AGI의 창의적 프로세스 — AI가 인간의 창의성을 모방하는 방법

 

창의성에 대해 이야기해본다.

창의성은 지능의 놀라운 측면으로, 우리가 새로운 아이디어를 창출하고, 복잡한 문제를 해결하고, 예술, 문학, 혁신을 통해 자신을 표현할 수 있게 해준다. 이는 인간을 차별화하는 특성이며 때로는 우리 종을 정의하는 특성으로 간주되기도 한다.

그러나 AI의 부상으로 창의성의 경계가 재정의되었으며, AI의 창의적인 결과물, 특히 생성 AI의 결과물이 실제로 인간의 창의성과 일치할 수 있는지에 대한 논쟁이 이어졌다.

 

인간의 창의성은 확립된 규범을 뛰어넘어 생각하고, 서로 다른 아이디어를 연결하고, 새롭고 가치 있고 의미 있는 것을 창조하는 능력과 관련이 있다. 독창성, 상상력, 정서적 공명을 모두 포함한다.

시를 짓는 시인이든, 획기적인 이론을 개발하는 과학자이든, 걸작을 그리는 예술가이든, 인간의 창의성은 의식과 감정에 깊이 뿌리를 두고 있다.

 

AI가 창의성 테스트에서 인간을 능가할 수 있을까?

창의성 테스트에서 AI의 성능은 AI가 인간의 창의성에 필적할 수 있음을 시사할 수 있지만 이것이 AI가 인간의 관점에서 진정으로 창의적이 되고 있다는 의미는 아니다.

이러한 테스트에서 AI의 성공은 일반적으로 패턴 인식, 정보 검색 및 최적화 능력에서 비롯된다.

이는 매우 중요한 질문을 제기한다. 인간이 설계한 창의성 테스트에서 컴퓨터가 탁월할 때, 컴퓨터는 진정으로 창의적일까, 아니면 단순히 데이터와 통계 분석을 사용하여 인간의 창의성을 모방하는 것일 것?

좁은 AI의 맥락에서는 후자가 될 가능성이 높다.

 

인간의 창의성과 생성 AI의 대조

DALL-E와 같은 생성 AI 모델은 일부 사람들이 창의적이라고 인식하는 놀라운 성과를 달성했다. 대규모 언어 모델은 시를 쓰고, 음악을 작곡하고, 문제에 대한 해결책을 고안할 수 있다.

그러나 여전히 중요한 차이점이 있다. 특히 음악, 시, 문학과 같은 분야에서 인간의 창의성은 지속적으로 전통적인 규범에 도전하고 혁신적인 정신을 선보였다. 그러나 AI는 데이터를 기반으로 작동한다. 언어와 우리가 제공하는 입력을 이해하지만, 독창적인 콘텐츠를 제작할 수 있는 창의성을 진정으로 보유하고 있을까?

 

2011년 듀크 대학의 문학 저널은 AI 프로그램으로 생성된 시를 출판했는데, 이는 인간이 쓴 시와 구별할 수 없다. 마찬가지로 2016년에는 Google의 AI가 90분짜리 피아노 멜로디를 만들었다. 이러한 사례는 생성 AI가 고유한 콘텐츠를 생성할 수 있음을 보여준다. 이러한 발전에도 불구하고 AI는 인간의 창의성을 대체할 수 없다. 단지 기존 작품에서 그림을 그려 이를 복제할 뿐이다.

 

생성 AI는 매력적인 콘텐츠를 만드는 데 사용할 수 있는 강력한 도구이다. 그러나 많은 장점과 잠재적인 사용 사례에도 불구하고 AI는 인간의 창의성을 대체할 수 없다. 데이터와 이전 작품을 바탕으로 예술 작품을 창작해야만 창의성을 복제할 수 있다.

오늘날의 AI가 인간의 창의성을 대체할 수 없는 5가지 이유와 때로는 그것을 흉내내는 것처럼 보일 수도 있는 이유는 다음과 같다:

 

1. 생성 AI에는 상상력이 없으며 패턴만 인식할 수 있다. 생성 AI 모델은 패턴 인식 및 데이터 기반 콘텐츠 생성에 탁월하다. 광범위한 데이터 세트를 분석하여 창의성을 모방하는 결과를 생성한다. 예를 들어, 기존 작품의 패턴을 식별하여 시를 생성할 수 있다. 그러나 이는 인간이 창조물에 부여하는 진정한 상상력이나 정서적 깊이와는 근본적으로 다르다.

2. 생성 AI는 훈련된 데이터만큼만 우수하다. 생성 AI는 독특한 예술 형식을 만들 수 있지만 출력은 훈련 데이터로 제한된다. 인간과 달리 AI는 데이터 이면의 의미를 진정으로 이해하거나 해석할 수 없다. 훈련 중에 학습된 통계 패턴을 기반으로 콘텐츠를 생성한다. 간단히 말해서, AI는 인간처럼 세상을 이해할 수 없고 인간의 생각이나 감정을 반영하는 콘텐츠를 만들지 못한다.

3. AI는 상황에 따른 이해가 부족하다. 인간의 창의성은 역사적, 문화적, 사회적 중요성을 포괄하며 작품이 창작되는 맥락과 깊이 얽혀 있다. AI는 상황에 맞는 지식으로 프로그래밍할 수 있지만 인간 상황의 복잡성을 완전히 파악하거나 복제할 수는 없다.

