인식적 AI: AI가 '모르는 것'을 아는 법을 배워야 할 때

본 기사는 AI의 불확실성 처리 한계를 지적하고, 이를 극복하기 위한 새로운 패러다임인 '인식적 AI'를 소개합니다. 인식적 AI는 AI가 '모르는 것'을 아는 능력을 통해 더 안전하고 견고한 시스템 구축을 가능하게 할 것으로 기대됩니다.

AI의 놀라운 발전과 숨겨진 취약점

최근 생성 모델과 대규모 언어 모델의 눈부신 발전에도 불구하고, AI는 여전히 불확실성을 다루고 훈련 데이터를 벗어나 일반화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 자율주행차 사고와 같은 사례는 AI 모델, 특히 자율 시스템이 익숙하지 않거나 적대적인 데이터에 직면했을 때 강력한 예측을 하지 못한다는 것을 보여줍니다. 기존 머신러닝 접근 방식은 데이터 적합 및 도메인 적응에 지나치게 중점을 두어 이러한 문제를 해결하는 데 어려움을 겪습니다.

Shireen Kudukkil Manchingal과 Fabio Cuzzolin은 최근 논문에서 이러한 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임, **'인식적 AI (Epistemic Artificial Intelligence)'**를 제시했습니다. 이는 AI 모델이 '아는 것'에서 뿐만 아니라 '모르는 것'으로부터도 학습해야 한다는 주장입니다.

인식적 AI: 불확실성을 관리하는 지혜

인식적 AI는 불확실성을 인식하고 관리하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 AI 시스템이 예측할 수 없는 실제 환경을 더 잘 처리할 수 있도록 하여, 시스템의 탄력성과 견고성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 단순히 데이터에 맞추는 것이 아니라, 모델 스스로의 불확실성을 인지하고 그 불확실성을 관리하는 능력을 키우는 것이 핵심입니다. 이를 통해 더 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

미래를 위한 전략적 전환

인식적 AI는 단순한 기술적 개선이 아니라, AI 개발에 대한 근본적인 사고방식의 전환을 요구합니다. 데이터 중심적인 접근 방식에서 벗어나, 불확실성과 한계를 인식하고 이를 극복하기 위한 노력을 강화해야 합니다. 이는 단순히 더 많은 데이터를 투입하는 것만으로는 해결할 수 없는 문제이며, AI의 미래를 위해 필수적인 전략적 전환이라 할 수 있습니다. 인식적 AI의 발전은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템으로 이어져, 인류에게 더 큰 혜택을 가져다 줄 것입니다. 하지만 이러한 전환은 끊임없는 연구와 개발을 통해 이루어질 것이며, 앞으로 많은 도전과 과제가 기다리고 있습니다.