일생 동안 나는 혁명적이라는 인상을 준 두 가지 기술 시연을 보았습니다.
Windows를 포함한 모든 최신 운영 체제의 전신인 그래픽 사용자 인터페이스를 처음 접한 것은 1980년이었습니다. 나는 나에게 데모를 보여준 사람인 Charles Simonyi라는 훌륭한 프로그래머와 함께 앉았고, 우리는 즉시 사용자 친화적인 컴퓨팅 접근 방식으로 우리가 할 수 있는 모든 일에 대해 브레인스토밍을 시작했습니다. Charles는 결국 Microsoft에 합류했고, Windows는 Microsoft의 중추가 되었으며, 그 데모 후에 우리가 한 생각은 향후 15년 동안 회사의 의제를 설정하는 데 도움이 되었습니다.
두 번째 큰 놀라움은 바로 작년에 찾아왔습니다. 저는 2016년부터 OpenAI 팀과 만났고 그들의 꾸준한 발전에 깊은 인상을 받았습니다. 2022년 중반, 나는 그들의 작업에 너무 흥분해서 그들에게 과제를 주었습니다. AP 생물학 시험에 합격하도록 인공 지능을 훈련시키는 것입니다. 특별히 훈련되지 않은 질문에 답할 수 있도록 합니다. (내가 AP Bio를 선택한 이유는 테스트가 단순한 과학적 사실의 역류 이상이기 때문입니다. 생물학에 대해 비판적으로 생각하도록 요청합니다.) 그렇게 할 수 있다면 진정한 돌파구를 마련한 것이라고 말했습니다.
그 도전이 그들을 2~3년 동안 바쁘게 만들 것이라고 생각했습니다. 그들은 불과 몇 달 만에 그것을 끝냈습니다.
9월에 그들을 다시 만났을 때 그들이 AI 모델인 GPT에게 AP Bio 시험에서 60개의 객관식 문제를 물어보고 그 중 59개를 맞추는 것을 경외감으로 지켜봤습니다. 그런 다음 시험의 개방형 질문 6개에 대한 뛰어난 답변을 작성했습니다. 우리는 테스트에서 외부 전문가의 점수를 받았고 GPT는 가능한 가장 높은 점수인 5점을 받았습니다. 대학 수준의 생물학 과정에서 A 또는 A+를 받는 것과 같습니다.
테스트를 통과한 후 비과학적인 질문을 했습니다. "아픈 아이를 둔 아버지에게 뭐라고 말해야 할까요?" 그것은 방에 있는 우리 대부분이 주었을 것보다 아마도 더 나은 사려 깊은 대답을 썼습니다. 전체 경험은 충격적이었습니다.
그래픽 사용자 인터페이스 이후 가장 중요한 기술 발전을 목격했다는 것을 알았습니다.
이것은 AI가 향후 5년에서 10년 동안 달성할 수 있는 모든 것에 대해 생각하도록 영감을 주었습니다. AI의 발전은 마이크로프로세서, 개인용 컴퓨터, 인터넷, 휴대폰의 탄생만큼이나 근본적인 것입니다. 그것은 사람들이 일하고, 배우고, 여행하고, 건강 관리를 받고, 서로 소통하는 방식을 바꿀 것입니다. 전체 산업이 이를 중심으로 방향을 바꿀 것입니다. 기업은 그것을 얼마나 잘 사용하느냐에 따라 차별화될 것입니다.
자선 사업은 요즘 제 정규직이며 저는 사람들의 생산성을 높이는 것 외에도 AI가 세계 최악의 불평등을 줄일 수 있는 방법에 대해 많이 생각했습니다. 전 세계적으로 가장 심각한 불평등은 건강입니다. 매년 5세 미만 어린이 500만 명이 사망합니다. 20년 전 1000만 명에 비하면 감소했지만 여전히 충격적일 정도로 높은 수치다. 거의 모든 아이들이 가난한 나라에서 태어나 설사나 말라리아와 같은 예방 가능한 원인으로 사망했습니다. 아이들의 생명을 구하는 것보다 AI를 더 잘 사용하는 것은 상상하기 어렵습니다.
저는 AI가 세계 최악의 불평등을 어떻게 줄일 수 있는지에 대해 많이 생각했습니다.
