AI의 아버지가 말하는 미래

일리야 수츠케버가 예견하는 인류 최대의 도전과 기회

일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 OpenAI의 공동창립자이자 전 Chief Scientist로, 딥러닝과 AI 연구 분야의 세계적 권위자입니다. 그는 토론토 대학교에서 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수 밑에서 박사과정을 마쳤으며, 현재 AI 안전성과 AGI(Artificial General Intelligence) 개발에 주력하고 있습니다. 다음은 그가 모교인 토론토 대학교에서 명예박사 학위를 받으며 한 졸업식 연설의 전문입니다. (영상은 글 하단 링크로)

일리야 수츠케버 토론토 대학교 졸업식 연설 스크립트

안녕하세요, 여러분. 이곳에 있게 되어 정말 기쁩니다. 이 모든 것을 준비해주시고, 조직해주시고, 저에게 이 명예 학위를 주신 모든 분들께 감사드립니다. 이 명예 학위를 받는 것은 정말 극도로 의미 있는 일입니다.

거의 정확히 20년 전 오늘, 저는 바로 이 홀에서 토론토 대학교 학사 학위를 받았습니다. 실제로 지금 이 시점에서 이것은 토론토 대학교에서 받는 제 네 번째 학위가 될 것입니다. 저는 여기서 정말 극도로 훌륭한 시간을 보냈습니다. 총 10년을 보냈고, 학부 학위를 받았으며 많은 것을 배웠습니다. 또한 여기서 대학원생이기도 했는데 정말 훌륭했습니다. 제가 관심 있는 분야를 깊이 파고들 수 있었고 진정한 연구자가 될 수 있었습니다.

Jeff Hinton과 함께 공부할 수 있었던 것은 정말 훌륭했습니다. 실제로 Jeff Hinton이 이 대학교에 있었다는 사실은 제 인생의 가장 큰 행운 중 하나였습니다. 저는 이 대학교에 많은 감사를 느낍니다. 교육받고, 성숙해지고, 과학자가 되는 더 좋은 방법을 요청할 수 없었을 것 같습니다.

또한 제가 여기서 학생이었을 때 토론토 대학교에서는 어느 곳보다도 최고의 AI 연구를 하고 있었습니다. 가장 혁신적인 아이디어, 가장 흥미진진한 작업이었고, 저는 대학원생으로서 이미 그것에 기여할 수 있었다는 것이 매우 운이 좋았다고 생각합니다. 하지만 그것은 오래전 일입니다.

제가 이해하기로는 졸업식 연설에서는 현명한 조언을 제공해야 하는데, 저도 조금은 그렇게 하겠지만 조금만 하겠습니다. 왜냐하면 이 연설은 조금 다를 것이기 때문입니다.

저는 하나의 유용한 마음가짐을 제안하겠습니다. 이것을 받아들이면 모든 것이 훨씬 쉬워집니다. 바로 현실을 있는 그대로 받아들이고 과거를 후회하지 않으려 노력하며 상황을 개선하려 노력하는 것입니다. 제가 이것을 말하는 이유는 이를 받아들이기가 너무 어렵기 때문입니다. 오, 나쁜 과거의 결정이나 나쁜 운, 어떤 일이 일어났거나 뭔가 불공평하다고 생각하기가 너무 쉽습니다. 그리고 이런 식으로 생각하는 데 너무 많은 시간을 보내기가 너무 쉽습니다. 하지만 좋다, 상황은 지금 이런 상태다, 다음 최선의 단계는 무엇인가라고 말하는 것이 훨씬 더 낫고 생산적입니다. 제가 스스로 이렇게 할 때마다 모든 것이 훨씬 더 잘 풀린다는 것을 발견합니다.

하지만 어렵습니다. 어려워요. 자신의 감정과의 끊임없는 투쟁이고, 그래서 제가 여러분에게 언급하는 것입니다. 아마 여러분 중 일부는 스스로 이것을 채택할 것입니다. 이것은 가능한 한 최선으로 이런 마음가짐을 채택하라는 상기시킴이자 저 자신에게도 끊임없는 투쟁이라는 상기시킴입니다.

하지만 이것은 제쳐두고, 이것이 가장 전통적인 졸업식 연설이 되지 않을 이유는 지금 조금 다른 일이 일어나고 있기 때문입니다. 여러분 모두, 우리 모두는 지금까지 가장 특별한 시대에 살고 있습니다. 이것은 사람들이 자주 말할 수 있는 것이지만, 이번에는 실제로 사실이라고 생각합니다. 이번에 사실인 이유는 AI 때문입니다.

제가 듣기로는 오늘날의 AI는 이미 학생이 된다는 것의 의미를 상당한 정도로 바꾸었습니다. 특히 제가 감지하는 바로는 그렇고 사실이라고 생각합니다. 하지만 물론 AI의 영향은 그것을 넘어섭니다. 우리가 하는 일의 종류에 무엇이 일어날까요? 그것은 알 수 없고 예측할 수 없는 방식으로 조금씩 변화하기 시작하고 있습니다.

