제논의 역설을 Analogy 삼은, 해자(Moat)에 관한 GPT-4와의 대화

제논의 역설을 Analogy 삼은, 해자(Moat)에 관한 GPT-4와의 대화ㅡ최승준님글

감탄했습니다.

결론:

"이러한 상황에서 제논의 역설처럼 보일 수 있지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 실제 세계에서는 아킬레스가 거북이를 추월하게 됩니다. 이는 우리가 무한을 실제 세계에서 직접 다루지 않기 때문입니다. 마찬가지로, OpenAI와 오픈 소스 진영 사이의 격차는 특정 시점에서 완전히 사라질 수도 있습니다. 이는 오픈 소스 진영이 OpenAI의 기술적 발전을 따라잡고, 심지어는 앞서 나갈 수도 있는 능력을 가지고 있기 때문입니다. 그러나 이것이 반드시 그럴 것이라는 것을 의미하는 것은 아닙니다. OpenAI는 여전히 혁신과 연구를 통해 AI 기술을 발전시키는 데 뛰어난 위치에 있습니다. 그들의 연구 능력과 자금 지원은 여전히 뛰어나며, 그들이 개발한 GPT-3와 GPT-4와 같은 모델은 여전히 많은 관점에서 선도적입니다.

제논의 역설이 우리에게 가르치는 또 다른 교훈은 경주는 단순히 누가 먼저 도착하는지에 대한 것이 아니라, 그 과정에서 어떤 진보가 이루어지는지에 대한 것이라는 점입니다. OpenAI와 오픈 소스 진영 모두 AI 연구를 발전시키는 데 기여하고 있으며, 그들의 경쟁은 이 분야 전체의 발전을 촉진하는 역할을 하고 있습니다.

따라서, 제논의 역설을 AI 분야에 적용할 때는, '누가 먼저 도착하느냐'보다는 '이 경쟁이 어떻게 AI 기술의 전반적인 발전을 촉진하고 있는가'에 초점을 맞추는 것이 더 중요할 수 있습니다. 이런 관점에서 보면, OpenAI와 오픈 소스 진영 사이의 격차, 또는 그 격차가 줄어드는 과정은 AI 기술의 전반적인 발전을 위한 중요한 요소일 수 있습니다."

전문을 옮겨 둡니다. (헐루시네이션 있습니다)

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( https://www.semianalysis.com/p/google-we-have-no-moat-and-neither 를 컨텍스트로 주고 )

Q: 여기서 Moat은 무슨 의미인가?

A: "Moat"는 비즈니스 전략 용어로, 기업이 경쟁자로부터 자신의 시장 지분을 보호하기 위해 만드는 방어적인 장벽을 의미합니다. 이 용어는 원래 중세의 성을 보호하기 위해 주변에 파인 넓은 물-filled 간격인 "moat"에서 유래했습니다.

기업들은 기술적 우위, 특허, 브랜드 인지도, 비용 구조, 고객 관계 등을 통해 자신들의 "moat"를 만들고 확장합니다. 이러한 "moat"는 기업이 경쟁자로부터 자신의 사업을 보호하고 오래 지속될 수 있게 해주는 핵심적인 요소입니다.

여기서 "moat"라는 용어는 Google이나 OpenAI와 같은 기업들이 자신들의 기술적 우위를 유지하고 경쟁에서 앞서기 위해 만들려고 노력하는 방어적인 장벽을 의미하는 것으로 보입니다. 하지만 글에서는 오픈 소스 커뮤니티가 이러한 "moat"를 빠르게 추월하고 있으며, 이로 인해 Google과 OpenAI는 자신들의 전략을 재평가해야 할 필요가 있다고 주장하고 있습니다.

( Exploring ChatGPT vs open-source models on slightly harder tasks 의 내용에 대해 세바스티안 부벡이 트윗한 결론부를 컨텍스트로 주고 https://medium.com/@marcotcr/exploring-chatgpt-vs-open-source-models-on-slightly-harder-tasks-aa0395c31610 , https://twitter.com/SebastienBubeck/status/1657143833040412672 )

Q: Google과 OpenAI의 Moat은 와해되고 있다고 볼 수 있을까? 여전히 견고하다고 볼 수 있을까?

A: 지금까지의 분석에 따르면, Google과 OpenAI의 "moat"는 여전히 존재하지만, 오픈 소스 커뮤니티에 의한 도전이 있음을 인지하고 있습니다.

