AI가 직업 안정에 얼마나 위협적인가? AI 교수 알레한드로 피아드 모르피스(Alejandro Piad Morffis)와의 인터뷰

"프로그래머가 변호사보다 자동화하기가 더 쉽다는 것이 밝혀지면 정말 화가 날 것입니다." -알레한드로 피아드 모르피스 교수.

ChatGPT, Microsoft Bing, Google Bard, Stable Diffusion 등과 같은 대규모 언어 생성 AI 모델의 채택이 증가하면서 이러한 모델의 장점은 부인할 수 없지만 근거가 없는 것은 아니지만 과장되고 참혹한 두려움을 불러일으켰습니다. 이러한 AI 모델이 전 세계 수백만 명의 근로자의 직업 안정을 위태롭게 할 가능성에 대해 대중이 말했습니다.

앞서 설명한 것처럼 AI가 인간의 일자리에 대한 위협은 과장되고 끔찍하기는 하지만 근거가 없는 것은 아닙니다.

반복적인 작업을 수행하고, 많은 양의 정보를 처리하고, 인간과 같은 의사 결정을 모방하는 AI의 능력은 창의성, 생산성 및 효율성을 향상시키는 매우 좋은 도구입니다.

“AI가 우리 일자리를 빼앗을 것인가?”라는 질문에 대답하려면 이라는 전문가의 도움을 받았습니다. 알레한드로 피아드 모르피스 교수 , 쿠바 하바나 대학교 AI 교수. 교수님은 멘토이자 선생님이자 친구이시며, 무엇보다 저에게 영감을 주시는 분입니다.

내가 이 문제에 어떻게 접근하고 싶은지

질문 앞에는 "Q" 문자가 붙고, 대답에는 "A" 문자가 앞에 붙습니다. 질문에 관해서는 모르피스 교수님도 철학에 관심이 많으신 만큼 기술적이고 철학적인 질문을 다루고 싶습니다.

이해를 돕기 위해 이해하기 어려운 특정 개념에 대한 링크를 제공할 것이라는 점에 유의하는 것도 중요합니다.

시작합시다!

Q: 먼저, 본인 소개와 전문 자격증 등에 대해 간단히 말씀해 주시겠습니까?

A: 제 이름은 Alejandro Piad입니다. 저는 쿠바 하바나 대학교의 수학 및 컴퓨터 공학부에서 컴퓨터 공학을 전공했습니다. 저는 2016년에 같은 대학에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득했고, 박사 학위를 두 번 받았습니다. 알리칸테 대학교에서 컴퓨터 공학 학사 및 박사 학위를 취득했습니다. 2021년 하바나 대학교 수학 박사.

내 박사. 자연어에서 지식 발견을 전공했으며, 특히 의료 텍스트에서 개체 및 관계 추출에 중점을 두었습니다.

대학원 이후, 저는 하바나 대학교에서 강의를 해왔습니다. 프로그래밍, 컴파일러, 알고리즘 디자인 분야의 주요 강사였으며, 기계 학습 및 기타 주제에 대한 간헐적인 강사이기도 했습니다.

2022년부터 저는 그곳에서 전임 교수로 재직하고 있으며 쿠바 최초의 새로운 데이터 과학 경력의 창시자 중 한 명이기도 했습니다. NLP에 대한 연구를 계속하고 있으며 지금은 지식 발견에 대한 신경 기호 접근 방식에 중점을 두고 LLM과 기호 시스템을 혼합합니다.

Q: AI 시스템 관련 작업을 하신지는 얼마나 되셨나요?

A: 저는 학부생으로서 게임용 AI를 사용했고, 컴퓨터 비전과 메타휴리스틱스를 활용한 몇 가지 학생 프로젝트를 진행했습니다. 졸업 후 컴퓨터 그래픽 석사 과정을 시작했지만 부업으로 NLP, 특히 트위터의 정서 분석에 대한 연구를 했습니다.

석사 과정을 마치고 박사 학위를 취득할 생각을 하기 시작했습니다. 머신러닝을 활용했습니다.

그렇다면 제가 AI를 진지하게 받아들이기 시작한 지 약 10년이 지났다고 할 수 있습니다. 이 물건과 관련된 가장 오래된 논문은 2012년경입니다.

Q: 정말 인상적이네요! 당신은 AI가 멋있어지기 전에 AI와 함께 일했습니다. 현재 주류 채택과 그에 따른 일자리 대체 위협에 기여한 AI의 가장 중요한 기술 발전은 무엇이라고 생각하시나요?

