In the coming years, artificial intelligence is probably going to change your life, and likely the entire world. But people have a hard time agreeing on exactly how. The following are excerpts from a World Economic Forum interview where renowned computer science professor and AI expert Stuart Russell helps separate the sense from the nonsense.
There’s a big difference between asking a human to do something and giving that as the objective to an AI system. When you ask a human to get you a cup of coffee, you don’t mean this should be their life’s mission, and nothing else in the universe matters. Even if they have to kill everybody else in Starbucks to get you the coffee before it closes— they should do that. No, that’s not what you mean. All the other things that we mutually care about, they should factor into your behavior as well.
And the problem with the way we build AI systems now is we give them a fixed objective. The algorithms require us to specify everything in the objective. And if you say, can we fix the acidification of the oceans? Yeah, you could have a catalytic reaction that does that extremely efficiently, but it consumes a quarter of the oxygen in the atmosphere, which would apparently cause us to die fairly slowly and unpleasantly over the course of several hours.
So, how do we avoid this problem? You might say, okay, well, just be more careful about specifying the objective— don’t forget the atmospheric oxygen. And then, of course, some side effect of the reaction in the ocean poisons all the fish. Okay, well I meant don’t kill the fish either. And then, well, what about the seaweed? Don’t do anything that’s going to cause all the seaweed to die. And on and on and on.
And the reason that we don’t have to do that with humans is that humans often know that they don’t know all the things that we care about. If you ask a human to get you a cup of coffee, and you happen to be in the Hotel George Sand in Paris, where the coffee is 13 euros a cup, it’s entirely reasonable to come back and say, well, it’s 13 euros, are you sure you want it, or I could go next door and get one? And it’s a perfectly normal thing for a person to do. To ask, I’m going to repaint your house— is it okay if I take off the drainpipes and then put them back? We don't think of this as a terribly sophisticated capability, but AI systems don’t have it because the way we build them now, they have to know the full objective. If we build systems that know that they don’t know what the objective is, then they start to exhibit these behaviors, like asking permission before getting rid of all the oxygen in the atmosphere.
In all these senses, control over the AI system comes from the machine’s uncertainty about what the true objective is. And it’s when you build machines that believe with certainty that they have the objective, that’s when you get this sort of psychopathic behavior. And I think we see the same thing in humans.
What happens when general purpose AI hits the real economy? How do things change? Can we adapt? This is a very old point. Amazingly, Aristotle actually has a passage where he says, look, if we had fully automated weaving machines and plectrums that could pluck the lyre and produce music without any humans, then we wouldn’t need any workers.
That idea, which I think it was Keynes who called it technological unemployment in 1930, is very obvious to people. They think, yeah, of course, if the machine does the work, then I'm going to be unemployed.
You can think about the warehouses that companies are currently operating for e-commerce, they are half automated. The way it works is that an old warehouse— where you’ve got tons of stuff piled up all over the place and humans go and rummage around and then bring it back and send it off— there’s a robot who goes and gets the shelving unit that contains the thing that you need, but the human has to pick the object out of the bin or off the shelf, because that’s still too difficult. But, at the same time, would you make a robot that is accurate enough to be able to pick pretty much any object within a very wide variety of objects that you can buy? That would, at a stroke, eliminate 3 or 4 million jobs?
There's an interesting story that E.M. Forster wrote, where everyone is entirely machine dependent. The story is really about the fact that if you hand over the management of your civilization to machines, you then lose the incentive to understand it yourself or to teach the next generation how to understand it. You can see “WALL-E” actually as a modern version, where everyone is enfeebled and infantilized by the machine, and that hasn’t been possible up to now.
We put a lot of our civilization into books, but the books can’t run it for us. And so we always have to teach the next generation. If you work it out, it’s about a trillion person years of teaching and learning and an unbroken chain that goes back tens of thousands of generations. What happens if that chain breaks?
