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[실시간뉴스]'AI 위험' 경고했던 제프리 힌튼, 노벨물리학상 받았다

온카뱅크관리자

2024-10-08 23:22:07

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 존 홉필드와 공동 수상…"머신러닝 근간 되는 발명 기여한 공로" 
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 (지디넷코리아=김익현 미디어연구소장)‘인공지능(AI) 4대 천황’ 중 한 명으로 꼽히는 제프리 힌튼 토론토대학 교수가 노벨물리학상을 수상했다.
 스웨덴 왕립과학원 노벨상위원회는 8일(현지 시간) 제프리 힌튼 캐나다 토론토대 교수와 존 홉필드 미국 프린스턴대 교수를 2024년 노벨물리학상 수상자로 선정했다고 발표했다.
 노벨상위원회는 “인공신경망을 이용한 머신러닝의 근간이 되는 발견과 발명에 기여한 공로를 높이 평가했다”고 설명했다.
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 <img alt="2024년 노벨물리학상을 수상한 존 홉필드와 제프리 힌튼." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ZDNetKorea/20241008231707586upjp.jpg" data-org-width="618" dmcf-mid="8u2NxANfUn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ZDNetKorea/20241008231707586upjp.jpg" width="658">
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 2024년 노벨물리학상을 수상한 존 홉필드와 제프리 힌튼.
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 ■ "인공신경망, 물리학 연구에 널리 활용…일상생활 한 부분됐다"
 공동 수상자인 홉필드 교수는 1982년 ‘홉필드 네트워크’를 제안하면서 인공 신경망 연구의 초석을 다졌다는 평가를 받고 있다. 
 ‘홉필드 네트워크’는 신경망의 물리적 모델로 최적화나 연상 기억 등에 사용된다. 기존 학습 패턴을 양극화한 뒤 가중치 행렬을 구하는 방식으로 작동된다. 
 특히 홉필드 네트워크는 두뇌에 기억이 저장되는 방식을 모방해 이미지나 정보 유형을 저장할 수 있는 신경망을 구축하는 기반이 됐다. 요즘 관심의 초점으로 떠오른 생성형 AI’ 역시 근원을 따져 들어가면 홉필드 네트워크와 만나게 된다. 
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 <img alt="존 홉필드 교수 (사진=프린스턴대학)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ZDNetKorea/20241008231708895oeyu.png" data-org-width="638" dmcf-mid="6R2PzxP3Fi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ZDNetKorea/20241008231708895oeyu.png" width="658">
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 존 홉필드 교수 (사진=프린스턴대학)
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 제프리 힌튼은 홉필드의 이런 연구 기반 위에서 ‘AI 4대 천황’으로 발돋움했다. 
 힌튼은 1986년 ‘홉필드 네트워크’를 토대로 다층 퍼셉트론과 역전파 알고리즘을 제안했다. 역전파법은 사람의 두뇌와 비슷한 방법으로 컴퓨터를 학습시킨다. 이 방법을 이용해 이미지를 구분하고, 문장에서 다음에 어떤 단어가 나올 지 예측하는 데 성공했다.
 이 방법은 그 때까지 암흑기를 면치 못하고 있던 AI 연구의 새로운 돌파구가 됐다는 평가를 받고 있다. 이 방법은 챗GPT를 비롯한 많은 대용량언어모델(LLM)의 기반 기술이나 다름 없다.
 당시 대학원생으로 힌튼 교수와 함께 역전파법 논문을 썼던 일리야 수츠케버는 챗GPT를 만든 오픈AI 공동 창업자 중 한 명이다.
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 <img alt="제프리 힌튼 교수 (사진=위키피디아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ZDNetKorea/20241008231710186tsye.png" data-org-width="602" dmcf-mid="PkPd2idz3J" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ZDNetKorea/20241008231710186tsye.png" width="658">
