양자컴퓨팅이 인공지능보다 더 위험한가?

​이 기술의 강력함과 혁명적인 적용으로 인해 양자 컴퓨팅 프로젝트는 많은 국가의 국방 연구의 일부가 되었을 가능성이 높습니다.

오늘날의 인공 지능은 종이 클립만큼 자기 인식이 가능합니다. 회사의 AI 시스템이 "살아났다"는 Google 엔지니어의 기괴한 주장과 2029년까지 컴퓨터가 인간 지능을 보유하게 될 것이라고 Tesla CEO Elon Musk의 트윗과 같은 과장된 광고에도 불구하고 - 그러나 이 기술은 여전히 ​​간단하고 일상적인 작업을 수행할 수 없습니다. . 여기에는 차량 운전이 포함되며, 특히 아주 작은 인간의 직관이나 사고도 필요한 예상치 못한 상황에 직면할 때 더욱 그렇습니다.

AI 기술을 국가가 규제하지 않으면 인류의 "가장 큰 실존적 위협"이 될 수 있다고 머스크 자신이 경고한 점을 고려하면 AI를 둘러싼 선정주의는 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 컴퓨터가 인간과 같은 지능을 달성할 수 있는지 여부에 관계없이 세상은 똑같이 파괴적인 AI 악마를 소환했습니다. 오늘날의 AI는 초인적인 양의 자동화된 결정을 처리하기 위해 알고리즘 및 기타 기술을 사용하는 조잡하고 비지능적인 시스템에 불과하기 때문입니다. - 데이터를 만들고 관련 기관 및 기업이 정보를 광범위하게 수집하고, 딥페이크를 만들고, 자율 살상 무기를 발사하기 위해 데이터를 광범위하게 사용하는 것은 인류에게 위험을 초래했습니다.

그리고 AI 규제가 없다는 점은 위험을 더욱 악화시킵니다. 대신 구글, 메타 등 무책임한 기술 대기업들이 인공지능 전 분야에 걸쳐 판사와 배심원 역할을 하고 있다. 그들은 위험을 경고하는 엔지니어들을 포함하여 반대 목소리를 잠재우고 있습니다.

인공지능, 아니 오히려 인공지능을 가장한 조악한 기술의 악마를 억제하지 못하는 세계의 실패는 심오한 경고가 되어야 합니다. 특히 인공 지능과 결합할 경우 큰 혼란을 일으킬 수 있는 더욱 강력한 신기술이 있습니다. 바로 양자 컴퓨팅입니다. 우리는 이 기술의 잠재적인 영향을 시급히 이해하고 이를 규제하며 너무 늦기 전에 이 기술이 잘못된 손에 넘어가는 것을 방지해야 합니다. 세계는 인공지능 규제를 거부하는 실수를 반복해서는 안 된다.

아직 초기 단계이지만 양자 컴퓨팅은 오늘날의 반도체 기반 컴퓨터와는 매우 다른 기반으로 작동합니다. 전 세계에서 진행 중인 다양한 프로젝트가 성공한다면 이 기계는 기존 컴퓨터에서는 수백만 년이 걸렸던 작업을 단 몇 초 만에 완료할 수 있을 정도로 강력해질 것입니다.

반도체는 정보를 1과 0의 연속으로 표현합니다. 그래서 우리는 이를 디지털 기술이라고 부릅니다. 반면에 양자 컴퓨터는 큐비트(qubit)라는 컴퓨팅 단위를 사용합니다. 중첩이라는 양자 물리학에 반직관적인 속성을 추가함으로써 큐비트는 1과 0의 값을 동시에 보유할 수 있습니다. 이것이 혼란스럽다고 생각하신다면 맞습니다. 숙련된 엔지니어라도 마스터하기는 어렵습니다. 따라서 두 개의 큐비트는 1-0, 1-1, 0-1 및 0-0 시퀀스를 모두 병렬로 동시에 나타낼 수 있습니다. 이로 인해 컴퓨팅 성능이 크게 증가하고 큐비트가 추가될 때마다 기하급수적으로 증가합니다.

양자 물리학이 실험 단계를 떠나 일상적인 응용 분야로 들어가면 많은 용도를 찾고 삶의 많은 측면을 변화시킬 것입니다. 오늘날 모든 시스템을 압도하는 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 능력을 갖춘 양자 컴퓨터는 더 나은 일기 예보, 재무 분석, 물류 계획, 우주 연구 및 신약 발견을 가능하게 할 잠재력을 가지고 있습니다. 그리고 일부 행위자는 은행 기록, 개인 통신 및 전 세계 모든 디지털 컴퓨터의 비밀번호를 손상시키는 등 사악한 목적으로 이를 사용할 수 있습니다. 오늘날의 암호화는 고전적인 수치 기법을 사용하여 합리적인 시간 내에 해독이 불가능한 숫자의 대규모 조합으로 데이터를 인코딩합니다. 그러나 중첩, 얽힘, 불확실성과 같은 양자 역학적 현상을 활용하는 양자 컴퓨터는 매우 빠르게 조합을 시도하여 무차별 대입에 의한 암호화를 거의 즉각적으로 깨뜨릴 수 있습니다.

분명히 말하자면, 양자 컴퓨팅은 아직 초기 단계입니다. 하지만 정확한 위치는 추측만 할 수 있습니다. 이 기술의 엄청난 잠재력과 혁신적인 적용으로 인해 양자 컴퓨팅 프로젝트는 이미 여러 국가의 국방 연구의 일부가 될 가능성이 높습니다. 그러한 연구는 종종 비밀에 싸여 있으며, 이정표 달성에 관해 많은 이야기와 추측이 있습니다. 프랑스, 러시아, 독일, 네덜란드, 영국, 캐나다, 인도 등이 모두 프로젝트를 추진 중인 것으로 알려져 있으며, 미국에서는 IBM, 구글, 인텔, 마이크로소프트 등이 양자컴퓨팅을 추진하고 있다. 다양한 스타트업, 방산업체, 대학.

