2024년 Inclusion Bund 컨퍼런스에서 머신러닝의 대가인 마이클 조던(Michael Jordan) 교수가 인공지능에 대한 심오한 통찰을 다시 한번 공유했습니다. 그는 현재 인공지능 개발에는 세 가지 주요 결함이 있다는 점을 날카롭게 지적했습니다. 바로 집단성에 대한 관심 부족, 불확실성, 인센티브 메커니즘입니다. Downcodes의 편집자는 Jordan 교수의 멋진 연설을 자세히 해석하고 인공 지능을 업계에 더 잘 통합하고 지속 가능한 발전을 달성하는 방법에 대해 논의할 것입니다.
"집단성, 불확실성, 인센티브 메커니즘에 대한 관심 부족은 현재 인공 지능 논의에서 누락된 세 가지 측면입니다." 『삼학사』가 1년 만에 다시 한번 인공지능에 대한 최신 통찰을 가져왔다. 마이클 조던은 인공지능이 산업에 구현되기 위해서는 인공지능 협업 시스템을 구축하기 위한 협업 그룹이 구성되어야 하며, 경제학의 '인센티브' 관점이 도입되어야 한다고 믿습니다.
와이탄 컨퍼런스 메인 포럼에서 마이클 조던은 다시 한번 인공지능의 불확실성에 대해 이야기했다. "ChatGPT, 방금 생성한 것이 맞나요?" 그는 현재의 인공지능 시스템은 실제로 어떤 지식을 배웠는지 표현하는 데 어려움이 있고, 그에 비해 얼마나 확실한지 표현하는 능력도 부족하다고 지적했습니다. 불확실한 시기, 특히 이에 대처하기 위해 그룹으로 함께 일할 때.
따라서 마이클 조던은 개별 기기가 일정한 지능을 갖춰야 할 뿐만 아니라, 인공지능도 협업을 통해 전체 시스템 수준에 반영되어야 한다고 제안했습니다. 그는 인간의 지능을 초지능 컴퓨터에 통합하는 것만으로는 충분하지 않다고 지적했습니다. 의료, 교통, 금융 기술 및 비즈니스 분야에 현대 정보 기술을 적용하려면 집단적이고 분산된 지능형 시스템이 필요합니다.
마이클 조던(Michael Jordan)은 불확실성과 집단성 사이의 관계를 더욱 탐구합니다. 그는 인간은 집단적으로 협력할 때 불확실성에 더 잘 대처할 수 있지만, 현재의 AI 시스템이 어떻게 유사한 집단적 협력 능력을 갖도록 만드는지는 여전히 해결되지 않은 핵심 문제라고 지적했습니다. 그는 현재 AI 연구에는 미시경제적 관점이 부족하다고 믿습니다.
"인센티브 메커니즘"은 시장 경제와 집단 지성의 핵심 요소입니다. "AI는 방대한 데이터를 가지고 있지만 일부는 가치를 창출할 수 없습니다. 인센티브 메커니즘을 설계해야만 AI 에이전트가 기여하고 협력하도록 유도할 수 있습니다." 사용자, 플랫폼, 데이터 구매자가 '데이터 판매', '데이터 구매', '서비스 제공'을 통해 폐쇄 루프를 형성하는 3계층 데이터 '시장(Three-Layer Data Markets)' 모델입니다. 그는 데이터 구매자, 즉 기업이 '데이터와 서비스'를 결합해 사용자에게 인센티브 메커니즘을 구축함으로써 실질적인 가치를 제공할 수 있다고 강조했다.
이에 대해 마이클 조던은 통계학과 경제학을 결합한 새로운 이론인 통계계약이론을 내세웠다. 계약 이론에서는 대리인이 개인 정보를 소유하고, 주체가 인센티브 메커니즘을 통해 데이터와 서비스가 서로 홍보하고 수요와 공급 사이의 이익 균형을 유지하는 시장을 형성합니다.
예를 들어, 항공사는 "비즈니스 클래스"와 "이코노미 클래스"로 구분됩니다. 항공사는 대리인에게 개인 정보를 공개하지 않고도 대리인의 지불 의지에 따라 서로 다른 가격을 제공할 수 있습니다. 지난 10년 동안 전 세계적으로 데이터 개인 정보 보호에 대한 규제가 증가함에 따라 그는 "저비용 플랫폼에 더 높은 요구 사항을 부과하여 균일하지 않은 개인 정보 보호 요구 사항을 통해 사용자 유틸리티를 더욱 향상시킬 수 있다"고 제안했습니다.
공학의 새로운 분야인 인공지능(AI)은 대규모 시스템을 통해 혁신적인 방식으로 인간을 연결하고 있습니다. 그 발전은 지난 세기 중반의 화학공학, 19세기 말의 전기공학의 부흥과 유사하며, 전자는 화학, 유체역학 등의 분야를 기반으로 하고, 후자는 전자기학, 광학을 기반으로 한다. 그리고 다른 기술. 인공지능 시스템은 지난 300년간 인간의 추론 개념, 알고리즘 개념, 경제 개념을 기반으로 하며 인간 복지를 목표로 해야 한다. 마이클 조던(Michael Jordan)은 “그러나 AI의 부상과 발전은 무분별하고 뻔뻔한 구시대적 비전에 의해 틀이 잡혀 왜곡되고 있다”고 경고합니다.
마이클 조던(Michael Jordan) 교수는 기계 학습 분야의 선구자로서 기계 학습, 확률, 통계 및 그래픽 모델 간의 연결을 구축하여 기계 학습을 위한 수학적, 계산적 기반을 구축했습니다. 그는 IEEE John von Neumann 메달, 인공지능 연구에 관한 국제 합동 컨퍼런스 우수상, 2022년 제1회 세계 최고 과학자 협회상을 수상했습니다.
2024년 인클루전 와이탄 회의가 9월 5일부터 7일까지 상하이 황푸 세계 엑스포 공원에서 열렸으며, 1개의 메인 포럼과 36개의 공개 의견 포럼이 있었습니다. 최근 글로벌 기술 동향을 오랫동안 주목해 온 권위 있는 매체 '아시아과학기술일보'가 '2024년 하반기 가장 기대되는 글로벌 혁신 및 기술 컨퍼런스' 4곳을 선정, 와이탄 컨퍼런스가 선정됐다.
마이클 조던 교수의 훌륭한 공유를 통해 우리는 인공지능의 미래 발전 방향을 더욱 명확하게 이해하게 되었고, 인공지능이 직면한 도전과 기회도 보게 되었습니다. 인공지능 기술은 미래에 인류에게 더 나은 봉사를 제공하고 사회에 이익을 줄 수 있을 것으로 기대됩니다.