과학 소설 분야에서 인류가 전 세계적으로 "하이브 마인드"에 연결된다는 개념은 올라프 스테이플던의 1930년 소설 "마지막 인간과 첫 번째 인간"에서 시작되었습니다. 이 작품은 인간이 생물학적으로 진화해 텔레파시를 통해 연결되어 높은 지능을 가진 집단적 사고를 형성하는 미래를 설명합니다.
현실에서는 이 개념을 집단적 초지능(Collective Superintelligence)이라고 하며, 이는 텔레파시가 아닌 발전된 생성형 AI 기술을 활용합니다. 이러한 기술은 대규모 인력이 실시간으로 토론할 수 있도록 하여, 집단의 지식과 통찰을 활용해 복잡한 문제를 해결할 수 있게 합니다.
10년 이상의 AI 연구 경험을 가진 저는 이러한 접근법이 인류의 가치, 도덕 및 이익을 모든 평가와 결정에 우선시하는 초지능 시스템을 만들 수 있다고 믿습니다. 대규모 집단이 실시간으로 협력하는 것에 대해 불안감을 느낄 수도 있지만, 자연은 이를 뒷받침하는 사례를 제공합니다.
많은 사회적 종은 자연스럽게 대규모 집단으로 신속한 결정을 내리는 능력을 진화시켰습니다. 이러한 현상을 스웜 인텔리전스(Swarm Intelligence)라고 하며, 어류, 벌무리, 조류가 집단 지성을 이용해 개별 능력을 초월한 문제를 신속하게 해결할 수 있게 합니다.
특히 영감을 주는 스웜 인텔리전스의 예는 어른들이 모여 있는 물고기 떼입니다. 처음 보기에는 단순해 보이지만, 수천 마리가 정해진 리더 없이 복잡한 결정을 내릴 수 있는 시스템이 존재합니다. 특히, 물고기 떼는 모든 정보가 개별 구성원에게 주어지지 않았음에도 효과적인 해결책을 도출할 수 있습니다.
예를 들어, 세 방향에서 오는 포식자가 있는 상황을 생각해보세요. 대부분의 물고기는 위협에 대한 인식이 부족하지만, 소규모 그룹은 각 포식자의 위치를 알고 있습니다. 이 큰 그룹은 어떻게 빠르게 통일된 결정을 내릴 수 있을까요?
물고기는 측선(organs of lateral line)이라는 독특한 기관을 이용해 물속의 압력과 진동을 감지하여 가까운 물고기의 속도와 방향을 파악합니다. 이웃의 움직임을 인식함으로써, 물고기는 지역적인 논의에 참여하여 주변 동료의 의도에 따라 최선의 행동을 결정합니다.
그러나 이것만으로는 물고기 떼 내에서 전체적인 결정이 어떻게 이루어지는지 설명할 수 없습니다. 예를 들어, 오른쪽의 포식자를 인식한 그룹은 왼쪽으로 나아가기를 제안할 수 있으며, 반면 왼편의 그룹은 오른쪽으로 가기를 제안할 수 있습니다. 중앙에 있는, 위협을 인식하지 못하는 그룹은 그대로 움직일 수 있습니다. 그렇다면 어떻게 빠르게 합의에 도달할 수 있을까요?
그 열쇠는 그룹 간의 중첩된 대화에 있습니다. 각각의 물고기는 다양한 이웃과 대화를 나눔으로써 신속한 정보 교환이 이루어지고, 이러한 동적 협력이 전체 물고기 떼에서 신속하고 집단적인 결정을 이루게 합니다.
이런 점에서 흥미로운 질문이 떠오릅니다: 인간도 물고기 떼처럼 효율적으로 토론하여 복잡한 문제에 직면했을 때 신속한 의사결정을 할 수 있을까요?
