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중국은 세계의 AI 초강대국이 되고자 한다. 이를 위해 필요한 것은 무엇인가? 중국이 수집한 데이터의 양의 많으나 데이터 인공지능 발전의 성배인 효율성이 있는지 의문이다. 중국이 다른 곳에서 구상한 기술을 기반으로 구축한 역사와 재능이 많지만 아직 혁신 측면에서 빛나는 실적은 없다.

https://singularityhub.com/2021/01/17/china-wants-to-be-the-worlds-ai-superpower-does-it-have-what-it-takes/

JM Kim | 기사입력 2021/01/19 [00:58]

중국은 세계의 AI 초강대국이 되고자 한다. 이를 위해 필요한 것은 무엇인가? 중국이 수집한 데이터의 양의 많으나 데이터 인공지능 발전의 성배인 효율성이 있는지 의문이다. 중국이 다른 곳에서 구상한 기술을 기반으로 구축한 역사와 재능이 많지만 아직 혁신 측면에서 빛나는 실적은 없다.

https://singularityhub.com/2021/01/17/china-wants-to-be-the-worlds-ai-superpower-does-it-have-what-it-takes/

JM Kim | 입력 : 2021/01/19 [00:58]

중국의 스타는 수십 년 동안 꾸준히 상승해 왔다. 30년 만에 극심한 빈곤율을 88%에서 2%미만으로 낮추는 것 외에도, 이 나라는 제조 및 기술 분야에서 세계적인 강국이 되었다. 인구 고령화로 인해 성장 속도가 느려질 수 있지만 그럼에도 불구하고 중국은 여러 첨단 기술 분야에서 세계 최대 기업 중 하나이다.

이러한 분야 중 하나이자 아마도 가장 중요한 분야는 인공지능이다. 중국 정부는 2017 2030년까지 AI의 세계적 리더가 될 계획을 발표했으며 이후 학계, 정부 및 민간 산업 전반의 AI 프로젝트 및 연구에 수십억 달러를 투자했다. 정부의 벤처 캐피탈 펀드는 AI 300억 달러 이상을 투자하고 있다. 북동부 도시 톈진은 AI 발전을 위해 160 억 달러를 예산으로 책정했다. 베이징에 20억 달러 규모의 AI 연구 단지가 건설되고 있다.

이러한 막대한 투자 외에도 중국의 정부와 민간 기업은 시민의 건강에서 스마트폰 사용에 이르기까지 전례 없는 양의 데이터에 액세스 할 수 있다. 사람들이 채팅, 데이트, 지불, 공유차타기, 뉴스 읽기 등을 할 수 있는 다기능 앱인 WeChat CCP에게 요청 시 사용자 데이터에 대한 전체 액세스 권한을 제공한다. BBC 기자가 말했듯이 WeChat세계 무대에서 게임보다 앞서 있었고 사람들의 존재 구석 구석까지 그 길을 찾았다. 그것은 공산당에 이 나라의 거의 모든 사람들, 시민과 외국인 모두의 삶의 지도를 전달할 수 있다.” 그리고 그것은 단지 하나의 데이터 소스일 뿐이다.

많은 사람들은 이러한 요인들이 중국이 AI 개발에 있어 진지한 발판을 마련하고 있으며, 심지어 중국의 발전이 미국을 능가할 만큼의 발전을 제공한다고 믿는다.

하지만 AI에는 데이터보다 더 많은 것이 있으며 수십억 달러를 투자하는 것보다 발전해야 할 것이 더 많다. AI 또는 일관된 혁신이 필요한 모든 기술 분야에서 세계적 리더가 될 중국의 잠재력을 여러 각도에서 분석하면 그 강점과 한계에 대한 미묘한 차이를 알 수 있다. 2020 6 Foreign Affairs 기사에서 옥스포드 동료인 Carl Benedikt Frey Michael Osborne은 중국의 큰 이점이 장기적으로는 그다지 유리하지 않을 수 있으며 그 한계가 매우 제한적일 수 있다고 주장했다.

 

AI 주도권 이동

AI 분야에서 누가 주도권을 잡을지 파악하려면 먼저 기술이 현재 상태를 넘어서 어떻게 발전할 것인지 고려하는 것이 도움이 될 수 있다.

