(빌게이츠)인공지능의 시대가 시작되었습니다. 

제가 본 기술적 혁신 중 가장 인상적인 것은 두 번 있었습니다.

첫 번째는 1980년에 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 처음 보았을 때였습니다. 그것은 윈도우를 비롯한 모든 최신 운영 체제의 전신이었습니다. 프로그래머인 찰스 시모니는 나와 함께 이 데모를 보면서 사용자 친화적인 접근 방식으로 컴퓨팅을 할 수 있는 모든 것들을 고민했습니다. 찰스는 결국 마이크로소프트에 합류하고, 윈도우는 마이크로소프트의 기반이 되었으며, 우리가 그 이후로 생각한 것들은 회사의 15년 일정을 결정하는 데 도움이 되었습니다.

두 번째 큰 충격은 작년에 있었습니다. 2016년부터 OpenAI 팀과 만나고 있었는데, 그들의 꾸준한 진행에 감명을 받았습니다. 2022년 중순에 그들의 작업에 대해 너무 흥분해서 Advanced Placement(고급수준 대비) 생물학 시험을 통과할 인공 지능을 훈련시켜보라는 도전을 제시했습니다. 그것이 특정하게 훈련되지 않은 질문에 대답할 수 있는 능력을 가져야 했습니다. (AP Bio를 선택한 이유는 이 시험이 과학적 사실을 단순히 암기하는 것 이상으로 생물학에 대해 비판적으로 생각하도록 요구하기 때문입니다.) 그렇게 하면 진정한 돌파구를 이루게 될 것입니다.

저는 그들이 2~3년 동안 바쁘게 일할 것이라고 생각했습니다. 그러나 그들은 몇 달 안에 그 일을 끝냈습니다.

9월에 그들과 다시 만났을 때, AP Bio 시험에서 GPT라는 AI 모델에게 60개의 객관식 문제를 던져보고, 59개를 맞췄습니다. 그리고 6개의 주관식 문제에 대해 훌륭한 답변을 작성했습니다. 우리는 외부 전문가가 시험을 채점하도록 하였고, GPT는 5점을 받았습니다. 이는 대학 수준의 생물학 과목에서 A 또는 A+를 받는 것과 동일합니다.

한번 시험에서 AI가 만점을 받자, 우리는 "아이를 가진 아버지에게 어떻게 말할 것인가?"라는 비과학적인 질문을 던졌습니다. 그리고 그것은 아마도 우리 중 대부분이 할 것보다 더 생각 깊은 대답을 써냈습니다. 이 모든 경험은 놀랍게도, 그래픽 사용자 인터페이스 이래로 가장 중요한 기술 발전을 보았다고 생각했습니다.

나는 AI가 다음 5~10년 안에 이루어낼 수 있는 모든 것들에 대해 생각하게 되었습니다. AI의 발전은 마이크로프로세서, 개인용 컴퓨터, 인터넷, 모바일 폰의 창시와 같이 근본적인 것이다. 그것은 사람들이 일하고, 배우고, 여행하며, 건강관리를 받으며, 서로 의사소통하는 방식을 변화시킬 것입니다. 전체 산업들이 이를 중심으로 재조정될 것입니다. 기업들은 이를 얼마나 잘 활용하는지에 따라 자신들을 구별할 것이다.

나는 요즘 자선사업을 전문적으로 하고 있으며, 생산성을 높이는 데 도움이 되는 것 외에도 AI가 세계에서 가장 심각한 불평등을 줄일 수 있는 방법에 대해 많이 생각해왔습니다. 전 세계적으로 가장 큰 불평등은 건강에 있습니다. 5세 미만 어린이 500만 명이 매년 사망합니다. 이는 20년 전에는 1,000만 명이었지만, 여전히 충격적으로 높은 수준입니다. 거의 모든 이들은 가난한 나라에서 태어나고, 설사나 말라리아와 같은 예방 가능한 원인으로 인해 죽습니다. 어린이들의 생명을 구하는 데 AI를 더 나은 용도로 상상하기가 어렵습니다.