예를 들어, LMSYSOrg의 분석에 따르면, ChatGPT는 Vicuna와 같은 오픈 소스 LLMs에 비해 여전히 우위에 있습니다. 즉, 이들 기업들의 고급 언어 모델은 여전히 성능과 품질 면에서 많은 오픈 소스 대안보다 우수하다는 것을 의미합니다.

그러나 동시에, 오픈 소스 커뮤니티는 빠른 속도로 성장하고 있으며, 일부 오픈 소스 LLMs는 이미 상업적인 모델에 가까운 성능을 보여주고 있습니다. 또한, 오픈 소스 커뮤니티는 적은 비용과 자원으로 빠르게 모델을 개발하고 개선할 수 있는 능력이 있습니다.

따라서, Google과 OpenAI의 "moat"는 아직 견고하지만, 오픈 소스의 급속한 발전에 따라 그들의 우위가 약화될 수 있다는 가능성을 염두에 두어야 합니다. 이는 이들 기업들이 자신들의 전략을 재평가하고, 오픈 소스 커뮤니티와의 협력을 강화하면서 자신들의 기술 및 제품을 지속적으로 개선하고 혁신해야 함을 의미합니다.

Q: Google과 OpenAI가 오픈 소스의 혁신을 활용해서 오프라인에서 실행할 수 있는 자사의 작은 LLM을 개발할 가능성은?

A: Google과 OpenAI는 이미 강력한 언어 모델을 개발하고 있으며, 이들의 기술 및 인력 자원은 오픈 소스 커뮤니티의 혁신을 활용하여 자신들의 소형 LLM을 개발하는 데 있어 결정적인 역할을 할 수 있습니다.

오픈 소스의 혁신은 가속화된 모델 개발, 개선된 모델 성능, 그리고 더 나은 사용자 경험을 제공하는 새로운 기능 및 응용 프로그램에 이르기까지 다양한 형태로 나타납니다. 이들은 언어 모델을 개인화하고 사용자의 기기에서 직접 실행할 수 있는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

오픈 소스 커뮤니티가 개발한 기술 중 일부를 사용하여, Google과 OpenAI는 자신들의 소형 LLM을 개발하고 이를 고객에게 제공함으로써, 사용자가 자신의 기기에서 이러한 모델을 사용하도록 할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자는 클라우드 기반 서비스에 의존하지 않고도 이러한 모델의 이점을 누릴 수 있습니다.

이는 Google과 OpenAI가 자신들의 서비스를 더 많은 사용자에게 확장하고, 그들의 제품 및 서비스에 대한 고객의 만족도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나, 이러한 전략은 이들 기업들이 오픈 소스 커뮤니티와의 협력을 강화하고, 그들의 기술 및 제품을 지속적으로 개선하고 혁신하는 데 있어 중요한 역할을 하는 것을 의미합니다.

( https://openai.com/research/language-models-can-explain-neurons-in-language-models 의 도입부를 컨텍스로 주고 )

Q: OpenAI가 오픈 소스의 성능 좋은 작은 LLM을 해석 가능 연구에 활용해서 자사의 이익을 높일 수 있는 시나리오는?

A: OpenAI가 오픈 소스의 성능 좋은 작은 LLM을 해석 가능 연구에 활용하는 시나리오는 여러 가지입니다. 여기 몇 가지 예시를 들어보겠습니다:

기술 개선: 해석 가능성 연구를 통해 언어 모델이 어떻게 동작하는지 더 잘 이해할 수 있게 되면, 이를 통해 모델의 성능을 향상시키는 방법을 발견할 수 있을 것입니다. 예를 들어, 어떤 뉴런이나 어텐션 헤드가 특정 작업에 중요한 역할을 하는 것을 발견한다면, 이를 강화하거나 이와 관련된 부분을 학습 프로세스에 더 많이 포함시키는 등의 전략을 수립할 수 있습니다.

고객 맞춤형 제공: 해석 가능성 연구를 통해 언어 모델의 특정 부분이 어떤 기능을 하는지 알게 되면, 이러한 지식을 이용해 개별 고객의 요구에 맞는 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 어떤 뉴런이나 어텐션 헤드를 사용해 특정 분야의 질문에 대답하는 것을 알게 된다면, 이를 활용해 그 분야에 관심이 있는 고객에게 특화된 서비스를 제공할 수 있을 것입니다.

