자연과 기술의 만남: 생태학적 원리가 AI를 재창조하는 방법

인공지능과 생태학은 서로 이질적으로 보이는 두 가지 연구 분야이지만, 연구자들은 상호 이익이 되는 결과를 얻기 위해 시너지 효과를 낼 수 있는 관계를 제안했습니다. 생태학에서 얻은 인사이트는 더욱 강력하고 적응력 있는 인공지능 시스템 개발에 영감을 줄 수 있으며, 반대로 첨단 인공지능 기술을 활용하여 전 세계적으로 시급한 환경 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 학제 간 협력은 이전에는 서로 관련이 없던 영역 간의 격차를 해소하는 획기적인 혁신을 가져와 궁극적으로 자연계와 기술 중심 부문 모두를 위한 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

새로운 논문에서 과학자들은 생태학이 어떻게 더 나은 AI에 영감을 줄 수 있는지, 또는 그 반대로 융합과 공진화를 촉구하며 설명합니다.

현대의 인공지능 플랫폼은 종종 영감의 원천으로 인간의 대뇌에서 관찰되는 조직 원리와 기능을 모방하려고 노력합니다. 최근 학자들은 생물학 분야가 포괄하는 또 다른 영역인 생태학으로 눈을 돌리면 탁월한 힘과 강인함, 사회적 책임감을 발휘하는 인공지능 시스템 개발에 새로운 가능성을 열 수 있다고 제안했습니다.

저명한 학술지인 미국국립과학원회보에 최근 게재된 논문은 인공지능과 생태과학의 공생 관계를 제시하며, 이는 인공지능 역량을 강화하는 동시에 팬데믹, 생물 다양성 감소, 기후 변화로 인한 환경 영향과 같은 시급한 국제적 딜레마를 해결할 수 있는 잠재력을 지니고 있다고 주장합니다.

이 개념은 인공지능이 특정 분야에서는 뛰어난 능력을 발휘하는 반면 다른 분야에서는 현저히 부족하다는 인식에서 비롯된 것으로, 인공지능의 발전이 생태학적 원칙이 완화할 수 있는 장애물에 부딪혔다는 인식에서 비롯되었습니다.

본질적으로 생태학과 관련된 복잡한 문제는 인공지능을 통해 획기적인 발전의 기회를 제공할 뿐만 아니라 인류의 발전에 크게 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 IBM Research의 저명한 전문가인 쿠시 바쉬니와 함께 이번 연구를 공동 주도한 캐리 생태계 연구소의 저명한 질병 생태학자인 바바라 한은 주장합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 AI의 통합은 지구와 주민들의 복지를 위해 엄청난 가능성을 가지고 있습니다.

AI가 생태학에 도움을 주는 방법

한을 포함한 생태학자들은 특히 바이러스가 인간을 감염시킬 가능성을 예측하거나 해당 병원체를 숙주할 가능성이 가장 높은 동물 종을 식별하는 데 인공지능을 활용하여 광범위한 데이터 세트 내의 패턴을 식별하고 예측의 정확성을 높입니다.

최근 발표된 논문에서는 방대한 데이터 세트의 통합과 복잡한 시스템 내에서 중요한 연결 고리를 식별하는 등 생태학 분야에서 AI가 다양한 잠재적 응용 분야를 가지고 있다고 주장합니다.

자연계의 복잡성을 이해하기 위해 과학자들은 인구 밀도와 전염병 발생 사이의 연관성 등 두 변수 간의 관계를 자주 분석합니다. 그러나 이러한 접근 방식은 복잡한 생태계와 관련된 수많은 설명되지 않은 변수로 인해 질병의 확산을 예측할 때 불충분한 것으로 판명되었습니다. 캐리 연구소의 질병 생태학 전문가인 섀넌 라도 공동 연구원은 특히 사회 문화적 측면을 포함하여 일부 중요한 요소는 알려지지 않았거나 정량화하기 어려울 수 있기 때문에 여러 변수 간의 상호 작용을 파악하는 것은 중요한 과제라고 강조합니다.

인공지능은 기존의 통계 모델에 비해 대량의 다양한 정보를 처리하는 데 탁월한 능력을 보여주었습니다. 라도에 따르면, 이러한 이점을 통해 이전에는 인식하지 못했던 데이터 내 관계와 원동력을 파악할 수 있습니다. 특히 쉽게 정량화할 수 없는 복잡하고 정성적인 요소들을 효과적으로 통합할 수 있는 AI의 잠재력은 여전히 유망합니다.

인공 지능은 조사를 위한 새로운 아이디어를 제안하고 완전히 새로운 생태학적 탐구 방법을 모색함으로써 생태계 내에 존재하는 복잡한 연결과 새로운 특성을 이해하는 데 크게 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 LaDeau가 언급했습니다.

생태학이 AI를 개선하는 방법

인공지능(AI) 시스템은 암과 같은 생명을 위협하는 질환에 대한 잘못된 진단과 차량 충돌과 같은 위험한 사고 등 치명적인 결과를 초래할 수 있는 내재적 취약점을 가지고 있습니다.

생태 시스템이 보여주는 놀라운 재생 능력은 더 튼튼하고 다재다능한 AI 아키텍처 개발에 영감의 원천이 될 수 있습니다. 바르시니에 따르면 생태학에서 얻은 인사이트는 음성 인식 및 컴퓨터 비전과 같은 작업에 자주 활용되는 인공 신경망에 널리 퍼져 있는 모드 붕괴 문제를 잠재적으로 완화할 수 있습니다.

