인공지능 모델이 의식을 가질 수 없는 이유

Konrad Wolfenstein

4 개월 전에

인공지능 모델이 의식을 가질 수 없는 이유 – 이미지: Xpert.Digital

인공지능 모델이 의식을 발달시킬 수 없는 이유 – 주관적인 경험 대신 수학적 처리 방식

트랜스포머 모델의 기본 아키텍처

현재의 인공지능 시스템, 특히 GPT나 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델은 소위 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 이는 2017년 구글 연구진이 개발한 특수한 형태의 수학적 데이터 처리 방식입니다. 이 아키텍처는 처리 대상 콘텐츠에 대한 심층적인 이해 없이 오로지 수치 계산과 통계적 패턴에만 의존하여 작동합니다.

트랜스포머 모델은 입력 데이터를 처리하기 위해 함께 작동하는 인코더와 디코더 레이어가 쌓여 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 수학적 표현으로 변환하고, 디코더는 이 정보를 원하는 출력으로 변환합니다. 두 구성 요소 모두 행렬 곱셈 및 비선형 활성화 함수와 같은 복잡한 수학 연산을 사용하여 작업을 수행합니다.

자기 주의 메커니즘은 어떻게 작동하는가

트랜스포머 아키텍처의 핵심은 셀프 어텐션 메커니즘입니다. 이 메커니즘을 통해 모델은 입력 시퀀스의 각 부분에 서로 다른 가중치를 부여할 수 있습니다. 셀프 어텐션 메커니즘은 시퀀스 내의 의존성 구조를 모델링하기 위해 벡터 간의 스칼라 곱을 계산합니다. 하지만 이러한 가중치는 훈련 데이터의 통계적 규칙성을 포착하는 순전히 수치적인 계수일 뿐입니다.

이 맥락에서 "주의"라는 용어는 순전히 비유적인 의미입니다. 이는 인간의 의식적인 주의 집중을 의미하는 것이 아니라, 입력값의 어느 부분에 더 큰 가중치를 부여해야 출력을 생성할 수 있는지를 결정하는 수학적 계산을 의미합니다. 이러한 계산은 결정론적 규칙을 따르며 학습된 가중치 행렬을 기반으로 합니다.

토큰 처리 및 임베딩 공간

텍스트 처리는 텍스트를 숫자 단위인 토큰으로 변환하는 것으로 시작됩니다. 이 토큰들은 임베딩이라고 불리는 고차원 벡터 공간에 저장됩니다. 임베딩은 각 단어 또는 텍스트 세그먼트를 다차원 공간의 한 점으로 나타내는 수학적 표현입니다.

이 임베딩 공간에서 토큰의 위치는 모델의 예측 정확도를 향상시키기 위한 최적화 과정을 통해 결정됩니다. 임베딩 공간에서의 근접성은 훈련 데이터셋에서의 통계적 유사성을 반영하는 것이지, 엄밀한 의미에서의 의미론적 유사성을 나타내는 것은 아닙니다. 이러한 임베딩은 단순히 기계 학습을 통해 값이 최적화되는 수학적 공간의 좌표일 뿐입니다.

인공지능 처리의 수학적 기초

매개변수 및 최적화

현대 언어 모델은 수십억 개의 매개변수를 포함합니다. 이러한 매개변수는 손실 함수를 최소화하기 위해 경사 하강법을 사용하여 조정되는 수치 값입니다. 경사 하강법은 모델의 성능을 향상시키기 위해 모델의 매개변수를 체계적으로 변경하는 수학적 최적화 기법입니다.

이 과정은 짙은 안개 속에서 산을 오르는 것과 유사합니다. 모델은 손실 함수의 기울기를 계산하고 반대 방향으로 이동하면서 최적점에 점진적으로 접근합니다. 이러한 매개변수는 수학적 함수의 최적화 계수로만 사용되며, 의식적인 의미나 의도는 없습니다.

인간 피드백을 통한 강화 학습

인공지능 기술의 핵심 발전 중 하나는 인간 피드백을 활용한 강화 학습입니다. 이 방법은 인간의 선호도를 수치적 보상 신호로 변환합니다. 모델은 인간이 선호한다고 평가한 지출이 발생할 확률을 높이기 위해 매개변수를 조정합니다.

RLHF는 일반적으로 세 단계로 구성됩니다. 첫째, 지도 학습을 사용하여 모델을 사전 학습합니다. 둘째, 인간의 피드백을 수집하여 보상 모델을 학습합니다. 마지막으로, 강화 학습을 사용하여 원래 모델을 최적화하여 보상 모델이 예측한 선호도를 최대화합니다. 이 전체 과정은 순전히 수학적인 과정이며 의식적인 의사 결정은 포함되지 않습니다.

