Бидний анзаардаггүй AI-ын нууцууд

Хиймэл оюун ухаан нь анхандаа янз бүрийн дүрснүүдийг хооронд нь ялган таних, төрөл бүрийн хэл дээр ойлгох ярилцах, шинэ мэдээллүүдэд суралцан дэвших зэргийг гол зорилгоо болгож байв.

Гэвч сүүлийн үед хүмүүс хиймэл оюун ухаанаар жинхэнэ мэт зураг, бичлэг хийлгэж, зүгээр л үйл явдлыг нь тайлбарлаад шинэ видео, website ч бүтээлгэдэг болсон. Түүнээс ч цаашлаад жинхэнэ хүнийхээс ялгагдахгүй хоолой гаргуулж, Шекиспиртэй өрсөлдөх хэмжээний яруу найргууд туурвигдаж, технологийн ертөнцөд өмнө нь маш их цаг авдаг байсан code-уудыг хэдхэн секундэд хийлгэх боломжтой болсон.

Хиймэл оюун ухааныг дурдах юм бол яалт ч үгүй өнөөгийн хэрэглээнд хамгийн их ашиглагдаж буй LLM дээр суурилсан чатботуудыг дурдах ёстой гэж би үзэж байна. Чатбот нь интернет дээр байх дижитал номын сангууд, Wikipedia болон нэвтэрхий толинууд, мэргэжлийн судалгааны ажилууд, веб хуудаснууд зэрэг бүх мэдээлэл дээр үндэслэн хариулт өгөх, reasoning хийж таамаглал дэвшүүлэх чадвартай. Мөн интернет дээрх мэдээллүүд, тэдэнд өгөгдөж буй санаа болон програмууд (алгоритм, архитектур) нь тэлэх тусам улам л ухамсартай болж хүчээ авсаар байна.

Тэд интернетийн мэдээллүүд дундаас хамгийн сүүлийн үеийн болон гол хэрэгтэй өгөгдөл, давтагдаж буй хэв маяг дээр тулгуурлан дараа юу болохыг хамгийн магадлал өндөртэйгөөр санал болгодог. Жишээ нь эсээ бичихдээ өмнөх token дээр тулгуурлан дараагийн дараагийн нэг үгэнд хамгийн их орсон үсгийн магадлал дээр тулгуурлан хүний хэл рүү орчуулан бий болгодог арай өөр үгээр тайлбарлах юм бол: Хамгийн өндөр магадлалтай хувилбаруудаас decoding strategy буюу оновчлолын аргаар утга санааны ойлгомжтой token-ийг сонгон өгүүлбэрийг үргэлжлүүлэн бичдэг [3].

LLM-үүд нь үнэндээ “ойлгодог” бус харин статистик дээр тулгуурлан хариултаа загварчилдаг. Тэдний хааяа худал мэдээлэл өгөх шалтгаан нь интернет дээр ч хомс баримттай, эсвэл хүмүүс цөөн асуудаг (Extremely rare) асуултуудад л буруу хариулах явдал. Гэсэн ч AI ашигладаг мэдээллийн сан өдөр бүр асар хурдтай өсөж буй тул ийм алдаа багассаар байгаа юм [3].

Дэлхийн компаниуд AI-ийг өнөөгийн байдлаар ажлын бүтээмж, хурдыг нэмэгдүүлэх зорилгоор өргөн ашиглаж байна [0].

Жишээ нь судалгаагаар ажлаа хийхдээ AI ашигладаг ажилчид, ашигладаггүй ажилчидтай харьцуулахад нийт цагийн 5.4%-ийг хэмнэсэн үзүүлэлт гарчээ. Энэ нь зөвхөн ажлын 5 хоногт 2.2 цагийн зөрүү үзүүлж байна [7].

Salesforce компанийн захирал нь шинэ хиймэл оюуны стратегиа танилцуулаад, хиймэл оюун орлох боломжтой (компанийн нийт ажилчдын 30%) ажлыг цомхотгож, харин үлдсэн ажилчдын бүтээмжийг 60%-иар нэмэгдүүлсэн гэдгээ зарлаад байна [8].

