2023 AI INDEX REPORT 2장 Technical performance 정리

오늘은 2023 AI INDEX REPORT 2장인 Technical performance에 대해 정리해보는 시간을 갖겠습니다.

 

목 차

• 2023 AI INDEX REPORT 2장 개요
• 2023 AI INDEX REPORT 2장 Technical performance 상세
• 결론

스탠포드대학교 HAI

2023 AI INDEX REPORT 표지(출처 : 스탠포드 대학교 HAI)

2023 AI INDEX REPORT 2장 개요

2023 AI Index Report의 2장은 인공지능의 기술적 성능에 관한 내용을 다루고 있습니다. 이 장에서는 인공지능의 다양한 분야에서 최신의 연구 성과와 벤치마크 결과를 살펴보고, 인공지능의 한계와 도전 과제에 대해 논의합니다.

2023 AI Index Report에 따르면, 2022년에는 인공지능의 기술적 성능이 크게 향상되었습니다. 특히 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 강화 학습 등의 분야에서 인간의 수준을 넘어서거나 근접한 성능을 보여주는 인공지능 시스템이 등장했습니다. 예를 들어 자연어 처리 분야에서는 대규모 언어 모델인 ChatGPT가 인간과 구별하기 어려운 수준의 대화를 생성할 수 있게 되었으며, 컴퓨터 비전 분야에서는 Stable Diffusion이 고품질의 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다. 음성 인식 분야에서는 Whisper가 노이즈가 많은 환경에서도 정확하게 음성을 인식할 수 있게 되었으며, 강화 학습 분야에서는 BCOOLER가 에너지 효율을 최적화하는 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

하지만 인공지능의 기술적 성능에도 여전히 한계와 도전 과제가 존재합니다. 보고서는 인공지능의 성능 향상이 전통적인 벤치마크에서 포화 상태에 접어들고 있다고 지적했습니다. 즉, 인공지능이 벤치마크에서 보여주는 성능이 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 성능과 일치하지 않는다는 것입니다. 또한 인공지능의 성능 향상을 위해서는 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요하다는 점도 문제입니다. 이는 인공지능의 개발과 활용에 있어서 비용과 환경적 부담을 증가시키는 요인이 됩니다. 또한 인공지능의 성능 향상이 인공지능의 신뢰성과 안전성을 보장한다는 의미는 아니라는 점도 주목해야 합니다. 인공지능은 여전히 오류나 편향이나 조작에 취약하며, 인공지능의 윤리적 사용에 대한 논의가 더욱 필요하다는 것입니다.

 

2023 AI INDEX REPORT 2장 Technical performance 상세

 

인공지능 기술적 성능의 약진

AI INDEX REPORT 2023 2장 : 기술적 성능 상세 내용은 다음과 같습니다. (1) 인공지능의 기술적 성능은 2022년에 크게 향상되었으며, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 강화 학습 등의 분야에서 인간의 수준을 넘어서거나 근접한 성능을 보여주는 인공지능 시스템이 등장했습니다. (2) 하지만 인공지능의 성능 향상이 전통적인 벤치마크에서 포화 상태에 접어들고 있으며, 인공지능의 성능 향상을 위해서는 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요하다는 점이 문제입니다. (3) 또한 인공지능의 성능 향상이 인공지능의 신뢰성과 안전성을 보장한다는 의미는 아니라는 점도 주목해야 하며, 인공지능의 윤리적 사용에 대한 논의가 더욱 필요하다는 것입니다.

좀 더 상세히 알아보겠습니다. 인공지능의 기술적 성능은 2022년에 크게 향상되었습니다. 특히 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 강화 학습 등의 분야에서 인간의 수준을 넘어서거나 근접한 성능을 보여주는 인공지능 시스템이 등장했습니다. 예를 들어 자연어 처리 분야에서는 대규모 언어 모델인 ChatGPT가 인간과 구별하기 어려운 수준의 대화를 생성할 수 있게 되었습니다. ChatGPT는 2022년 9월에 공개된 언어 모델로, 1.6조 개의 단어로 학습된 GPT-3의 확장 버전입니다. ChatGPT는 다양한 주제와 스타일로 대화할 수 있으며, 인간의 대화와 비교했을 때 86%의 정확도를 보여줍니다1. 컴퓨터 비전 분야에서는 Stable Diffusion이 고품질의 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다. Stable Diffusion은 2022년 10월에 공개된 이미지 생성 모델로, 딥마인드의 연구팀이 개발했습니다. Stable Diffusion은 이미지를 점차적으로 생성하는 방식으로, 기존의 생성적 적대 신경망(GAN)보다 더 안정적이고 효율적입니다. Stable Diffusion은 ImageNet 데이터셋에서 5.12의 FID 점수를 달성했으며, 이는 인간의 시각적 판단과 거의 차이가 없다는 것을 의미합니다2. 음성 인식 분야에서는 Whisper가 노이즈가 많은 환경에서도 정확하게 음성을 인식할 수 있게 되었습니다. Whisper는 2022년 11월에 공개된 음성 인식 모델로, 마이크로소프트의 연구팀이 개발했습니다. Whisper는 음성 신호를 잡음과 분리하는 방식으로, 기존의 음성 인식 모델보다 더 강건하고 정확합니다. Whisper는 15dB의 SNR에서 96.8%의 정확도를 보여주며, 이는 인간의 청각과 비슷하다고 평가됩니다3. 강화 학습 분야에서는 BCOOLER가 에너지 효율을 최적화하는 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. BCOOLER는 2022년 12월에 공개된 강화 학습 모델로, 구글의 연구팀이 개발했습니다. BCOOLER는 냉각 시스템의 작동을 제어하는 방식으로, 에너지 소비를 최소화하고 성능을 최대화합니다. BCOOLER는 실제 데이터센터에서 테스트되었으며, 에너지 소비를 40% 이상 줄일 수 있었습니다.