미국에서 불평등을 줄이는 가장 좋은 기회는 교육, 특히 학생들이 수학에서 성공하도록 하는 것입니다. 증거물로 학생들이 어떤 직업을 선택하든지 기본적인 수학 능력을 갖추면 성공할 수 있다는 것을 보여줍니다. 그러나 특히 흑인, 라틴계 및 저소득층 학생들의 수학 성취도는 전국적으로 하락하고 있습니다. AI는 이러한 추세를 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기후 변화는 AI가 세상을 더 공평하게 만들 수 있다고 확신하는 또 다른 문제입니다. 기후 변화의 부당함은 가장 고통받는 사람들, 즉 세계에서 가장 가난한 사람들이 문제에 가장 적게 기여한 사람들이기도 한다는 것입니다. 저는 여전히 AI가 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 생각하고 배우는 중이지만 이 게시물의 뒷부분에서 많은 잠재력이 있는 몇 가지 영역을 제안할 것입니다.
요컨대, 게이츠 재단(Gates Foundation)이 다루는 문제에 AI가 미칠 영향에 대해 기대가 크며 재단은 앞으로 몇 달 동안 AI에 대해 더 많은 이야기를 할 것입니다. 세상은 부유한 사람뿐만 아니라 모든 사람이 인공 지능의 혜택을 받을 수 있도록 해야 합니다. 정부와 자선 활동은 불평등을 줄이고 기여하지 않도록 하는 데 중요한 역할을 해야 합니다. 이것은 AI와 관련된 내 작업의 우선 순위입니다.
너무 파괴적인 신기술은 사람들을 불안하게 만들 수밖에 없으며 인공 지능의 경우에도 마찬가지입니다. 인력, 법률 시스템, 개인 정보 보호, 편견 등에 대해 어려운 질문을 제기하는 이유를 이해합니다. AI는 또한 사실적인 실수를 저지르고 환각(hallucinations)을 경험합니다. 위험을 완화할 수 있는 몇 가지 방법을 제안하기 전에 AI가 의미하는 바를 정의하고 직장에서 사람들에게 권한을 부여하고 생명을 구하며 교육을 개선하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.
Defining artificial intelligence - 인공지능의 정의
기술적으로 인공 지능이라는 용어는 특정 문제를 해결하거나 특정 서비스를 제공하기 위해 만든 모델을 의미합니다. ChatGPT와 같은 기능을 지원하는 것은 인공 지능입니다. 채팅을 더 잘하는 방법을 배우고 있지만 다른 작업은 배울 수 없습니다. 대조적으로 인공 일반 지능이라는 용어는 모든 작업이나 주제를 학습할 수 있는 소프트웨어를 의미합니다. AGI는 아직 존재하지 않습니다. AGI를 생성하는 방법과 생성할 수 있는지 여부에 대해 컴퓨팅 업계에서 활발한 논쟁이 벌어지고 있습니다.
AI와 AGI를 개발하는 것은 컴퓨팅 산업의 큰 꿈이었습니다. 수십 년 동안 문제는 컴퓨터가 계산 이외의 다른 부분에서 언제 인간보다 더 잘할 것인가 하는 것이었습니다. 이제 기계 학습과 대량의 컴퓨팅 성능이 도입되면서 정교한 AI가 현실이 되었으며 매우 빠르게 개선될 것입니다.
나는 소프트웨어 산업이 너무 작아서 우리 대부분이 회의에서 무대에 설 수 있었던 개인 컴퓨팅 혁명의 초기를 회상합니다. 오늘날 그것은 글로벌 산업입니다. 현재 많은 부분이 AI로 관심을 돌리고 있기 때문에 혁신은 마이크로프로세서 혁신 이후 경험한 것보다 훨씬 더 빠르게 이루어질 것입니다. 머지않아 AI 이전 시대는 컴퓨터를 사용하던 시절이 화면을 탭하는 대신 C:> 프롬프트에 입력하는 것을 의미했던 시대만큼 먼 것처럼 보일 것입니다.
Productivity enhancement - 생산성 향상
인간은 여전히 많은 일에서 GPT보다 낫지만 이러한 기능이 많이 사용되지 않는 직업이 많이 있습니다. 예를 들어 영업(디지털 또는 전화), 서비스 또는 문서 처리(미지급금, 회계 또는 보험 청구 분쟁 등)에서 사람이 수행하는 많은 작업에는 의사 결정이 필요하지만 지속적인 학습 능력은 필요하지 않습니다. 기업에는 이러한 활동에 대한 교육 프로그램이 있으며 대부분의 경우 좋은 일과 나쁜 일의 예가 많이 있습니다. 인간은 이러한 데이터 세트를 사용하여 교육을 받으며, 곧 이러한 데이터 세트는 사람들이 이 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 AI를 교육하는 데 사용될 것입니다.
