인터넷티비현금많이주는곳 [황경상의 하이퍼 파라미터]편지는 사라지고 확성기만 남았다

또또링2 0 22 2025.10.02 05:23

인터넷티비현금많이주는곳 챗GPT는 인간의 피드백을 학습했다. 이전까지 ‘끝말잇기’ 정도나 가능했던 인공지능 언어모델을 드라마틱하게 향상시킨 핵심 열쇠였다. 챗GPT는 인간이 남긴 텍스트만 기계적으로 학습한 게 아니다. 이후 사람이 만든 예상 질문과 정답 세트를 배웠고, 이를 토대로 챗GPT가 만들어낸 답변에 사람이 다시 점수를 매겨서 돌려줬다. 이른바 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)이다. 이 피드백을 바탕으로 만든 인공지능 보상 모델이 다시 성능 향상에 쓰였다.
막 챗GPT가 화제로 떠올랐던 2년여 전, 언어모델을 개발하고 있는 김성훈 업스테이지 대표는 한 강의에서 챗GPT의 이 훈련 과정 개념도를 보여주면서 이렇게 말했다. “10년 뒤 인공지능 역사에서 가장 중요한 장면이 무엇이었냐 물으면 이 그림을 꼽을 것입니다.” 김 대표는 “끝말잇기 기계가 우리 말을 잘 알아듣도록 만들어준 핵심 기본 알고리즘”이라고도 말했다. 지금 이 시각에도 챗GPT, 제미나이에 질문하는 우리는 인공지능에 피드백을 제공하고 있다. 이제는 인공지능끼리 피드백을 주고받기도 한다.
인공지능이 피드백으로 향상되는 시대, 인간의 현주소는 어떨까. 16세기 유럽에서 시작된 ‘서신 공화국’이나 조선 시대 이황과 기대승의 편지 교환처럼 논쟁과 피드백은 인간의 지식을 더욱 정교하게 다듬고 확장하는 도구였지만 이제는 아닌 것 같다. 내 편이 얘기하는 정보는 무조건 옳고, 상대편이 얘기하는 정보는 무조건 그르다. 편지는 사라진 지 오래고 확성기만 남았다. 오늘날 인간은 그 어떤 시대보다 많은 정보를 접하고 있지만 그 어떤 시대보다 피드백을 받아들이지 않는 시대에 살고 있는지도 모른다.
데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간 네이버 뉴스 정치분야 기사의 댓글을 분석했다. 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’의 댓글 공작 흔적을 분석하려는 취지였지만, 댓글의 작성 행태와 내용에 더 주목하게 됐다. 2000년대 새로운 공론장의 하나로 부상했던 댓글 공간은 더 이상 토론과 논쟁, 피드백의 공간이 아니었다. 3만여명도 안 되는 이들이 분석 대상 댓글 130만여개의 절반 가까이 작성하고 있었다. 대선 후보 관련 댓글의 80% 이상이 상대 후보에 대한 비방으로 점철돼 있었고, 댓글 4개 중 하나는 자진삭제되거나 악성댓글 감시스템인 클린봇으로 숨김 처리되고 있었다. 서로 경쟁하듯 적대감 섞인 언어를 내던지는 비방과 혐오의 쓰레기통과 다를 바 없었다.
댓글 공간은 피드백을 잃어버린 오늘날 세태가 극대화된 축소판에 불과하다. 일부 무분별한 정치인과 그 극성 지지자들은 입맛에 맞는 허위조작정보와 유튜브만에 빠져들면서 상대방을 제거해야 할 악으로만 규정한다. 최소한의 공통적인 지점은 사라진 지 오래다. 서로 다른 평행우주에 사는 것처럼 세계를 완전히 다르게 보고 있다.
이런 모습은 인공지능 학습 과정에서 발생하는 문제인 ‘오버피팅(Overfitting)’을 닮았다. 인공지능 모델이 과도하게 훈련 데이터에만 최적화된 나머지, 학습에 사용되지 않은 일반 데이터에 대한 답은 제대로 내놓지 못하는 현상이다. 오버피팅 방지를 위해 여러 기법이 동원되는데 그중 하나가 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 꺼 버림으로써 특정 정보에 과의존하지 않고 다양한 패턴을 인식할 수 있게 하는 ‘드롭아웃’이다. 드롭아웃 비율은 사람이 정할 수 있는데, 이렇게 사람이 직접 설정하는 수치를 인공지능 모델이 학습 과정에서 자체 생성하는 ‘파라미터’와 구분해 ‘하이퍼파라미터’라고 한다. 학습 횟수 등도 이에 속한다.
