'AI 학습에서 미래를 잘 예측해내기 위해서는 많은 데이터를 입력하기보다, 양질의 데이터를 입력하는 것이 중요함.'

 

이라는 연구결과를 토대로, 최근 학습량과 연산량을 줄여서 개개인이 사용할 수 있는 수준의 AI를 만들어 내는 상황이라고 하더군요.

 

얼마전까지만 해도 범용 AI는 학습에 필요한 데이터가 너무 많거나 연산을 너무 많이 필요로해서 개인으로서는 감당하기 어려운 수준이었다는데, 진전을 이루어낸 거라고 평가합니다. 

 

그런데, 이 이야기가 어쩐지 인간에 대한 이야기 같다는 생각도 들었습니다.

 

인간도 청소년기까지는 비교적 좋은 것만 보여주고 답이 있는 것만 알려줘서 학습을 시킴.  

 

그런데 대학교에서 대학원으로 넘어가고 연구직이 되거나 또는 사회에서 실무자로서 시장이나 필드에 맞닥뜨리게 되면 거짓과 참, 즉 쓰레기 정보와 좋은 정보를 가리는 능력이 중요해집니다.

 

쓰레기 정보를 구분하지 않고, 과거처럼 받아들이거나, 또는 자기 입장에 따라 선별적으로만 학습하면 출력물도 쓰레기가 나오는 거죠. 

 

우리가 일상에서 하는 말은 드라마의 잘 짜여진 각본처럼 맞아떨어지지 않음. 청문회의 의원과 국무위원의 질의 응답처럼, 거짓을 방어하기 위해 말도 안되는 정보들을 뒤섞어 놓고 있고, 거기서 참인 정보와 거짓인 정보를 추려내어서 입력을 해야 함. 그래야 양질의 데이터를 도출해낼 수 있음.  누가 어떤 거짓말을 하는가를 알아내어서 어떤 일이 있었는지를 파악할 수 있는 거죠. 

 

그게 소위 '진실'이라고 하는 것이고, 진실은 각 개별 사실들이 서로 모순없이 존재할 수 있는 상태가 됩니다. 

가령, '주거칩입자가 놓고 간 물건이 디올백으로서 국가기록물인데, 이를 전달할 때 경호처는 경호를 제대로 수행했다'와 같이 개별 사실의 해명에 대해서 모순되면, 거짓이라는 판명을 내리고, 실제로 어떤 일이 있었는지를 파악할 수 있는 것임.

 

대부분의 공무원들이나 법조관련 직분들은 소위 양질의 데이터를 이용하여 학습한 AI와 같다고 생각합니다. 그 상태로 임용이 되면서 사회로 진입하는 거죠.  

 

하지만, 이들에게서, 공적인 마인드가 있나? 참 거짓을 구분하고 쓰레기 정보를 걸러낼 능력이 있는가? 특정 정보를 취사선택하지 않고 학습할 능력이 있는가?

 

...등의 능력을 임용할 때 평가하지는 못했던 거 같다고 생각함. 양질의 데이터로 학습한 인원이 개별 사실이 모순된 해석인 'garbage'를 출력하면, 거기에는 추후 학습 동기나 세계관등, 잘못된 데이터나 신호를 넣었다고 봐야하지 않을까 합니다. 이는 우리사회에서 공직을 임명할 때 결여된 공통된 지점이 있다는 걸 의미한다고 생각함.

 

그래서 무속을 믿는다거나 극우유투버급의 사고를 하고 발언을 쏟아내는 게 아닌가...끼리끼리 논다고 하지만, 태도에서 사고방식이 한결같은 면이 좀 신기하기도 합니다.

 

임명권을 가졌으나, 정당하지 못한 행위를 하는 사람에게는 비위를 맞추는 아첨꾼들이 들끓기 마련인데, 주변에 임명된 인간들이 자신을 말해준다는 정도의 자기 인식조차 없이 살아가는 거 같음.