Weak AI

약한 AI는 인공지능의 한 유형으로, 얼굴 인식, 음성 전사, 제품 추천과 같은 특정 작업 또는 제한된 작업 집합을 수행하도록 만들어지며 자신이 수행하는 작업에 대한 일반적인 이해나 인식은 없습니다. 일상적인 용법에서 약한 AI는 인공 협소 지능(ANI)과 동의어이며, 대부분의 정의에 따르면 오늘날 사용되는 모든 AI 시스템이 여기에 속합니다. "약한"이라는 표현은 범위를 가리킵니다. 작업 범위 안에서 약한 AI 시스템은 모든 인간 전문가보다 뛰어난 성능을 낼 수 있습니다.

용어의 유래#

철학자 John Searle은 1980년 논문 "Minds, Brains, and Programs"에서 약한 AI와 강한 AI라는 표현을 도입했습니다. 이 논문에서는 중국어 방 논증을 제시했습니다. Searle의 용법에서 약한 AI는 컴퓨터가 마음을 시뮬레이션하고 연구하는 강력한 도구라는 주장이고, 강한 AI는 적절하게 프로그래밍된 컴퓨터가 실제로 마음을 가지고 이해한다는 주장입니다. 그의 사고 실험에서는 방 안에 갇힌 사람이 중국어 문자를 조작하는 영어 규칙서를 따라 중국어로 작성된 질문에 답합니다. 방 밖의 원어민은 답변을 보고 이해했다고 생각하지만, 그 사람은 중국어를 전혀 이해하지 못합니다. Searle은 프로그램을 실행하는 컴퓨터도 이와 같은 상황이라고 주장했습니다.

이후 수십 년 동안 이 표현은 철학적 입장을 가리키는 말에서 역량 범주를 가리키는 말로 바뀌었습니다. 오늘날 "약한 AI"는 일반적으로 협소하고 작업에 특화된 AI를 의미하며, "강한 AI"는 인공 일반 지능(AGI)과 동의어로 사용됩니다.

약한 AI의 특징#

• 작업 범위 내 역량: 약한 AI 시스템은 구축되거나 학습된 작업을 수행합니다. 흉부 X선을 읽도록 학습된 모델은 새로운 학습 데이터와 재학습 없이는 유방촬영 영상을 읽을 수 없으며, 체스를 두는 것은 더더욱 불가능합니다.
• 데이터 드리프트에 대한 민감성: 현대의 약한 AI는 데이터에서 통계적 패턴을 학습하므로, 정확도는 학습 데이터와 유사한 입력에서만 유지됩니다. 실제 입력이 달라지면 높은 신뢰도를 보고하면서도 실패할 수 있습니다.
• 자체적인 이해나 목표가 없음: 시스템은 입력을 출력에 매핑합니다. 보행자나 종양이 무엇인지 인식하지 못하며, 최적화된 목적 외에는 다른 목표가 없습니다.
• 범위 내에서 인간을 능가하는 성능: 범위가 좁더라도 탁월한 성능을 낼 수 있습니다. DeepMind의 AlphaFold 2는 실험실 방법에 가까운 정확도로 단백질 구조를 예측하며, 이 연구로 Demis Hassabis와 John Jumper는 2024년 노벨 화학상을 공동 수상했습니다.

약인공지능과 강인공지능 비교#

• 약한 AI(ANI): 현재 존재하며, 배포된 모든 AI가 여기에 해당합니다. "ANI"는 역량의 범위가 좁다는 점을 강조하고, "약한 AI"는 기계가 무엇인가를 이해하는지에 대한 Searle의 원래 질문도 담고 있습니다.
• 강한 AI(AGI): 가설상의 개념입니다. 일반적으로 거의 모든 인지 작업에서 인간과 대등하고, 작업별 엔지니어링 없이 새로운 작업을 학습하는 시스템을 뜻합니다. Searle의 의미에서는 진정한 정신을 지닌 기계를 말합니다.
• 인공 초지능(ASI): 가설상의 개념입니다. 거의 모든 분야에서 최고의 인간을 능가하는 시스템으로, 기술적 특이점 시나리오의 배경이 됩니다.

약한 AI의 예#

• 컴퓨터 비전: 운전자 지원 시스템은 보행자와 차선 표시를 감지하고, 공장 카메라는 부품의 결함을 검사합니다. Ultralytics YOLO26도 정확히 이런 범위에 한정됩니다. 하나의 모델 제품군이 객체 탐지, 인스턴스 및 시맨틱 세그멘테이션, 깊이 추정, 분류, 포즈 추정, 방향성 박스를 처리하지만, 각 학습 모델은 학습한 작업과 클래스만 처리합니다.
• 음성 인식: 받아쓰기 소프트웨어, 자막 도구, 음성 비서는 음성 오디오를 텍스트로 변환합니다.
• 추천 시스템: 스트리밍 및 쇼핑 서비스는 시청 및 구매 이력을 바탕으로 사용자별 항목 순위를 매깁니다.
• 게임: IBM의 Deep Blue는 1997년 세계 체스 챔피언 Garry Kasparov를 이겼지만, 체스 외에는 아무것도 할 수 없었습니다.

생성형 AI는 여전히 약한 AI인가요?#

대규모 언어 모델(LLM)은 코드를 작성하고, 번역하고, 요약하고, 이미지에 관한 질문에 답변합니다. 이러한 능력은 약한 AI라는 좁은 범주에 대한 의문을 낳습니다. 2023년 Microsoft Research의 GPT-4 논문은 "인공 일반 지능의 불꽃"을 언급했으며, LLM을 좁은 범주에 두는 이들은 불균일한 능력, 즉 들쭉날쭉한 지능이라 불리는 양상과 학습이 끝나면 학습을 멈추는 가중치를 근거로 듭니다. EU AI Act는 약한 AI와 강한 AI라는 구분을 피하고 이러한 시스템을 범용 AI 모델로 규제하며, 제공업체에 적용되는 의무는 2025년 8월 2일부터 시행되었습니다.