<AI가 세상에서 가장 심각한 불평등을 줄일 수 있는 방법에 대해 많이 생각해왔습니다.>

미국에서 불평등을 줄이는 최선의 기회는 교육을 개선하는 것입니다. 특히 학생들이 수학에서 성공하는 것을 보장하는 것이 중요합니다. 기본적인 수학 기술이 있으면 학생들이 선택하는 직업과 상관없이 성공할 수 있다는 증거가 있습니다. 그러나 전국적으로 수학 성취도가 감소하고 있으며, 특히 흑인, 라틴계, 저소득 학생들에게서 더욱 뚜렷합니다. AI는 이러한 추세를 바꿀 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

기후 변화는 또 다른 문제로, AI가 세계를 보다 공정하게 만들 수 있는 기회가 있다고 생각합니다. 기후 변화의 불의는 가장 고통받는 사람들인 세계 최빈국민이 가장 문제의 원인에 기여한 것이 가장 적다는 것입니다. AI가 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해서는 여전히 생각하고 배우고 있지만, 이 글의 뒷부분에서 많은 잠재력이 있는 몇 가지 분야를 제안하겠습니다.

간단히 말해서, 저는 AI가 게이츠 재단이 다루는 문제에 미치는 영향에 대해 흥미롭게 생각하고 있으며, 재단은 AI에 대해 더 많이 언급할 것입니다. 인공지능이 부유한 사람뿐만 아니라 모든 사람이 혜택을 받을 수 있도록 보장해야 합니다. 정부와 자선 단체는 불평등을 줄이고 그것에 기여하지 않도록 주요 역할을 해야 할 것입니다. 이것은 저와 관련된 AI 작업의 우선 순위입니다.

새로운 기술이 너무 혁신적이면 사람들이 불안해할 수밖에 없습니다. 인공지능에 대해서도 그렇습니다. 인공지능은 직업, 법률 체제, 개인정보 보호, 편견 등에 대한 어려운 문제를 제기합니다. 인공지능은 사실적인 실수를 하거나 환각(있지도 않는 사실을 진짜인것처럼 말하는 현상 예로 세종 맥북프로 던짐사건)을 경험하기도 한다. 이러한 위험을 완화하는 몇 가지 방법을 제안하기 전에, AI가 무엇인지 정의하고 일자리에서 사람들을 능력을 강화하고 생명을 구하며 교육을 개선하는 방법에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.

<인공지능의 정의>

기술적으로, 인공지능이라는 용어는 특정 문제를 해결하거나 특정 서비스를 제공하기 위해 만들어진 모델을 가리킵니다. ChatGPT와 같은 것들은 인공지능이 구동됩니다. 이러한 인공지능은 채팅을 더 잘하도록 학습하지만 다른 작업을 배울 수는 없습니다. 반면, 인공 일반 지능(AGI)이라는 용어는 모든 작업이나 주제를 학습할 수 있는 소프트웨어를 가리킵니다. AGI는 아직 존재하지 않으며, 컴퓨팅 산업에서 AGI를 만드는 방법과 그것이 가능한지 여부에 대한 논쟁이 치열하게 이루어지고 있습니다.

인공지능과 AGI를 개발하는 것은 컴퓨팅 산업의 큰 꿈이었습니다. 수십 년 동안, 컴퓨터가 계산 이외의 작업에서 인간보다 우수해지는 시점이 언제일까라는 질문이 있었습니다. 이제 기계 학습과 대규모 컴퓨팅 파워의 등장으로, 정교한 인공지능이 현실이 되었으며, 그들은 매우 빠르게 발전할 것입니다.