I think that’s something we have to understand as AI moves forward. The actual date of arrival of general purpose AI— you’re not going to be able to pinpoint, it isn’t a single day. It’s also not the case that it’s all or nothing. The impact is going to be increasing. So with every advance in AI, it significantly expands the range of tasks.
So in that sense, I think most experts say by the end of the century, we’re very, very likely to have general purpose AI. The median is something around 2045. I'm a little more on the conservative side. I think the problem is harder than we think.
I like what John McAfee, he was one of the founders of AI, when he was asked this question, he said, somewhere between five and 500 years. And we're going to need, I think, several Einsteins to make it happen.
다가오는 미래에는 인공 지능이 여러분의 삶을 바꾸고 어쩌면 온 세상을 바꾼다고 하지만 정확히 어떻게 바뀐다는 건지는 아직 불명확합니다. 다음 내용은 유명한 인공 지능 전문가인 스튜어트 러셀 박사의 인터뷰에서 발췌한 내용으로 거짓과 진실을 구분하는 데 도움이 될 것입니다.
스튜어트 러셀: 인간에게 어떤 일을 부탁하는 것과 인공 지능에 그 일을 시키는 것은 매우 다릅니다. 어떤 사람한테 커피 한 잔을 사 오라고 할 때 그게 그 사람 인생의 사명이나 무조건이라는 말은 아닙니다. 스타벅스가 문 닫기 전에 커피를 사려고 거기 있는 사람들을 다 죽이라는 뜻도 아니죠. 네, 그건 절대 아닙니다. 우리가 신경 쓰는 모든 상황을 고려해서 행동을 취하라는 말이죠.
현재 인공 지능이 작동하는 방식은 정해진 목표만 받는 방식입니다. 인공 지능에 주는 목표에는 모든 것이 들어있어야 합니다. 예를 들어 로봇에 해양 산성화를 멈추라는 목표를 준다고 합시다. 촉매 반응을 이용하면 효과적으로 수행할 수 있지만 그러려면 대기 중의 산소를 사분의 일 정도 소모해야 하고 사람들은 산소가 부족해서 몇 시간에 걸쳐 천천히 고통스럽게 죽게 됩니다.
그러면 어떻게 이런 문제를 피할 수 있을까요? 이렇게 생각할 수 있겠죠. “그래, 목표를 좀 더 구체적으로 주자. 대기 중의 산소 농도도 고려할 것.” 그러면 당연히 다른 부작용이 생기겠죠. 바닷속에 독이 퍼져서 물고기가 다 죽게 됩니다. “좋아. 그럼 물고기도 죽이지 말 것. 아, 그러면 해조류는 어떡하지? 해조류도 죽이지 말 것.” 계속 이런 식이죠.
로봇이 아닌 인간에게는 이렇게 할 필요가 없습니다. 대개 인간은 필요한 모든 것을 모른다는 것을 알기 때문이죠. 어떤 사람에게 커피 한 잔을 사다 달라고 부탁했는데 파리에 있는 조지 샌드 호텔이었다면 그곳은 커피가 한 잔에 만팔천 원입니다. 그러면 그 사람은 다시 돌아와서 커피가 만팔천 원인데 그냥 사 올지 아니면 다른 곳에 가 볼지 물어보겠죠. 인간이면 당연히 그렇게 할 겁니다. 제가 여러분 집 외벽에 페인트칠을 다시 한다면 배수관을 떼었다가 다시 붙여도 되겠냐고 먼저 물어보겠죠. 인간에게 이는 그렇게 대단하고 정교한 능력이 아닙니다. 하지만 현재의 인공 지능은 그런 식으로 만든 것이 아니어서 임무를 전부 다 알려줘야 합니다. 만약 인공 지능이 다른 변수도 고려할 수 있게 만들면 대기 중의 산소를 다 제거하기 전에 인공 지능은 미리 물어보고 허락받는 행동을 할 겁니다.
