이번 주 AI: 지어낸 답, AI 의사, 무료 AI 학교
작성자 Andrew Miller ·
이번 주에는 챗봇이 일부러 무언가를 지어내는 이유, 방금 동료 심사를 통과한 AI 의사 패널, 그리고 통과하면 배지를 주는 OpenAI의 무료 학교를 다룹니다.
AI가 지어낸 답은 원래 기능으로 시작했습니다
챗봇에 책을 추천해 달라고 하면 완벽해 보이는 답이 나오는데, 제목을 검색해 보면 그런 책이 없습니다.
다음 업데이트에서 고쳐질 버그라고 부르고 싶어집니다. 하지만 MIT의 역사학자 Benjamin Lindquist는 그 기원을 1950년대로 거슬러 올라가 찾습니다. 당시 연구자들은 기계에 일부러 무작위성을 넣었습니다. 예상된 답만 내놓는 컴퓨터는 인상적이지 않았고, 그들은 자신들을 놀라게 할 수 있는 컴퓨터를 원했습니다. 초기 신경망 중 상당수는 Frank Rosenblatt 같은 심리학자들이 만들었는데, 그들은 기계의 이상한 실수가 우리 뇌가 아이디어를 떠올리는 방식을 보여 주기를 바랐습니다.
오늘날 우리는 AI가 맞을 것이라고 기대하기 때문에 AI를 쓰며, AI 기업들은 AI가 이상한 말을 하지 않도록 많은 노력을 기울입니다. Lindquist는 이를 이상함을 "사포질해 없애는" 일이라고 부르며, 그 이상함은 억눌렸을 뿐 여전히 그 밑에 있다고 주장합니다. 그의 논문은 학술지 Past & Present에 실렸습니다.
결론: 놀라운 아이디어를 주는 기질과 없는 책을 지어내는 기질은 아마 같은 기질입니다. 아이디어가 필요할 때는 챗봇이 자유롭게 헤매게 두십시오. 어떤 사실을 바탕으로 행동하려 할 때는 출처를 요청하고 직접 열어 보십시오.
의학의 가장 어려운 사례를 맡은 AI 의사 패널
증상이 뚜렷한 어떤 병과도 맞지 않으면, 답을 얻기까지 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 한 전문의가 무언가를 배제하고 나서 다음 전문의에게 보내는 식입니다.
Microsoft의 Diagnostic Orchestrator(MAI-DxO)는 사례 하나에 방 하나를 통째로 투입합니다. 가상 의사 패널을 운영하는데, 각 의사가 무엇이 문제일 수 있는지, 다음에 어떤 질문이나 검사를 해야 하는지 제안하고, 결과가 나올 때마다 여러 차례 토론합니다. 실제 의사처럼 짧은 요약에서 시작하며, 추가 정보는 하나하나 요청해야 합니다.
New England Journal of Medicine의 어려운 사례 304건에서 이 시스템은 83%의 비율로 올바른 진단에 도달했습니다. 일반의들은 기억에만 의존했을 때 22%, 자료를 찾아볼 수 있을 때 36%였습니다. 더 평범한 응급실 사례에서는 의사들의 47%에 비해 80%를 기록했으며, 검사 횟수도 더 적은 경우가 많았습니다. 이 연구는 현재 Science에 게재되었습니다.
주의할 점: 이것들은 진료실의 환자가 아니라 문서로 작성된 사례 기록이었고, 비교 대상은 전문의나 병원 전체 팀이 아니라 일반의였습니다. 저자는 모두 Microsoft 소속입니다. 점수보다 다음 단계가 더 중요합니다. 보스턴의 Beth Israel Deaconess Medical Center에서 환자가 시스템과 직접 대화하고, 그 결과를 의사들의 판단과 비교하는 연구입니다.
결론: 어려운 사례가 오래 끄는 이유는 의사 한 명의 시간이 한정되어 있기 때문입니다. 이런 패널은 담당 의사가 받을 시간이 없었던 두 번째 의견으로 가장 유용하며, 결정은 여전히 의사의 몫입니다.
AI를 더 잘 쓰기 위한 무료 학교
새로운 것을 배우려면 보통 비용이 들고, 내 것이 아닌 시간표를 따라야 합니다.
OpenAI Academy에는 둘 다 없습니다. ChatGPT 계정이 있는 누구나 무료로, 자기 속도에 맞춰 강좌를 들을 수 있으며, OpenAI는 9월에 이를 4개 학습 경로와 14개 강좌로 확대했습니다. 일상 업무, Codex와 API로 만들기, AI 도입 이끌기, 가르치기와 공부하기입니다. 대부분의 강좌는 30분에서 3시간이 걸립니다. 강좌 마지막 시험을 80% 이상으로 통과하면 배지를 받습니다.
주의할 점: OpenAI는 배지가 자격증이 아니라고 분명히 밝힙니다. 배지는 강좌를 마쳤다는 것을 보여 줄 뿐, 고용주가 자격을 갖춘 사람으로 대해야 한다는 뜻은 아닙니다.
결론: AI를 매일 쓰면 이미 맡기고 있는 일에서 무엇이 통하는지 배웁니다. 강좌는 시도해 볼 생각조차 못 한 일을 보여 주며, 더 큰 시간 절약은 대개 그런 곳에 숨어 있습니다. 70분짜리 기초 강좌는 자신이 어떤 유형의 사용자인지 알아보는 저렴한 방법입니다.