인공 지능(AI)은 자연어 처리 분야에서 인상적인 기능을 보여주는 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 큰 발전을 이루었습니다. 이러한 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 AI의 능력에 대해 우리가 생각하는 방식을 변화시켰습니다. 그들은 패턴을 인식하고 서면 지식을 종합하는 데 탁월하지만 인간이 배우고 행동하는 방식을 모방하는 데 어려움을 겪습니다. AI가 계속 발전함에 따라 단순히 정보를 처리하는 모델에서 인간처럼 학습하고, 적응하고, 행동하는 모델로 전환되고 있습니다.
대형 행동 모델(LBM)이 AI의 새로운 영역으로 떠오르고 있습니다. 이러한 모델은 언어를 넘어 인간이 세상과 상호 작용하는 방식을 복제하는 데 중점을 둡니다. 주로 정적 데이터 세트에 대해 교육을 받는 LLM과 달리 LBM은 경험을 통해 지속적으로 학습하므로 역동적인 실제 상황에 적응하고 추론할 수 있습니다. LBM은 기계가 인간처럼 학습할 수 있도록 함으로써 AI의 미래를 만들어가고 있습니다.
행동 AI가 중요한 이유
LLM은 믿을 수 없을 만큼 강력한 것으로 입증되었지만 그 기능은 본질적으로 교육 데이터와 연결되어 있습니다. 훈련 중에 배운 패턴에 맞는 작업만 수행할 수 있습니다. 그들은 정적인 작업에는 탁월하지만, 동적 환경 실시간 의사결정이나 경험을 통한 학습이 필요한 업무입니다.
또한 LLM은 주로 언어 처리에 중점을 둡니다. 그들은 세상을 이해하고 반응하는 데 필수적인 시각적 신호, 신체 감각, 사회적 상호 작용과 같은 비언어적 정보를 처리할 수 없습니다. 이러한 격차는 복잡한 시각적 또는 사회적 맥락을 해석하는 등 다중 모드 추론이 필요한 시나리오에서 특히 두드러집니다.
반면에 인간은 평생 학습자이다. 유아기부터 우리는 환경과 상호 작용하고, 새로운 아이디어를 실험하고, 예상치 못한 상황에 적응합니다. 인간의 학습은 적응성과 효율성 면에서 독특합니다. 기계와 달리 우리는 결정을 내리기 위해 가능한 모든 시나리오를 경험할 필요가 없습니다. 대신, 우리는 과거 경험을 토대로 추론하고, 감각 입력을 결합하고, 결과를 예측합니다.
행동 AI는 언어 데이터를 처리할 뿐만 아니라 상호 작용을 통해 학습하고 성장하며 인간처럼 새로운 환경에 쉽게 적응할 수 있는 시스템을 만들어 이러한 격차를 해소하려고 합니다. 이 접근 방식은 “모델이 무엇을 알고 있는가?”라는 패러다임을 전환합니다. “모델은 어떻게 학습하나요?”
대규모 행동 모델이란 무엇입니까?
대형 행동 모델(LBM)은 단순히 인간이 말하는 것을 복제하는 것 이상을 목표로 합니다. 그들은 인간이 자신의 방식대로 행동하는 이유와 방법을 이해하는 데 중점을 둡니다. 정적 데이터 세트에 의존하는 LLM과 달리 LBM은 환경과의 지속적인 상호 작용을 통해 실시간으로 학습합니다. 이 적극적인 학습 과정은 인간처럼 시험, 관찰, 조정을 통해 행동을 적응하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 자전거 타는 법을 배우는 어린이는 단순히 지침을 읽거나 비디오를 보는 것이 아닙니다. 그들은 물리적으로 세상과 상호작용하며 넘어지고, 조정하고, 다시 시도합니다. 이는 LBM이 모방하도록 설계된 학습 과정입니다.
LBM 또한 텍스트를 넘어서십시오. 이미지, 소리, 감각 입력을 포함한 광범위한 데이터를 처리할 수 있어 주변 환경을 더욱 전체적으로 이해할 수 있습니다. 복잡하고 역동적인 환경을 해석하고 대응하는 이러한 능력 덕분에 LBM은 적응성과 상황 인식이 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.
LBM의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 대화형 학습: LBM은 조치를 취하고 피드백을 받도록 교육을 받았습니다. 이를 통해 정적 데이터세트가 아닌 결과로부터 학습할 수 있습니다.
- 다중 모드 이해: 시각, 소리, 물리적 상호 작용 등 다양한 소스의 정보를 처리하여 환경에 대한 전체적인 이해를 구축합니다.
- 적응성: LBM은 지식과 전략을 실시간으로 업데이트할 수 있습니다. 이로 인해 매우 동적이고 예측할 수 없는 시나리오에 적합합니다.
LBM이 인간처럼 학습하는 방법
LBM은 동적 학습, 다중 모드 상황 이해, 다양한 영역에 걸쳐 일반화하는 능력을 통합하여 인간과 같은 학습을 촉진합니다.
