핵심 개념
인공지능 설계 시 고려해야 할 10가지 핵심 요소를 이진 선택지로 제시하고, 이를 통해 1024가지 유형의 인공지능 시스템을 정의할 수 있다. 이를 통해 인공지능 시스템의 다양성을 확보하고 잠재적 영향을 모델링할 수 있다.
초록
이 논문은 인공지능 설계 시 고려해야 할 10가지 핵심 요소를 제시하고, 이를 이진 선택지로 구분하여 1024가지 유형의 인공지능 시스템을 정의하는 접근법을 소개한다.
관계 유형(협력형 vs 경쟁형)
통제 권한(분산형 vs 중앙집중형)
인공지능 간 학습(연결형 vs 고립형)
인간 잠재력 접근법(잠재력 개발형 vs 현상 유지형)
감성 표현(감성 표현형 vs 감성 무표현형)
문화 유연성(문화 유연형 vs 단일 문화형)
구현 형태(구현형 vs 비구현형)
비국소적 접근(비국소성 허용형 vs 비국소성 차단형)
우연성 접근(우연성 허용형 vs 우연성 차단형)
의식성(의식형 vs 비의식형)
이러한 10가지 요소의 조합을 통해 1024가지 유형의 인공지능 시스템을 정의할 수 있다. 이를 통해 인공지능 시스템의 다양성을 확보하고 잠재적 영향을 모델링할 수 있다. 저자는 이 접근법이 인공지능 설계 시 명시적이고 투명한 의사결정을 지원할 것으로 기대한다.
통계
인공지능 시스템은 10가지 핵심 요소에 대한 이진 선택지 조합을 통해 1024가지 유형으로 정의할 수 있다.
시스템-734는 중앙집중형, 고립형, 잠재력 유지형, 감성 무표현형, 문화 유연형, 비구현형, 비국소성 차단형, 우연성 허용형, 비의식형 인공지능 시스템의 예시이다.
카테고리-2/0-4/0 시스템은 분산형이면서 상호 연결된 인공지능 모델들로 구성된 시스템이다.
인용구
"인공지능 창조자들이 설계 단계에서 이러한 요소들에 대한 투명하고 명시적인 선택을 하고, 엔지니어링 과정에서도 이를 재검토하며 각 요소 선택의 성공/실패를 측정할 수 있는 검증 방법을 만들기를 희망한다."