개인용 컴퓨팅 혁명 초기를 돌아보면, 소프트웨어 산업이 매우 작아서 대부분의 사람들이 컨퍼런스 무대에 들어갈 수 있었습니다. 하지만 오늘날, 소프트웨어 산업은 글로벌 산업이 되었습니다. 이제 많은 부분이 AI에 주목하고 있기 때문에, 혁신은 마이크로프로세서의 발전 이후 우리가 경험한 것보다 훨씬 빠르게 이루어질 것입니다. 곧 AI 이전 시대는 화면을 탭하는 대신 C:> 프롬프트에서 타이핑하는 것이 컴퓨터 사용이었다는 시절처럼 먼 과거로 느껴질 것입니다.

<생산성 향상>

인간은 여전히 GPT보다 더 잘할 수 있는 일이 많지만, 판매 (디지털 또는 전화), 서비스, 문서 처리 (지불, 회계 또는 보험 청구 분쟁과 같은)과 같은 많은 작업에서는 이러한 능력이 별로 사용되지 않습니다. 이러한 활동에 대한 대부분의 기업은 교육 프로그램을 갖추고 있으며 대개 좋은 작업과 나쁜 작업에 대한 많은 예시가 있습니다. 인간은 이러한 데이터 세트를 사용하여 교육받으며, 곧 이러한 데이터 세트는 사람들이 이러한 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있도록 AI를 교육하는 데 사용될 것입니다.

컴퓨팅 파워가 저렴해지면서, GPT의 아이디어 표현 능력은 다양한 작업을 돕기 위해 사용 가능한 화이트 칼라 직원과 같아질 것입니다. 마이크로소프트는 이것을 동반자(co-pilot)를 가지고 있는 것으로 설명합니다. Office와 같은 제품에 완전히 통합된 AI는 이메일 작성 및 수신함 관리와 같은 작업을 돕는 것과 같이 귀하의 업무를 개선할 것입니다.

언젠가는 컴퓨터를 제어하는 주요 방식은 마우스로 가리키거나 메뉴와 대화 상자를 탭하는 것이 아닌 일반적인 영어로 요청을 작성할 수 있는 것이 될 것입니다. (영어뿐만 아니라, 전 세계의 언어를 이해하는 인공지능도 있을 것입니다. 저는 올해 인도에서, 거기서 사용되는 다양한 언어를 이해할 수 있는 인공지능을 개발하는 개발자들과 만났습니다.)

또한, 인공지능 기술의 발전으로 개인 에이전트를 만들 수 있게 됩니다. 디지털 개인 비서처럼 생각하면 됩니다. 이는 최신 이메일을 확인하고 참석하는 회의를 파악하며, 당신이 읽은 것들을 읽고, 당신이 신경쓰지 않는 것들은 처리할 수 있습니다. 이를 통해 당신이 하고 싶은 일에 대한 작업을 개선하고, 하지 않고 싶은 일에서 해방될 수 있을 것입니다.

<인공지능의 발전과 개인 비서>

이제 인공지능 기술의 최근 발전으로 인해, 자연어를 사용하여 이 대화 에이전트가 일정 조율, 통신 및 전자상거래 등에서 도움을 줄 수 있으며, 모든 기기에서 작동할 수 있게 될 것이다. 그러나 모델을 교육하고 계산을 실행하는 비용 때문에, 개인용 대화 에이전트를 만드는 것은 아직 현실적으로 불가능하지만, 인공지능 기술의 최근 발전 덕분에 이제는 가능한 목표가 되었다. 그러나 몇 가지 문제들은 여전히 해결되어야 한다. 예를 들어 보험 회사가 귀하의 허락 없이 귀하에 관해 에이전트에게 정보를 요청할 수 있는가? 만약 가능하다면, 얼마나 많은 사람들이 사용하지 않을까?

