인공지능 분야에서는 '훌륭한 제자와 유명한 선생님'을 믿어야 한다.
2024-08-17
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궈이커 홍콩과기대 부총장(오른쪽에서 두 번째)이 인터뷰 후 환구시보 기자와 단체 사진을 찍고 있다.
'홍콩 생성인공지능(AI) R&D센터'가 개발한 인공지능이 그린 '미래 대만구'는 기계가 상상하는 광둥-홍콩-마카오 대만구 11개 도시가 합쳐진 모습을 보여준다.
홍콩 특파원은 Yang Shasha, Zhang Xueting, Zhang Weilan입니다.올해 '홍콩 국제 혁신 및 기술 전시회 2024'에서는 '인공지능(AI)이 몇 초 만에 이야기를 동영상으로 바꿔준다', '인공지능이 '대만 지역 수천 마일을 미래로 끌어당긴다' 등의 기술이 등장했다. 시공간을 넘나드는 만남'을 통해 인공지능 분야에서 홍콩의 최신 연구개발 성과를 외부 세계에 보여줄 수 있다.위에서 언급한 애플리케이션은 모두 홍콩 과학기술대학교 수석부총장 Guo Yike 교수가 소장으로 있는 "홍콩 생성 인공 지능 연구 개발 센터"(HKGAI)가 독립적으로 개발한 모델을 통해 생산되었습니다. 공개 보고서에 따르면 Guo Yike의 가족은 1980년에 Tsinghua University의 컴퓨터 과학과에 입학하여 컴퓨터 과학을 전공했습니다. 일찍부터 인공지능 연구에 종사했으며 인공지능 분야의 국제적인 권위자이다. 4년 전, 궈익커(Guo Yike)가 홍콩에 와서 홍콩침례대학 부총장, 홍콩과기대학 수석부총장을 역임했습니다.홍콩과기대 사무실에서 '글로벌타임스' 기자와 궈익커 단독 인터뷰는 '홍콩판 빅모델'에서 시작돼 홍콩과 본토가 산업 분야에서 어떻게 혁신하고 있는지 이야기했다. 특히 인공지능 인재 양성에 대한 믿음이 필요하다고 강조했다. “훌륭한 견습생과 유명 선생님들은 인공지능이 젊은이들의 세상이라고 믿으며, 학생들로부터 많은 것을 배웠다.”"무엇이든 굴리는 것은 잘못이다"환구시보: 공개 정보에 따르면 HKGAI의 첫 번째 대규모 독립 교육 기본 모델이 기본적으로 완성되었습니다. 이는 본토와 협력하여 독립적으로 개발한 홍콩 최초의 대규모 기본 모델입니다. 홍콩 당국은 최근 이 '홍콩 버전의 ChatGPT'를 '공무원 문서 보조 시스템'으로 시험하기 시작했다. 또한 HKGAI는 법률, 의학, 창의성 등 다양한 분야에 대한 기본 대형 모델을 기반으로 수직 응용 프로그램을 맞춤화합니다. 이러한 대형 모델의 구체적인 적용 사례를 알려주십시오.Kwok Yike: 홍콩 정부 문서는 매우 자주 작성되며 주로 영어로 작성됩니다. "공무원 문서 지원 시스템"을 사용하면 공무원이 생성된 내용에 대한 자신의 의견을 정리하고 정보를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 내용. 우리는 현재 홍콩 정부의 일부 기관에서 이를 시범 운영하고 있으며 피드백을 기반으로 데이터 모델을 훈련하고 있습니다. 재판 과정이 순조롭게 진행되면 점차 다른 정부 부처로 확대돼 결국 홍콩 사회 전체에 공개될 예정이다. 나는 유사한 응용 프로그램이 본토에서 홍보되고 본토가 잘 될 것이라고 믿습니다.