Тэдний ашигаа сайжруулах, ажилчдыг орлож буй зүйл нь автомат системүүдийг бүрэн хариуцаж ажиллуулах. Жишээлбэл автомат салхин турбины хурдыг хүртэл холоос нисэн ирж буй шувуунд тохируулан өөрчлөх систем ашиглагдаж байна [8].

Томоохон AI компаниуд хөгжүүлэлтдээ салбарын мэргэжилтнүүдийн туслалцааг авсаар байгаа бөгөөд энэ нь AI-г салбар тус бүрийн онцлогийг тусган илүү найдвартай болгох боломж олгодог. Харин одоогийн байдлаар системийг хувь хүн өөрийн хяналт дор ажиллуулах нь илүү зөв үр дүн гаргаж байна [0].

Монгол Улсын Засгийн газар 2026–2030 онд AI хөгжүүлэх үндэсний стратеги боловсруулсан бөгөөд уул уурхай, санхүү-эдийн засаг, эрүүл мэнд, боловсрол зэрэг салбарт AI шийдлүүдийг нэвтрүүлэх зорилго тавиад байна [15].

Энэ намраас эхлэн Хятад, Сингапур, Эстони зэрэг улсууд албан ёсоор хиймэл оюун ухааныг өөрийн боловсролын системд нэвтрүүлж эхэлсэн. 1-р ангиас нь роботтой тоглох, алгоритмын суурь ойлголт заах хөтөлбөр хэрэгжиж байна [15].

Монгол Улсад ч гэсэн хиймэл оюун ухааны томоохон хэлний моделиуд бий боловч тэднийг хөгжүүлэхэд дэд бүтцийн асуудал (жишээ нь: эрчим хүч, GPU) том сорилт болж байна. Egune, Mergen Chat зэрэг хиймэл оюун ухаанууд дэлхийтэй өрсөлдөхийн тулд илүү хүчтэй систем, GPU нөөц шаардлагатай. Энэ нь зөвхөн хувийн компанийн хүчин чадлаар хангагдахгүй учир төр, хөрөнгө оруулагчдын оролцоо нэн шаардлагатай байгааг мэргэжилтнүүд онцолж байна [15].

Үүнээс ч гадна Монгол Улс дэлхийтэй хөл нийлүүлэхээр AI чиглэлийн 500 багшийг бэлтгээд байна. Тэд Кембриджийн их сургуулийн професоруудаас суралцаж, бүх шатны хүмүүс инженерчлэлийн үндэс бүхий AI мэдлэгийг заах сургалтад хамрагдсан [16].

Эдгээр багш нар ойрын хугацаанд ЕБС-ийн 10,000 гаруй сурагчдад AI-ийн хичээл заах зорилготой. Мөн дараагийн 5 жилд 2,250 шинэ багш бэлтгэх зорилт тавигдаад байна [16].

Үүгээр ч зогсохгүй Боловсрол, шинжлэх ухааны сайд П. Наранбаяр уг хөтөлбөрийг цаашид багшийн кредит олгох модуль сургалт болгон хөгжүүлэхээ мэдэгдсэн [16].

AI өгөгдөл боловсруулах хурд ихэссээр байгаад бид хэзээ ч үйлдлүүдийг хийх агшинд ёс зүйн хувьд оновчтой эсэхийг нэг бүрчлэн шалгах боломжгүй болж байна. Жишээ нь дайны үед AI нэг хот дээр бөмбөг хаяад хэдэн мянган хүний амийг хохирооход хэн хариуцлага хүлээх вэ? Аль хэдийн байгаа жишээ бол Израйлын армийн ашиглаж буй 'Gospel', 'Lavender' болон 'Where’s Daddy?' гэх мэт хиймэл оюун ухааны системүүдийн тухай шуугиан юм. Шинжээчдийн үзэж байгаагаар эдгээр системүүд нь хүнээс хамааралгүйгээр бай сонголт хийж, хүний хяналт суларснаас болж Газын зурвас дахь энгийн иргэдийн амь нас, орон сууцны сүйрэл асар их хэмжээнд хүрэхэд гол нөлөө үзүүлсэн байна. Тухайлбал, 10-р сарын 7-ноос хойших эхний 6 долоо хоногийн дотор гарсан 15,000 гаруй хүний аминд хүрсэн халдлагуудын тал орчим хувь нь ийм төрлийн AI системд тулгуурлан бай сонгох үед болсон байгаа юм [17].