분명히 말하면 AI는 현재 다소 갇혀 있다. 알고리즘과 신경망은 단백질 구조를 정확하게 예측하는 DeepMind AlphaFold 또는 짧은 프롬프트를 기반으로 설득력 있는 기사를 작성하는 OpenAI GPT-3와 같은 새롭고 인상적인 업적을 계속 달성하고 있지만 대부분의 경우 이러한 시스템의 기능은 여전히 ​​좁은 지능으로 정의된다. 시스템이 많은 양의 데이터에 대해 열심히 훈련된 특정 작업. (일부는 OpenAI GPT-3)가 예외 일 수 있다고 추측했다. "일반"은 아니지만 "좁음"의 정의를 능가하는 머신 인텔리전스의 첫 번째 예이다. 알고리즘은 텍스트를 작성하도록 훈련되었지만 결국 언어 간 번역, 코드 작성, 이미지 자동 완성, 수학 수행 및 특별히 훈련되지 않은 기타 언어 관련 작업을 수행할 수 있게 되었다. 그러나 GPT-3의 모든 기능은 해당 언어에서 배운 기술로 제한된다. 구어, 서면 또는 프로그래밍 언어에 관계없이 도메인).

AlphaFold GPT-3의 성공은 주로 교육을 받은 방대한 데이터 세트 때문이었다. 혁신적인 새로운 교육 방법이나 아키텍처가 관련되지 않았다. AI를 발전시키는 데 필요한 모든 것이 이 패러다임을 계속하거나 확장하는 것이었다. 입력 데이터가 많을수록 능력이 향상된다. 중국이 유리할 수 있다.

그러나 AI가 아기 단계가 아닌 도약과 한계를 뛰어 넘기 위해 해결해야하는 가장 큰 장애물 중 하나는 바로 광범위한 작업 별 데이터에 대한 의존이다. 다른 중요한 과제로는 현재 컴퓨팅 성능의 한계에 대한 기술의 빠른 접근과 막대한 에너지 소비가 있다.

따라서 중국의 데이터 수집량은 현재 이점을 제공할 수 있지만 AI 우위를 향한 장기적인 발판은 아닐 수 있다. 오늘날의 AI를 통합하거나 의존하는 제품을 구축하는 데 유용하지만 인공지능 시스템이 학습하는 방법에 대한 주도권을 밀어붙이는 데는 유용하지 않다. 예를 들어, 사용자의 소비 습관에 대한 WeChat 데이터는 사람들이 돈을 절약하거나 구매하고 싶은 항목을 제안하는 AI를 구축하는 데 유용하다. 그것은 제작자와 많은 돈을 사용하는 회사를 얻을 수 있는 고도로 맞춤화 된 제품을 가능하게 할 것이다.

하지만 데이터 양은 AI를 발전시키는 것이 아니다. Frey Osborne이 말했듯이 "데이터 효율성은 인공지능 발전의 성배이다."

이를 위해 학계 및 민간 산업의 연구팀은 AI를 데이터 사용량을 줄이는 방법을 연구하고 있다. 원샷 학습 및 원샷 미만 학습과 같은 새로운 훈련 방법이 등장하기 시작했으며, 인간의 두뇌와 더 비슷하게 학습하는 AI를 만들기위한 수많은 노력과 함께 등장하기 시작했다.

중요하지 않은 것은 아니지만 이러한 발전은 여전히 ​​"아기 단계"범주에 속한다. AI가 이러한 작은 단계를 넘어서 어떻게 발전할 것인지는 아무도 모른다. Frey Osborne의 견해로는 불확실성이 AI 우위를 향한 중국의 빠른 속도에 대한 주요 속도 향상이다.

 

혁신이 일어나는 방법

많은 훌륭한 발명이 우연히 발생했으며, 세계에서 가장 성공적인 회사 중 일부는 차고, 기숙사 또는 이와 비슷하게 예산이 적고 설명이 없는 상황(Google, Facebook, Amazon, Apple )에서 시작했다. 저자들은 혁신은 종종 "발명가와 기업가가 상호 작용하고 아이디어를 교환할 때 우연과 재결합을 통해"일어난다.

Frey Osborne은 중국이 다른 곳에서 구상한 기술을 기반으로 구축 한 역사와 재능이 많지만 아직 혁신 측면에서 빛나는 실적은 없다고 주장한다. 그들은 2003년부터 현재까지 가장 많이 인용된 100개의 특허 중 중국에서 온 것은 없다고 지적한다. 자이언츠 Tencent, Alibaba, Baidu는 모두 중국 시장에서 큰 성공을 거두었지만 미국에서 나온 기술이나 비즈니스 모델에 뿌리를 두고 있으며 중국 인구를 위해 조정되었다.

