국제학술지 네이처 신경과학(Nature Neuroscience)에 실린 새로운 연구에 따르면 과학자들은 fMRI 스캔 데이터를 인공지능 기술로 파싱하여 인간의 생각을 해석하는 것이 가능하다는 것을 선보였다.
이러한 분야의 연구는 독심술과 마찬가지라는 비판을 받으며 곳곳에서 우려가 제기되고 있다. 하지만 연구에 관한 몇 가지 세부 사항을 확인한 이러한 기술의 위협감이 감소하기도 한다. 연구에 따르면 생각을 성공적으로 해석하기 위해서는 모델 훈련 및 훈련 이후에 실험 대상의 협력이 필요하다.
게다가 100만 달러에서 300만 달러 사이의 비용이 소요되는 fMRI 기기가 필요하기 때문에 실험 비용이 값비싸며 복잡한 인공지능 모델을 활용해야 해 많은 데이터가 오랜 시간이 필요하다.
저자 제리 탕(Jerry Tand)과 아만다 레벨(Amanda LeBel), 쉐일리 제인(Shailee Jain) 및 알렉산더 휴스(Alexander Huth)가 발표한 논문은 정확한 의미의 독심술이라 할 수 없다. 아직 논문이 출간된 지 얼마 되지 않은 만큼 실험이 반복 수행되지도 않았으며 이는 과학 연구의 중요한 단계이다. 실험 대상 역시 3명에 불과했다.
어떻게 이루어지나?
실험 과정은 우선 실험 대상이 fMRI 기기 안에 최소 16시간 이상씩 누워있는 것으로 시작한다. 이들은 팟캐스트의 여러 이야기를 듣게 되며 이때 fMRI 기계는 뇌속 혈류를 측정하며 최대한 많은 데이터를 수집한다.
방대한 데이터를 가지고 컴퓨터 신경과학자 제리 탕과 알렉산더 휴스는 뇌 활동 패턴과 이야기 속 특정 단어 혹은 아이디어를 연결했다. 그들은 GPT를 기반으로 한 복잡한 대형 언어 모델을 사용해 데이터를 해석했다.
뇌 혈류가 어떻게 단어가 연결되는지 전반적으로 파악한 이들은 이후 해석되지 않은 생각의 예측이 가능한지 시도하였다. 하지만 모델은 뇌 활동 데이터에만 의존하지 않았다. 먼저 다음에 어떤 단어가 나롱지 예측한 후 뇌 활동 데이터를 통해 그 중에서 하나를 선별했다.
모델이 정확한 단어를 선택하는 데에는 어려움을 겪었지만 생각이 대략 어떠한 개념에 관한지 예측하는 능력은 인상적이었다. 휴스는 하나의 예시를 들며 AI 모델이 생각을 “그녀는 아직 운전을 배우기 시작하지도 않았다”라고 예측했을 때 실제로 실험 대상이 했던 생각은 “나는 아직 운전 면허를 갖고 있지 않다”였음을 언급했다.
연구는 어떤 의미를 갖나?
이러한 기술의 잠재적 사용 사례는 단순히 다른 사람의 생각을 엿듣는 데 그치지 않는다. 우선 과학자들은 해당 기술로 뇌에 대한 이해를 넓힐 수 있다. 이러한 근본적 연구는 뇌과학 연구의 이해를 기하급수적으로 가속화하는 촉매제로 작용할 수 있다.
본 연구의 가장 유망한 적용 사례 중 하나는 의사소통에 어려움을 겪는 이들을 보조하는 것으로, 락트인 증후군(locked-in syndrome)이나 전신마비 등을 겪는 환자에게 큰 도움을 줄 수 있다.
뇌 스캔을 통해 이들의 생각을 풀이하면 AI는 이들이 욕구와 감정을 소통할 수 있도록 지원하여 삶의 질을 극적으로 개선할 수 있는 잠재력이 있다.
연구의 여러 잠재성이 기대되기도 하지만 한편으로는 윤리적 문제와 위험성도 고려해야 한다. 프라이버시와 동의와 관련한 문제는 신중하게 평가되어야 하며 책임있는 연구 및 발전이 될 수 있도록 대응해야 할 것이다.
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