드롭아웃은 내가 믿고 있었던 일부 정보를 버리고 다른 사람의 생각을 받아들이는 과정을 떠올리게 한다. 우리는 우리의 생각을 얼마나 드롭아웃할 준비가 되었을까. 최적의 드롭아웃 비율, 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 매우 지난하고 어렵다. 인간 세상의 일도 마찬가지다. 산적한 문제를 해결하기 위해 최적의 공통 입장을 정리하면서 취할 건 취하고 버릴 건 버리는 과정은 고통스럽다. 반면 맞갖은 데이터만 들이켜면서 오버피팅 모델의 높은 정답률에 취하는 건 즐겁고 쉽다. 피드백을 받고 점점 성장해가는 인공지능과, 피드백을 거부하고 점점 과도한 자신감에 빠져드는 인간을 보면서 뭔가 거꾸로 돼 가고 있다는 생각이 든다.
국가정보자원관리원(국정자원) 화재로 정부 업무용 자료 저장소인 ‘G드라이브’가 전소된 것으로 확인됐다. 74개 기관에 속한 국가공무원 19만여명의 개인 업무용 자료가 모두 사라진 것으로 업무 차질이 불가피할 것으로 전망된다.
1일 행정안전부는 “화재가 발생한 대전 본원 5층 7-1 전산실에 있던 클라우드 기반의 자료 저장소인 G드라이브가 전소됐다”고 밝혔다. G드라이브는 중앙행정기관 48개, 위원회 26개 등 총 74개 기관의 국가공무원 19만1000여명(가입자)이 이용하는 저장 장치다. 공공기관과 지방자치단체에서는 사용하지 않는다. 행안부 지침에 따르면, 공무원은 모든 업무자료는 PC에 저장하지 말고, G드라이브에 저장해야 한다. 공무원 개인별로 각자 약 30GB(기가바이트)의 저장공간을 할당받아 사용 중인 것으로 알려져 있다.
G드라이브는 대용량 저장공간을 제공하는 대신 저성능 시스템이라 외부에 별도 백업(복사저장)이 되지 않는다. G드라이브가 소실되면서 국가공무원 19만여명의 업무용 개인자료도 모두 사라진 것이다. 행안부 관계자는 “현재로서는 (데이터가) 완전히 소실돼 복구가 불가능한 것으로 판단하고 있다”며 “혹시 남은 부분이 있는지는 추가적인 조사가 필요한 상황”이라고 말했다.
각 기관에선 공무원들의 개별 PC에 저장된 임시자료들을 복구하거나 취합하는 방식으로 자료 복원을 시도 중이다. 소실된 실제 자료의 양이 얼마나 되는지, 복구가 가능한지, 업무에 얼마나 차질을 빚을지 등은 기관별로 다를 것으로 보인다.
전 직원이 모든 업무자료를 G드라이브에 저장, 활용하는 인사혁신처의 경우 G드라이브 전소로 업무 수행에 큰 차질이 예상된다. 인사처는 기존 업무용 자료나 e메일, 홈페이지 등에 있는 자료를 긁어모아 취합 중인 것으로 전해졌다.
행안부는 공식적인 결재와 보고가 이뤄진 공문서의 경우 G드라이브뿐만 아니라 공무원 업무 시스템인 ‘온나라시스템’에도 저장돼 복원이 가능할 것으로 내다봤다. 임정규 행안부 공공서비스국장은 브리핑에서 “결재와 보고에 관련된 것은 온나라시스템에 같이 저장돼 정부의 최종 보고서나 자료는 모두 보관돼 있다고 보면 된다”고 밝혔다.
정부 데이터 손실 피해에 대한 우려도 높아지고 있다. 행안부는 “(G드라이브를 제외한) 국정자원이 관리하는 정보 시스템은 특정 장비의 오류 가능성에 대비해 같은 센터 내 다른 장비에 매일 백업을 하고 있다”면서 “전체 정보 시스템 중 60% 이상의 시스템 데이터는 매일 온라인 방식으로 백업을 하며, 대다수의 시스템 데이터는 매월 말 오프라인 백업을 하고 있다”고 밝혔다. 화재 발생 엿새째인 이날 오후 8시 기준 복구된 시스템은 전체 647개 중 103개다. 전체 복구율은 15.9%다.
경기 양주시 한 찜질방에서 발생한 폭발 사고는 숯가마 내부로 유입된 액화석유가스(LPG)가 폭발해 발생한 것으로 조사됐다.
29일 경찰과 한국가스안전공사 등에 따르면 이날 사고 현장에서 진행된 합동 감식 결과 폭발을 일으킨 숯가마와 유사한 조건의 다른 가마에서는 가연성 가스가 검출되지 않았다.
경찰은 외부에서 누출된 LPG가 숯가마로 들어가 폭발했을 가능성이 큰 것으로 보고 있다.
지난 27일 오전 10시 17분쯤 이 찜질방에서는 폭발이 일어나 직원과 손님 등 28명이 다쳤다.
경찰은 시설 관리상 책임 여부를 확인하기 위해 수사를 이어가고 있다.

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