“인류를 이겼다는 AI의 진실” 사실 딱 한 명 이긴거였다

인공지능(AI)이 이미지 인식 능력으로 인간을 이겼다는 말은 이제 익숙한 이야기가 되었습니다. 2015년, 이미지 인식 경연대회 ‘ILSVRC’에서 마이크로소프트가 개발한 AI 모델 ‘레스넷(ResNet)’이 오류율 3.57%를 기록했습니다. 이는 당시 인간의 오류율 기준으로 알려진 5.1%를 뛰어넘는 놀라운 성과였습니다. 하지만 이 역사적인 사건의 기준이 된 ‘인간’이 단 한 명이었다는 사실은 잘 알려져 있지 않습니다.

그래서 그 한 명이 누군데?

AI와 비교 대상이 되었던 그 한 명은 바로 안드레이 카르파시입니다. 그는 오픈AI의 창립 멤버이자, 일론 머스크에게 발탁되어 테슬라의 자율주행 시스템 개발을 이끌었던 천재 개발자입니다. 2014년, 당시 스탠포드 대학교 박사 과정 학생이었던 그는 이미지 인식 AI의 성능을 인간과 비교하기 위한 실험에 참여했습니다. 수많은 이미지의 카테고리를 분류하는 고된 작업에 대부분이 중도 포기했지만, 카르파시는 홀로 1500장의 이미지를 모두 분류해 냈습니다. 이때 기록한 오류율 5.1%가 ‘인간의 표준’이 되어버린 것입니다. 한 사람의 기록이 인류 전체의 기준으로 알려진 셈입니다.

AI는 어떻게 인간을 뛰어넘었어?

AI의 이미지 인식 기술은 꾸준히 발전해 왔습니다. 1998년 공개된 ‘르넷(LeNet)’은 손글씨를 인식하는 등 이미지 인식 AI의 시조새 같은 모델이었습니다. 본격적인 시작은 2012년 ‘알렉스넷(AlexNet)’의 등장이었습니다. 압도적인 성능으로 대회에서 우승하며 딥러닝 시대의 개막을 알렸습니다. 이후 연구자들은 AI 신경망을 더 깊게 쌓으면 성능이 좋아진다는 것을 발견했지만, 무작정 깊게 쌓으면 오히려 성능이 떨어지는 문제가 발생했습니다. 이 한계를 극복한 것이 바로 2015년의 ‘레스넷’입니다. 152층이라는 전례 없는 깊이의 신경망을 안정적으로 학습시키는 데 성공했고, 그 결과 카르파시의 기록을 넘어설 수 있었습니다.

그럼 이미지 인식 AI는 이제 끝이야?

레스넷의 성공 이후, AI 연구의 방향은 조금 달라졌습니다. 무조건적인 정확도 경쟁보다는 ‘효율성’이 중요해졌습니다. 스마트폰과 같은 작은 기기에서도 AI를 실행해야 할 필요성이 커졌기 때문입니다. ‘모바일넷(MobileNet)’과 같은 모델이 바로 그 결과물입니다. 한편, 이미지 인식 분야와는 다르게 언어를 처리하는 AI는 ‘트랜스포머(Transformer)’라는 새로운 구조가 등장하며 발전했습니다. 오늘날 챗GPT와 같은 AI의 기반이 된 기술입니다. 이처럼 AI는 다양한 분야에서 지금도 끊임없이 진화하고 있습니다.