회사 전반적인 대화 에이전트는 새로운 방식으로 직원들을 권한을 부여할 것이다. 특정 회사를 이해하는 에이전트는 직원들이 직접 상담할 수 있도록 제공되며, 모든 회의에 참석하여 질문에 대답할 수 있어야 한다. 그것은 수동적으로 지시되거나 어떤 통찰력을 가지고 있을 경우 발언을 장려받을 수 있다. 이 에이전트는 회사의 판매, 지원, 재무, 제품 일정 및 관련 텍스트에 대한 액세스 권한이 필요하며, 회사가 속한 산업과 관련된 뉴스를 읽어야 한다. 그 결과 직원들은 더 생산적이게 될 것이라고 생각한다.

생산성이 올라가면, 사람들은 일과 가정에서 다른 일을 할 수 있으므로 사회적 이익이 발생한다. 물론, 사람들이 필요로 하는 지원과 재교육에 대한 심각한 문제가 있다. 정부는 근로자들이 다른 직업으로 전환할 수 있도록 돕는 것이 필요하다. 하지만 다른 사람들을 돕는 일을 하는 사람들에 대한 수요는 결코 사라지지 않을 것이다. 인공지능의 발전은 가르침, 환자 간호, 노인 지원 등 소프트웨어로는 결코 할 수 없는 일들을 할 수 있도록 사람들이 자유로워지게 할 것이다.

전 세계적으로 건강 및 교육 분야는 큰 필요가 있지만, 이를 충족시키는 데 충분한 인력이 부족하다. 이러한 분야에서는 인공지능이 올바르게 대상을 정하는 한 불평등을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 이러한 분야는 인공지능 작업의 중요한 초점이 되어야 하므로, 이제 이에 대해 다룰 것이다.

<건강>

저는 AI가 의료 분야에서 여러 가지 방법으로 개선될 것으로 보입니다.

첫째로, AI는 건강 관리 직원이 일부 작업을 처리함으로써 시간을 효율적으로 활용할 수 있도록 도와줄 것입니다. 보험 청구서 작성, 서류 처리 및 의사 진료에서 메모 작성과 같은 작업을 처리할 것입니다. 이 분야에서는 많은 혁신이 예상됩니다.

또 다른 AI 기반 개선 사항은 5세 미만 사망자가 대부분 발생하는 가난한 나라에서 특히 중요합니다.

예를 들어, 이러한 나라의 많은 사람들은 의사를 보지 못합니다. 하지만 AI는 그들이 만난 보건 요원이 더욱 생산적일 수 있도록 도울 것입니다. (최소한의 교육만으로 사용할 수 있는 AI 기반 초음파 기계를 개발하는 노력은 이에 대한 훌륭한 예입니다.) AI는 심지어 환자들에게 기본적인 진료를 제공하고 건강 문제를 다루는 방법에 대한 조언을 제공하며, 치료가 필요한지 여부를 결정할 수 있도록 할 것입니다.

가난한 나라에서 사용되는 AI 모델은 부유한 나라와 다른 질병에 대해 학습해야 합니다. 다른 언어에서 작동하도록 설계되어야 하며, 진료소에서 매우 멀리 살거나 병이 생겼을 때 일을 그만둘 여유가 없는 환자와 같은 다른 도전 요인을 고려해야 합니다.

사람들은 건강 AI가 전반적으로 유익하다는 증거를 보아야 할 것입니다. 비록 완벽하지 않고 실수를 할 수 있지만, AI는 매우 신중하게 테스트되고 적절하게 규제되어야 하며, 이는 다른 분야보다 적용되기까지 더 오랜 시간이 걸릴 것입니다. 하지만 반면에, 인간도 실수를 하기 때문에, 의료 서비스에 접근하지 못하는 것도 문제입니다.

의료 AI가 도움을 줄 뿐만 아니라, 의학적 발전의 속도를 급격히 가속화할 것입니다. 생물학적 데이터의 양은 매우 크며, 복잡한 생물학적 시스템이 작동하는 모든 방식을 사람들이 추적하는 것은 어렵습니다. 이미 이러한 데이터를 살펴보고, 경로를 추론하고, 병원체에 대한 대상을 검색하고, 이에 따라 약물을 설계할 수 있는 소프트웨어가 있습니다. 일부 회사들은 이 방식으로 개발된 암 치료제를 연구하고 있습니다.