- 동적 학습: 인간은 사실만 기억하는 것이 아닙니다. 우리는 새로운 상황에 적응합니다. 예를 들어, 어린이는 답을 암기하는 것뿐만 아니라 패턴을 인식하고 접근 방식을 조정함으로써 퍼즐을 푸는 방법을 배웁니다. LBM은 피드백 루프를 사용하여 세상과 상호 작용하면서 지식을 개선함으로써 이러한 학습 과정을 복제하는 것을 목표로 합니다. 정적인 데이터에서 배우는 대신 새로운 상황을 경험하면서 이해도를 조정하고 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, LBM으로 구동되는 로봇은 미리 로드된 지도에 의존하는 대신 탐색을 통해 건물을 탐색하는 방법을 배울 수 있습니다.
- 다중 모드 상황 이해: 텍스트 처리에만 국한된 LLM과 달리 인간은 시각, 소리, 촉각 및 감정을 원활하게 통합하여 근본적으로 다차원적인 방식으로 세상을 이해합니다. LBM은 음성 명령을 이해할 수 있을 뿐만 아니라 사용자의 몸짓, 목소리 톤, 얼굴 표정도 인식할 수 있는 유사한 다중 모드 상황 이해를 달성하는 것을 목표로 합니다.
- 도메인 간 일반화: 인간 학습의 특징 중 하나는 다양한 영역에 걸쳐 지식을 적용하는 능력입니다. 예를 들어, 자동차 운전을 배운 사람은 그 지식을 신속하게 보트 운전에 적용할 수 있습니다. 기존 AI의 과제 중 하나는 서로 다른 영역 간에 지식을 이전하는 것입니다. LLM은 법률, 의학, 연예 등 다양한 분야의 텍스트를 생성할 수 있지만 다양한 맥락에 걸쳐 지식을 적용하는 데 어려움을 겪습니다. 그러나 LBM은 여러 분야에 걸쳐 지식을 일반화하도록 설계되었습니다. 예를 들어, 집안일을 돕기 위해 훈련된 LBM은 창고와 같은 산업 환경에서의 작업에 쉽게 적응할 수 있으며 재교육을 받을 필요 없이 환경과 상호 작용하면서 학습할 수 있습니다.
대규모 행동 모델의 실제 적용
LBM은 여전히 상대적으로 새로운 분야이지만 실제 응용 분야에서는 그 잠재력이 이미 분명합니다. 예를 들어, Lirio라는 회사는 LBM을 사용하여 행동 데이터를 분석하고 맞춤형 의료 권장 사항을 작성합니다. 환자와의 상호작용을 통해 지속적으로 학습함으로써, 릴리의 모델 더 나은 치료 순응도와 전반적인 건강 결과를 지원하기 위해 접근 방식을 조정합니다. 예를 들어, 약을 복용하는 것을 놓칠 가능성이 있는 환자를 정확히 찾아내고 적시에 동기를 부여하는 알림을 제공하여 준수를 독려할 수 있습니다.
또 다른 혁신적인 사용 사례에서 Toyota는 MIT 및 Columbia Engineering과 제휴하여 로봇 학습 LBM과 함께. 그들의 “확산 정책” 접근 방식을 통해 로봇은 인간의 행동을 관찰함으로써 새로운 기술을 습득할 수 있습니다. 이를 통해 로봇은 다양한 주방 물건을 보다 빠르고 효율적으로 처리하는 등 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. Toyota는 2024년 말까지 이 기능을 1,000개 이상의 개별 작업으로 확장하여 역동적인 실제 환경에서 LBM의 다양성과 적응성을 보여줄 계획입니다.
과제와 윤리적 고려사항
LBM은 큰 가능성을 보여주지만 몇 가지 중요한 과제와 윤리적 우려도 제기합니다. 중요한 문제는 이러한 모델이 훈련된 데이터에서 유해한 동작을 모방할 수 없도록 보장하는 것입니다. LBM은 환경과의 상호작용을 통해 학습하므로 의도치 않게 편견, 고정관념 또는 부적절한 행동을 학습하거나 복제할 위험이 있습니다.
또 다른 중요한 우려 사항은 개인 정보 보호입니다. 특히 개인적이거나 민감한 상황에서 인간과 유사한 행동을 시뮬레이션하는 LBM의 능력은 개인 정보를 조작하거나 침해할 가능성을 높입니다. 이러한 모델이 일상 생활에 더욱 통합되면서 사용자 자율성과 기밀성을 존중하는 것이 중요해졌습니다.
이러한 우려는 명확한 윤리 지침과 규제 체계의 긴급한 필요성을 강조합니다. 적절한 감독은 책임감 있고 투명한 방식으로 LBM 개발을 안내하여 LBM 배포가 신뢰나 공정성을 훼손하지 않고 사회에 이익이 되도록 보장하는 데 도움이 될 것입니다.
결론
LBM(대형 행동 모델)은 AI를 새로운 방향으로 이끌고 있습니다. 기존 모델과 달리 이들은 단지 정보를 처리하는 것이 아니라 학습하고, 적응하고, 인간처럼 행동합니다. 따라서 유연성과 상황이 중요한 의료 및 로봇 공학과 같은 분야에서 유용합니다.
그러나 어려움이 있습니다. LBM은 주의 깊게 다루지 않으면 유해한 행동을 포착하거나 개인 정보를 침해할 수 있습니다. 그렇기 때문에 명확한 규칙과 신중한 개발이 매우 중요합니다.
올바른 접근 방식을 통해 LBM은 기계가 세상과 상호 작용하는 방식을 변화시켜 그 어느 때보다 더 스마트하고 유용하게 만들 수 있습니다.
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