‘모드 붕괴’ 현상은 특정 작업을 위해 인공 신경망을 훈련하는 과정에서 발생하며, 모델이 이전에 습득한 지식을 잃고 새로운 입력 데이터에 적응하는 현상입니다. 이러한 바람직하지 않은 결과는 자연 시스템에서 모드 붕괴의 기본 메커니즘에 대한 통찰력을 확보함으로써 완화될 수 있으며, 이는 잠재적으로 다양한 작업에서 초기 학습 능력을 유지하는 보다 강력한 AI 모델 개발로 이어질 수 있습니다.

생태계에서 힌트를 얻어 향상된 형태의 인공 지능은 주기적 프로세스, 대체 경로, 전략적 패러다임과 같은 기능을 통합할 수 있습니다. 이러한 적응성 향상은 인공지능 모델에서 더 높은 수준의 ‘지능 일반화’로 이어질 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이를 통해 초기 학습 데이터 세트를 넘어 다양한 영역에서 고차원적 사고에 참여하고 연결을 구축할 수 있습니다.

생태학은 “환각"으로 알려진 잘못된 정보의 생성을 포함하여 대규모 언어 모델과 같은 인공 지능 시스템에서 관찰되는 독특한 현상의 출현에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 생태학적 접근법은 다양한 규모와 관점에서 복잡한 시스템을 분석함으로써 새로운 특성을 효과적으로 포착하고 그 근본적인 메커니즘을 규명할 수 있습니다.

실제로 미래의 인공지능의 발전은 혁신적인 개념에 달려 있습니다. ChatGPT 개발을 책임지고 있는 OpenAI의 CEO에 따르면, 인공지능의 지속적인 발전은 모델의 규모를 확대하는 것만으로는 달성할 수 없을 것이라고 합니다.

바르시니는 전통적인 농업을 넘어서는 대안적인 영감의 원천이 있으며, 생태학적 접근법이 이 분야에서 새로운 사고 방식을 위한 유망한 길을 제공할 수 있다고 제안합니다.

공진화를 향해

독립적인 발전에도 불구하고 생태학 연구와 인공지능 연구 간의 협력이 증가하면 두 분야에서 획기적인 혁신이 이루어질 수 있다는 전문가들의 제안이 있습니다.

인공지능(AI)과 생태학 간의 협업은 상호 이익을 위한 흥미로운 기회를 제공합니다. 생태학은 자연 회복력을 정량화, 시뮬레이션, 예측하는 AI의 발전을 활용하여 기후 변화에 대응하기 위한 노력을 강화할 수 있습니다. 반대로 AI는 복원력 메커니즘에 대한 생태학의 연구를 통해 귀중한 인사이트를 얻어 환경 복원력을 효과적으로 모델링하고 탐색할 수 있는 보다 강력한 시스템을 개발할 수 있으며, 그 결과 자기 강화적인 개선 사이클을 구축할 수 있습니다.

강화된 협력은 두 분야 모두에서 사회적 의무감을 고취시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 환경 과학자들은 토착적 인식론과 대안적 인식론에 뿌리를 둔 지구를 이해하기 위한 다양한 방법을 수용하기 위해 노력하고 있으며, 인공지능은 이러한 서로 다른 추론 방식을 통합하는 것을 촉진할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스를 통합하는 방법을 발견하면 사회 생태 시스템에 대한 풍부한 이해에 기여하고, 생태학에 대한 서구적 관점의 우위를 약화시키며, AI 프레임워크에 존재하는 편향된 경향을 바로잡을 수 있습니다.

인공지능(AI) 모델은 기존 정보에 의존하며, 동일한 데이터 세트를 재검토하여 주기적으로 재교육을 받습니다. 캐리 연구소의 생태 과학자인 공동 연구원 캐슬린 웨더스가 지적한 바와 같이, 이러한 프로세스는 고령 여성, 다양한 인종적 배경을 가진 개인, 토착 지식 체계를 고수하는 사람 등 특정 인구 집단을 훈련 데이터에서 제외하여 불공정성이 지속되는 데 기여하는 사각지대를 AI 시스템이 보유하게 될 수 있습니다.

인공지능과 생태 연구를 통합하려면 서로 다른 용어를 사용하고, 서로 다른 과학 패러다임을 고수하며, 서로 다른 재정 자원의 지원을 받는 전통적으로 단절된 두 분야 간의 연결고리를 촉진해야 합니다. 이러한 노력은 이러한 변화의 과정에서 중요한 초기 단계에 해당합니다.

대화 시작에 대한 잠재적 영향에 대한 그의 진술에서 알 수 있듯이, 한은 이 프로젝트가 생각을 자극하고 의미 있는 토론을 자극하기를 바란다고 밝혔습니다.

생태학과 인공지능의 결합에 대한 투자는 대화형 에이전트 및 생성형 딥러닝 알고리즘에서 관찰된 획기적인 발전과 유사하게 혁신적인 관점과 해결책을 창출할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다. 이러한 시너지 효과의 파급력은 환경 과학의 향상이나 인공 일반 지능의 성취를 훨씬 뛰어넘어 끊임없이 변화하는 환경 속에서 지속적인 생존과 번영을 보장하는 데 가장 중요합니다.

참조: “인공지능과 생태계의 시너지 미래” Barbara A. Han, Kush R. Varshney, Shannon LaDeau, Ajit Subramaniam, Kathleen C.. 웨더스, 제이콥 즈와트, 2023년 9월 11일, 미국 국립과학원 회보.
DOI: 10.1073/pnas.2220283120

이 연구는 DBI Grant 2234580과 DEB Grant 2200158, 그리고 캐리 연구소의 과학 혁신 기금과 라몽-도허티 지구 관측소 기후 및 생명 펠로우십을 통해 국립과학재단으로부터 재정 지원을 받았습니다.