에서 열린 국제머신러닝학회(ICML)에서 “AI가 앞으로 수주일 또는 무기한 작업할 수 있게 되면, 모델을 평가하는 시간이 모델을 훈련하는 시간보다 더 길어질 수 있다”고 전망했습니다.</p> <p contents-hash="99344626f3304903d1daaeccafcfdbceeb31b922aaefcf169fc396a08f4a27d2" dmcf-pid="QzTy4VKpGP" dmcf-ptype="general">평가 시간뿐 아니라 평가 비용도 급증하고 있습니다. 코딩 벤치마크 ‘미러코드’를 개발한 AI 연구 기관 에포크AI와 METR은 한 AI가 19일간 수행한 과제의 결과를 한 차례 평가하는 데 2600달러가 들었다고 밝혔습니다.</p> <p contents-hash="045dc00f3ce37592b0dee75aa280893cb496565d2d7c03d5c6751b08004d9954" dmcf-pid="xqyW8f9UH6" dmcf-ptype="general">이 때문에 신약 개발이나 수학적 난제 해결처럼 인류 발전에 도움이 될 획기적인 성과를 AI가 내놓더라도, 이를 곧바로 활용하기는 어려울 수 있습니다. AI가 오랜 기간 실험을 설계하고 결과를 분석해 답을 내놓을 경우, 그 결과가 실제로 정확한지 사람이 검증하는 데에도 상당한 시간이 걸릴 수 있기 때문입니다.</p> <p contents-hash="0fa7501493a554386665d93317e84656e2e426b32dcbf8db366c61f9fab8693d" dmcf-pid="yDxMlCsA58" dmcf-ptype="general">앞으로 AI 경쟁의 승패는 더 똑똑한 모델을 만드는 기술력보다, 그 결과를 얼마나 빠르고 정확하게 검증할 수 있는 인간의 역량에 달릴 수 있습니다. AI가 발전할수록 경쟁력의 병목은 AI가 아니라 사람이 되는 셈입니다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 AI 인프라 쏠림 '충격 …IBM 시총 하루새 690억弗 증발 07-15 다음 기업 투자 구조, 조직 운영방식까지 바꾸는 AI 07-15 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