4. AI에는 감정적 깊이가 부족하다. 인간의 창의성은 종종 깊은 감정, 개인적 경험, 문화적 맥락에서 비롯된다. LLM에는 이러한 정서적 기반이 부족하여 구조화된 것처럼 보이지만 인간이 만든 작품의 진정성과 진정한 의미가 부족한 창작물로 이어진다.

5. AI는 고정관념에서 벗어나 생각할 수 없다. LLM은 광범위한 데이터를 활용하여 창의적인 솔루션을 생성할 수 있지만 인간과 같은 방식으로 혁신하지는 않는다. 인간은 독특한 통찰력과 창의성을 바탕으로 인공지능 자체와 같이 완전히 새로운 분야를 발명한다. AI는 이러한 획기적인 유형의 창의성을 복제할 수 없다.

인간의 창의성은 우리의 의식, 감정, 풍부한 삶의 경험에서 발생하기 때문에 우월하다. 여기에는 혁신과 독창성을 통해 창의적인 결과를 창출하고 세상을 형성하는 능력이 포함된다. 이는 우리의 예술적 표현, 과학적 발견, 심지어 기술 발전에 힘을 실어 오늘날 세계에서 가능한 것의 경계를 넓혀준다.

 

AI를 통한 인간의 창의성 향상

수십 년 동안 많은 인공지능 연구의 초점은 인간의 창의성을 모방할 수 있는 기계를 만드는 것이었다.

그러나 지금 우리는 인간의 창의성을 모방하는 데 초점을 맞추는 대신 AI 도구를 활용하여 우리 자신의 창의적 프로세스를 향상시킬 수 있다는 것을 알고 있다.

우리는 DALL-E와 같은 생성 AI 모델의 인기가 높아짐에 따라 최소한 사람들이 상상을 현실로 바꿀 수 있는 능력을 제공하여 새롭고 흥미로운 것을 창조하도록 영감을 주었다는 것을 확인했다.

우리는 이미 이 기술이 예술 작품과 시부터 음악 작곡과 건축 디자인에 이르기까지 다양한 분야에서 더 큰 혁신과 창의성의 문을 열어주는 것을 보고 있다.

AI는 직장, 비즈니스, 궁극적으로 일상 생활에 더 많은 창의성과 효율성을 제공하고 있다.

이를 수행하는 두 가지 방법은 다음과 같다:

 

우리에게 더 많은 자유 시간을 주고 정신적 공간을 확보해 준다.

이제 많은 사람들이 일상적인 업무를 처리하기 위해 AI 기술을 활용하고 있으며, 이를 통해 장기적으로 상당한 가치를 창출할 수 있는 더 높은 수준의 창의적 사고와 전략적 의사결정에 집중할 수 있다. 우리가 사용하는 AI 도구가 발전함에 따라 기업이 기존 워크플로우 내에 이러한 지능형 도구를 점점 더 통합하면서 새로운 혁신의 물결도 일어날 것이다. 이러한 시너지 효과는 비즈니스와 업무에 대한 새로운 접근 방식을 가능하게 하여 궁극적으로 사용자와 고객의 변화하는 요구 사항을 충족할 것이다.

 

더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 도와준다.

상황을 관점에서 살펴보겠다. AI는 인간과 같은 인지를 에뮬레이션하는 것이 아니라 모든 부문에 걸쳐 수많은 사용 사례에 적용할 수 있는 대규모 수학적 처리이다. 인간의 두뇌는 수천 개의 데이터 포인트 간의 상관 관계를 식별하는 데 자연적으로 능숙하지 않다. AI는 단순히 데이터 분석을 가속화하는 대신 인간이 상상하지 못했던 솔루션을 제안함으로써 더욱 창의적인 사고를 불러일으킬 수 있다.

 

마지막 생각들

생성 AI 알고리즘은 창의적인 분야에서 발전하고 있지만 여전히 인간 사고의 복잡성과 다양성을 복제하기에는 부족하다. AI는 진정한 창의성에 중요한 맥락, 감정, 개인적 경험, 자발성을 이해할 수 없다. 결과적으로 AI가 창작 분야에서 인간 근로자를 대체할 것이라는 우려는 시기상조이다.

 

현재 우리는 생성 AI를 활용하여 창의적인 노력을 강화할 수 있다. 이는 새로운 아이디어를 창출하고, 디자인 프로세스를 간소화하며, 창의적인 작업에 접근하는 방식에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있다. 그러나 인간의 창의성은 감정을 통합하는 능력으로 인해 두드러지며, 그 결과 관객의 공감을 불러일으키는 매력적인 예술이 탄생한다. AI는 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있지만 감성 지능이 없으면 창작물의 정서적 깊이를 완전히 이해하거나 영향을 줄 수 없다. 따라서 인간의 창의성을 실제로 복제하거나 노년기 문제에 대한 새로운 해결책을 창출하는 능력 없이는 인간의 창의성을 흉내낼 수만 있다.

 

오늘날의 AI는 패턴을 분석하고 데이터를 기반으로 콘텐츠를 생성함으로써 인간의 창의성을 어느 정도 모방할 수 있지만 AGI는 완전히 다른 이야기가 될 것이다. AGI는 인간과 유사한 인지 과정에 대한 더 깊은 이해와 통합을 통해 진정한 창의성을 갖게 될 것이다.

 

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