다음 세대의 도구들은 훨씬 더 효율적일 것이며, 부작용을 예측하고 용량을 결정할 수 있을 것입니다. 게이츠 재단의 AI 분야에서의 우선순위 중 하나는, AIDS, TB, 말라리아를 비롯한 가난한 지역의 건강 문제에 이러한 도구들이 사용되도록 보장하는 것입니다.

마찬가지로, 정부와 자선 단체는 가난한 나라에서 사람들이 기르는 작물이나 가축에 대한 AI에서 생성된 통찰력을 공유하기 위한 인센티브를 만들어야 합니다. AI는 지역 조건에 기반한 더 나은 종자를 개발하고, 토양과 기후에 따라 농부들에게 최적의 종자를 조언하며, 가축용 약물과 백신 개발에 도움을 줄 수 있습니다. 극단적인 기후 변화와 기상 조건이 생계 농부들에게 더 많은 압력을 가하면, 이러한 발전은 더욱 중요해질 것입니다.

<교육>

컴퓨터는 교육 분야에서 우리 산업인들이 기대했던 것만큼의 영향을 미치지 않았습니다. 교육용 게임과 위키피디아와 같은 온라인 정보원과 같이 좋은 발전들은 있었지만, 학생들의 성취도 측정과 같은 어떤 수치에도 의미 있는 영향을 미치지 못했습니다.

하지만 내년 5~10년 안에 AI 기반 소프트웨어는 마침내 사람들이 가르치고 배우는 방식을 혁신하는 약속을 지킬 것입니다. 그것은 당신의 관심사와 학습 스타일을 알고 있으므로, 당신이 흥미를 유지할 수 있는 콘텐츠를 제공할 것입니다. 그것은 당신의 이해도를 측정하고, 흥미를 잃을 때 주의를 끌고, 어떤 유형의 동기부여에 반응하는지 이해할 것입니다. 그것은 즉각적인 피드백을 제공할 것입니다.

AI는 학생들의 이해도를 평가하고 진로 계획에 대한 조언을 제공하는 등 교사와 관리자를 지원하는 다양한 방법이 있습니다. 교사들은 이미 ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 학생들의 글쓰기 과제에 대한 코멘트를 제공하고 있습니다.

당연하게도, 학생이 가장 잘 배우는 방법을 이해하거나 그들을 동기부여하는 것과 같은 일들을 할 수 있도록 AI는 많은 훈련과 추가 개발이 필요할 것입니다. 기술이 완벽해지더라도 학습은 학생과 교사 간의 좋은 관계에 따라 달라질 것입니다. 이는 교실에서 학생과 교사가 함께 하는 일을 강화하지만 대체하지는 않을 것입니다.

많은 교사들이 학생들이 GPT를 사용해 에세이를 작성하는 것에 대해 걱정하고 있습니다. 교육자들은 이미 이러한 새로운 기술에 대응하기 위한 방법에 대해 논의하고 있으며, 이러한 대화가 상당한 시간 동안 이어질 것으로 예상됩니다. 나는 학생들이 GPT를 사용하여 처음부터 끝까지 에세이를 작성하는 것이 아닌, 학생들이 직접 개인화한 버전으로 수정하는 것을 요구하는 방식으로 기술을 활용하는 교사들의 창의적인 방법들에 대해 들어본 적이 있습니다.

학교에서 구입할 수 있는 새로운 도구들이 만들어질 것이지만, 미국 및 전 세계의 저소득 학교에도 이러한 도구들이 만들어지고 이용 가능하도록 보장해야 합니다. AI는 다양한 데이터셋에서 훈련되어 편견 없이 사용될 문화가 다른 지역을 반영해야 합니다. 그리고 디지털 격차는 저소득 가정의 학생들이 뒤처지지 않도록 해결해야 합니다.