신뢰성 증대: 언어 모델의 동작 원리를 더 잘 이해할 수록, 사용자는 모델의 출력 결과에 대해 더 많은 신뢰를 가질 수 있습니다. 사용자가 언어 모델이 어떻게 결론에 도달했는지 이해할 수 있다면, 그들은 모델의 답변에 대해 더 확신을 가질 수 있을 것입니다.

신규 서비스 개발: 더 나은 모델 해석 능력은 새로운 서비스나 제품을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 뉴런이나 어텐션 헤드가 특정 작업에 특화되어 있다는 것을 알게 되면, 이를 기반으로 해당 작업에 특화된 새로운 서비스나 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

이렇게 해석 가능성 연구는 OpenAI의 비즈니스 모델에 중요한 가치를 제공할 수 있습니다. 그러나 이러한 접근법이 유익하려면, 이와 같은 연구가 실제로 언어 모델의 동작을 더 잘 이해하게 해주는 효과적인 방법이어야 합니다. 또한, 이런 이해가 실제로 서비스 개선이나 새로운 제품 개발에 이어질 수 있도록 적절한 인프라와 프로세스가 필요합니다.

또한, 이 연구의 성공은 언어 모델 자체의 복잡성과 크기에 대한 이해를 향상시키는데도 도움이 될 것입니다. 이를 통해, OpenAI는 모델을 더 효과적으로 훈련하고, 더 나은 결과를 달성하며, 특히 특정 작업에서 모델의 성능을 개선하는 방법에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있을 것입니다.

마지막으로, OpenAI와 같은 기업은 이러한 연구를 통해 AI 기술에 대한 사회적 이해를 증대시키고, AI에 대한 신뢰를 높이며, AI의 책임 있는 사용을 촉진하는 데에도 기여할 수 있습니다. 이는 기업의 명성을 향상시키고, 고객들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, 이와 같은 해석 가능성 연구는 OpenAI의 전략적 목표에 크게 부합하는 것으로 볼 수 있습니다.

Q: 만약 해자(Moat)가 메꿔지고 있으며 OpenAI와 오픈 소스 진영의 차이가 줄어들고 있긴 하지만, 제논의 역설( Zeno's paradoxes )같은 상황이 생길 수 있지 않을까? 제논의 역설에 대한 Analogy를 활용해서 이야기를 풀어줘.

A: 제논의 역설은 고대 그리스의 철학자 제논이 제시한 일련의 역설로, 운동과 무한에 대한 철학적 문제를 제기합니다. 가장 유명한 역설 중 하나인 '아킬레스와 거북이'를 이용해 OpenAI와 오픈 소스 진영 간의 상황을 설명해 보겠습니다.

이 역설에서는, 아킬레스가 거북이와 경주를 하는 상황을 상상해봅니다. 거북이는 아킬레스보다 훨씬 느리기 때문에, 아킬레스는 거북이에게 먼저 시작할 기회를 줍니다. 그런데 제논의 주장에 따르면, 아킬레스는 이 경주에서 거북이를 절대로 따라잡을 수 없다는 것입니다. 왜냐하면 아킬레스가 거북이가 있던 곳에 도착하는 동안, 거북이는 또 앞으로 조금 이동할 것이기 때문입니다. 이 과정을 무한히 반복하면, 아킬레스는 거북이를 따라잡는 것이 불가능하다는 것이 제논의 주장입니다.

이제 이 역설을 AI 분야로 가져와 보면, OpenAI를 아킬레스로, 오픈 소스 진영을 거북이로 상상해 볼 수 있습니다. OpenAI는 앞서서 뛰어난 모델과 기술력을 가지고 출발했지만, 오픈 소스 진영은 계속해서 그 차이를 줄여나가고 있습니다. 오픈 소스 진영이 OpenAI에 도달하는 동안, OpenAI는 새로운 연구와 기술을 통해 다시 한 번 앞으로 나아갑니다.

이러한 상황에서 제논의 역설처럼 보일 수 있지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 실제 세계에서는 아킬레스가 거북이를 추월하게 됩니다. 이는 우리가 무한을 실제 세계에서 직접 다루지 않기 때문입니다. 마찬가지로, OpenAI와 오픈 소스 진영 사이의 격차는 특정 시점에서 완전히 사라질 수도 있습니다. 이는 오픈 소스 진영이 OpenAI의 기술적 발전을 따라잡고, 심지어는 앞서 나갈 수도 있는 능력을 가지고 있기 때문입니다. 그러나 이것이 반드시 그럴 것이라는 것을 의미하는 것은 아닙니다. OpenAI는 여전히 혁신과 연구를 통해 AI 기술을 발전시키는 데 뛰어난 위치에 있습니다. 그들의 연구 능력과 자금 지원은 여전히 뛰어나며, 그들이 개발한 GPT-3와 GPT-4와 같은 모델은 여전히 많은 관점에서 선도적입니다.