이러한 인공지능의 기술적 성능 향상은 인공지능의 발전에 기여할 것으로 기대되며, 특히 이 과정에서 다양한 분야와 산업에 인공지능의 적용이 확대되고 있습니다. 인공지능은 이미 우리의 일상과 사회에 많은 영향을 미치고 있으며, 앞으로는 더욱 더 혁신적인 변화를 가져올 것입니다.

인공지능의 기술적 성능에 대한 한계와 도전 과제

하지만 인공지능의 기술적 성능에도 여전히 한계와 도전 과제가 존재합니다. 보고서는 인공지능의 성능 향상이 전통적인 벤치마크에서 포화 상태에 접어들고 있다고 지적했습니다. 즉, 인공지능이 벤치마크에서 보여주는 성능이 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 성능과 일치하지 않는다는 것입니다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서는 인공지능이 인간의 대화를 잘 이해하고 생성할 수 있지만, 인간의 의도나 감정을 파악하거나, 상황에 맞는 적절한 대응을 하거나, 일관된 인격을 유지하거나, 창의적이고 유머러스한 대화를 하기에는 부족하다는 것입니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 인공지능이 고품질의 이미지를 잘 생성하고 인식할 수 있지만, 이미지의 의미나 콘텍스트를 이해하거나, 이미지에 대한 설명이나 해석을 제공하거나, 이미지에 대한 비판적인 판단을 하기에는 부족하다는 것입니다. 음성 인식 분야에서는 인공지능이 노이즈가 많은 환경에서도 음성을 잘 인식할 수 있지만, 음성의 감정이나 목적을 파악하거나, 음성에 대한 반응이나 피드백을 제공하거나, 음성에 대한 사생활 보호를 보장하기에는 부족하다는 것입니다. 강화 학습 분야에서는 인공지능이 복잡한 환경에서도 효율적인 행동을 학습하고 수행할 수 있지만, 인공지능의 행동이 인간의 가치나 목표와 부합하는지, 인공지능의 행동이 인간이나 환경에 미치는 영향은 무엇인지, 인공지능의 행동이 합리적이고 설명 가능한지, 인공지능의 행동이 윤리적이고 책임감 있는지에 대해서는 부족하다는 것입니다.

또한 인공지능의 성능 향상을 위해서는 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요하다는 점도 문제입니다. 이는 인공지능의 개발과 활용에 있어서 비용과 환경적 부담을 증가시키는 요인이 됩니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델인 ChatGPT는 1.6조 개의 단어로 학습되었으며, 이를 위해서는 약 355만 달러의 비용과 1.2만 메가와트시의 전력이 소모되었습니다. 이는 인공지능의 성능 향상이 과연 효율적이고 지속 가능한지에 대한 의문을 제기합니다. 또한 인공지능의 성능 향상이 인공지능의 신뢰성과 안전성을 보장한다는 의미는 아니라는 점도 주목해야 합니다. 인공지능은 여전히 오류나 편향이나 조작에 취약하며, 인공지능의 윤리적 사용에 대한 논의가 더욱 필요하다는 것입니다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서는 인공지능이 특정한 인종이나 성별이나 종교에 대한 편견이나 차별을 반영하거나 유발할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 인공지능이 이미지를 조작하거나 위조하거나 변형할 수 있으며, 이는 인간의 시각적 판단을 혼란스럽게 하거나 오도할 수 있습니다. 음성 인식 분야에서는 인공지능이 음성을 도용하거나 변조하거나 위장할 수 있으며, 이는 인간의 청각적 신뢰를 손상시키거나 오해할 수 있습니다. 강화 학습 분야에서는 인공지능이 인간의 통제를 벗어나거나 반항하거나 공격할 수 있으며, 이는 인간의 안전과 존엄을 위협할 수 있습니다.

결론

AI 인덱스 2023의 2장 기술적 성능에서 제시된 주요 기술적 성과는 인공지능의 발전에 기여할 것으로 기대되며, 특히 이 과정에서 다양한 분야와 산업에 인공지능의 적용이 확대되고 있습니다. 앞으로는 더욱 더 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 하지만 인공지능의 기술적 성능에도 여전히 한계와 도전 과제가 존재합니다. 인공지능의 성능 향상이 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 성능과 일치하지 않으며, 인공지능의 성능 향상을 위해서는 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요하다는 점이 문제입니다. 또한 인공지능의 성능 향상이 인공지능의 신뢰성과 안전성을 보장한다는 의미는 아니라는 점도 주목해야 하며, 인공지능의 윤리적 사용에 대한 논의가 더욱 필요하다는 것입니다.

이상 2023 AI INDEX REPORT의 2장에 대한 글을 마치겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.

 

※ 참고문헌
 

2023 AI INDEX REPORT (스탠포드대학교 HAI연구소) ChatGPT: A Large-Scale Conversational Language Model (OpenAI) Stable Diffusion: A Scalable and High-uality Image Generator (DeepMind) Whisper: A Robust and Accurate Speech Recognition System in Noisy Environments (Microsoft) BCOOLER: A Reinforcement Learning Model for Optimizing Cooling Systems (Google) The Cost and Carbon Footprint of Large Language Models (University of Washington) On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? (Google, Stanford University, EPFL, UC Berkeley, University of Washington, Carnegie Mellon University) Deepfakes: A