월터 J. 셰이러 교수(이하 월터)가 최근 재미있는 책을 썼습니다. CS쪽에서 미래가 밝은 젋은(?) 교수님 중 한 분인데 최근 인공지능과 다양한 매체에서 가짜 정보, 가짜 뉴스 등 Fake에 대한 이야기가 많이 나오자 책을 한 권 집필했는데 국내에도 번역되어 들어오면 재밌을 것 같습니다. 책 제목은 <A History of Fake Things on the Internet> 입니다. 월터는 책에서 중세의 스테인드글라스 창문부터 현대의 인터넷 콘텐츠 생성자에 이르기까지 인류 문화의 일부로서 존재하지 않거나 기존에 있는 것을 과장하거나 왜곡하는 창작의 도구와 기술을 조명하며 이것이 인간의 본성이라는 논지를 펼칩니다. 과거에는 창작에 높은 기술과 노력이 필요했지만, 현대 기술은 이를 간소화하게 되며 그저 더 많은 사람이 가짜를 만들어낼 뿐이라는 것이죠. ex) 교회 스테인드글라스 : 중세 시대의 대중 미디어로서, 비문해자들에게 성경 이야기를 전달하는 수단이었음 인터넷의 밈이 어떻게 퍼지는지와 최근 미국에서 뜨거운 이미지 생성 기술을 통한 가짜 뉴스 생성(트럼프 체포짤 등) 을 예시로 들며 과연 이것이 기술의 탓인지 인간이 가진 기질이 기술로 더 자주 많이 드러나는 것인지를 조명합니다. 책 한 줄 요약 : 기술의 발전은 이러한 인간의 경향을 증폭시키지만, 궁극적으로는 사용자가 어떻게 사용하느냐에 달려 있음

세계적인 과학 잡지 네이처(Nature)지가 선정한 '2023 과학계 인물(Nature's 10)'에 비인간인 오픈AI의 챗GPT가 이름을 올렸습니다. 이는 과학계에 깊고 넓은 영향을 미친 인물로서, 챗GPT의 선정은 인공지능 기술이 과학자들의 연구 방식을 혁신적으로 변화시키고 있다는 사실을 인정받은 것입니다. 챗GPT는 과학계의 연구 방식을 바꾸어 놓았으며, 향후 연구에 있어 더욱 빠른 발전과 효율화를 가져올 것으로 기대됩니다. 네이처는 챗GPT의 활용이 과학계에 가져올 긍정적 변화뿐만 아니라, 생성형 AI 혁명이 시작되었고 되돌릴 수 없는 단계에 이르렀다고 강조했습니다. chatGPT를 제외한 다른 이들은 다음과 같습니다. 이름 타이틀 업적 칼파나 칼라하스티 To the Moon 찬드라얀-3의 달 착륙을 성공적으로 이끌어 인도를 이 분야에서 네 번째 국가로 만드는 데 결정적인 역할을 함. 마리나 실바 Amazon protector 브라질에서 난무하던 삼림 벌채를 억제하고 이전 정부에 의해 약화되었던 환경 기관들을 재건하는 데 도움을 줌. 카츠히코 하야시 Rewiring reproduction 수컷 생쥐의 세포로부터 정상적인 알을 만들어 멸종 위기 종을 구할 수 있는 가능성을 열었음. 애니 크리처 Fusion igniter 미국 국립점화시설에서 수소 폭탄과 별에서만 볼 수 있는 핵 반응을 일으키는 데 기여함. 엘레니 미리빌리 Warming warden 유엔 최고 열 책임자로서 세계가 기후 변화의 위협에 대비할 수 있도록 도움을 줌. 일리야 수츠케버 AI visionary 사회를 변화시키는 챗GPT와 다른 AI 시스템의 선구자. 제임스 해믈린 Superconductivity sleuth 상온 초전도성에 대한 주장의 결함을 발견하는 데 도움을 줌. 스베틀라나 모이소프 Unsung drug developer 다양한 수익성 높은 체중 감량 약물 개발에 기여한 부분에 대해 인정을 받음. 할리두 틴토 Malaria fighter 철저한 테스트를 통해 말라리아에 대한 두 번째 백신이 곧 출시될 예정임. 토마스 파울스 Cancer explorer 심각한 방광암 치료를 위한 혁신적인 임상 시험을 이끔. 한편, 네이처지는 챗GPT의 발전 가능성이 높은 반면, 네이처는 가짜 참고 문헌 작성, 사실 왜곡 등의 위험성을 경고하며 AI의 악용 가능성에 대한 주의를 당부했습니다. AI 기술의 상업화에 대한 과도한 집중과 그로 인한 부작용에 대한 우려도 제기하였습니다.