법률을 예로 들면, 현재 법률 수준에서 인공지능을 적용하는 것은 주로 법률 정보 조회입니다. 앞으로는 사례 분석으로 확장할 수 있습니다. 예를 들어 빅 모델에 당사자의 분쟁을 알려주면 빅 모델은 당사자에게 법적 근거를 알려주고 소송 방법을 제안하며 기존 사례를 기반으로 가능한 결과를 분석할 수도 있습니다. 앞으로는 실제 변호사처럼 당사자들과 대화하는 대화형 분석으로까지 확장될 수도 있습니다.물론 이는 변호사들에게도 몇 가지 어려움을 안겨주고 그들의 업무 방식은 큰 변화를 겪게 될 것입니다. 변호사의 개인적 가치를 더욱 높이려면 기계가 할 수 없는 일을 해야 한다. “자동차가 나오면 마부는 사라지고, 운전자는 탄생한다.” 이는 미래에 변호사가 대거 사라지는 것이 아니라, 일하는 방식이 바뀌면서 사회에 새로운 직업이 등장하게 된다는 뜻이다.Global Times: Baidu 창립자 Robin Li는 최근 2024년 세계 인공 지능 컨퍼런스에서 AI 기술의 개발 경로가 방향 전환을 겪었으며 모든 사람에게 "모델을 개발하지 말고 애플리케이션을 개발하라"고 촉구했습니다. ?궈익커: AI 분야에서 이른바 볼륨은 반복, 진전 없는 무의미한 반복이라고 생각합니다. 롤링해도 아무 문제 없고, 롤링 적용도 잘못된 것 같고, 대형 모델 롤링해도 좋을 게 없는 것 같은 느낌이 듭니다. 모두가 똑같은 성숙한 기술을 반복하는 것은 지루할 뿐만 아니라 자원 낭비로 이어질 것입니다. "시장에 몇 개의 대형 모델만 있으면 충분하다", "몇몇 선두 기업이나 정부 기관이 공통의 대형 모델을 만든 후에는 더 이상 누구도 그렇게 할 필요가 없을 것"이라는 견해는 논의할 가치가 있다. 물론 이상적인 상태는 상대적으로 안정적이고 효율적이며 성숙한 기본 대형 모델을 갖는 것이지만, 이 기본 모델에 연구나 구축이 필요하지 않다는 점에는 동의하지 않습니다.대형 모델은 깊이가 있어야 하고, 일반적인 인공지능을 하려면 '베이스'가 있어야 한다고 생각합니다. 3년 후를 되돌아보면 당시의 '베이스'는 분명 지금보다 훨씬 더 강할 것이다. 그러나 우리는 세대에서 세대로 업데이트하기 전에 새로운 "기반"을 구축하고 기존의 많은 문제를 해결하고 이러한 문제를 해결해야 합니다.미국의 스타트업인 OpenAI 역시 끊임없이 반복하며 매번 발전을 거듭하고 있습니다. 모든 반복은 혁신적이어야 하며 문제를 해결해야 합니다. 그렇지 않으면 우리는 항상 따라잡을 것이고 결코 진전을 이룰 수 없을 것입니다. 진보라면 반복이 있어야 하지만, 각 반복은 혁신에 의해 추진되어야 합니다. 또한, 남이 무엇을 하든, 미국이나 다른 나라가 무엇을 하든 상관하지 말고, 기술에 시간을 쏟고 문제를 찾아 주의 깊게 연구하며 차근차근 나아가야 한다는 것이 핵심 문제입니다. 명확한 방향.“인공지능은 젊은이들의 세상이다”글로벌타임스: 홍콩에서 인공지능 기술을 개발하면 어떤 이점이 있나요?곽이커: 홍콩의 가장 큰 장점은 인재를 짧은 시간 안에 모을 수 있고, 장벽이 거의 없이 국제사회와 폭넓게 소통할 수 있다는 점이다. 홍콩의 혁신 생태계는 상대적으로 훌륭하고 독립적이며 추세를 덜 따르며 덜 관여합니다. 홍콩의 혁신 토양과 생태는 인재의 성장에 적합합니다. 