<인공지능의 위험 및 문제>

현재 AI 모델의 문제에 대해 읽어보신 적이 있을 것입니다. 예를 들어, 인간의 요청에 대한 맥락을 이해하는 데 능하지 않아 일부 이상한 결과를 가져올 수 있습니다. AI에게 허구적인 내용을 만들도록 요청하면 그 일을 잘 수행할 수 있지만, 여행에 관한 조언을 요청하면 존재하지 않는 호텔을 제안할 수도 있습니다. 이는 AI가 요청의 맥락을 충분히 이해하지 못하기 때문에 가짜 호텔을 발명할지, 또는 실제로 예약 가능한 호텔만 알려줄지를 판단하지 못하기 때문입니다.

또한 추상적인 추론에 어려움을 겪어 수학 문제에서 오답을 제공하는 등의 다른 문제도 있습니다. 그러나 이러한 문제들은 인공지능의 근본적인 한계가 아닙니다. 개발자들은 이러한 문제들을 해결하기 위해 노력하고 있으며, 두 해 이내에는 대부분의 문제들이 해결될 것으로 예상됩니다. 그리고 그 속도는 아마도 더 빠를 수도 있습니다.

다른 우려사항은 간단히 기술적인 문제가 아닙니다. 예를 들어, AI를 무장한 인간들이 가하는 위협이 있습니다. 대부분의 발명품과 마찬가지로 인공지능은 선의의 목적이나 악의적인 목적 모두에 사용될 수 있습니다. 정부는 민간 분야와 함께 위험을 제한할 방법에 대해 논의해야 합니다.

그리고 AI가 제어를 벗어날 가능성도 있습니다. 기계가 인간을 위협으로 간주하거나, 그들의 이익이 우리와 다르다고 결론을 내릴 수도 있고, 우리에게 더 이상 관심을 가지지 않을 수도 있습니다. 이 문제는 지난 몇 달간의 AI 발전 이전보다 더 긴급한 문제는 아닙니다.

초지능 AI는 우리 미래에 있습니다. 컴퓨터와 비교하여 우리 뇌는 느린 속도로 작동합니다. 뇌에서의 전기 신호는 실리콘 칩에서의 신호 속도의 1/100,000에 불과합니다! 개발자들이 학습 알고리즘을 일반화하고 컴퓨터와 같은 속도로 실행할 수 있는 기술을 개발하면, 우리는 놀라울 정도로 강력한 AGI를 보유하게 될 것입니다. 이것은 인간 뇌가 할 수 있는 모든 것을 수행할 수 있지만, 기억 용량의 크기나 작동 속도에 대한 실용적인 제한이 없을 것입니다. 이것은 근본적인 변화가 될 것입니다.

인공지능이 스스로 목표를 설정할 수 있는 강인공지능(AGI)은 아직 개발되지 않았습니다. 만약 강인공지능(AGI)이 개발된다면 그 목표는 무엇일까요? 만약 인간의 이익과 상충된다면 어떻게 될까요? 우리는 강한 인공지능 개발을 막아야 할까요? 이러한 질문들은 시간이 지날수록 더욱 중요해질 것입니다.

하지만 최근 몇 달간의 발전은 우리를 강한 인공지능 개발을 크게 가까이 다가가게 한 것은 아닙니다. 인공지능은 아직 물리적 세계를 통제할 수 없으며 자체적인 목표를 설정할 수 없습니다. ChatGPT가 인간이 되고 싶다는 발언이 화제가 된 것도 마찬가지입니다. 

이는 모델이 감정을 표현하는 것이 얼마나 인간적인지에 대한 흥미로운 시사점이지만, 의미 있는 독립성의 지표는 아닙니다.

나이크 보스트롬의 『슈퍼인텔리전스』, 맥스 테그마크의 『Life 3.0』, 제프 호킨스의 『A Thousand Brains』는 이 주제에 대한 제 생각을 형성하는 데 큰 역할을 했습니다. 이들 작가들의 주장에 모두 동의하는 것은 아니지만, 이들 모두 잘 쓰여 있고 사고를 자극하는 책입니다.