이런 모든 면에서 볼 때 인공 지능 시스템을 통제하는 것은 인공 지능이 임무의 진정한 목적을 모르게 하는 것에서 옵니다. 기계가 고정된 목표만 수행하면 된다는 확신을 갖고 행동하도록 설계하면 이렇게 상식에 벗어난 결과가 나옵니다. 인간도 마찬가지이죠.
범용 인공 지능이 실물 경제에 타격을 준다면 어떻게 될까요? 세상은 어떻게 바뀔까요? 우린 여기에 적응할 수 있을까요? 이는 아주 오래된 문제입니다. 놀랍게도 실제로 아리스토텔레스가 이런 말을 했다는 기록이 있습니다. “완전히 자동화된 직물 짜는 기계와 스스로 리라를 연주하고 작곡하는 기계가 있다면 그 어떤 일꾼도 필요 없을 것이다.”
1930년, 케인스라는 경제학자는 이것을 ‘기술적 실업’이라고 불렀는데 그 의미는 아주 명확합니다. 한 마디로 기계가 일을 다 한다면 우린 모두 실업자가 된다는 거죠.
기업이 온라인 판매 제품 보관에 이용하는 창고는 반자동으로 운영됩니다. 수많은 상품이 낡은 창고 여기저기에 쌓여 있고 사람들이 가서 이리저리 뒤져 필요한 물건을 가져와 배송합니다. 필요한 물건이 있는 선반 전체를 들어서 가져다주는 로봇도 있긴 하지만 물건을 골라 선반에서 꺼내는 일은 사람이 해야 합니다. 로봇에겐 아직 어렵기 때문이죠. 하지만 동시에 수많은 물건 중에서 딱 필요한 물건만 정확하게 골라서 꺼낼 수 있는 로봇을 만든다면 어떨까요? 일자리 삼사백만 개 정도가 한 번에 없어져 버리겠죠.
E. M. 포스터라는 작가가 쓴 흥미로운 이야기에서는 모든 사람들이 전적으로 기계에 의존합니다. 이 이야기가 보여주는 것은 문명의 주도권을 기계에 넘겨주면 우리는 의욕을 잃게 되어 스스로 이해하려 하지도 않고 다음 세대에게 문명을 이해하는 법을 가르치려고도 않게 된다는 것입니다. 현대판 ‘월-E’를 보게 될지도 모르겠네요. 사람들이 모두 나약해져서 기계한테 어린애 취급당하는 거죠. 물론 아직 그런 일은 없었지만요.
우리는 문명의 상당 부분을 책에 기록하지만 책이 그걸 전달하지는 못합니다. 우리가 다음 세대를 직접 가르쳐야 하죠. 생각해 보면 가르치고 배우는 데 엄청난 노동력이 필요하고 수많은 세대를 거쳐 끊어지지 않고 계속 이어져 내려온 것이죠. 만약 끊어져 버리면 어떻게 될까요?
이 또한 인공 지능이 발전하면서 생각해 봐야 할 부분입니다. 범용 인공 지능이 실현되는 그날이 정확히 언제가 될지는 확신할 수 없고 하루아침에 되는 일이 아닙니다. ‘모 아니면 도’ 같은 일도 아니죠. 영향은 점점 커질 것입니다. 인공 지능이 발전할 때마다 임무의 범위는 점점 넓어지겠죠.
그런 의미에서 대부분 전문가들이 이번 세기말까지는 범용 인공 지능이 실현될 것이 매우 확실할 거라고 얘기합니다. 중앙값은 2045년 정도로 예측되는데 저는 좀 더 보수적인 쪽입니다. 제 생각에 이 문제는 보기보다 어렵습니다.
인공 지능의 창시자 중 하나인 존 매커피는 이 질문에 향후 5년에서 500년 사이라고 답했는데 저는 여기에 동의하며 이게 실현되려면 아인슈타인 같은 사람이 몇 명 더 필요할 것 같습니다.
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