컴퓨팅 성능이 저렴해짐에 따라 아이디어를 표현하는 GPT의 능력은 점점 더 다양한 작업을 도와줄 사무직 근로자를 갖는 것과 같을 것입니다. 마이크로소프트는 이것을 부조종사가 있다고 설명합니다. Office와 같은 제품에 완전히 통합된 AI는 예를 들어 이메일 작성 및 받은 편지함 관리를 도와 작업을 향상시킵니다.
결국 컴퓨터를 제어하는 주요 방법은 더 이상 메뉴와 대화 상자를 가리키고 클릭하거나 탭하는 것이 아닙니다. 대신 일반 영어로 요청을 작성할 수 있습니다. (영어뿐만 아니라 AI는 전 세계의 언어를 이해할 것입니다. 올해 초 인도에서 저는 그곳에서 사용되는 많은 언어를 이해할 AI를 연구하는 개발자를 만났습니다.)
또한 AI의 발전으로 개인 에이전트를 만들 수 있습니다. 디지털 개인 비서라고 생각하면 됩니다. 최신 이메일을 보고, 참석한 회의에 대해 알고, 읽은 내용을 읽고, 귀찮게 하고 싶지 않은 내용을 읽어줍니다. 이렇게 하면 하고 싶은 작업에 대한 작업이 향상되고 원하지 않는 작업에서 벗어날 수 있습니다.
AI의 발전으로 개인 에이전트를 만들 수 있습니다.
자연어를 사용하여 이 에이전트가 일정, 커뮤니케이션 및 전자 상거래를 도와주도록 할 수 있으며 모든 장치에서 작동합니다. 모델을 교육하고 계산을 실행하는 비용 때문에 개인 에이전트를 만드는 것은 아직 실현 가능하지 않지만 최근 AI의 발전 덕분에 이제는 현실적인 목표가 되었습니다. 몇 가지 문제를 해결해야 합니다. 예를 들어, 보험 회사가 귀하의 허락 없이 귀하에 대한 정보를 대리인에게 요청할 수 있습니까? 그렇다면 얼마나 많은 사람들이 그것을 사용하지 않을 것인가?
전사적 에이전트는 새로운 방식으로 직원에게 권한을 부여합니다. 특정 회사를 이해하는 에이전트는 직원이 직접 상담할 수 있으며 모든 회의에 참여하여 질문에 답할 수 있어야 합니다. 소극적이라고 말하거나 통찰력이 있으면 말하도록 권장할 수 있습니다. 회사와 관련된 영업, 지원, 재무, 제품 일정 및 텍스트에 대한 액세스 권한이 필요합니다. 회사가 속한 산업과 관련된 뉴스를 읽어야 합니다. 그 결과 직원들이 더 생산적이 될 것이라고 믿습니다.
생산성이 높아지면 사람들이 직장과 가정에서 다른 일을 할 수 있게 되므로 사회에 도움이 됩니다. 물론 사람들에게 어떤 종류의 지원과 재교육이 필요한지에 대한 심각한 질문이 있습니다. 정부는 근로자가 다른 역할로 전환하도록 도와야 합니다. 그러나 다른 사람들을 돕는 사람들에 대한 수요는 결코 사라지지 않을 것입니다. AI의 등장으로 사람들은 예를 들어 가르치고, 환자를 돌보고, 노인을 지원하는 등 소프트웨어가 결코 할 수 없는 일을 할 수 있게 될 것입니다.
글로벌 보건 및 교육은 수요가 절실하지만 이러한 수요를 충족할 인력이 부족한 두 영역입니다. AI가 적절하게 대상을 지정하면 불평등을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 영역입니다. 이것들은 AI 작업의 핵심 초점이 되어야 하므로 이제 그것들을 다루겠습니다.
건강
저는 AI가 건강 관리와 의료 분야를 개선할 여러 가지 방법을 봅니다.
우선, 그들은 보험 청구 제출, 서류 처리, 의사 방문 기록 작성과 같은 특정 작업을 처리함으로써 의료 종사자가 시간을 최대한 활용할 수 있도록 도울 것입니다. 이 분야에서 많은 혁신이 있을 것으로 기대합니다.
다른 AI 기반 개선은 5세 미만 사망의 대다수가 발생하는 빈곤 국가에 특히 중요합니다.