A: 글쎄요, 학계 밖은 아니었지만 항상 멋졌죠. 내 말은, 둘의 교차점 직교 개발: 이전 아키텍처의 많은 확장성 문제를 해결한 Transformer와 같은 인공 신경망 아키텍처의 발견과 이러한 특정 아키텍처를 규모에 맞게 매우 효율적으로 실행할 수 있는 하드웨어의 발명입니다.

Q: 정말 흥미롭네요! 교육자이자 AI 연구자로서 당신의 전문적인 견해로는 어떤 산업이 AI로 대체될 위험이 있습니까?

A: 어떤 산업이 완전히 대체될지는 모르겠지만 엄청난 변화가 있을 것이라고 확신합니다. 물론 장기적으로는 누구도 아무 말도 할 수 없습니다. 그러나 단기 및 중기(5~10년)에는 언어 모델을 통해 볼 때 자연어의 피상적인 필터링 및 처리에 기반을 둔 직업을 가진 사람이라면 누구나 어느 정도 계산을 하게 될 것이라고 확신합니다.

여기에는 이메일 읽기, 요약 및 보고서 작성을 담당하는 모든 사람을 포함한 모든 종류의 관리 역할이 포함됩니다. 메모 작성 및 작업 일정 관리 그 이상을 수행하지 않는 모든 종류의 비서입니다. 템플릿 콘텐츠로 작업하는 카피라이터.

기본적으로 실제 인간의 창의성 수준보다 낮은 콘텐츠 제작 작업은 인간에게 비용을 지불하는 것보다 자동화하는 것이 더 저렴합니다. 확률론적 앵무새. 그래서 그것들은 사라질 것입니다. 가까운 미래에 ChatGPT를 사용하는 한 명의 카피라이터는 동일한 품질로 3배에서 10배 더 많은 콘텐츠를 제작할 수 있을 것으로 예상됩니다.

모델이 그들이 목표로 하는 최종 품질을 제공하기 때문이 아니라 모델이 품질의 90%를 제공하고 실제 인간의 창의성이 체리처럼 나타나 최종 10%를 추가하기 때문입니다. 교육도 크게 바뀌어야 합니다. 원한다면 그것에 대해 더 이야기할 수 있습니다.

Q. 정말 좋은 각도네요. 당신은 교육학자이시며 " 대학 교육을 다시 생각하다 , "당신은 교육 기관이 얼마나 변화를 싫어하는지 분명히 알고 있습니다. AI 이후의 세계에서 생존을 위해 정규 교육에 의존할 수 있다고 생각하십니까?

A: 네, 학계는 적응할 것입니다. 서구 문명에서 가장 오래 지속된 기관이다. 그것은 우리의 모든 주류 종교보다 앞서며 모든 주요 문명 변화에서 살아 남았습니다. 그것은 시대에 걸쳐 변해왔듯이 실질적으로 변할 것입니다.

Q: 사회가 AI와 일자리 대체의 윤리적 영향을 고려하는 것이 얼마나 중요합니까?

A: 모든 기술에는 잠재적인 문제가 있으며, 기술이 발전할수록 이를 고려하는 것이 더욱 시급해집니다. AI는 우리의 모든 경제적 관계를 붕괴시킬 수 있는 잠재력을 지닌 매우 강력한 기술입니다.

산업혁명 수준의 일이라 엄청난 함의를 가질 것이기에 우려도 같은 수준일 수밖에 없다.

이전 파괴적 기술과 다른 점 중 하나는 대부분 신기술이 최소한의 인지 기술이 필요한 작업을 자동화한다는 것입니다. 농업, 제조, 광업 등에서 발생했습니다.

그러나 이번에 우리는 많은 생산직 일자리를 그대로 유지하면서 다수의 사무직 일자리를 대체할 위기에 처해 있습니다. 따라서 우리는 사무실에서 일하는 데 익숙한 많은 사람들이 AI가 자신의 업무도(또는 약간 더 잘) 수행할 수 있고 훨씬 저렴하다는 사실을 알게 될 것입니다. 따라서 그들은 자신의 기술을 크게 업그레이드하거나 다른 방식으로 전환해야 할 것입니다. 덜 숙련된 직업으로.

다른 윤리적 고려 사항이 있으며, 잘못된 정보, 가짜 뉴스, 사회적 혼란 등을 위해 AI 기술을 오용할 가능성이 많습니다. 저는 우리가 트위터를 장악하는 인간과 유사한 챗봇이 엄청나게 많아지는 것에 대비하지 못했다고 생각합니다. 그것은 이미 일어나기 시작했습니다.