추세를 따라가는 혁신은 결코 없으며 단지 다른 사람들의 시스템에서 어려움을 겪을 뿐입니다. 홍콩의 경우 혁신적인 사고방식과 정신을 유지하는 것이 여전히 매우 중요합니다.중국의 인공 지능 개발에는 여러 이정표가 있으며 홍콩의 그림자는 어디에서나 발견됩니다. SenseTime이 가장 좋은 예입니다. 홍콩 중문 대학교의 Tang Xiaoou는 아주 일찍부터 컴퓨터 비전 연구에 참여했으며 SenseTime Technology를 설립하여 업계의 주류로 만들었습니다. 게다가 홍콩과기대 왕타오(Wang Tao)가 설립한 DJI 드론은 사실상 인공지능 제품이다. 비행, 조종, 사진 촬영 등은 모두 표준적인 인공지능 기술이다. " 그러나 Wang Tao는 연구 개발을 할 때 이 개념에 대해 생각해 본 적이 없었을 것입니다. 그는 단지 문제를 해결하고 싶었고 날아갈 카메라가 필요했습니다.환구시보(Global Times): 홍콩과기대가 2020년 인공지능 심화 전공을 개설할 예정이다. 학생들은 전공 외에 인공지능 기술도 공부할 수 있다고 한다. HKUST가 인재를 양성할 때 가장 중점을 두는 요소는 무엇인가요?Guo Yike: '2024년 QS 주제별 세계 대학 순위'에서 홍콩 과학 기술대학교의 '데이터 과학 및 인공 지능' 분야가 세계 10위를 차지했습니다. QS 순위는 학생 양성에 더 중점을 두고 있으며 이는 인공 지능 분야의 교육 및 훈련에 대한 매우 좋은 확증이기도 합니다.우리는 전공을 공부하는 사람이라면 누구나 인공 지능 학위를 연장할 수 있다고 항상 권장해 왔습니다. 우리에게 인공지능은 보편적이고 실용적인 기술이다. 컴퓨터학과에 인공지능을 넣지 않고 학교 전체, 생물학+인공지능, 화학+인공지능, 역학+인공지능 등을 포괄합니다. 우리는 또한 인공 지능 연구의 여러 주요 방향에 많은 에너지를 투자했습니다. 인공 지능 컴퓨팅을 위한 리소스는 홍콩 대학과 Greater Bay Area에서 최고 수준입니다.우리는 새롭게 떠오르는 인공지능 분야에서 “유명한 선생님이 훌륭한 제자를 만든다”는 것이 아니라, “훌륭한 제자가 훌륭한 선생님을 만든다”는 점을 늘 강조해왔습니다. 우리 학교 이사회 의장 Shen Xiangyang(미국 국립 공학 아카데미 외국 학자, 왕립 공학 아카데미 외국 학자, 컴퓨터 비전 및 그래픽 연구 분야의 세계적인 전문가 - 편집자 주)은 항상 이 분야에서 나에게 이렇게 말했습니다. 인공지능의 '훌륭한 제자가 유명한 선생님을 만든다'는 곳. 인공지능은 젊은이들의 세상이고, 학생들이 나에게 많은 것을 가르쳐주었다. 학생들과 함께 식사하고 대화를 나누는 것은 판단력이 강하고 최신 연구에 노출되는 매우 좋은 방법입니다. 우리 노인들의 장점은 경험이 있다는 점이다. 단편적인 정보를 알려주시면 더 나은 이론으로 결합해 수년 전 관련 연구가 어땠는지 알려줄 수 있다.좋은 대학, 세계적 수준의 대학은 학생들과 동등한 학문 교류와 협력이 이루어져야 합니다. 이것이 기본적인 학문 환경입니다. 인공지능은 너무 빨리 발전하고 있습니다. 나이가 들수록 경험이 쌓이는 전통 한의학과 달리 인공지능은 날마다 새로운 방법과 아이디어를 내놓고 그 추세를 따라잡아야 합니다.중국과 미국의 격차를 비교할 필요는 없다.