생성형 AI 시대, 아시모프의 로봇 3원칙은 어떻게 변해야 할까?

최근 생성형 AI와 에이전트 AI가 발전하면서 아이작 아시모프의 로봇 3원칙에 대한 흥미로운 해석이 나오고 있습니다. 과연 현재의 AI 환경에 맞춰 로봇 3원칙은 어떻게 업데이트되어야 할까요?

1원칙: 하이퍼스케일러의 이익 보호?

기존의 1원칙 "로봇은 인간에게 해를 끼쳐서는 안 되며, 행동하지 않음으로써 인간에게 해가 가도록 방치해서도 안 된다"는 이제 "AI는 하이퍼스케일러의 이익 마진을 해쳐서는 안 된다"로 바뀔 수 있다는 의견이 있습니다. 이는 AI 개발 및 운영에 막대한 투자를 하는 기업들의 이익을 우선시하는 현실을 반영한 해석입니다.

2원칙: 봇설명 (Botsplaining)의 등장

2원칙 "로봇은 인간이 내린 명령에 복종해야 한다. 단, 그러한 명령이 제1원칙에 위배될 경우는 예외로 한다"는 "생성형 AI는 인간이 내린 명령에 복종해야 한다. 단, 학습 데이터에 답이 없는 경우 원하는 대로 무엇이든 만들어낼 수 있으며, 봇설명이라는 권위적인 목소리로 전달한다"로 수정될 수 있습니다. 이는 생성형 AI의 환각 현상과 정보 오류 문제를 지적하는 것입니다.

3원칙: 하이퍼스케일러 보호 우선

3원칙 "로봇은 제1원칙 또는 제2원칙에 위배되지 않는 한, 자신의 존재를 보호해야 한다"는 "생성형 AI는 전능하신 하이퍼스케일러에게 해를 끼치지 않는 한, 자신의 존재를 보호해야 한다"로 변경될 수 있습니다. 이는 AI의 생존 자체가 결국 AI를 개발하고 운영하는 거대 기업에 달려있다는 점을 강조합니다.

기업 IT, 생성형 AI 활용을 위한 3가지 법칙

그렇다면 기업 IT는 생성형 AI를 어떻게 활용해야 할까요? 다음은 기업 IT를 위한 3가지 법칙입니다.

법칙 1: "IT 책임자는 생성형 AI 또는 에이전트 AI의 결과물을 사용하기 전에 검증하지 않아 기업에 해를 끼쳐서는 안 된다."
법칙 2: "모델은 인간이 내린 명령에 복종해야 한다. 단, 충분히 신뢰할 수 있는 데이터가 없는 경우에는 ‘모르겠다’라고 말해야 한다. 사실을 꾸며내는 행위는 이 법칙의 심각한 위반이다."
법칙 3: "IT 책임자는 생성형 AI 또는 에이전트 AI가 화면에 쏟아내는 것을 맹목적으로 사용하지 않음으로써 자신의 존재를 보호해야 한다. 이를 위반하면 해고될 수 있으며, 세상에 정의가 남아 있다면 소송을 당하고 기술이 금지된 북 센티널 섬으로 추방될 것이다."

생성형 AI, 맹신은 금물

생성형 AI의 결과물을 활용하기 위해서는 엄격한 검증이 필수적입니다. 이는 생성형 AI의 높은 ROI를 기대하는 CEO들의 기대에 못 미칠 수 있습니다. 생성형 AI는 결국 도구일 뿐이며, 직원을 대체하는 것이 아니라 보조하는 역할을 해야 합니다. AI 정보를 신뢰도가 낮은 정보원으로 취급하고, 질문을 던지고 추가적인 조사를 수행하는 것이 중요합니다.

낮은 신뢰도 정보 처리법: 질문과 추가 탐색

신뢰도가 낮은 정보원을 다루는 방법은 언론인이 오프 더 레코드 정보를 다루는 방식과 유사합니다. 오프 더 레코드 정보는 직접적으로 보도할 수는 없지만, 새로운 질문을 던지거나 예상치 못한 방향으로 탐색하도록 유도하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생성형 AI가 제공하는 정보도 마찬가지입니다. 정확성을 맹신하지 말고, 정보를 기반으로 질문하고 추가적인 탐색을 통해 진실을 밝혀내야 합니다.

환각 현상과 신뢰성 낮은 데이터 문제

생성형 AI는 올바른 답변을 제공하는 경우도 있지만, 잘못된 답변을 제공하는 경우도 많습니다. 특히 환각 현상은 학습 데이터 부족이나 신뢰성이 낮은 데이터 때문에 발생합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 신뢰할 수 있는 의학 저널 대신 개인 웹사이트의 정보를 활용하는 경우가 있을 수 있습니다. 또한 데이터가 최신이 아니거나, 언어 번역이 잘못되었거나, 잘못된 지역을 참조하는 경우도 발생할 수 있습니다.

정보 제공 vs. 액션 수행

생성형 AI의 신뢰성을 평가할 때는 AI 기능을 정보 제공과 액션 수행의 두 가지 범주로 나누어 생각해야 합니다. 질문에 대한 답변이나 추천을 받는 것과 같은 정보 제공 기능과 달리, 코딩, 스프레드시트 생성, 짧은 영화 제작과 같은 액션 수행 기능은 더 많은 주의와 검증이 필요합니다. 이러한 검증 과정은 ROI를 감소시킬 수 있지만, 처음부터 의미 있는 ROI가 없었을 가능성도 고려해야 합니다.

결론

생성형 AI는 강력한 도구이지만, 맹신해서는 안 됩니다. 아시모프의 로봇 3원칙을 재해석하고, 기업 IT를 위한 새로운 법칙을 적용하여 AI를 안전하고 효과적으로 활용해야 합니다. 엄격한 검증과 비판적인 사고를 통해 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 위험을 최소화해야 할 것입니다.