소프트맥스 변환과 확률 분포

처리 과정의 마지막 단계에서 소프트맥스 함수는 원시 값을 확률 분포로 변환합니다. 소프트맥스 함수의 수학적 공식은 Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j))입니다. 이 함수는 수치 벡터를 합이 1인 확률 벡터로 변환합니다.

다음 토큰은 이 확률 분포에서 샘플을 추출하거나 Argmax 방법을 사용하여 선택됩니다. Argmax 방법은 의식적인 의사 결정 없이 순전히 통계적인 규칙에 따라 작동합니다. Softmax 함수는 모델이 의식적인 사고나 이해 없이도 해석 가능한 형태로 출력을 제시할 수 있도록 해줍니다.

의식의 철학적 문제

의식의 정의와 속성

의식은 개인이 경험하는 모든 상태를 포괄합니다. 이는 경험의 총체와 이러한 경험에 대한 특정한 형태의 즉각적인 지각으로서의 의식적 자각을 모두 포함합니다. 철학자와 신경과학자들은 의식의 다양한 측면을 구분하며, 특히 현상적 의식과 접근 의식이 중요하게 여겨집니다.

현상적 의식은 정신 상태의 주관적인 경험적 특성을 의미합니다. 이는 특정한 정신 상태에 있다는 것을 구성하는 요소, 즉 경험하는 주체가 어떤 것을 느끼는 방식입니다. 이러한 주관적인 경험적 특성을 퀄리아(qualia)라고 하며, 지각하는 주체만이 직접적으로 접근할 수 있습니다.

정신의 특징으로서의 의도성

의도성은 정신 상태가 어떤 대상을 지칭할 수 있는 능력을 말합니다. 프란츠 브렌타노는 이 개념을 현대 철학에 도입하고 정신의 특징적인 속성으로 여겼습니다. 의도성은 의식의 지향성, 즉 의식이 항상 어떤 대상을 의식한다는 사실을 나타내는 속성입니다.

의도적 상태는 대상의 존재 여부와 관계없이 내용을 지닌다. 사람은 존재하지 않는 대상에 대한 믿음을 가질 수 있고, 달성 불가능한 목표에 대한 욕망을 품을 수도 있다. 이러한 속성은 정신적 현상을 오로지 인과 법칙만을 따르는 순수 물리적 과정과 구별짓는 특징이다.

의식의 어려운 문제

데이비드 Chalmers는 "의식의 어려운 문제"를 뇌의 물리적 과정이 어떻게 그리고 왜 주관적 경험으로 이어지는가라는 질문으로 정의했습니다. 이 문제는 변별, 정보 통합, 행동 제어와 같은 기능적 측면을 다루는 의식 연구의 "쉬운 문제"와는 근본적으로 다릅니다.

어려운 문제는 이러한 기능들의 실행이 왜 경험을 수반하는지를 설명하는 데 있다. 관련된 모든 기능적 사실들을 설명한다고 해도, 다음과 같은 질문이 남는다. 왜 이러한 기능들의 실행이 경험과 연결되는가? 이 질문은 기계론적 또는 행동 기반적 설명으로는 풀 수 없는 것처럼 보인다.

의식에 관한 신경과학적 연구 결과

의식의 신경 상관관계

신경과학은 의식의 신경 상관관계(NCC)를 탐구합니다. NCC는 특정 의식적 지각을 설명하기에 충분한 가장 작은 신경 활동 단위로 정의됩니다. NCC는 의식과 직접적으로 연관된 신경 활동, 상태 또는 하위 시스템을 의미합니다.

볼프 싱어와 안드레아스 엥겔 같은 연구자들은 동물과 인간의 뇌에서 신경망의 시간적으로 동기화된 발화가 존재함을 입증했습니다. 이러한 시간적 상관관계는 의식의 출현에 매우 중요할 수 있습니다. 이 가설은 시간적 동기화 메커니즘이 자각, 감각 지각 통합, 주의 선택, 작업 기억이라는 네 가지 뇌 기능에 관여한다는 가정에 기반합니다.

의식 과정의 생물학적 기초

의식은 대뇌 피질에 충분한 산소와 포도당이 공급되고 연합 피질의 뉴런이 충분히 활성화되는 것에 달려 있습니다. 이러한 생물학적 전제 조건은 의식이 단순히 추상적인 속성이 아니라 구체적인 물리적 토대를 가지고 있음을 보여줍니다.