Frey Osborne가장 혁신적인 사회는 항상 사람들이 논란의 여지가 있는 아이디어를 추구할 수 있는 사회였다. 중국의 인터넷 검열과 시민 감시는 논란의 여지가 있는 아이디어의 추구를 장려하지 않는다. 국가의 사회적 신용시스템은 규칙을 따르는 사람들에게 보상을 주고 선을 벗어나는 사람들을 처벌한다. Frey는 문제 해결의 하향식 실행은 당면한 문제가 명확하게 정의될 때 효과적이며 AI의 다음 큰 도약은 그렇지 않을 때 효과적이라고 덧붙인다.

사회적 순응의 문화가 기술 혁신에 얼마나 강력한 영향을 미칠 수 있는지는 논쟁의 여지가 있으며 물론 예외도 있을 수 있다. 그러나 관련 역사적 사례는 소련이 핵 에너지 및 우주 탐사와 같은 분야에서 잠시 미국과 경쟁한 과학 및 기술에 대한 막대한 투자에도 불구하고 주로 정치적, 문화적 요인으로 인해 훨씬 ​​뒤처졌다.

마찬가지로 중국의 교육 시스템에서 컴퓨터 과학에 초점을 맞추면 우위를 점할 수 있다. 하지만 Frey가 나에게 이메일에서 말했듯이 "최고의 학생이 반드시 최고의 연구원은 아니다. 훌륭한 연구자가되기 위해서는 새로운 아이디어가 필요하다.”

 

승자가 모두 가져갈까?

중국이 AI 우위를 차지할 것인지에 대한 질문을 넘어서는 강력한 기술을 어떻게 사용할 것인지가 문제이다. 중국이 이미 AI를 구현한 몇 가지 방법은 소수 민족에 대해 공격적으로 사용되는 안면인식시스템부터 착용자가 보는 사람에 대한 정보를 가져올 수 있는 경찰을 위한 스마트안경에 이르기까지 도덕적으로 의심스러운 것으로 간주될 수 있다.

미국이 순전히 윤리적인 목적으로 AI를 사용할 것이라는 말은 아니다. 예를 들어, 군대의 Project Maven은 인공지능 알고리즘을 사용하여 이라크와 시리아의 반란군 표적을 식별했으며 미국 법 집행 기관도(대부분 규제되지 않은) 안면인식시스템을 사용하고 있다.

AI "지배"가 한 국가에 가지 않을 것이라고 생각할 수 있다. 각 국가는 다른 방법으로 이정표를 달성하거나 다른 이정표를 만날 수 있다. 적어도 학문적 영역에서 두 국가의 연구원은 지금까지 많은 프로젝트에서 수행한 것처럼 계속해서 공동 작업하고 작업을 공유할 수 있다.

한 국가가 주도권을 잡으면 결과적으로 몇 가지 주요 이점을 볼 수 있다. Brookings Institute의 동료 Indermit Gill 2030년에 AI를 선도하는 사람은 누구나 2100년까지 "세계를 지배"할 것이라고 말하기까지했다. 그러나 Gill은 각 국가의 강점을 고려하는 것 외에도 그들이 얼마나 그들의 약점을 향상시킬 것인지 고려해야한다고 지적한다.

중국이 투자를 주도하고 미국이 혁신을 주도하는 동안 양국은 기술 도입에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 엄청난 경제적 불평등과 씨름하고 있다. “신기술에 수반되는 사회적 변화에 대한 태도는 기술만큼이나 중요하며 경제와 사회를 형성하는 보완 정책의 필요성을 지적한다.”라고 Gill은 썼다.

중국 지도부는 혁신을 촉진하기 위해 손을 뗄 수 있을까? 미국의 비즈니스 환경이 중국의 데이터, 투자 및 교육 이점과 경쟁하기에 충분할까? 그리고 양국 모두 기술의 경제적 이익을 보다 공평하게 분배할 수 있는 방법을 찾을 수 있을까?

시간이 지나면 알 수 있겠지만 우리를 위해 우리의 일이 잘려진 것 같고 중국도 마찬가지이다.

 

 
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