메타, AI 민주화를 주장하지만 누가 통제하는가?

지난 몇 년간 메타는 강력한 AI 시스템을 구축하기 위해 수십억 달러를 연구에 투자하고 최고의 과학자들을 고용했습니다. 또한 대규모 컴퓨팅 인프라를 구축하고 오픈AI의 ChatGPT와 구글의 Gemini와 경쟁하기 위해 LLaMA라는 대형 언어 모델 그룹을 출시했으며, 그 중 최신 버전인 LLaMA 3를 공개했습니다.

메타는 자신의 모델을 오픈소스 공개하여 누구나 자유롭게 접근하고, 사용하고, 구축할 수 있도록 하며, 모든 사람에게 혜택을 주는 'AI 개방'을 원한다고 말합니다. 대부분의 사람들은 이것이 초지능을 더 공정하고 공유되며 유용하게 만드는ための 대담한 한 걸음이라고 생각합니다. 그들은 회사의 조치가 혁신을 가속화하고, 소규모 기업들의 경쟁력을 높이며, AI 독점을 방지할 것이라고 말합니다.

반면, 비판자들은 메타가 도구를 제공하지만 생태계의 통제를 유지함으로써 지배적인 모습을 보이지 않으면서도 AI의 구축, 사용, 규제 방식을 형성하려 한다고 말합니다. 회사는 모델의 출시 시기와 방법을 결정하고, 사람들이 이를 사용하는 방식을 제한하며, 이러한 도구가 살아가고 성장할 플랫폼을 구축합니다.

이는 어렵지만 중요한 질문을 제기합니다: 메타는 모두를 위한 더 스마트한 미래를 만들고 있는 것일까요, 아니면 힘이나 검열이 아닌, 미묘한 영향력, 디자인, 그리고 증가하는 의존성을 통해 조용히 새로운 형태의 통제를 구축하고 있는 것일까요?

메타, 모두를 위한 AI에 대규모 투자

메타는 인간처럼 생각하고, 추론하고, 학습하도록 설계된 AI 모델인 인공 일반 지능(AGI)에 엄청난 자원 을 쏟아붓고 있습니다. 이러한 모델은 언젠가 코드를 작성하고, 질문에 답하고, 윤리적 결정을 내리고, 비즈니스 문제를 해결하며, 재프로그래밍 없이 새로운 상황에 적응할 것입니다.

AGI를 가장 먼저 구축하는 사람은 수십억 명의 사람들이 수십 년 동안 기술과 상호작용하는 방식을 형성하게 되며, 메타는 경쟁사보다 10단계 앞서가고자 합니다. 회사는 수십억 명의 사용자로부터 방대한 양의 데이터를 수집하여 AI 모델이 인간의 사고, 감정, 의도를 어떻게 표현하는지 가르치는 데 활용합니다. 모든 밈, 텍스트, 이미지, 음성 녹음, 비디오, '좋아요', 이모지 반응은 원시 데이터입니다.

메타는 매일 온라인에서 펼쳐지는 인간의 삶이라는 복잡하고 감정적이며 매우 상세한 현실로부터 AGI를 직접 구축합니다. 이를 통해 시스템은 사람들이 무엇을 말하고, 어떻게 말하며, 언제 말하고, 누구에게 말하는지, 그리고 다른 사람들이 어떻게 반응하는지를 학습합니다.

메타는 최근 FAIR(기초 AI 연구)와 GenAI(생성형 AI) 팀을 단일 중앙 집중식 단위로 통합했으며, 이는 오직 범용 AI 시스템 개발에 전념하고 있습니다. 이는 회사가 더 스마트한 어시스턴트나 더 나은 콘텐츠 필터를 넘어, 커뮤니케이션을 위한 새로운 인터페이스, 지식 조직 방식, 사회적 및 경제적 영향력의 형태에 초점을 맞추고 있음을 보여줍니다.

