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여자레플리카 [황경상의 하이퍼 파라미터]편지는 사라지고 확성기만 남았다

작성일 25-10-04 16:05

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작성자 또또링2 조회 7회 댓글 0건

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여자레플리카 챗GPT는 인간의 피드백을 학습했다. 이전까지 ‘끝말잇기’ 정도나 가능했던 인공지능 언어모델을 드라마틱하게 향상시킨 핵심 열쇠였다. 챗GPT는 인간이 남긴 텍스트만 기계적으로 학습한 게 아니다. 이후 사람이 만든 예상 질문과 정답 세트를 배웠고, 이를 토대로 챗GPT가 만들어낸 답변에 사람이 다시 점수를 매겨서 돌려줬다. 이른바 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)이다. 이 피드백을 바탕으로 만든 인공지능 보상 모델이 다시 성능 향상에 쓰였다.
막 챗GPT가 화제로 떠올랐던 2년여 전, 언어모델을 개발하고 있는 김성훈 업스테이지 대표는 한 강의에서 챗GPT의 이 훈련 과정 개념도를 보여주면서 이렇게 말했다. “10년 뒤 인공지능 역사에서 가장 중요한 장면이 무엇이었냐 물으면 이 그림을 꼽을 것입니다.” 김 대표는 “끝말잇기 기계가 우리 말을 잘 알아듣도록 만들어준 핵심 기본 알고리즘”이라고도 말했다. 지금 이 시각에도 챗GPT, 제미나이에 질문하는 우리는 인공지능에 피드백을 제공하고 있다. 이제는 인공지능끼리 피드백을 주고받기도 한다.
인공지능이 피드백으로 향상되는 시대, 인간의 현주소는 어떨까. 16세기 유럽에서 시작된 ‘서신 공화국’이나 조선 시대 이황과 기대승의 편지 교환처럼 논쟁과 피드백은 인간의 지식을 더욱 정교하게 다듬고 확장하는 도구였지만 이제는 아닌 것 같다. 내 편이 얘기하는 정보는 무조건 옳고, 상대편이 얘기하는 정보는 무조건 그르다. 편지는 사라진 지 오래고 확성기만 남았다. 오늘날 인간은 그 어떤 시대보다 많은 정보를 접하고 있지만 그 어떤 시대보다 피드백을 받아들이지 않는 시대에 살고 있는지도 모른다.
데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간 네이버 뉴스 정치분야 기사의 댓글을 분석했다. 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’의 댓글 공작 흔적을 분석하려는 취지였지만, 댓글의 작성 행태와 내용에 더 주목하게 됐다. 2000년대 새로운 공론장의 하나로 부상했던 댓글 공간은 더 이상 토론과 논쟁, 피드백의 공간이 아니었다. 3만여명도 안 되는 이들이 분석 대상 댓글 130만여개의 절반 가까이 작성하고 있었다. 대선 후보 관련 댓글의 80% 이상이 상대 후보에 대한 비방으로 점철돼 있었고, 댓글 4개 중 하나는 자진삭제되거나 악성댓글 감시스템인 클린봇으로 숨김 처리되고 있었다. 서로 경쟁하듯 적대감 섞인 언어를 내던지는 비방과 혐오의 쓰레기통과 다를 바 없었다.
댓글 공간은 피드백을 잃어버린 오늘날 세태가 극대화된 축소판에 불과하다. 일부 무분별한 정치인과 그 극성 지지자들은 입맛에 맞는 허위조작정보와 유튜브만에 빠져들면서 상대방을 제거해야 할 악으로만 규정한다. 최소한의 공통적인 지점은 사라진 지 오래다. 서로 다른 평행우주에 사는 것처럼 세계를 완전히 다르게 보고 있다.
이런 모습은 인공지능 학습 과정에서 발생하는 문제인 ‘오버피팅(Overfitting)’을 닮았다. 인공지능 모델이 과도하게 훈련 데이터에만 최적화된 나머지, 학습에 사용되지 않은 일반 데이터에 대한 답은 제대로 내놓지 못하는 현상이다. 오버피팅 방지를 위해 여러 기법이 동원되는데 그중 하나가 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 꺼 버림으로써 특정 정보에 과의존하지 않고 다양한 패턴을 인식할 수 있게 하는 ‘드롭아웃’이다. 드롭아웃 비율은 사람이 정할 수 있는데, 이렇게 사람이 직접 설정하는 수치를 인공지능 모델이 학습 과정에서 자체 생성하는 ‘파라미터’와 구분해 ‘하이퍼파라미터’라고 한다. 학습 횟수 등도 이에 속한다.