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 제프리 힌튼 교수 (사진=위키피디아)
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 노벨상위원회는 이런 부분을 높이 평가해 두 교수에게 물리학상을 수여하게 됐다. 위원회는 “홉필드 교수가 정보를 저장하고 재구성할 수 있는 구조를 만들었고, 힌턴 교수는 데이터 속성을 발견하는 방법을 개발했다”고 설명했다.
 엘런 문스 노벨물리학상 위원장은 “이런 인공신경망은 입자물리학, 천체물리학, 재료과학을 비롯한 다양한 물리학 분야의 첨단 연구에 활용돼 왔다”면서 “이를 통해 그들은 얼굴인식과 언어 번역 등 우리 일상 생활의 한 부분이 됐다”고 강조했다.
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 <img alt="존 홉필드와 제프리 힌튼이 제시한 네트워크 유형 (사진=스웨덴 왕립과학원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ZDNetKorea/20241008231957933mnwf.png" data-org-width="638" dmcf-mid="4eqFVnJqp5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ZDNetKorea/20241008231957933mnwf.png" width="658">
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 존 홉필드와 제프리 힌튼이 제시한 네트워크 유형 (사진=스웨덴 왕립과학원)
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 ■ 제프리 힌튼, AI 위험 경고하면서 세상 깜짝 놀라게 하기도 
 두 사람 중에선 제프리 힌튼이 대중적으로 훨씬 많이 알려진 편이다. ‘AI 4대 천황’으로 통하는 힌튼은 2019년 조슈아 벤지오, 얀 르쿤 등과 함께 ‘컴퓨팅 분야 노벨상’으로 불리는 튜링상을 수상하기도 했다.
 특히 힌튼은 토론토대학에 재직하면서 AI업체인 DNN리서치를 창업하기도 했다. 이 회사가 2013년 구글에 인수되면서 부사장 겸 엔지니어링 펠로우로 구글에 합류했다. 이후 10년 동안 구글의 AI 개발 작업을 진두 지휘해 왔다.
 하지만 힌튼은 지난 해 5월 갑작스럽게 ‘구글 퇴사’를 세상을 깜짝 놀라게 했다. 힌튼이 구글과 결별한 가장 큰 이유로 ‘AI의 위협’을 거론했기 때문이다.
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 <img alt="AI 연구자들과 함께 한 제프리 힌튼. 왼쪽 세번째가 힌튼이며, 바로 오른쪽이 요시아 벤지오다. (사진=위키피디아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ZDNetKorea/20241008231711990qiim.png" data-org-width="638" dmcf-mid="Qz79FV9H7d" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/08/ZDNetKorea/20241008231711990qiim.png" width="658">
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 AI 연구자들과 함께 한 제프리 힌튼. 왼쪽 세번째가 힌튼이며, 바로 오른쪽이 요시아 벤지오다. (사진=위키피디아)
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 당시 힌튼은 “AI가 사람보다 더 똑똑해지기까지는 아직 상당한 시간이 필요할 것이라고 생각했지만 이젠 그렇게 생각하지 않는다”는 말도 했다. 심지어 AI 시스템에서 일어나는 일이 사람 뇌보다 더 나은 경우도 있다고 경고했다.
 힌튼은 오픈AI가 내놓은 GPT-4를 보면서 그런 생각을 하게 됐다고 밝혔다. 그는 MIT테크놀로지리뷰와 인터뷰에서 “외계인이 지구에 착륙했는데, 그들이 아주 훌륭한 영어를 구사하다보니 사람들이 그 위협을 깨닫지 못하고 있는 것과 비슷한 상황이다”고 주장했다.
 특히 힌튼이 두려워하는 것은 GPT-4 같은 뛰어난 기술이 사람을 죽이거나, 허위정보를 조작하는 등의 나쁜 행동에 동원될 가능성이 적지 않다는 점이다.
 대용량언어모델(LLM)의 기반을 닦은 힌튼은 그 기반 위에 피어 오른 결실에 대해 '두려움'을 여과 없이 드러내 많은 화제를 몰고 오기도 했다.
 김익현 미디어연구소장(sini@zdnet.co.kr)
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