『박태웅의 AI강의 2025』 3강 구체적 정리

 

안녕하세요^^ AI쌤입니다.

3강: 인공지능이 인간보다 똑똑해질 수 있을까? – 생성형 AI의 놀라운 능력과 최근의 기술 흐름

1. 생성형 AI의 진화와 트렌드

• 3강은 GPT-4 등 최신 생성형 AI의 능력과 기술적 트렌드에 집중합니다. 챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM)이 어떻게 인간처럼 ‘생각’하는 것처럼 보이는지, 그 원리와 한계를 다룹니다.
• 생성형 AI는 텍스트뿐 아니라 이미지, 음악, 동영상 등 다양한 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달로 진화하고 있습니다. GPT-4 이후 클로드, 제미나이, 라마 등 다양한 멀티모달 AI가 등장해 글자, 그림, 음악, 동영상을 함께 다루는 시대가 열렸습니다.

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2. 챗GPT의 추론 능력과 한계

• 챗GPT가 보여주는 ‘생각의 연결고리(Chain of Thought)’와 단계적 추론 능력이 왜 주목받는지 설명합니다. 복잡한 문제를 단계적으로 풀어가는 과정에서 인간과 유사한 논리적 사고를 흉내내지만, 실제로는 패턴 인식에 기반한 확률적 예측에 불과합니다.
• AI가 믿을 수 없을 정도로 똑똑하면서도 때로는 충격적으로 멍청한 답을 내놓는 이유도 다룹니다. 예를 들어, 간단한 산수 문제나 상식 문제에서 엉뚱한 답을 내놓는 사례를 통해, AI의 한계와 인간 지능과의 차이를 짚어냅니다.

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3. AI의 소형화와 오픈소스 흐름

• 현재의 거대언어모델은 막대한 자원과 비용이 들기 때문에, 소형화와 개인화가 필연적인 흐름임을 강조합니다. 스마트폰, 노트북 등 개인 기기에서 AI를 활용하려면 모델이 더 작고 효율적이어야 합니다.
• 소형화 방법으로는 고품질 학습 데이터 활용, 양자화(정확도를 일부 포기하고 효율을 높임), 지식 증류(큰 모델의 지식을 작은 모델에 전달) 등이 소개됩니다. 이 과정을 통해 소형 모델도 거대 모델에 근접한 성능을 낼 수 있습니다.

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4. 자연어 인터페이스와 에이전트의 시대

• 자연어 인터페이스 혁명: 프로그래밍 언어가 아닌 자연어(일상 언어)로 AI와 소통하는 시대가 본격화되고 있습니다. 랭체인 등 새로운 개발 프레임워크가 등장해, AI 활용의 문턱이 크게 낮아졌습니다.
• 에이전트의 시대: AI가 단순한 도구를 넘어, 스스로 행동하고 판단하는 ‘에이전트’로 진화하고 있습니다. 이는 AI가 인간의 파트너로서 다양한 업무를 자율적으로 수행하는 미래를 예고합니다.

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5. 인간 지능과 AI 지능의 본질적 차이

• AI는 인간처럼 ‘생각’하는 것이 아니라, 완전히 다른 방식(확률적 패턴 인식)으로 문제를 해결합니다. 말하기와 생각하기가 다르듯, AI의 답변과 진정한 ‘이해’는 본질적으로 다릅니다.
• GPT-4가 인공일반지능(AGI)의 시작이라는 평가도 있지만, 여전히 인간 지능과는 구별되는 한계가 있음을 강조합니다.

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요약 한 줄

3강은 생성형 AI의 진화와 기술 트렌드, 인간과 AI 지능의 차이, 그리고 AI 소형화와 자연어 인터페이스 혁명 등 최신 흐름을 구체적으로 설명하며, AI가 앞으로 어떻게 변화할지 통찰을 제공합니다.