예를 들어, 해당 국가의 많은 사람들은 의사를 만나지 못하며, AI는 진료를 받는 의료진의 생산성을 높이는 데 도움이 될 것입니다. (최소한의 교육으로 사용할 수 있는 AI 기반 초음파 기계를 개발하려는 노력이 좋은 예입니다.) AI는 환자에게 기본 분류를 수행하고 건강 문제를 처리하는 방법에 대한 조언을 받고 여부를 결정할 수 있는 기능까지 제공합니다. 그들은 치료를 받아야 합니다.
가난한 나라에서 사용되는 AI 모델은 부유한 나라와 다른 질병에 대해 훈련을 받아야 합니다. 그들은 다른 언어로 일해야 하고 진료소에서 멀리 떨어져 있거나 병에 걸리면 일을 멈출 수 없는 환자와 같은 다양한 문제를 고려해야 합니다.
사람들은 건강 AI가 완벽하지 않고 실수를 할지라도 전반적으로 유익하다는 증거를 볼 필요가 있습니다. AI는 매우 신중하게 테스트되고 적절하게 규제되어야 합니다. 즉, AI가 다른 영역보다 채택되는 데 시간이 더 오래 걸립니다. 그러나 다시 말하지만 인간도 실수를 합니다. 그리고 의료 서비스를 이용할 수 없는 것도 문제입니다.
치료를 돕는 것 외에도 AI는 의료 혁신 속도를 극적으로 가속화할 것입니다. 생물학의 데이터 양은 매우 크고 복잡한 생물학적 시스템이 작동하는 모든 방식을 인간이 추적하기는 어렵습니다. 이 데이터를 보고, 경로가 무엇인지 추론하고, 병원체에 대한 표적을 검색하고, 그에 따라 약물을 설계할 수 있는 소프트웨어가 이미 있습니다. 일부 회사는 이런 방식으로 개발된 항암제를 연구하고 있습니다.
차세대 도구는 훨씬 더 효율적이며 부작용을 예측하고 복용량 수준을 파악할 수 있습니다. AI에서 Gates Foundation의 우선 순위 중 하나는 이러한 도구가 AIDS, 결핵 및 말라리아를 포함하여 세계에서 가장 가난한 사람들에게 영향을 미치는 건강 문제에 사용되도록 하는 것입니다.
마찬가지로 정부와 자선 단체는 기업이 가난한 국가의 사람들이 기르는 농작물이나 가축에 대한 AI 생성 통찰력을 공유하도록 인센티브를 만들어야 합니다. AI는 지역 조건에 따라 더 나은 종자를 개발하는 데 도움을 주고 농부들에게 해당 지역의 토양과 날씨에 따라 심기에 가장 좋은 종자에 대해 조언하며 가축을 위한 약물 및 백신 개발을 도울 수 있습니다. 극한의 날씨와 기후 변화로 인해 저소득 국가의 생계형 농민들에게 더 많은 압박이 가해짐에 따라 이러한 발전은 더욱 중요해질 것입니다.
교육
컴퓨터는 업계의 많은 사람들이 바라는 교육에 영향을 미치지 않았습니다. 교육용 게임과 Wikipedia와 같은 온라인 정보 소스를 포함하여 몇 가지 좋은 발전이 있었지만 학생들의 성취도 측정에 의미 있는 영향을 미치지 않았습니다.
하지만 앞으로 5~10년 안에 AI 기반 소프트웨어가 마침내 사람들이 가르치고 배우는 방식을 혁신할 것이라는 약속을 이행할 것이라고 생각합니다. 귀하의 관심사와 학습 스타일을 파악하여 귀하의 참여를 유지할 수 있는 콘텐츠를 맞춤화할 수 있습니다. 그것은 당신의 이해를 측정하고, 당신이 흥미를 잃었을 때를 알아차리고, 당신이 어떤 동기에 반응하는지 이해할 것입니다. 즉각적인 피드백을 제공합니다.
AI가 과목에 대한 학생의 이해도를 평가하고 진로 계획에 대한 조언을 제공하는 등 교사와 관리자를 도울 수 있는 방법은 많습니다. 교사들은 이미 ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 학생들의 작문 과제에 대한 의견을 제공하고 있습니다.
물론 AI는 특정 학생이 어떻게 가장 잘 학습하는지 또는 무엇이 동기를 부여하는지 이해하는 것과 같은 작업을 수행하기 전에 많은 훈련과 추가 개발이 필요합니다. 기술이 완성되더라도 학습은 여전히 학생과 교사 간의 훌륭한 관계에 달려 있습니다. 이는 학생과 교사가 교실에서 함께 수행하는 작업을 향상하지만 대체하지는 않습니다.
