인간 뉴런으로 만든 바이오컴퓨터가 던지는 윤리적 공포
Original: I'm scared about biological computing View original →
뉴런으로 DOOM을 플레이하다
개발자 kuber가 쓴 이 글은 인간 뉴런으로 게임을 플레이하는 바이오컴퓨터에 대한 두려움에서 시작한다. 실험실에서 배양한 약 20만 개의 인간 신경세포로 구성된 시스템이 DOOM을 인간보다 잘 플레이한다.
LLM과 다른 이유
우리는 LLM이 '의식'이 없다고 안심해왔다. LLM은 결국 다음 토큰을 예측하는 수학적 연산이기 때문이다. 하지만 인간 뉴런을 사용하는 시스템은 다르다. 뇌가 시신경에서 전기 신호를 해석할 때 우리는 그것을 '봄'이라고 부른다. 그렇다면 20만 개의 인간 뉴런이 시각 데이터를 해석해 게임을 하고 있을 때, 그것은 무언가를 '보고' 있는 것인가?
200만 뉴런 수준의 의식?
20만 개의 뉴런은 해파리나 벌레보다 많다. 우리는 그 수가 '사람'이 되기에는 충분하지 않다고 말하고 싶어한다. 하지만 상업적 인센티브는 분명히 존재한다. 실리콘 대비 낮은 전력으로 더 많은 정보를 저장하고 더 나은 검색 능력을 가진 인간 바이오컴퓨터의 가능성은 매력적이다.
같은 보상 메커니즘
더 불편한 것은 이 시스템이 LLM 훈련과 동일한 보상 메커니즘을 사용한다는 점이다. 우리가 인간 신경세포를 시뮬레이션 지옥에, 같은 게임을 영원히 반복하도록 넣었다면? 이 질문이 단순한 SF가 아니라 실제 윤리적 검토가 필요한 현실이 되고 있다.
Related Articles
가벼운 분석 엔진을 서버처럼 운영하려던 사용자들의 관심이 Quack과 CONNECT에 쏠렸다. 올가을 나올 DuckDB 2.0은 client/server 모드, VARIANT, trigger, 비동기 I/O를 한꺼번에 묶으며 내장형 데이터베이스의 역할을 다시 정한다.
더 빨리 멈추려던 분기문이 오히려 자동 벡터화를 막고 있었다. GitHub은 Apple M4 단일 코어에서 ASCII 대소문자 접기 처리량을 3.1 GiB/s에서 45 GiB/s 이상으로 끌어올렸다.
스마트폰 사진만으로 추정한 체성분이 BMI보다 인슐린 저항성 위험을 더 잘 구분했다. PhotoScan을 더한 모델은 AUROC 76.0%로, 임상용 DXA 데이터를 더한 모델의 77.3%에 근접했다.