작업 기억의 한계: 인간의 두뇌와 AI 모델 비교

컴퓨터 과학에서 "작업 세트"는 프로세서가 문제를 해결하기 위해 한 번에 처리할 수 있는 데이터의 양을 의미합니다. 이 아이디어는 인간의 인지 능력인 "작업 기억"과 흥미로운 유사점을 가지고 있습니다. 작업 기억은 마치 정보를 일시적으로 저장하는 정신적 메모장과 같습니다. 추론하고 복잡한 결정을 내리는 데 필수적입니다.

하지만 작업 기억은 용량이 제한적이어서 매우 복잡한 문제를 해결하는 데 한계가 있을 수 있습니다. AI, 특히 사이버 보안 같은 분야에서 점점 더 영향력이 커지는 세상으로 나아갈 때 이 통찰력이 중요해요.  

뇌의 대역폭  

인지과학에는 사람의 작업 기억 용량을 측정하는 다양한 검사가 있습니다. 이러한 실험들은 아무리 뛰어난 사고력을 가진 사람이라도 일관된 상한선이 존재한다는 것을 보여줍니다.

예를 들어 체스 고수, 수학자, 그리고 최고의 음악가들은 놀라운 능력을 가지고 있지만, 그들의 작업 기억 용량은 일반인과 크게 다르지 않을 것입니다. 진화 과정에서 우리의 뇌는 특정 수준의 인지 능력에 맞춰 정교해진 것 같습니다. 이 때문에 우리는 매우 크고 복잡한 문제를 완전히 이해하기 어려울 수 있습니다.

AI의 장점: 컨텍스트 창 크기 조정 (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 이러한 접근 방식에는 중요한 한계가 있습니다. 처음에는 거대하고 복잡한 데이터 세트에서 이상 징후를 찾는 것과 같은 작업이 LLM에 완벽하게 적합해 보입니다. AI 처리 시간에 많은 돈을 투자하면 이런 인사이트를 얻을 만한 가치가 있을 것 같아요.

하지만 이상 탐지는 고급 신경망이나 딥러닝보다는 전통적인 머신러닝(ML)과 통계에 더 적합한 경우가 많다는 점을 알아두는 것이 중요합니다. 좋은 점이에요. 전통적인 방법이 보통 어떤 AI 응용 프로그램보다 더 예측 가능하고 안정적이에요.

하지만 더 큰 문제가 존재합니다. 오늘날의 AI 모델과 용도에는 여전히 큰 결함이 있어요. 자율주행차의 실패 사례나 LLM이 그럴듯하지만 잘못된 "환각"을 만들어내는 사례는 이를 상기시켜 줍니다. AI를 널리 사용하여 큰 문제를 해결하려면 먼저 이러한 시스템이 신뢰할 수 있고 일관되게 올바른지 확인해야 해요.  

적합한 작업에 적합한 도구를 찾는 것

그렇다면 우리는 어떻게 해야 할까요? 핵심은 인간의 두뇌와 AI 모델의 강점이 다르다는 것을 이해하는 거예요. 인간은 제한된 인지 능력을 가지고 있기 때문에 작업 기억의 한계 내에서 세부적인 문제를 해결하는 데 능숙합니다. 우리는 보통 스스로 해결할 가능성이 높은 문제를 선택합니다.

반면에 AI 모델은 인간의 마음으로는 너무 큰 문제를 해결할 수 있을 때 확장할 수 있어요. 하지만 이러한 접근 방식은 다음과 같은 경우에만 타당합니다.

• 해당 솔루션의 재정적 가치는 계산 비용보다 높습니다.
• 결과의 정확성에 대한 신뢰가 매우 중요합니다.

복잡한 데이터 세트를 처리하는 데 드는 높은 비용과 현재의 설명 가능성과 정확성의 한계는 오늘날 AI로 해결할 수 있는 문제가 여전히 제한적이라는 뜻이에요. 현재로서는 이러한 기술의 가장 효과적인 활용법은 문제의 범위와 복잡성을 줄여 인간의 인지 능력으로 접근 가능한 더 작은 범위의 문제로 축소하는 것입니다.  

사이버 보안에 AI 통합: 전략적 접근법

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 방법에 대해 현명하게 판단해야 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.  

이 솔루션들은 보안 의사 결정의 중심에 인간의 감독을 유지하면서 AI를 사용하여 대량의 데이터를 분석해요. 인간의 역동적이고 적응력이 뛰어난 두뇌와 AI의 처리 능력을 결합하면 보안팀이 복잡한 현대 위협에 더 잘 대처할 수 있어요.

AI가 비용을 기하급수적으로 줄이고 신뢰를 향상시킬까요?

무어의 법칙 같은 효과가 시간이 지날수록 고성능 AI 비용을 크게 낮출 수 있을까요? 이는 아직 불확실합니다. AI의 발전은 하드웨어뿐 아니라 더 나은 알고리즘, 개선된 데이터 세트, AI 결과를 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있게 만드는 발전에도 좌우돼요.

그렇기 때문에 인간의 작업 기억과 AI 컨텍스트 윈도우 모두에 관련된 한계와 비용을 이해하는 것이 중요해요. 인간의 두뇌든 기계든, 적절한 도구를 선택하려면 문제의 규모, 잠재적 가치, 해결책을 찾는 데 드는 비용, 그리고 결과의 신뢰성을 명확하게 파악해야 합니다. 사이버 보안에서 이것은 인공지능을 전략적으로 사용하여 인간의 능력을 향상시키고, AI 솔루션에 대한 신뢰 확대를 기반으로 인간의 직관과 기계 능력을 혼합하는 것을 의미해요.

앞으로 인간의 사고와 인공지능은 더욱 복잡해진 세상의 도전에 맞서 서로를 지원하며 강력한 파트너십을 구축할 가능성이 높습니다.

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