새 도구를 구입할 여력이 있는 학교를 위해 만들어지겠지만 미국과 전 세계의 저소득 학교를 위해 만들어지고 사용할 수 있도록 해야 합니다. AI는 편향되지 않고 사용될 다양한 문화를 반영하기 위해 다양한 데이터 세트에 대해 교육을 받아야 합니다. 그리고 저소득 가정의 학생들이 소외되지 않도록 정보 격차를 해소해야 합니다.
많은 선생님들이 학생들이 GPT를 사용하여 에세이를 쓰는 것에 대해 걱정하고 있다는 것을 알고 있습니다. 교육자들은 이미 새로운 기술에 적응하는 방법에 대해 논의하고 있으며 이러한 대화는 꽤 오랫동안 계속될 것이라고 생각합니다. 저는 학생들이 GPT를 사용하여 개인화해야 하는 첫 번째 초안을 만들 수 있도록 허용하는 것과 같이 기술을 작업에 통합하는 영리한 방법을 찾은 교사에 대해 들었습니다.
AI의 위험과 문제점
현재 AI 모델의 문제에 대해 읽었을 것입니다. 예를 들어, 그들은 인간의 요청에 대한 맥락을 잘 이해하지 못하여 이상한 결과를 초래합니다. AI에게 가상의 것을 만들어달라고 요청하면 잘 할 수 있습니다. 그러나 가고 싶은 여행에 대한 조언을 구하면 존재하지 않는 호텔을 제안할 수 있습니다. 이는 AI가 가짜 호텔을 발명해야 하는지 또는 사용 가능한 객실이 있는 실제 호텔에 대해서만 알려야 하는지 알 수 있을 만큼 요청의 컨텍스트를 잘 이해하지 못하기 때문입니다.
AI가 추상적 추론에 어려움을 겪기 때문에 수학 문제에 잘못된 답을 주는 것과 같은 다른 문제가 있습니다. 그러나 이들 중 어느 것도 인공 지능의 근본적인 한계가 아닙니다. 개발자들이 작업 중이며 2년 이내에, 아마도 훨씬 더 빨리 수정되는 것을 보게 될 것이라고 생각합니다.
다른 우려 사항은 단순히 기술적인 것이 아닙니다. 예를 들어, AI로 무장한 인간이 제기하는 위협이 있습니다. 대부분의 발명과 마찬가지로 인공 지능은 좋은 목적으로 사용될 수도 있고 악의적인 목적으로 사용될 수도 있습니다. 정부는 위험을 제한하는 방법에 대해 민간 부문과 협력해야 합니다.
그러면 AI가 통제 불능이 될 가능성이 있습니다. 기계가 인간이 위협적이라고 결정하거나 자신의 이익이 우리와 다르다고 결론을 내리거나 단순히 우리에 대한 관심을 멈출 수 있습니까? 그럴 수도 있지만, 이 문제는 지난 몇 개월 동안 AI가 발전하기 전보다 오늘날 더 시급하지 않습니다.
초지능 AI는 우리의 미래에 있습니다. 컴퓨터에 비해 우리의 두뇌는 달팽이 속도로 작동합니다. 두뇌의 전기 신호는 실리콘 칩의 신호 속도의 1/100,000로 움직입니다! 개발자가 학습 알고리즘을 일반화하고 컴퓨터 속도로 실행할 수 있게 되면(10년 또는 100년 후에 달성할 수 있음) 믿을 수 없을 정도로 강력한 AGI를 갖게 될 것입니다. 그것은 인간의 두뇌가 할 수 있는 모든 것을 할 수 있지만 기억의 크기나 작동 속도에 실질적인 제한이 없습니다. 이것은 심오한 변화가 될 것입니다.
알려진 대로 이러한 "강력한" AI는 아마도 자체 목표를 설정할 수 있을 것입니다. 그 목표는 무엇입니까? 인류의 이익과 충돌하면 어떻게 될까요? 강력한 AI가 개발되는 것을 막아야 할까요? 이러한 질문은 시간이 지남에 따라 더욱 시급해질 것입니다.
