구글 딥마인드는 최근 주목 받는 AI 기업 중 한 곳이죠. 알파고로 처음 AI를 향한 주목도를 높였고 이후 코딩하는 AI ‘알파코드’, 단백질 구조를 예측하는 AI ‘알파폴드’, 문자음성변환 프로그램(TTS, Text to Speech)인 웨이브넷(WaveNet)과 웨이브RNN(WaveRNN) 등을 개발했어요. 그런 딥마인드의 미션은 궁극적으로 인간 수준의 인지 능력을 지닌 ‘범용 인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)’를 만드는 것인데요. 이를 현실적으로 구현하기 위해 릴라 이브라힘(Lila Ibrahim)을 COO로 영입했어요. 이브라힘은 딥마인드의 꿈같은 미션을 현실에서 제대로 달성하기 위해서 ‘안전한, 편향 등의 리스크를 줄이는, 책임감 있는’ AI에 집중합니다. 그녀는 4가지 전략을 제시하는데요. 다음과 같습니다. 1) 과학적인 방법 고급 AI의 구성 요소를 밝히기 위해 DeepMind는 과학적 방법을 고수합니다. 이브라힘은 "이는 가설을 세우고 테스트하고, 동료 검토를 통해 접근 방식과 결과를 스트레스 테스트하는 것을 의미합니다"라며, "첨단 지능을 구축하기 위한 로드맵이 아직 명확하지 않기 때문에 과학적 접근 방식이 AI에 적합하다고 생각합니다”라고 말했어요. 2) 서로 다른 분야에 종사하는 구성원 딥마인드에는 책임있는 AI에 집중하는 내부 검토 위원회가 있어요. 여기에는 머신러닝 연구원, 윤리학자, 안전 전문가, 엔지니어, 보안 전문가 및 정책 전문가가 속해 있어요. 정기 회의에서 기술의 혜택 확대 방안, 연구 분야 변경, 추가 외부 협의가 필요한 과제 등을 논의합니다. 3) 명확한 원칙 공유 딥마인드는 일련의 명확하고 공유된 원칙을 생성했습니다. 예를 들어 AI 연구를 할 때 리스크를 완화하자는 약속을 함께 정의하고 운영 가이드라인을 만듭니다. 인류를 위한 광범위한 이익을 우선시하는 목표를 체계화하는 단계라고 해요. 4) 외부 전문가 자문 이브라힘은 대표성에 관심이 많은데요. AI는 특히 트레이닝 데이터와 시스템을 구축하는 팀 모두에서 과소 대표되는 경향이 있는 그룹에 대한 편향을 강화하기 때문입니다. 이를 완화하기 위해 외부 전문가 및 커뮤니티와 긴밀한 관계를 유지하고 있습니다. 특히 커뮤니티와는 ‘기술이 커뮤니티에 미치는 영향’을 이해하기 위한 협력을 한다고 해요.