드롭아웃은 내가 믿고 있었던 일부 정보를 버리고 다른 사람의 생각을 받아들이는 과정을 떠올리게 한다. 우리는 우리의 생각을 얼마나 드롭아웃할 준비가 되었을까. 최적의 드롭아웃 비율, 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 매우 지난하고 어렵다. 인간 세상의 일도 마찬가지다. 산적한 문제를 해결하기 위해 최적의 공통 입장을 정리하면서 취할 건 취하고 버릴 건 버리는 과정은 고통스럽다. 반면 맞갖은 데이터만 들이켜면서 오버피팅 모델의 높은 정답률에 취하는 건 즐겁고 쉽다. 피드백을 받고 점점 성장해가는 인공지능과, 피드백을 거부하고 점점 과도한 자신감에 빠져드는 인간을 보면서 뭔가 거꾸로 돼 가고 있다는 생각이 든다.
‘한국형 발사체’ 누리호가 올해 11월27일 4번째 발사된다. 이번 발사는 지난 1~3차 발사와는 달리 민간기업이 주도한다.
우주항공청은 11월27일 0시54분부터 1시14분 사이에 전남 고흥 나로우주센터에서 누리호 4차 발사를 실시하기로 했다고 30일 발표했다. 9월 말 열린 누리호 발사관리위원회와 주탑재위성 선적 전 검토회의 결과를 토대로 정한 것이다. 정확한 발사 시각은 발사 하루 전날 최종 확정된다. 날씨 등을 고려한 발사 예비일은 11월28일~12월4일이다.
누리호 4차 발사는 사상 처음 새벽에 실시된다. 1차(2021년 10월21일 오후 5시)와 2차(2022년 6월21일 오후 4시), 3차(2023년 5월25일 오후 6시24분) 발사 시점은 모두 대낮이거나 주변 식별이 쉬운 이른 저녁이었다. 4차 발사 때에는 누리호 기술진이 어둠 속에서 최종 준비를 해야 하는 셈이다.
야간 발사를 굳이 하는 이유는 누리호의 주탑재위성 ‘차세대 중형위성 3호’(중량 577㎏) 때문이다. 한국항공우주산업(KAI)이 개발한 이 위성은 고도 600㎞ ‘태양동기궤도’에서 작동한다. 발사장 위치와 지구 자전 등을 고려할 때 태양동기궤도에 차세대 중형위성 3호를 진입시키려면 새벽 1시쯤 발사가 최적이다.
태양동기궤도는 북극과 남극 근처 상공을 뱅글뱅글 도는 경로다. 여기서는 지구 특정 지역을 항상 비슷한 태양 고도에서 볼 수 있다. 유사한 조명 조건에서 같은 장소를 매번 촬영할 수 있어 관측 데이터 변화를 파악하기 쉽다. 차세대 중형위성 3호는 지구 상공 오로라와 대기광 등을 관찰할 예정이다.
4차 누리호에는 초소형 부탑재위성 12기도 실린다. 한국항공우주연구원 등 정부출연연구기관, 스페이스린텍·한컴인스페이스 등 기업, 서울대·인하대 등 대학이 개발했다.
이번 누리호 4번째 발사는 누리호 기술을 이전받을 체계종합기업인 한화에어로스페이스가 주도하는 것이 특징이다. 항공우주연구원 등 정부 측 기관이 아닌 민간이 이끄는 첫 누리호 발사다. 한화에어로스페이스는 이번에 누리호 구성품 참여업체 관리와 동체·전기장치 조립 등 제작 전 과정을 담당했다.
누리호 4차 발사가 ‘뉴 스페이스’, 즉 민간 주도의 상업적 우주개발 시대에 한국이 본격 진입하는 계기가 될 것이라는 시각이 나오는 이유다. 2010년대부터 뉴 스페이스가 자리잡은 미국에서는 민간기업 스페이스X가 자사의 재사용 저가 로켓 ‘팰컨9’으로 세계 발사체 시장에서 선도적 위치를 차지하고 있다.
내년과 2027년 시행될 누리호 5·6차 발사 과정에서는 한화에어로스페이스 비중이 더 늘어날 예정이어서 한국에서도 민간 중심 우주개발 흐름은 더 뚜렷해질 것으로 보인다.
우주청은 최근 발사대 시스템의 성능 확인 시험과 누리호 관련 야간 운용 훈련도 진행했다. 발사 중 비상 상황에 대비하는 최종 점검 종합훈련도 군·경·지방자치단체와 10월 말 실시한다. 윤영빈 우주청장은 “3차 발사 뒤 약 2년 6개월 공백이 있지만 우주청과 항공우주연구원, 체계종합기업 등이 하나의 팀으로서 발사 준비에 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
1일 서울의 한 이마트 매장에서 관계자가 핸드캐리형 스팸 선물세트를 들어 보이고 있다(위쪽 사진). 현대백화점도 오는 5일까지 전국 점포 식품관에서 선물세트를 직접 들고 가는 고객들을 겨냥해 한우·곶감·견과 등 핸드캐리용 선물세트를 선보인다.
<연합뉴스·현대백화점 제공>