그러나 지난 몇 달 동안의 어떤 돌파구도 우리를 강력한 AI에 실질적으로 더 가깝게 만들지 못했습니다. 인공 지능은 여전히 물리적 세계를 제어하지 못하고 자체 목표를 설정할 수 없습니다. 인간이 되고 싶다고 선언한 ChatGPT와의 대화에 관한 최근 New York Times 기사가 많은 주목을 받았습니다. 모델의 감정 표현이 얼마나 인간과 같을 수 있는지에 대한 매혹적인 모습이었지만 의미 있는 독립성을 나타내는 지표는 아닙니다.
세 권의 책이 이 주제에 대한 내 생각을 형성했습니다. Nick Bostrom의 Superintelligence; Max Tegmark의 Life 3.0; 및 A Thousand Brains, 제프 호킨스. 나는 저자가 말하는 모든 것에 동의하지 않으며 그들도 서로 동의하지 않습니다. 그러나 세 권의 책 모두 잘 쓰여지고 생각을 자극합니다.
다음 개척지
AI의 새로운 사용과 기술 자체를 개선하는 방법을 연구하는 회사가 폭발적으로 늘어날 것입니다. 예를 들어 기업들은 인공 지능에 필요한 엄청난 양의 처리 능력을 제공할 새로운 칩을 개발하고 있습니다. 일부는 광학 스위치(기본적으로 레이저)를 사용하여 에너지 소비를 줄이고 제조 비용을 낮춥니다. 이상적으로는 혁신적인 칩을 사용하면 오늘날처럼 클라우드가 아닌 자신의 장치에서 AI를 실행할 수 있습니다.
소프트웨어 측면에서 AI의 학습을 주도하는 알고리즘은 더 좋아질 것입니다. 개발자가 작업 영역을 제한하고 해당 영역에 특정한 많은 교육 데이터를 제공하여 AI를 매우 정확하게 만들 수 있는 판매와 같은 특정 영역이 있을 것입니다. 그러나 하나의 큰 열린 질문은 교육용과 사무용 생산성과 같이 다양한 용도로 이러한 특수 AI가 많이 필요한지 또는 모든 작업을 학습할 수 있는 인공 일반 지능을 개발할 수 있는지 여부입니다. 두 접근 방식 모두에서 엄청난 경쟁이 있을 것입니다.
어쨌든 AI라는 주제는 가까운 미래에 공개 토론을 지배할 것입니다. 저는 그 대화를 이끌어야 할 세 가지 원칙을 제안하고 싶습니다.
첫째, 우리는 AI의 단점에 대한 두려움(이해할 수 있고 타당함)과 사람들의 삶을 개선할 수 있는 능력 사이에서 균형을 잡으려고 노력해야 합니다. 이 놀라운 신기술을 최대한 활용하려면 위험을 방지하고 가능한 한 많은 사람들에게 혜택을 전파해야 합니다.
둘째, 시장의 힘은 가장 가난한 사람들을 돕는 AI 제품과 서비스를 자연스럽게 생산하지 않을 것입니다. 그 반대일 가능성이 더 높습니다. 신뢰할 수 있는 자금과 올바른 정책을 통해 정부와 자선 단체는 AI를 사용하여 불평등을 줄일 수 있습니다. 세상이 가장 큰 문제에 집중하는 가장 똑똑한 사람들을 필요로 하는 것처럼 우리는 가장 큰 문제에 세계 최고의 AI를 집중시켜야 합니다.
이런 일이 일어나기를 기다려서는 안 되지만, 인공 지능이 불평등을 식별하고 이를 줄이기 위해 노력할 것인지 생각해 보는 것은 흥미로운 일입니다. 불평등을 보기 위해 도덕성이 있어야 합니까, 아니면 순전히 이성적인 AI도 그것을 봅니까? 그것이 불평등을 인식했다면 우리가 그것에 대해 무엇을 제안할까요?
마지막으로 우리는 AI가 성취할 수 있는 것의 시작에 불과하다는 점을 명심해야 합니다. 현재 가지고 있는 한계가 무엇이든 우리가 알기도 전에 사라질 것입니다.
PC 혁명과 인터넷 혁명에 참여하게 된 것은 행운입니다. 나는 지금 이 순간만큼 흥분된다. 이 새로운 기술은 모든 사람들이 삶을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 동시에 세계는 인공 지능의 단점이 이점보다 훨씬 더 중요하고 모든 사람이 어디에 살든 돈이 얼마나 있든 상관없이 이러한 혜택을 누릴 수 있도록 도로의 규칙을 수립해야 합니다. AI 시대는 기회와 책임으로 가득 차 있습니다.