역사적으로 볼 때, 이 개념은 불가능해 보였습니다. 연구에 따르면, 효과적인 인간 대화는 일반적으로 4명에서 7명으로 구성된 소규모 그룹에서 꽃피었습니다. 그룹의 규모가 커질수록 각 참가자의 발언 시간과 반응 시간이 줄어들어 응집력 있는 대화 대신 조각난 독백이 발생하게 됩니다. 그룹 규모가 20에 이르면 진정한 대화가 흔들리기 마련입니다.
그러나 발전된 생성형 AI는 혁신을 가져왔습니다: 대화형 스웜 인텔리전스(Conversational Swarm Intelligence, CSI)입니다. 이 기술은 200명, 2,000명, 심지어 200만 명의 대규모 그룹이 복잡한 문제에 대해 실시간으로 토론하고 최적의 해결책을 도출할 수 있도록 도와줍니다.
첫 번째 단계는 대규모 인구를 의미 있는 대화가 가능한 관리 가능한 하위 그룹으로 나누는 것입니다. 예를 들어, 1,000명의 그룹을 5명씩 200개의 소규모 그룹으로 나누어 각 그룹이 자신만의 채팅 또는 비디오 세션에 참여할 수 있습니다. 이는 통합된 대화를 생성하지는 않지만, 많은 병렬 대화를 촉진합니다.
물고기 떼의 중첩 그룹 동역학을 재현하기 위해, CSI는 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 "대화 대리인(conversational surrogates)"을 사용합니다. 이 AI 대리인은 자신의 하위 그룹 내에서 인간 참가자들의 통찰을 추출하여 다른 그룹의 대리인에게 전달합니다. 각 대리인은 이러한 통찰을 자연어로 전달하여 전체 인구 간의 정보 흐름을 촉진합니다.
최근 연구는 이 방법의 효과를 입증했습니다. 2023년 카네기 멜론 대학교의 연구는 전통적인 채팅룸에서 50명이 실시간으로 진행하는 토론과 대화형 스웜 인텔리전스를 사용하는 경우를 비교하였습니다. 그 결과, 후자가 더 일관된 논의를 이끌어내고 개인 기여도가 50% 증가한 것으로 나타났습니다.
계속해서 2024년 추가 연구에서는 네트워크화된 인간 그룹이 "하이브 마인드"로 IQ 테스트를 수행하는 것을 평가했습니다. 평균 IQ 100의 35명으로 구성된 그룹이 Thinkscape라는 온라인 CSI 플랫폼을 사용할 때 유효 점수 128을 기록하여 97번째 백분위에 올라갔습니다. 이 연구는 소규모 그룹에 초점을 맞췄으나, 다른 연구에서는 250명까지의 대규모 그룹을 성공적으로 테스트했습니다.
이 연구들은 주로 텍스트 기반의 상호작용에 중점을 두었지만, CSI 원칙은 화상 회의, 비디오 회의 및 VR 회의에도 적용 가능합니다. 이러한 적응성은 수백에서 수천 명의 대규모 그룹이 일관된 실시간 대화에 참여하여 문제를 해결하고, 선택사항을 우선시하며, 아이디어를 생성하고, 정보에 기초한 결정을 내릴 수 있게 합니다.
궁극적으로 이 접근법은 기업 협업, 시장 조사, 시민 참여 및 심의 민주주의 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 장기적으로 볼 때, 이는 인간의 가치와 감각에 부합하는 초지능 시스템의 발전을 위한 길을 열 수 있습니다. 대화형 스웜 인텔리전스 기술을 활용하면 전 세계의 수백만 명이 글로벌 인지 네트워크로 협력하여 가장 어려운 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 이는 시간이 지남에 따라 인간의 이익을 우선시하지 않을 수 있는 인공지능 초지능에 의존하는 것보다 안전한 대안이 될 것으로 믿습니다. 따라서 대화형 스웜 인텔리전스와 생성형 AI 도구를 수용하되 인간을 중심에 두는 것은 우리의 미래를 획기적으로 변화시킬 수 있습니다.
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