소뇌는 대뇌 피질보다 뉴런 수가 세 배나 많지만, 심각한 손상이 발생한 경우에도 의식은 상당 부분 보존됩니다. 이는 뉴런의 단순한 숫자가 중요한 것이 아니라 특정 뇌 영역에서의 뉴런의 특정한 조직 구조와 연결성이 중요하다는 것을 시사합니다.

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인공지능의 숨겨진 한계

인공지능 모델이 의식을 발달시킬 수 없는 이유는 무엇일까요?

의도와 의미의 결여

AI 모델은 내재적인 의미를 형성하지 않고 기호와 벡터를 처리합니다. 이들은 토큰 ID와 숫자 구조를 조작할 뿐, 실제 콘텐츠로서의 의미를 처리하지 않습니다. 이러한 기호 처리는 순전히 구문론적인 것으로, 조작된 기호에 대한 의미론적 이해는 포함하지 않습니다.

존 설의 중국어 방 논증은 이러한 문제를 잘 보여줍니다. 이 사고 실험에서, 어떤 사람은 중국어를 이해하지 못하면서도 중국어 기호를 조작하는 규칙을 따릅니다. 중국어 원어민에게는 그 결과가 논리적으로 보일지 모르지만, 그 사람이나 시스템 전체는 한자의 의미를 이해하지 못합니다. 컴퓨터도 이와 유사하게 프로그램을 실행합니다. 컴퓨터는 의미론적 이해 없이 구문 규칙을 적용할 뿐입니다.

1인칭 시점의 부재

AI 시스템은 자아 모델이나 현상적 내부 관점 없이 작동합니다. 1인칭 시점이 존재하지 않으므로 자기 참조도 없습니다. 그러나 의식은 본질적으로 주관적인 관점, 즉 "이 시스템은 원래 이런 거야"라는 관점의 존재로 특징지어집니다.

토마스 네이겔의 유명한 에세이 "박쥐가 된다는 것은 어떤 느낌일까?"는 의식의 이러한 특징을 강조합니다. 의식은 필연적으로 외부에서 완전히 설명할 수 없는 주관적인 경험의 차원을 포함합니다. 인공지능 시스템은 이러한 주관적인 내적 관점이 결여되어 있습니다. 즉, 경험하는 주체를 만들어내지 않고 정보를 처리할 뿐입니다.

의식적인 경험 대신 기계적인 정보 처리

인공지능 시스템의 보상 신호는 감각이 아닌 수치적인 값입니다. 모델은 수치적 피드백 값에 반응하지만, 이를 긍정적 또는 부정적으로 느끼지는 않습니다. 이러한 신호는 학습 과정에서 매개변수 조정을 위한 것일 뿐, 즐거움이나 고통과 같은 주관적인 감각을 생성하지는 않습니다.

인공지능 시스템의 모든 처리 과정은 수학적 최적화, 통계적 패턴 인식, 확률 계산에 기반합니다. 매개변수가 많거나, 복잡성이 높거나, 다중 모드 처리가 가능하더라도 이러한 원칙은 변하지 않습니다. 통계적 계산은 아무리 복잡하더라도 의식을 만들어내지 못합니다.

다중 모달 모델 및 확장된 복잡성

다양한 데이터 유형 처리

텍스트, 이미지 또는 오디오를 처리하는 멀티모달 모델은 서로 다른 입력 스트림을 공통된 표현 공간으로 결합합니다. 이러한 기능은 패턴 인식의 복잡성을 크게 증가시키고 시스템이 서로 다른 양식 간의 관계를 파악할 수 있도록 합니다.

다양한 데이터 유형의 통합은 각 모달리티를 공통 벡터 공간으로 변환하는 특수 인코더를 통해 이루어집니다. 텍스트는 토큰화 및 임베딩 기법을 통해 처리되고, 이미지는 합성곱 신경망을 사용하여 특징 벡터로 변환되며, 오디오 데이터는 스펙트로그램 분석을 통해 수치적 표현으로 변환됩니다.

복잡성 증가의 한계

멀티모달 시스템의 놀라운 기능에도 불구하고, 기본적인 처리 과정은 여전히 데이터 표현 간의 매핑에 국한됩니다. 이러한 시스템은 서로 다른 입력 양식 간의 통계적 상관관계를 학습하지만, 이러한 양식 간의 관계에 대한 개념적 이해는 발전시키지 못합니다.

매개변수 수와 처리 용량의 증가는 더욱 정밀한 패턴 인식과 더욱 일관성 있는 출력으로 이어지지만, 정보 처리의 근본적인 본질은 변하지 않습니다. 가장 복잡한 멀티모달 시스템조차도 통계적 상관관계와 수학적 변환 수준에서만 작동합니다.