환구시보(Global Times): 컴퓨팅 파워, 계산, 알고리즘 중 현재 중국이 가장 어려운 것은 무엇입니까?Guo Yike: 우리는 여전히 알고리즘과 연구에 더 많은 에너지를 소비해야 하며 모든 것을 컴퓨팅 능력 부족으로 탓해서는 안 됩니다. 우리는 확실히 세계에서 가장 강력한 컴퓨팅 파워를 가진 국가는 아니지만, 인공지능 연구 분야에 있어서는 위의 국가들만큼 좋지는 않습니다. 우리가 매우 강력한 리소스 예약 및 적응성을 갖추고 있다는 것은 말할 것도 없습니다.저는 중국 인공 지능 분야의 주요 문제는 혁신, 기초 과학의 혁신이라고 믿습니다. 세계지적재산권기구(WIP)가 최근 발표한 보고서에 따르면 2014년부터 2023년까지 중국의 생성 인공지능 특허 출원 건수는 38,000건을 넘어 세계 1위, 2위 미국의 6배에 달했다. 이는 특허이며 혁신과 직접적이고 불가피한 관련이 없습니다.알고리즘은 사실 우리나라의 혁신역량과 직결된다. 홍콩이든 본토이든 우리의 혁신 역량과 미국 실리콘밸리의 혁신 역량 사이에는 여전히 일정한 격차가 있습니다. 우리가 따라잡아야 할 혁신역량, 환경, 생태학이 가장 어려운 것입니다. 대학에서 매우 좋은 시험 점수를 받은 학생들은 종종 마지막 혁신가가 아닙니다. Wang Tao의 성적은 학교에서 가장 뛰어난 성적은 아니었지만 나중에 홍콩 과학 기술 대학교의 지원을 받아 독특한 DJI를 설립했습니다. 학교는 학생들의 학문적 연구에 극도로 관대해야 하며, 학생들이 자신의 취미와 사고를 바탕으로 인류에게 유용하다고 생각되는 문제를 해결하도록 장려해야 합니다.글로벌타임스(Global Times): 지난 달 미국 회사 OpenAI는 일부 국가의 사용자가 자사 서비스에 액세스하는 것을 공식적으로 금지했습니다. OpenAI의 최근 제한으로 인해 일부 사람들은 "세계 최고의 대형 모델 제품을 사용할 수 없다"고 걱정했습니다. OpenAI의 '공급 중단'이 미치는 영향에 대해 어떻게 생각하시나요?궈익커: 솔직히 말해서 저는 이 문제에 별로 관심이 없습니다. OpenAI는 종종 우리에게 영감을 줄 수 있습니다. 하지만 기술 연구를 할 때 지름길을 택할 수는 없습니다. 우리는 여전히 우리 자신의 길을 따라야 하고, 더 확고하게 배워야 하며, 외부 세계의 영향을 받지 않아야 합니다. 막히든 안 막히든 우리만의 생각이 있어야 한다는 게 핵심이다. 때로는 외부의 봉쇄와 제한으로 인해 더 자유롭게 생각할 수 있습니다. 다른 사람이 소스를 오픈하지 않더라도 우리가 직접 오픈하는 것이 반드시 나쁜 것은 아닙니다.DJI를 예로 들면, DJI가 잘나가는 이유는 배울 점이 없기 때문이다.인공지능 분야에서는 중국과 미국의 격차를 비교할 필요가 없다. 인공지능은 선형적인 개발 분야가 아니라 폭넓은 범위를 포괄하며 여러 분야에서 꽃피우고 있습니다. 우리가 생각해야 할 것은 국민, 사회 전체, 국가, 심지어 인류 전체의 요구가 무엇인지, 우리는 이것을 만들고 조기에 잘 수행해야 하는가입니다. 향후 5년, 10년 후에 대형 모델은 어떤 모습일까요? 요즘 대형 모델의 단점을 어떻게 보완할 수 있을까요? 근본적인 문제는 무엇입니까? 우리는 어떻게 혁신합니까? 이것은 생각해 보는 것이 훨씬 더 흥미롭습니다. ▲
