대규모 언어 모델(LLM) 인공 지능(AI) 프로그램은 인간과 AI가 상호 작용하는 방식에 대한 새로운 가능성을 열었다. LLM은 자연어 처리, 인간 수준의 대화 시작, 코딩부터 콘텐츠 제작까지 수십 가지 작업을 처리하는 데 탁월한 기능을 보여준다.
해당 AI모델 가동에 필요한 데이터 센터 구축과 전력 수요 증가 등 여러 문제도 커지고 있다. 업계가 새롭게 주목받는 양자 컴퓨팅(Quantum Computing)에 기대를 거는 이유다. 양자 기술을 통합하면 데이터 처리 속도와 비용 등에서 새로운 도약이 가능하다는 기대다.
이론적으로 양자 컴퓨팅은 특정 연산에서 고전 컴퓨팅이 불가능한 수준의 빠른 속도로 정보를 처리할 수 있다. 현재 노이즈 문제와 범용성 등 제기된 문제를 해결하면 여러 핵심 영역에서 AI 성능을 향상할 수 있다.
최근 들어 차츰 향상되는 정확성은 양자 컴퓨팅이 AI에 미치는 중요한 영향 중 하나다. 일반적으로 AI 모델의 성능은 훈련 데이터의 양에 정비례한다고 알려졌다. 대규모 데이터 세트에 대한 신경망을 훈련하려면 엄청난 계산이 필요하고 시간이 많이 걸린다. 차원이 다른 앞도적 처리 능력을 갖게되는 양자 컴퓨터는 보다 포괄적이고 정확한 모델을 훈련하는 데 필요한 시간과 리소스를 획기적으로 줄일 수 있다.
양자 컴퓨팅의 또 다른 중요한 특징은 적대적 공격 확률을 줄이는 잠재력이다. 실제로 출시 이후 여러 사용자가 LLM 모델을 속여 오류를 생성하거나 부적절한 응답을 제공하려고 시도했다. 양자 알고리즘은 이러한 공격 방법에 대해 모델에 훨씬 더 나은 탄력성을 제공하여 모델의 안정성과 신뢰성을 높일 수 있다.
또한 기존 LLM이 가진 중요한 문제 중 하나를 해결할 것이다. 깊은 지식 기반이 부족하다는 문제다. 이는 ChatGPT, Gemini 등 AI 챗봇이 직면한 가장 중요한 비판 중 하나이기도 하다. 새로운 정보에 대한 접근이 부족하고 지엽적이고 광범한 주제에 대한 접근이 부족하다는 한계다.
양자 컴퓨터는 폭발적으로 늘어나는 LLM 지식 기반의 업데이트를 보다 비용 효율적이고 빠른 속도로 처리해 모델의 적용 범위를 최신으로 유지하고, 더 많은 새로운 주제에 전문 지식을 확장함으로써 이 문제를 해결할 수 있다.
즉, 양자컴퓨팅은 대규모 언어 모델의 운영 및 훈련에 필요한 계산 비용과 에너지 비용을 줄일 수 있다. 이러한 모델은 최상 성능을 발휘하기 위해 상당한 컴퓨팅 리소스와 특수 하드웨어를 사용해야 한다. 잠재적으로 양자 머신은 이러한 비용을 줄여 고급 AI 모델의 접근성과 지속 가능성을 높일 수 있다.
양자 컴퓨팅 기술이 성숙해지고 AI 시스템에 통합됨에 따라 기존 모델과 차원이 다른 차세대 초지능 생성형 AI가 등장할 수 있다. 이러한 양자 강화 AI 모델은 분야 전반에 걸쳐 이전에 볼 수 없었던 정확성, 효율성 및 지식 깊이를 달성하여 과학적 연구와 상용 AI 서비스에서 잠재력을 발휘할 수 있다.
기존 AI 모델과 양자 컴퓨팅이 완전히 통합되려면 수년이 걸릴 수 있다. AI 환경을 변화시킬 엄청난 잠재력을 기대하는 연구자들은 양자 컴퓨팅이 AI 한계를 계속 끌어올리면서 실제로 새로운 인공 지능 시대를 열 것으로 기대한다.
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