메타, 개방성이 진전을 돕다

마크 저커버그는 메타가 더 빠른 혁신, 더 큰 안전성, AI가 모두에게 혜택을 주는 더 포용적인 미래를 위해 AI 모델을 세계와 '자유롭게 공유'할 것이라고 말합니다. 

대부분의 지지자들은 이러한 개방성이 더 많은 혁신을 불러일으킨다고 말합니다. 서로 다른 배경을 가진 사람들이 도구를 함께 사용하고, 테스트하고, 개선할 수 있기 때문입니다. 그들은 몇몇 대형 기업이 다음 단계를 결정하기를 기다릴 필요가 없습니다. 또한 모델이 회사 벽 뒤에 숨겨져 있지 않기 때문에 실수와 위험을 더 쉽게 발견할 수 있다고 주장합니다. 

그러나 비판자들은 메타가 Llama 3의 일부를 공개했음에도 불구하고 가장 진보되고 강력한 버전들은 비공개로 유지해 왔다고 주장합니다. 회사는 가장 높은 지능과 가장 큰 영향력을 가진 버전을 여전히 통제하고 있으며, 세계는 Llama가 무엇을 할 수 있는지 맛보기만 할 수 있습니다. 

게다가 비판자들은 이 전략이 메타가 외부 연구나 사용자 테스트 비용을 지불하지 않고도 수백만 명이 도구를 사용하고 테스트함으로써 모델을 개선할 수 있게 한다고 말합니다. 또한 이로 인해 개방적이고 관대하다는 칭찬을 얻게 됩니다.

메타는 개방성을 지지한다고 말하지만, 그 행동은 다른 이야기를 전합니다. 일부 도구는 제공하지만 가장 강력한 도구들은 숨겨둡니다. 따라서 진정한 질문은 이것이 진정한 오픈소스 진전인지, 아니면 독점처럼 보이지 않으면서 앞서가기 위한 현명한 전략인지입니다.

메타, 사용자 데이터로 학습하는 AI 구축

메타는 강력한 언어 모델인 Llama 3을 훈련할 때 멀리 볼 필요가 없습니다. 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱, 스레드를 통해 세계 최대 콘텐츠 생태계 중 하나에 접근할 수 있는 데이터 금광을 보유하고 있기 때문입니다. 

회사는 공개 웹 데이터, 컴퓨터 코드, 합성 데이터(인공적으로 생성된 콘텐츠), 그리고 플랫폼에서 사용자가 생성한 자료를 사용했다고 밝혔습니다. 즉, 블로그 게시물부터 레딧 스레드, 타임라인에 업로드한 이미지까지 AI 훈련에 사용될 수 있는 자료의 일부가 될 수 있습니다. 이 모델은 많은 사람들이 알지 못하게 기여한 기반 위에 구축되었을 수 있습니다.

예술가, 작가, 음악가, 개발자들은 메타와 기타 기술 거대 기업들이 자신들의 크리에이티브 콘텐츠를 무상으로, 크레딧 없이, 허가 없이 사용하여 수십억 달러 규모의 AI 시스템을 구축하고 있다고 주장합니다. 이는 기업들이 혁신이라는 명목 하에 그들의 공간으로 들어와 원하는 것을 가져가고 이익을 얻는 디지털trespassing(불법 침입)처럼 느껴집니다.

유럽연합(EU)과 같은 지역의 정부와 관료들이 주목하기 시작했습니다. 그들은 이제 이러한 훈련 데이터의 출처, 사용자의 의미 있는 동의 여부, 그리고 GDPR과 같은 개인정보 보호법과의 정합성에 대해 질문하고 있습니다. 또한 기업들이 민감한 데이터, 저작권이 있는 콘텐츠, 개인정보를 어떻게 처리하는지 설명하도록 요구하고 있습니다.

메타의 막대한 데이터 우위는 AI의 미래를 구축하는 이들과 그 미래가 가능하도록 하는 삶의 목소리와 창작물을 제공하는 이들 사이의 우려스러운 권력 불균형을 강조합니다.