2018년 전후로 중국 인공지능이 상당한 주목을 받았을 때가 있었습니다. 특히 신경망 분야에선 권위있는 논문이나 학자들도 다수 배출하였고 그들이 지금 인공지능 곳곳에서 우수한 논문을 쓰고 연구 개발을 하고 있습니다. 하지만 이상하게도 최근 LLM에서는 미묘하게 중국이 힘을 못 쓰는 모양세 입니다. 최근 연구에 따르면, 중국의 주요 언어 모델들이 서구 모델과 비교해 어떻게 성능을 발휘하는지에 대한 분석이 부족했습니다. 이에 Moonshot AI의 Kimi, Baidu의 ERNIE 4.0, Tsinghua University와 Zhipu AI의 ChatGLM2 등 중국의 주요 언어 모델들이 어떤 성능을 보이는지 테스트하였습니다. 이 테스트는 중국 모델들이 서구 모델보다 몇 년 뒤처진다는 주장에 의문을 제기합니다. 테스트는 영어 편집, 아이디어 브레인스토밍, 요약, 중국어 작성, 온라인 정보 검색 등 다양한 작업을 포함했습니다. 이를 통해 각 모델의 성능을 평가하고, 그들이 서로 어떻게 다른지, 또한 GPT-4와 어떻게 비교되는지를 분석했습니다. 특히 Kimi 모델은 GPT-4와 비교할 때 일부 측면에서 인상적인 성능을 보였습니다. 중국 모델들은 정치적으로 민감한 주제에 대한 대응에서 제한을 보였으며, 특히 ChatGLM은 정치적 내용에 대해 민감하게 반응했습니다. 또한, 중국 모델들은 때때로 잘못된 정보를 제공하는 현상(할루시네이션)을 보였습니다. 반면, Kimi는 웹에서 정보를 검증할 수 있도록 작동 링크를 인용하는 기능을 제공했습니다. 굳이 따지면, 중국의 LLM은 현재까지로선 GPT-4에 미치지 못합니다. 단, 이는 모든 모델이 그렇습니다. 전세계에서 오직 OpenAI의 GPT-4만이 안정적으로 가치있는 답변을 합니다. 다만, GPT-3.5 정도의 수준이라 생각하면 의외로 중국 모델들이 쓸모 있는게 꽤 있어 보입니다. 특히 kimi같은 경우 매우 준수한 성능을 보입니다. 중국에선 GPT-3.5/4를 사용할 수 가 없기에 대안으로서 에린이나 키미가 있을 것 같습니다만 꽤 오랫동안 LLM에 대한 연구를 행해온 중국이 의외로 조용하고 실제로 데이터로도 눈길을 끌만한게 없다는게 흥미롭습니다. 샘 알트먼이 올해 중순에 한 인터뷰를 인용하며 마칩니다. 허장성세가 아니라 진짜였네요. 미국인들은 임박한 중국의 LLM 개발 급증이라는 유령에 사로잡혀서는 안 됩니다. 중국의 인공지능 팀은 다른 곳에서 쏟아져 나오는 새로운 연구와 제품의 빠른 속도를 따라잡기 위해 싸우고 있으며, 종종 실패하고 있습니다. LLM 분야에서 중국은 해외 경쟁국보다 몇 달이 아니라 몇 년이나 뒤처져 있습니다. - 샘 알트먼 원문 Americans should not be haunted by the specter of an imminent Chinese surge in LLM development. Chinese AI teams are fighting — and often failing — to keep up with the blistering speed of new research and products emerging elsewhere. When it comes to LLMs, China trails years, not months, behind its international competitors.