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스페니쉬플라이구매 [황경상의 하이퍼 파라미터]편지는 사라지고 확성기만 남았다

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작성자 행복한 댓글 0건 조회 0회 작성일 25-10-06 20:14

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스페니쉬플라이구매 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.
한국 방위산업의 호황이 이어지고 있다. 지정학적 갈등이 심화되면서 늘어난 각국의 방산 수요를 가성비 높은 한국 기업이 충족시키면서다. 하지만 시장 확대를 위해 선진국 판로를 개척해야 한다는 분석이 나온다.
러시아·우크라이나전, 이스라엘·하마스전이 끝나더라도 각국의 방산 수요는 상당 기간 이어질 것으로 보인다. 세계 각 지역의 안보를 책임져온 미국이 인도·태평양 지역을 제외한 유럽·중동에서 자국의 군사력을 줄이려 하기 때문이다. 미국에 기댈 수 없게 된 동맹국들은 무기체계 확충에 나설 수밖에 없다. 북대서양조약기구(나토) 32개 회원국이 지난 6월 2035년까지 무기체계 확충 등에 쓰는 예산을 국내총생산(GDP)의 3.5%(간접비 포함 5%)로 늘리기로 합의한 게 대표적인 예다. 방산시장이 대폭 커진다는 의미다.
앞서 2022년 러·우 전쟁 발발 이후 한국 방산시장은 크게 성장했다. 연간 수출액이 2020년 4조원대에서 2023년 19조원대로 늘었다. 가성비와 빠른 납품이 한국 방산의 주요 전략이다. 냉전이 끝난 이후 방산을 축소한 서방 국가와 달리 상시적인 북한 위협에 대비해 생산 능력을 유지해온 영향이라는 분석이 나온다.
문제는 가성비와 빠른 납품만으로 한국 방산이 더 성장할 수 있느냐다. 프랑스·독일은 유럽 국가들에 유럽산 무기를 구매해야 한다고 압박한다. 유럽연합(EU) 집행위원회도 지난해 3월 EU 역내 무기 구입 비중을 2035년 현재의 3배 수준인 60%로 올리는 목표를 제시했다. 후발주자 튀르키예도 무시할 수 없다. 스톡홀름 국제평화연구소 자료를 보면, 2019~2023년 한국 방산 수출은 10위(2%)였고, 튀르키예가 11위(1.6%)다. 미국(42%)·프랑스(11%)·러시아(11%)·중국(5.8%)·독일(5.6%)이 상위권을 차지했다. 업계 안팎에서는 수출 대상국을 늘리고, 첨단 기술 협력을 해야 한다고 입을 모은다. 수출 대상국을 늘리기 위해선 먼저 미국과 국방상호조달협정(RDA)을 체결해야 한다는 목소리가 나온다. RDA는 방산시장의 자유무역협정(FTA)으로, 한·미는 2022년부터 이를 논의해왔다. 미국 시장에 진출하면 다른 선진국 시장 진출은 수월해진다.
인공지능(AI)과 로봇, 반도체 등 첨단 기술 분야에서 수출국과 협력도 필수적이다. 업계 관계자는 “가성비와 빠른 납기로 승부하는 것에는 한계가 있다”며 “단순히 수출시장 확대가 아닌, 수출국을 안보 파트너로 보고 협력을 강화해야 한다”고 말했다.
한국예술종합학교 제10대 총장으로 편장완 영상원 교수가 임명됐다.
편 신임 총장은 중앙대 영문학과와 미국 뉴욕대 예술대학원 영화이론학과를 졸업했다.
1995년 한예종 영화과 교수로 부임해 영상원장, 교학처장 등 주요 보직을 거쳤다. 외부 활동으로는 한국영상제작기술학회장, 한국영화학회 국제학술이사, 부산국제영화제 이사 등을 역임했다.
한예종 총장은 교내 선거로 선출된 후보자에 대해 문화체육관광부 장관의 제청을 거쳐 대통령이 임명한다. 임기는 4년이다.

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