편견 문제도 있습니다. 이러한 시스템이 점점 더 널리 보급됨에 따라 피해는 소수자에게 매우 집중될 수 있으므로 모든 사람이 AI의 이점을 동일한 수준으로 얻지 못하고 일부 소수자는 그렇지 않은 사람보다 더 큰 단점을 얻게 됩니다. 소수자로부터.

Q: 즉, 과거 형태의 자동화와 달리 AI는 인지적으로 작업을 수행하는 작업에도 지장을 줄 가능성이 있기 때문에 주목해야 합니다.

A: 네, 특히 그런 직업이요. 적어도 단기적으로는 블루칼라 일자리보다 화이트칼라 일자리를 더 많이 자동화할 것입니다. 그것은 새로운 것이며 사회는 그런 종류의 업무 중단을 처리하는 데 익숙하지 않습니다.

이들은 대학에 진학하고 자신의 직업이 안전하다고 확신하거나 최소한 택시 운전사, 피자 배달원, 정원사보다 안전하다고 확신한 사람들입니다.

Q: 말이 되네요. 집에서 조금 더 가까운 곳으로 가보겠습니다. AI 역량의 증가가 궁극적으로 소프트웨어 엔지니어/개발자의 전체 고용 감소로 이어질 것이라고 생각하십니까?

A: 장기적으로 보면 소프트웨어 엔지니어링과 개발을 포함한 모든 직업은 예측할 수 없는 방식으로 발전할 것입니다. AI와 기술의 발전은 이러한 직업을 사라진 것처럼 보일 정도로 변화시킬 것입니다.

그러나 단기에서 중기적으로는 다양한 산업 분야에 걸쳐 소프트웨어 수요가 증가함에 따라 소프트웨어 엔지니어의 감소 가능성은 낮습니다. 숙련된 전문가에 대한 수요 증가는 현재 소프트웨어를 구축할 수 있는 숙련된 개인의 수를 훨씬 능가합니다.

AI 혁명은 컴파일러, 통합 개발 환경, 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너, 코드 완성, IntelliSense 등 컴퓨터 과학의 이전 기술 혁신과 유사한 패턴을 따를 것입니다.

이러한 혁신을 통해 형식적인 배경이 없는 사람들도 프로그래밍에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었고 개발자에게는 기회가 확대되었습니다.

향후 20년 동안 소프트웨어 개발 분야에 진출하는 사람들이 폭발적으로 늘어날 것으로 예상됩니다. 기술 동향이 발전함에 따라 직무 역할이 다소 바뀔 수 있지만 프로그래밍 및 코드 작성 방법을 배우는 데 관심이 있는 사람들은 계속해서 성장할 것입니다.

Q: 이것은 믿을 수 없는 일입니다. 하지만 GitHub의 Co-Pilot 및 GPT 모델 제품군과 같은 생성적 AI 모델이 출시되면서 소프트웨어 개발자가 AI로 인해 일자리를 잃을 가능성에 대한 소문이 촉발되었습니다. 이것에 대해 뭐라고 말합니까?

A: 숫자를 보세요. 내가 보고 있는 것은 소프트웨어 개발자를 위한 구인 광고뿐입니다. 추세는 여전히 상승하고 있습니다.

질문: 전 OpenAI 엔지니어인 Jeff Clune은 최근 AI 안전 토론 컨퍼런스에서 2030년까지 AI가 "경제적으로 가치 있는 작업의 50%"를 처리할 수 있을 가능성이 30%라고 예측했습니다. , 이는 전체 개발자 노동 시장에 어떤 의미가 있을까요?

A: 첫째, 작업의 50%를 자동화할 확률이 30%라는 것이 어떤 것인지 어떻게 생각하실지 모르겠습니다. 직장을 잃을 확률이 15%인가요?

Q: 숫자가 혼란스러운 장면을 만드는 것 같아요. 그러나 중요한 점은 다음과 같습니다. 소프트웨어 개발자는 직업 안정성에 대해 걱정할 이유가 많으며 현재 많은 시간을 소비하는 많은 작업이 자동화되고 있습니다. 그 일이 일어나는 속도는 가속화될 것입니다.

A: 네, 하지만 문제는 개발자가 대부분의 시간을 보내는 작업 중 상당수가 가치가 매우 낮기 때문에 디버깅, 테스트 작성, 성가신 코드 최적화 수행 등 이러한 작업이 자동화된다면 훨씬 더 나을 것입니다. 이 모든 것을 자동화하면 우리는 코드 작성에 관한 것이 아닌 소프트웨어 개발의 정말 중요한 부분에 더 많은 시간을 할애하게 될 것입니다.

Q: 그런 부분들에 대해 좀 더 말씀해 주실 수 있나요?

