작업 기억의 한계: 인간의 두뇌와 AI 모델 비교

컴퓨터 과학에서 "작업 집합" 은 프로세서가 문제를 해결하기 위해 한 번에 처리할 수 있는 데이터의 양을 나타냅니다. 이 아이디어는 "작업 기억으로 알려진 인간의 인지 능력과 흥미로운 유사점을 가지고 있습니다." 작업 기억은 정보를 임시로 저장하는 정신적 스크래치 패드와 같습니다. 추론하고 복잡한 결정을 내리는 데 필수적입니다.

하지만 작업 메모리는 용량이 제한되어 있어 매우 복잡한 문제를 해결하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 이러한 인사이트는 특히 사이버 보안과 같은 분야에서 AI의 영향력이 점점 더 커지는 세상으로 나아가는 데 있어 매우 중요합니다.  

두뇌의 대역폭  

인지 과학에서는 사람의 작업 기억 능력을 측정하는 다양한 테스트가 있습니다. 이 테스트는 뛰어난 사고력을 가진 사람들에게도 일관된 상한선이 있다는 것을 보여줍니다.

예를 들어 체스 고수, 수학자, 최고의 음악가들은 놀라운 실력을 가지고 있지만 작업 기억 능력은 일반인과 크게 다르지 않을 것입니다. 진화를 통해 우리의 뇌는 특정 수준의 인지 능력에 맞게 미세 조정된 것으로 보입니다. 이로 인해 매우 크고 복잡한 문제를 완전히 이해하기 어려울 수 있습니다.

AI의 장점 컨텍스트 창 크기 조정하기(주의 사항 포함)  

인공 지능 시스템, 특히 대규모 언어 모델(LLM)에는 "컨텍스트 창이라는 제한이 있습니다." 한 번에 처리할 수 있는 토큰(단어 또는 코드 부분)의 수입니다. 작업 메모리가 고정되어 있는 인간과 달리 AI의 컨텍스트 창은 비용이 많이 들지만 확장할 수 있습니다. 더 많은 GPU, 더 나은 알고리즘 또는 새로운 하드웨어는 모두 AI의 용량을 증가시킬 수 있습니다.

하지만 이 접근 방식에는 중요한 한계가 있습니다. 처음에는 거대하고 복잡한 데이터 세트에서 이상 징후를 찾는 것과 같은 작업이 LLM에 적합해 보입니다. 이러한 인사이트를 얻기 위해 AI 처리 시간에 많은 돈을 투자하는 것은 그만한 가치가 있는 것처럼 보일 수 있습니다.

그러나 이상 징후 탐지는 고급 신경망과 딥 러닝보다 기존의 머신 러닝(ML)과 통계에 더 잘 맞는 경우가 많다는 사실을 아는 것이 중요합니다. 이는 좋은 점입니다. 기존 방식은 일반적으로 일부 AI 애플리케이션보다 예측 가능하고 신뢰할 수 있습니다.

하지만 더 큰 문제가 존재합니다. 오늘날의 AI 모델과 사용법은 여전히 결함이 많습니다. 자율주행 자동차의 실패와 그럴듯하지만 잘못된 "환각" 같은 사례는 이를 상기시켜 줍니다. 큰 문제를 해결하기 위해 AI를 광범위하게 사용하기 전에 이러한 시스템이 신뢰할 수 있고 일관되게 올바른지 확인해야 합니다.  

적합한 업무에 적합한 도구 찾기

그렇다면 이제 우리는 어디로 가야 할까요? 핵심은 인간의 두뇌와 AI 모델의 강점이 다르다는 점을 이해하는 것입니다. 인간은 고정된 인지능력을 가지고 있기 때문에 작업 기억의 한계 내에서 세부적인 문제를 해결하는 데 능숙합니다. 우리는 보통 스스로 해결할 가능성이 높은 문제를 선택합니다.

반면에 AI 모델은 사람이 감당하기 어려운 문제에 대해 확장할 수 있습니다. 하지만 이 접근 방식은 다음과 같은 경우에만 의미가 있습니다:

• 솔루션의 재정적 가치가 계산 비용보다 높습니다.
• 결과의 정확성에 대한 신뢰가 중요합니다.

복잡한 데이터 세트를 처리하는 데 드는 높은 비용과 설명 가능성 및 정확성에 대한 현재의 한계는 오늘날의 AI로 해결할 수 있는 문제가 여전히 제한적이라는 것을 의미합니다. 현재로서는 인간의 인지를 통해 접근 가능한 작은 문제 집합으로 범위와 복잡성을 줄이는 데 가장 잘 활용되고 있습니다.  

사이버 보안에 AI 통합: 전략적 접근 방식

사이버 보안의 목표는 더 많은 AI로 AI가 생성하는 위협에 맞서 싸우는 것이 아니라 보안 프로토콜에서 AI를 현명하게 사용하는 것입니다. 보안팀은 새로운 약점을 만들지 않으면서도 보안팀의 역량을 강화할 수 있도록 AI에 투자하는 방법을 현명하게 결정해야 합니다.

일루미오는 제로 트러스트 세분화 설정 및 사용에 대한 질문에 대한 대화형 답변을 제공하는 일루미오 가상 어드바이저와 같은 AI 사이버 보안 기능을 통해 이를 수행하고 있습니다. 또한 새로운 AI 기반 라벨링 엔진은 데이터 센터와 클라우드 환경의 자산에 대한 즉각적인 가시성을 제공하여 조직이 제로 트러스트 세분화를 더 빠르게 도입할 수 있도록 지원합니다.  

이러한 솔루션은 AI를 사용하여 대량의 데이터를 분석하는 동시에 보안 의사 결정의 중심에는 사람의 감독을 유지합니다. 인간의 역동적이고 적응적인 두뇌와 AI의 처리 능력을 결합함으로써 보안팀은 복잡한 현대 위협의 세계를 더 잘 처리할 수 있습니다.

AI가 비용을 기하급수적으로 절감하고 신뢰를 향상시킬 수 있을까요?

무어의 법칙과 같은 효과로 시간이 지남에 따라 고성능 AI의 비용을 획기적으로 낮출 수 있을까요? 이는 아직 불확실합니다. AI의 발전은 하드웨어뿐만 아니라 더 나은 알고리즘, 개선된 데이터 세트, AI 결과를 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있게 만드는 발전에도 달려 있습니다.

그렇기 때문에 인간의 작업 메모리와 AI 컨텍스트 창 모두에 관련된 한계와 비용을 이해하는 것이 중요합니다. 인간의 두뇌든 기계든 올바른 도구를 선택하려면 문제의 크기, 잠재적 가치, 해결책을 찾는 데 드는 비용, 결과의 신뢰도를 명확히 파악해야 합니다. 사이버 보안에서 이는 AI를 전략적으로 사용하여 인간의 능력을 향상시키고, AI 솔루션에 대한 신뢰가 높아짐에 따라 인간의 직관과 기계의 힘을 혼합하는 것을 의미합니다.

앞으로의 미래는 인간의 사고와 인공지능이 서로를 지원하며 더 복잡한 세상의 도전에 맞서 싸우는 강력한 파트너십을 형성하게 될 것입니다.

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