새가 지저귀는 소리를 듣고 휴대전화를 꺼내 새들이 서로에게 말하는 내용을 해독할 수 있다고 상상해 보자. 그런 다음 아프리카에서 사파리 여행을 하고 한 쌍의 코끼리 사이의 대화를 따라가는 모습을 상상해 보자. 억지스럽게 들린다고 생각하는가? 다시 생각해 보자. 이것은 실제로 ESP(Earth Species Project)가 구축하고자 하는 기술 기반 미래의 일부이다.
ESP는 Mozilla Labs 공동 창립자인 Aza Raskin과 Twitter 창립 팀원인 Britt Selvitelle이 설립한 비영리 단체로 인공지능(AI)을 사용하여 비인간 커뮤니케이션을 해독하는 데 앞장서고 있다.
고양이의 가장 깊은 생각을 이해할 수 있다는 것은 매력적으로 들린다. 그러나 동물을 이해하는 것의 이점은 산책을 나갈 때 반려견과 반려견 사이의 대화를 듣는 것 이상이다.
사실, 동물의 의사소통을 해독하는 능력은 지구 보존과 보호에 직접적인 영향을 미친다.
동물의 의사소통을 해독하면 비침습적 방법으로 보존 연구를 돕는 도구가 개발될 수 있다. 과학자들은 한 종의 동물들이 의사소통하는 방식뿐만 아니라 동물들이 사냥하고, 먹고, 서로 관계를 발전시키고, 주변 세계를 보고 처리하는 방식에 대해 이전에 발견되지 않은 특성을 이해할 수 있는 능력을 얻을 수 있다.
살쾡이는 인간이 진정 무엇인지 이해하는가? 코끼리의 기억력으로 한 세대에서 다른 세대로 이야기를 전달할 수 있을까?
머신러닝 기술을 통해 우리는 수집된 생체 음향 데이터를 해독하고 이를 인간의 자연스러운 언어로 번역할 수 있는 힘을 얻을 수 있었다. 이 정보는 야생 동물 개체군 평가를 위해 다양한 동물 종에 대한 보존 시도 및 과학적 연구에 적용될 수 있다.
그러나 숭고하고 혁신적인 작업인 만큼 쉽지 않다.
이 연구의 대부분은 Google Bard 및 ChatGPT를 구동하는 데 사용되는 것과 매우 유사한 대규모 언어 모델을 기반으로 한다. 이러한 생성 AI 도구는 머신러닝 덕분에 다양한 스타일과 컨텍스트로 다양한 언어로 응답을 이해하고 생성할 수 있으므로 인간 언어에 대한 강력한 명령을 가지고 있다.
대규모 언어 모델은 여러 학습 단계에서 방대한 양의 데이터에 노출된다. 이러한 모델은 단어와 그 의미 사이의 관계와 연결을 이해하기 위해 다양한 입력을 학습한다.
본질적으로 그들은 웹 사이트, 서적, 연구 등을 포함하여 다양한 소스에서 방대한 양의 텍스트와 데이터를 제공받는다.
그런 다음 LLM이 계속해서 다양한 개념을 배우고 맥락을 이해하고 인간의 감정이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 언어를 통해 감정을 정확하게 표현하는 방법에 대한 지식을 습득하도록 돕기 위해 그들과 대화를 나누는 인간 트레이너에게 노출된다.
이것은 ChatGPT에게 대화에서 더 공감해 달라고 요청할 수 있는 방법이다. 그것은 본질적으로 공감을 느낄 수 없지만 그것을 흉내낼 수 있다.
인간에게 언어는 지역마다 다르지만 사람들 간의 의사소통을 가능하게 하는 말과 소리의 체계이다. AI는 인간의 지능에서 태어나기 때문에 동물의 의사소통을 위해 똑같이 하는 것보다 자연어를 처리할 수 있는 인공 모델을 만드는 것이 훨씬 쉽다.
동물의 의사소통을 해독하려는 노력에서 ESP가 직면한 가장 큰 문제는 기초 데이터가 부족하다는 것이다. 모델을 훈련시키는 데 사용할 수 있는 서면 동물 언어가 없다. 게다가 종 사이의 다양한 의사소통 형식은 또 다른 문제를 제기한다.
ESP는 전 세계의 야생 동물과 포로 동물로부터 데이터를 수집하고 있다. 연구원들은 비디오와 소리를 녹음하고 상황에 맞게 생물학자들의 주석을 추가하고 있다. 이러한 데이터 포인트는 광범위한 동물 종에 대한 기본 모델을 생성하기 위한 첫 번째 단계이다.
IoT는 또한 동물의 의사소통 스타일 데이터 세트를 늘리는 것을 더 쉽게 만들고 있다. 다양하고 저렴한 카메라, 기록 장치 및 바이오로거는 과학자들이 멀리서도 데이터를 수집, 준비 및 분석할 수 있음을 의미한다. 그런 다음 무수히 많은 소스의 이 데이터를 함께 가져와 AI 도구로 분석하여 다양한 행동과 커뮤니케이션 형식의 의미를 해독할 수 있다.
ESP의 공동 설립자인 Raskin은 생성적이고 새로운 동물의 발성을 만드는 데 필요한 기술이 거의 근접했다고 믿고 있다.
"자신이 고래나 까마귀에게 말하고 있지 않다는 것을 알 수 없는 방식으로 고래나 까마귀를 말하는 합성 고래나 까마귀를 만들 수 있다고 상상할 수 있다. 줄거리 반전은 우리가 참여할 수 있다는 것이다. 우리가 말하는 내용을 이해하기 전에 대화해야 한다."라고 Raskin은 Google에 말했다.