A: 높은 수준의 아키텍처 설계, 사용자 경험, 인간-컴퓨터 상호 작용 등은 소프트웨어 자체에 관한 것입니다. 소프트웨어 엔지니어링은 실제로 소프트웨어와 사람, 즉 소프트웨어를 만드는 사람과 소프트웨어를 사용하는 사람 사이의 관계에 관한 것입니다. 따라서 소프트웨어 기술은 이야기의 절반에 불과합니다. 사용자와 동료를 이해하는 것이 나머지 절반입니다.

Q: 회계사의 핵심 업무가 재무제표를 작성하는 것이 아니라 재무 정보를 전달하는 것인 것과 비슷하네요, 흥미롭네요! 10~20년 안에 AI 역량이 향상될 것이라고 말하는 것이 타당합니다. AI의 잠재적 채택으로 인해 발생할 수 있는 잠재적인 일자리 대체/손실을 해결하기 위해 사회 및 종으로서 우리는 얼마나 준비되어 있습니까? 이것이 인간으로서의 목적의식에 어떤 영향을 미칠까요?

A: 물론 말하기는 매우 어렵습니다. 우리는 적어도 마이크로프로세서 혁명이나 인터넷 혁명만큼 큰 산업 혁명의 한가운데에 있습니다. 1960년대의 어느 누구도 1980년이 어떨지 상상하지 못했습니다.

정의에 따르면 사회는 변화에 대한 준비가 되어 있지 않습니다. 이것이 바로 시스템이며, 현상 유지를 위해 노력하는 것입니다. 하지만 인간은 가장 적응력이 뛰어난 사회적 종이기 때문에 우리가 해낼 수 있다고 생각합니다. 많은 사람들이 고통을 겪게 될 것이고, 우리가 노력해야 할 부분입니다. 하지만 제 생각에는 종말적인 일은 일어나지 않을 것입니다.

Q: AI의 디스토피아적 잠재력에 관해 많은 논의가 있었습니다. 왜 묵시적인 일이 일어나지 않을 것이라고 말합니까?

A: 나는 아직도 종말 시나리오에 대한 설득력 있는 주장을 본 적이 없습니다. 많은 주장은 "우리는 이것이 어떻게 진화할지 모르기 때문에 아마도 우리 모두를 죽일 것입니다"와 같은 추론에 근거한 것 같습니다. 이는 고전적인 논리적 오류입니다. 기본적으로 지식 부족으로 추론을 하고 있는 것입니다.

질문: 사실입니다. 하지만 AI 정렬 문제 그럴듯해 보입니다.

A: 적어도 종말론적인 시나리오를 피할 수 있을 만큼은 문제를 해결할 것이라고 생각합니다. 가장 심각한 정렬 문제는 강력한 버전의 정렬을 믿어야 합니다. 직교성 이론 나는 그럴듯하다고 믿지 않는다.

Q: 정말 흥미롭네요! 자동화로 돌아가서, AI를 활용하여 인간의 작업을 대체하는 대신 강화할 수 있는 방법은 무엇이며 이러한 종류의 협업에 적합한 산업은 무엇입니까?

A: 우리 인간이 업무 중 가장 창의적인 부분을 작업하게 될 비천한 인지 작업(예: 문서 요약 또는 관련 참고 자료 찾기)이 점점 더 자동화되면서 이는 당연한 일이라고 생각합니다. 일부 직업은 처음부터 그런 일이 거의 없으며, 아마도 완전히 또는 거의 완전히 자동화될 수 있기 때문에 어려움이 있다고 봅니다.

그러나 대부분의 지식 작업에는 창의적인 측면, 즉 실제로 새로운 것을 수행하는 부분이 있습니다.

어떤 분야가 이에 적합할지에 대해서는 달리 이야기할 수 없지만 적어도 교육 분야에서는 오랫동안 필요했던 혁명이 일어날 것이라고 생각합니다.

우리 교수들은 더 이상 정보의 문지기가 될 필요가 없습니다. 동일한 에세이를 계속해서 채점하는 데 대부분의 시간을 소비하는 대신 이제 각 학생에게 가능한 최상의 개인 피드백을 제공하는 데 집중할 수 있습니다.

Q: AI가 교육 시스템에 혁명을 일으킬 수 있는 가능한 방법은 무엇입니까? 아마도 더 많은 교수법이 학생들에게 최적으로 적용될 것입니다.

