흥미로운 설문조사 결과: AI 연구자들은 '지능'을 어떻게 정의할까요?

최근 연구에 따르면 AI 연구자들 사이에서 '지능'에 대한 인식이 다양하며, 현재의 NLP 시스템을 '지능적'으로 보는 시각은 소수에 불과합니다. 일반화, 적응성, 추론이 '지능'의 주요 기준으로 제시되었으며, AI '지능'에 대한 재정의 필요성이 강조되었습니다.

AI 연구자 303명 설문조사 결과 발표: '지능'에 대한 재해석

최근 발표된 연구 논문 "Research Community Perspectives on 'Intelligence' and Large Language Models" 에서는 인공지능(AI), 특히 자연어 처리(NLP) 분야 연구자들이 '지능'이라는 개념을 어떻게 이해하고 있는지에 대한 흥미로운 통찰을 제공합니다. Bertram Højer, Terne Sasha Thorn Jakobsen, Anna Rogers, Stefan Heinrich 등이 참여한 이 연구는 NLP, 머신러닝(ML), 인지과학, 언어학, 신경과학 등 다양한 분야의 303명의 연구자들을 대상으로 설문조사를 실시했습니다.

'지능'에 대한 공통된 기준: 일반화, 적응성, 추론

설문조사 결과, 연구자들은 '지능'의 핵심 기준으로 일반화, 적응성, 추론 세 가지를 가장 중요하게 꼽았습니다. 이는 AI 시스템의 지능을 평가하는 데 있어서 단순한 성능 측정을 넘어, 다양한 상황에 대한 적응력과 논리적 추론 능력을 고려해야 함을 시사합니다. 즉, 특정 작업에만 뛰어난 성능을 보이는 시스템이 아닌, 다양한 상황과 문제에 유연하게 대처할 수 있는 시스템을 '지능적'이라고 평가하는 경향이 있음을 보여줍니다.

현실적인 시각: '지능적' 시스템에 대한 회의적인 시각

흥미롭게도, 현재의 NLP 시스템을 '지능적'이라고 생각하는 연구자는 전체 응답자의 29%에 불과했습니다. 더욱 놀라운 사실은, 지능적인 시스템 개발을 자신의 연구 목표로 설정한 연구자는 16.2%에 그쳤다는 점입니다. 특히, 현재 시스템을 '지능적'이라고 평가한 연구자들이 지능적인 시스템 개발을 연구 목표로 설정할 가능성이 더 높은 경향을 보였습니다.

시사점: AI '지능'에 대한 재정의 필요성

이번 연구 결과는 AI 분야에서 '지능'이라는 개념에 대한 보다 명확하고 균일한 정의가 필요함을 시사합니다. 단순히 인간의 지능을 모방하는 것을 넘어, AI 시스템의 고유한 특성과 강점을 고려한 새로운 '지능'의 정의가 요구되며, 향후 AI 연구의 방향 설정에 중요한 참고 자료로 활용될 것으로 예상됩니다. 또한, 현재 AI 시스템의 한계를 냉정하게 인식하고, 지속적인 발전과 개선을 위한 노력이 필요함을 강조합니다.