제논의 역설이 우리에게 가르치는 또 다른 교훈은 경주는 단순히 누가 먼저 도착하는지에 대한 것이 아니라, 그 과정에서 어떤 진보가 이루어지는지에 대한 것이라는 점입니다. OpenAI와 오픈 소스 진영 모두 AI 연구를 발전시키는 데 기여하고 있으며, 그들의 경쟁은 이 분야 전체의 발전을 촉진하는 역할을 하고 있습니다.

따라서, 제논의 역설을 AI 분야에 적용할 때는, '누가 먼저 도착하느냐'보다는 '이 경쟁이 어떻게 AI 기술의 전반적인 발전을 촉진하고 있는가'에 초점을 맞추는 것이 더 중요할 수 있습니다. 이런 관점에서 보면, OpenAI와 오픈 소스 진영 사이의 격차, 또는 그 격차가 줄어드는 과정은 AI 기술의 전반적인 발전을 위한 중요한 요소일 수 있습니다.
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* 제논의 역설을 그대로 쓴 건 아니네요. 왜냐하면 OpenAI가 먼저 출발한 빠른 아킬레스가 된 셈이거든요. 그러면 오픈 소스 진영은 초가속 거북이로 묘사 되어야 요즘 OpenAI가 달려나가고 다른 세력들이 덩달아 가속해서 추격하는 상황과 비슷할 것 같은데... 그러므로 이 또한 헐루시네이션이긴 한데, 어쨌든 마지막에 깔끔하게 정리하는 메세지에는 감탄했습니다. (이 화술에 정신 똑바로 차려야 하겠네요)

해자는 존재합니다. GPT-4 (그리고 장차 나올 Google Deepmind의 GPT-4 대항마인 Gemini 급)의 맛을 보고선 그 아래로 돌아가기란 쉽지 않아요. 그런데 이 과정의 다이나믹스가 결국 스스로를 증강하는 과정이라는 것을 자각하고 있는 것만 같은 GPT-4 군요. 물론 그런 Goal이 존재하지 않고 그냥 맥락을 읽어내며 되뇌이는데 그걸 표현한다는 거죠. 기가 막히네요. 아직은 Idiot Savant 같은 것이라 못 하는 건 못하고 잘 하는 것은 지나치게 잘 할 때가 있긴 합니다만.

* Gemini가 Deepmind가 2022에 추구했던 Chinchilla의 70B 웨이트 위에 10B 더 얹어서 Flamingo를 만드는 웨이트를 재활용 하는 접근과 Gato 처럼 처음부터 학습하되 모달리티를 더 많이 확장한 접근 양쪽의 장점을 취하는 무엇이라면 (지나치게) 잘 하는게 더 늘어나는게 자명한 방향일 듯 합니다.

어쩌면 '해자'는 이미 인간 지능과 디지털 지능 사이에 존재하기 시작하는 것인지도 모르겠습니다. (요즘 제프리 힌튼 인터뷰를 너무 봐서 영향을 과하게 받은 걸 수도 있습니다)

* 관련 글 - 메꿔갔던 해자(Moat, 垓字: 성이나 도시 주위의 호)를 다시 깊이 파는 눈썹 위로 올라간 눈 (2023. 5. 12.): https://www.facebook.com/seungjoon.choi/posts/pfbid02eNrrE7x3zjXSH1Ug7PLcupihrz52u6TFQzY7ANXGkBYjjzG45rN6fU14QstpdjUwl

* 관련 글 - '제프리 힌튼의 우울'이란 글을 준비하며 - 항공학의 비유는 계속 유효할까? (2023. 5. 13.): https://www.facebook.com/seungjoon.choi/posts/pfbid023hyW5dewmSEzEc2p8hQVsZ6JA5HY342FkzUh2cy9SVwrxsLMQtunUSLGedi6CXhyl


출처 https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=pfbid02yByuJrdA42T8ZyGPZp93b8wdJp9CRsTKMP73dCUiJkHRnF9r6nnhxWJL7A7YJNLml&id=1099336960&mibextid=Nif5oz