A: 몇 가지 쉬운 방법이 있고 일부는 그렇게 쉽지 않습니다. 첫 번째는 지식에 대한 접근성을 높이는 문제입니다. 이제 배우고 싶은 거의 모든 것, 적어도 처음에는 관련 정보를 인터넷에서 찾을 수 있지만, 정보는 세부 수준이 다르고, 모순되는 내용, 언어 스타일 등이 다른 여러 소스로 분리되는 경우가 많습니다.

상대적으로 쉬운 첫 번째 응용 프로그램은 여기에서 특정 주제에 대한 여러 소스를 가져와서 요약된 주요 내용에 대한 높은 수준의 개요를 제공하고 더 깊이 파고들 수 있는 링크 등을 제공하는 것입니다. 우리는 그것에 꽤 가깝습니다(환각을 제외하고). 심각한 문제).

또 다른 방법은 교육자들이 사소한 업무에서 벗어나 학습 경험을 창출하는 데 더 많은 시간을 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 하지만 제가 믿는 가장 중요한 것은 맞춤형 학습의 잠재력입니다.

AI 보조원에게 "로켓 만드는 법을 배우고 싶어요"라고 말하면 특히 여러분을 위한 매우 상세한 계획을 만들 수 있습니다. 이미 알고 있는 내용을 바탕으로 여기에서 다음과 같이 알려줄 것입니다. 먼저 이 비디오를 보고, 이제 이 짧은 코스를 듣고, 이제 이 책의 이 장을 읽으십시오. 그리고 3개월 동안 매우 구체적인 것을 배울 수 있도록 안내합니다.

Q: 정말 기대되는 일이에요! 당신은 인간이 적응할 수 있는 확실한 사례를 만듭니다. 편견에 대해 말씀하셨는데, 대규모 AI 채택이 소수에게 영향을 미칠 것이라고 말하는 것이 공정합니까? 그렇다면 어떻게 이 문제를 해결할 수 있습니까?

A: 네, 그렇습니다. 기계 학습은 정의상 다수를 대상으로 훈련되므로 어떤 이유로든 사용 사례가 다수에 적합하지 않은 사람들에게 항상 가장 큰 피해를 입힐 것입니다.

특히, 인간 행동을 예측하거나 인간과 상호 작용하기 위해 모델을 훈련할 때마다 데이터에서 가장 잘 표현되는 하위 모집단에 대해 더 잘 작동하는 경향이 있습니다.

당신은 무엇을 할 수 있나요? 이러한 문제에 대한 인식을 높이는 것부터 시작하고 모델의 편견을 철저히 테스트하세요. 데이터를 수집하는 방법에 매우 주의하고, 쉬운 방법으로 웹을 크롤링하지 말고, 품질이 좋고 다양성이 높은 좋은 데이터 소스를 찾기 위해 노력하십시오.

그러나 무엇보다도 팀에는 다양한 관점을 가진 다양한 사람들이 포함됩니다. 눈에 보이지 않는 문제는 해결할 수 없습니다.

Q: 이런 생각이 듭니다. 해당 AI 도구에 대한 액세스가 재정적 능력이 있는 사람에게만 국한될 가능성이 있습니까?

A: 오픈 소스 커뮤니티를 통해 모든 사람이 도구를 사용할 수 있기를 바랍니다. 우리는 무료 운영 체제, 무료 오피스 제품군, 무료 게임 엔진, 무료 코드 편집기 등에 액세스하는 것이 전 세계 가난한 지역의 창의적인 아이들에게 어떤 영향을 미치는지 이미 살펴보았습니다.

저는 우리가 상업용만큼 좋은 오픈 소스 AI 도구를 갖게 될 것이라고 믿습니다. 마찬가지로 상업용만큼 좋은 오픈 소스 개발 도구도 있을 것입니다.

Q: 정말 실현 가능한 것 같습니다. 포스트 AI 세계의 인력을 준비하기 위해 학생들에게 어떤 조언을 해주시겠습니까?

A: 이미 컴퓨터 과학을 공부하고 있다면 기본적인 조언은 도구뿐만 아니라 기본에 집중하라는 것입니다. 도구는 변경되지만 기본은 오랫동안 관련성을 유지합니다. 다른 것을 공부한다면 AI가 생산성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보고 AI의 한계에 대해 많은 것을 배우십시오. 자신의 작업을 더 좋게 만드는 데 사용하십시오.

Q: 말이 되네요. 펀더멘털은 시간이 지나도 견딜 수 있을 것입니다. 시간을 내주셔서 대단히 감사합니다 Morffis 교수님. 마지막 말은 없나요?

A: AI 혁명이 여기에 있습니다. 모든 사람의 삶을 개선하고 좋은 일을 하기 위해 이 기술을 사용하는 방법을 배움으로써 우리 모두는 그 일부가 될 수 있습니다.

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