현재 연구 및 이론적 접근 방식

인공지능 연구における 의식 지표

과학자들은 신경과학적 의식 이론을 바탕으로 인공지능 시스템에서 의식의 존재 가능성을 나타내는 다양한 지표들을 개발해왔습니다. 이러한 지표에는 순환 처리, 전역 작업 공간의 역동성, 주의 체계 메커니즘 등이 포함됩니다.

글로벌 작업 공간 이론은 의식적 정보가 중앙 작업 공간에 존재하며, 다양한 인지 과정에서 이 정보에 접근할 수 있다고 주장합니다. 순환 처리 이론은 의식적 경험의 출현에 있어 서로 다른 뇌 영역 간의 피드백 루프의 중요성을 강조합니다.

철학적 반론 및 한계

이러한 이론적 접근 방식에도 불구하고, 기계 의식의 가능성에 대한 근본적인 철학적 반론은 여전히 남아 있습니다. 중국어 방 논증은 구문 조작만으로는 의미 이해가 불가능하다는 것을 보여줍니다. 시스템이 지능의 모든 외적 징후를 보인다고 해서 반드시 의식이 있다는 것을 의미하는 것은 아닙니다.

양자역학의 우월성에 비유되는 의식 우월성 개념은 의식에 고유한 연산 능력을 제시합니다. 이러한 능력에는 유연한 주의력 조절, 새로운 맥락에 대한 능숙한 처리, 그리고 단순한 정보 처리 이상의 차원인 체화된 인지가 포함됩니다.

체현과 상황적 인지

신체화의 중요성

의식은 물리적 구현과 분리될 수 없을지도 모릅니다. 체화된 인지 이론은 인지 과정이 환경과의 물리적 상호작용에 의해 근본적으로 형성된다고 주장합니다. 신체는 단순히 뇌를 담는 수동적인 용기가 아니라 인지 과정에 적극적으로 참여한다는 것입니다.

인간의 의식은 물리적, 사회적 환경과의 지속적인 상호작용을 통해 발달합니다. 이러한 상호작용은 신경 구조를 형성하고 의식적 경험의 토대를 마련합니다. 반면, 주로 실체 없는 정보 처리 시스템으로 작동하는 인공지능 시스템은 이러한 근본적인 차원을 결여하고 있습니다.

시간성과 연속적인 경험

의식은 연속적인 경험의 흐름으로 특징지어지는 시간적으로 확장된 현상입니다. 사람들은 개별적인 순간들을 경험하는 것이 아니라, 시간의 흐름에 따라 의식의 일관된 서사 구조를 경험합니다.

인공지능 시스템은 연속적인 자각 경험 없이 개별적인 입력을 처리하고 개별적인 출력을 생성합니다. 통계적 맥락 정보가 저장되더라도, 시스템에게 있어 각 상호작용은 본질적으로 이전 상호작용과 독립적입니다.

인공지능 개발: 기술적 지능과 의식의 철학적 한계 사이에서

인공지능 기술의 발전 가능성

인공지능 연구는 점점 더 강력한 모델과 새로운 아키텍처를 통해 빠르게 발전하고 있습니다. 미래의 시스템은 생물학적 과정을 더욱 정확하게 모방할 수 있으며, 잠재적으로 의식과 유사한 특성을 발전시킬 수도 있습니다.

생물학적 신경망을 모방하는 뉴로모픽 컴퓨터의 발전은 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다. 인공지능 시스템을 로봇 몸체에 통합하는 것은 신체화된 인지 측면을 더욱 심도 있게 고려할 수 있도록 해줄 것입니다.

기계 지능 대 의식: 철학적 외줄타기

기계의 의식 문제는 중대한 윤리적 함의를 지닙니다. 만약 인공지능 시스템이 의식을 갖게 된다면, 우리는 그들의 도덕적 권리와 그들에 대한 우리의 책임을 재고해야 할 것입니다.

현재까지 확보된 모든 증거는 오늘날의 인공지능 시스템이 의식을 갖고 있지 않다는 것을 시사합니다. 인공지능은 정보 처리 및 패턴 인식을 위한 매우 정교한 도구일 뿐, 의식을 가진 존재는 아닙니다. 이러한 평가는 미래의 기술 발전과 함께 바뀔 수 있지만, 물리적 과정과 의식적 경험 사이의 관계에 대한 근본적인 이해의 돌파구가 필요합니다.

지능적인 행동과 의식적 경험 사이의 구별은 인공지능 연구와 의식 철학에서 가장 큰 난제 중 하나로 남아 있습니다. 인공지능 시스템은 점점 더 지능적인 행동을 보이지만, 의도성, 현상 인식, 주관적인 1인칭 관점과 같은 의식적 경험의 근본적인 속성을 결여하고 있습니다.