홍보가 부족함에도 불구하고 전자기 신호를 감지하고 측정할 수 있는 양자 센서를 포함하여 일부 기본 응용 프로그램이 신뢰할 수 있게 시연되었습니다. 이러한 센서 중 하나는 국제 우주 정거장에서 지구 자기장을 정확하게 측정하는 데 사용됩니다.

또 다른 실험에서는 네덜란드 연구자들이 기초적인 양자 통신 네트워크를 통해 양자 정보를 보냈습니다. 과학자들은 기존 광섬유를 사용하는 대신 3개의 소형 양자 프로세서를 사용하여 큐비트를 송신기에서 수신기로 즉시 전송했습니다. 이러한 실험은 아직 실제 적용 사례를 보여주지는 못하지만, 양자 컴퓨터 네트워크를 통해 빛의 속도보다 빠른 속도로 양자 데이터를 안전하게 전송할 수 있는 미래 양자 인터넷의 기반을 마련할 수 있다. 지금까지 이는 공상과학의 영역에서만 가능했습니다.

미국 바이든 행정부는 양자 컴퓨팅 경쟁에서 패할 위험이 매우 임박하고 심각하다고 판단하여 지난 5월 두 가지 대통령 지시를 내렸습니다. 하나는 국가 양자 이니셔티브 자문위원회를 백악관 직속으로 두는 것이고, 다른 하나는 정부 기관을 지휘하는 것입니다. 미국이 양자 컴퓨팅을 주도하는 동시에 양자 컴퓨팅이 암호화 시스템에 제기하는 잠재적인 보안 위험을 줄이도록 보장합니다.

양자컴퓨팅과 인공지능을 결합해 기존 컴퓨터의 한계를 뛰어넘는 실험도 진행 중이다. 오늘날 대규모 기계 학습 모델은 수행해야 하는 대규모 계산으로 인해 디지털 컴퓨터에서 훈련하는 데 수개월이 걸립니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-3에는 1,750억 개의 매개변수가 있습니다. 이러한 모델이 오늘날의 멍청한 AI가 스마트해지기 위해 필요한 수조 개의 매개변수로 성장하면 훈련하는 데 더 오랜 시간이 걸립니다. 양자 컴퓨터는 더 적은 에너지와 공간을 사용하면서 이 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있습니다. 2020년 3월 Google은 대량 데이터의 패턴과 이상 징후에 대한 검색을 새로운 차원으로 끌어올리는 최초의 양자 인공 지능 하이브리드 플랫폼인 TensorFlow Quantum을 출시했습니다. 양자 컴퓨팅과 결합된 인공 지능은 이론적으로 인공 지능의 감각에 대해 비평가들이 경고했던 것보다 더 혁신적인 결과를 가져올 수 있습니다.

양자 기술의 잠재적인 범위와 역량을 고려할 때 우리는 인공 지능의 실수, 즉 알고리즘 편견을 세상에 도입하고 인간 편견을 악화시키는 규제 실패, 음모 이론에 대한 소셜 미디어 지원, AI 기관에 대한 공격을 반복해서는 안 됩니다. AI가 생성한 가짜 뉴스와 소셜 미디어 게시물이 민주주의를 촉진합니다. 위험은 기계가 자율적으로 결정을 내릴 수 있는 능력에 있으며, 컴퓨터 코드의 결함으로 인해 예상치 못한 종종 해로운 결과가 발생할 수 있습니다. 2021년에 양자 커뮤니티는 이러한 문제를 긴급하게 해결하기 위한 조치를 촉구했습니다. 또한 양자 기술과 관련된 중요한 공공 및 민간 지적 재산은 도난 및 오용으로부터 보호되어야 합니다.

이 외에도 국방 문제도 관련되어 있습니다. 보안 기술 세계에서 성배는 암호해독과 관련된 소위 양자 컴퓨터입니다. 이 시스템은 블록체인과 같은 전 세계 디지털 시스템에서 사용되는 공개 키 암호화의 대부분을 해독할 수 있는 시스템입니다. 적대 세력의 손에 들어가는 것은 매우 위험한 능력이다.

따라서 연구를 가속화하는 것 외에도 개발자, 사용자 및 수출에 대한 표적 통제를 지체 없이 구현해야 합니다. 특허, 영업 비밀 및 관련 지적 재산권은 엄격하게 보호되어야 합니다. 이는 냉전 시대 안보 정책의 주요 요소였던 기술 통제 방식으로의 복귀를 의미합니다. 양자 컴퓨팅의 혁명적인 잠재력은 위험을 새로운 차원으로 끌어올립니다.

마지막으로, 인공 지능과 기계 학습으로 인한 심각한 윤리적 문제를 피하기 위해 국가는 기술의 힘에 부합하고 민주적 가치, 인권 및 기본적 자유를 존중하는 통제 조치를 개발해야 합니다. 정부는 규정, 표준 및 책임 있는 사용에 대해 시급히 생각하기 시작해야 하며, 국가가 인공 지능, 나노 기술, 생명 공학, 반도체 및 핵분열을 포함한 다른 혁신적인 기술을 처리하거나 잘못 처리한 방식으로부터 배워야 합니다. 그러므로 우리는 다시는 인공지능과 같은 실수를 저지르지 말고 내일의 양자시대를 지금 준비해야 합니다.

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