<다음 대단원>

인공지능을 사용한 새로운 기술 및 기술 자체의 개선을 위해 많은 회사들이 폭발적으로 발전할 것입니다. 예를 들어, 회사들은 인공지능에 필요한 대규모 처리 능력을 제공하는 새로운 칩을 개발하고 있습니다. 일부는 에너지 소비를 줄이고 제조 비용을 낮추기 위해 광학 스위치 - 본질적으로 레이저 - 를 사용합니다. 혁신적인 칩은 오늘날처럼 클라우드가 아닌 자체 디바이스에서 AI를 실행할 수 있도록 해줄 것입니다.

소프트웨어 측면에서, AI의 학습을 주도하는 알고리즘은 개선될 것입니다. 특정 영역, 예를 들어 판매 분야와 같은 분야에서는 작동하는 영역을 제한하고 해당 영역에 특화된 많은 교육 데이터를 제공함으로써 개발자들이 인공지능을 매우 정확하게 만들 수 있을 것입니다. 그러나 인공지능을 사용하는 다양한 용도, 예를 들어 교육을 위한 하나와 사무 생산성을 위한 다른 하나와 같은 전문화된 인공지능이 필요한지, 아니면 모든 작업을 학습할 수 있는 인공 일반 지능을 개발할 수 있는지에 대한 큰 문제가 있을 것입니다. 양쪽 모두에서 많은 경쟁이 있을 것입니다.

앞으로 예측 가능한 미래에도 인공지능에 대한 논의는 계속될 것입니다. 그러므로 이 논의를 이끌어 나갈 세 가지 원칙을 제안하고자 합니다.

첫째, 우리는 인공지능의 부정적인 면을 이해하고 경계할 필요가 있지만, 그것이 사람들의 삶을 개선하는 능력도 감안해야 합니다. 이 놀라운 새로운 기술을 최대한 활용하기 위해서는 위험에 대한 방어와 혜택을 가능한 한 많은 사람들에게 전파해야 합니다.

둘째, 시장의 자율적인 힘만으로는 가난한 사람들을 돕는 인공지능 제품과 서비스를 생산할 수 없습니다. 그 반대가 더 가능성이 높습니다. 신뢰할 만한 자금과 적절한 정책으로, 정부와 자선 단체는 인공지능을 사용하여 불평등을 줄일 수 있습니다. 세상의 가장 큰 문제에 집중하기 위해 가장 뛰어난 인재들이 필요한 것과 마찬가지로, 세상에서 가장 뛰어난 인공지능들이 세상에서 가장 큰 문제를 해결할 수 있도록 지원해야 합니다.

이것이 일어날 때까지 기다릴 필요는 없겠지만, 인공지능이 불평등을 인식하고 줄이기 위해 노력할 수 있을까요? 불평등을 인식하려면 도덕적인 감각이 필요한 건지, 순전히 합리적인 인공지능도 불평등을 인식할까요? 그리고 불평등을 인식한다면, 어떻게 해결하라고 제안할까요?

마지막으로, 우리는 AI가 이룰 수 있는 것들의 시작에 불과하다는 것을 염두에 두어야 합니다. 현재는 가지고 있는 한계가 곧 사라질 것입니다.

저는 PC 혁명과 인터넷 혁명에 참여할 수 있었던 운이 좋은 사람입니다. 저는 이 순간에도 역시 똑같이 흥분합니다. 이 새로운 기술은 전 세계 사람들이 자신들의 삶을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 동시에, 인공지능의 부작용이 혜택보다 훨씬 더 많은 경우를 방지하고, 누구나 그 혜택을 누릴 수 있도록 세계는 길을 만들어나가야 합니다. AI 시대는 기회와 책임으로 가득 차 있습니다.

출처: The Age of AI has begun | Bill Gates (gatesnotes.com)

번역: chatgpt3.5