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계정을 잊어버리셨나요?

by 반승 Mar 22. 2024

AI를 보며 느끼는 두려움에 대하여

어제 서울마라톤2024를 끝내고, 우연한 기회로 회사 사람들과 브런치를 함께 했다.

다양한 얘기를 나누던 중, 한 분께서 이렇게 말씀하셨다.

"AI가 너무 두렵지 않나요?"

나는 반문했다.

"왜요?"

"AI가 우리 일자리를 대부분 대체할 것 같아요"

여러 언론과 미디어에서 다루어온 AI에 대한 대중의 두려움이 고스란히 녹아있는 답변이다.

또 얼마 전 샌프란시스코에서 엔지니어로 일하다 한국에 놀러온 친구와도 이와 비슷한 대화를 나누었다.

"나는 구글 검색 서비스의 미래가 어두워보여"

"이유는 OpenAI가 보여주는 AI 기술이 앞으로 검색 서비스까지 넘볼 것 같아서"

각 다른 두 명 지인의 생각은 하나로 결이 같다.

현재 AI의 성능에 대한 놀라움과 동시에 앞으로 얼마나 거대한 것을 보여줄지에 대한 기대 또는 두려움

다른 두 명 지인에게 나는 다른 생각을 가지고 있다며 반박했고, 그 요지는 이러하다.

현재 놀라운 퍼포먼스를 보여주는 AI는 곧 Generative AI이다.

여기서 Gen AI를 사용할 때 우리는 질문하고 답변을 받는다.

받은 답변은 내가 아는 지식이나 인식의 범주 안에서 크로스체크 한다.

답변이 이상하다 느끼면, 검색이나 다른 도구 사용을 통해 한번 더 확인하다.

베네딕트 에반스라는 유명한 테크 애널리스트는 Gen AI에 대해 이렇게 말했다.

"Gen AI는 당신에게 무한한 인턴들을 제공합니다"

여기서 주목해야할 것은 무한한 인턴이다.

나를 위해 많은 자료를 읽어주고 또 써주지만, 인턴의 결과물은 나의 검수가 필요하다.

그럼 이렇게 질문할 수 있다.

"Gen AI는 인턴에서 더 나아가 전문가가 될 수 있을까?"

나는 여기에 약간 부정적이거나 유보적이다.

Gen AI의 근간은 구글이 발표한 transformer 모델이다. generative라는 표현과 같이 결과를 생성해준다. 이 때의 결과를 만들 때, 해당 모델은 인간 전문가가 자연스럽게 따르는 이해(understanding)와 추론(inference)의 과정을 거친다고 말할 수 있을까? 어쩌면 어떤 논리적인 질문을 확률 문제로 치환해 엄청나게 많은 변수로 다차원 패턴 매칭하고 또 이를 확률적 응용하는 형태의 답변이 아닐까 싶다.

지금 보여주는 Gen AI의 성능이 인턴십에 머무른다면, 이것은 무한한 잠재력의 출발점이 아니라 해당 기술의 천장일 수 있다. 딥러닝 모델이 주류였던 AI 기술은 transformer 모델의 출현으로 패러다임 시프트가 발생했다. 어쩌면 transformer 모델의 한계로 새로운 패러다임의 출현을 기다려야할지 모른다.

그렇다면 우리는 생존을 위해 무엇을 해야할까?

먼저 과거에 없던 무한한 인턴이 생겼으니 이제 어떻게 인턴을 잘 사용할지 고민해야 한다.

이는 좋은 질문을 할 수 있어야 하고, 또 답변에 대한 분별력을 갖추어야 한다.

앞으로 이렇게 새로운 패러다임의 출현은 멈추지 않을 것이기에, 끊임없이 시대적 파도를 타는 훈련이 필요하다. 세상의 변화에 관심을 기울이고 또 그것의 본질과 그것이 사회에 미칠 영향에 대해 상상력을 더하는 습관이 필요하다. 이는 곧 시대적 선구안을 키우는 행위로 귀결된다.

그럼 여기서 두려움의 본질은 무엇일까?

우리가 이해하지 못하는 거대한 힘의 출현에 대해 인간의 본능적인 반응이라고 본다. 이런 거대한 힘은 내 앞마당을 부술 수도 있고, 내 앞마당과 전혀 관계 없을 수 있다. 결국 마음의 문제가 아닐까. 우리는 우리가 어찌할 수 없는 것이 아닌 우리가 변화를 만들어낼 수 있는 것에 집중해야한다.

우리가 할 수 있는, 시대적 선구안을 키우는데 집중한다면 생존에 있어 대다수의 사람들보다 유리한 상황에 놓여있다고 볼 수 있지 않을까? 그렇다면 우린 조금 안도해도 괜찮지 않을까.