Энэ асуудлыг шийдэхийн тулд AI кодонд нь ёс зүйг оруулж ёс зүйн хүрээнд шийдвэр гаргаж болох ч нөгөө талаас тухайн нөхцөлд ямар шийдвэр гаргах дээр сургаж болно. Хохирол гарахгүй байх боломжгүй, яг үнэнийг хэлэхэд ургаа мод ч унахдаа хохирол заналхийлнэ гэдэг шиг технологийн хөгжилд ч тодорхой эрсдэл бий. Гэсэн хэдий ч бидний зорилго бол эрсдэлийг бүрэн устгах бус, харин хиймэл оюун ухаан өөрөө болзошгүй аюулыг (potential harm) таньж, хянах чадвартай болох, улмаар эцсийн шийдвэрийг хүн гаргах 'хяналтын механизм'-ыг бүрдүүлэхэд оршино [18].

Хиймэл оюун ухаанд ёс зүйг ойлгуулахад дараах 2 аргыг түгээмэл ашиглана.

Эхний арга ерөнхийдөө нь ёс зүйн онол, дүрэм зарчмуудыг алгоритмд шууд програмчилж өгөх зарчмаар үйлдлийг хязгаарлах юм. Өөрөөр хэлбэл “Хүнд хохирол учруулж болохгүй” гэх мэт тодорхой дүрмүүдийг урьдчилан зааж өгнө. Хэдийгээр бодит амьдрал дээрх бүх ээдрээтэй нөхцөл байдлыг цөөн хэдэн дүрмээр шийдэх нь учир дутагдалтай ч, тодорхой хүрээний ажлуудад энэ нь хамгийн найдвартай хяналтын механизм болно [18].

Өөр нэг арга нь бэлэн код оруулахаас илүүтэйгээр, тодорхой нөхцөл, хувилбарууд дээр “сургах” арга юм. Машин сургалт болон нейрон сүлжээний тусламжтайгаар систем өөрөө алдаа, онооноосоо суралцаж, тухайн нөхцөл байдалд тохирсон уян хатан шийдвэр гаргах чадвартай болдог. Гэвч энэ аргын сул тал нь систем яг ямар логикоор тухайн шийдвэрийг гаргасныг хүн бүрэн тайлбарлах, урьдчилан тааварлахад хүндрэлтэй байдагт оршино [18].

Гэвч практикт ээдрээтэй, нарийн асуудлыг шийдэхэд “дүрэм” эсвэл “сурсан мэдээлэл нь дангаараа хамгийн үр дүнтэй байж чадахгүй. Аль аль нь өөрийн гэсэн сул болон давуу талтай. Тиймээс дээрх хоёр аргын “холимог”-ийг ашигладаг. Энэ нь яг л хүүхэд өсөж торнихдоо нийгмийн тодорхой дүрмүүдэд суралцахын зэрэгцээ нийгмийн харилцаанд орж, юу зөв, юу буруу болохыг өөрөө олж мэдэж байгаатай адил юм. Энэ нь өгөгдөл боловсруулах математик алгоритм neural networks болон логик дүрмийн системийг уялдуулах замаар илүү хариуцлагатай, найдвартай 'Хиймэл ёс зүйт төлөөлөгч'-ийг бүтээх үндэс болох юм [18].

Манай AI(LLM) ийн талаарх бичвэр 3н цувралтай бөгөөл хйимэл оюун ухааны ёс суртахуун этикийн тал, эрчим хүчний зохицуулга, улс орнуудын хоорондох монопол хэлбэрээр хэрхэн ашиглагдаж буйг мэдэж судлахыг хүсвэл дараагийн дугаарыг маань уншаарай.