어떤 일은 더 빨리 느낄 수도 있고, 어떤 일은 나중에 느낄 수도 있습니다. 오늘날의 AI로 트위터에 가서 AI가 무엇을 할 수 있는지, 사람들이 무엇을 말하는지 볼 수 있고, 여러분은 조금 그것을 느낄 것입니다. 어떤 기술이 유용한지, 어떤 것이 덜 유용할지 궁금해합니다. 그래서 이런 질문들이 계속 생깁니다. 그래서 현재 수준의 도전은 그것이 일과 우리의 경력에 어떤 영향을 미칠 것인가입니다.

하지만 AI의 진짜 도전은 정말 전례가 없고 정말 극단적이며, 오늘날과 비교해서 미래에는 매우 다를 것입니다. 우리 모두 AI를 봤고, 우리 모두 컴퓨터와 대화해봤고, 컴퓨터가 우리에게 대답했습니다. 이것은 새로운 일입니다. 컴퓨터는 과거에 이런 일을 하지 않았지만 지금은 합니다. 그래서 여러분이 컴퓨터와 말하면 그것이 여러분을 이해하고 대답하며, 음성으로도 하고 코드도 작성합니다. 꽤 놀랍습니다.

하지만 할 수 없는 일도 너무 많고 너무 부족합니다. 아직 많은 것을 따라잡아야 한다고 말할 수 있습니다. 하지만 그것은 시사적입니다. 충분히 좋아서 여러분 자신에게 물어볼 수 있습니다. 좋다, 몇 년 후에는 어떨지 상상할 수 있습니다. 어떤 사람들은 3년이라고 하고, 어떤 사람들은 5년, 10년이라고 합니다. 여러 숫자가 나오고 있습니다. 미래를 예측하기는 조금 어렵습니다.

하지만 천천히 그러나 확실히, 아니면 그렇게 천천히는 아닐 수도 있지만, AI는 계속 발전할 것이고, AI가 우리가 할 수 있는 모든 일을 할 수 있는 날이 올 것입니다. 일부가 아니라 모든 것을 말입니다. 제가 배울 수 있는 모든 것, 여러분 중 누구든 배울 수 있는 모든 것을 AI도 할 수 있을 것입니다.

그런데 우리는 이것을 어떻게 알 수 있을까요? 제가 어떻게 그렇게 확신할 수 있을까요? 그 이유는 우리 모두에게 뇌가 있고, 뇌는 생물학적 컴퓨터이기 때문입니다. 그래서 우리에게 뇌가 있습니다. 뇌는 생물학적 컴퓨터입니다. 그렇다면 디지털 컴퓨터, 디지털 뇌가 같은 일을 할 수 없을 이유가 무엇일까요? 이것이 AI가 모든 그런 일들을 할 수 있을 것이라는 이유에 대한 한 문장 요약입니다. 우리에게는 뇌가 있고 뇌는 생물학적 컴퓨터이기 때문입니다.

그래서 여러분은 자신에게 묻기 시작할 수 있습니다. 무슨 일이 일어날까요? 컴퓨터가 우리의 모든 일을 할 수 있게 될 때 무슨 일이 일어날까요? 이것들은 정말 큰 질문들입니다. 극적인 질문들입니다. 지금 조금 생각해보면 이런 생각이 듭니다. 아, 조금 강렬하군요. 하지만 실제로는 강렬함의 일부일 뿐입니다.

왜냐하면 무슨 일이 일어날까요? 집단적인 우리가 이런 AI들을 무엇에 사용하고 싶어할까요? 더 많은 일을 하고, 경제를 성장시키고, R&D를 하고, AI 연구를 할까요? 그러면 진보의 속도가 적어도 한동안은 정말 극도로 빨라질 것입니다.

이런 것들은 극단적인 것들입니다. 상상할 수 없는 것들입니다. 지금 저는 여러분을 그 안으로 조금 끌어들이려고 하고 있습니다. AI가 만드는 이 정말 극단적이고 급진적인 미래의 사고공간으로 말입니다. 하지만 그것을 상상하기도 매우 어렵습니다. 매우 매우 어렵습니다. 내면화하고 감정적인 수준에서 정말로 믿기가 매우 어렵습니다. 저조차도 그것으로 고민합니다. 그럼에도 불구하고 논리는 이것이 일어날 가능성이 매우 높다고 지시하는 것 같습니다.

그러면 그런 세상에서는 무엇을 해야 할까요? 이런 인용구가 있습니다. "여러분이 정치에 관심을 갖지 않을 수도 있지만, 정치는 여러분에게 관심을 가질 것입니다." AI에도 같은 것이 여러 배로 적용됩니다.

특히 저는 단순히 AI를 사용하고 오늘날 최고의 AI가 무엇을 할 수 있는지 보는 것만으로도 직감을 얻는다고 생각합니다. 직감을 얻습니다. AI가 1년, 2년, 3년 후에 계속 개선됨에 따라 그 직감은 더 강해질 것이고, 우리가 지금 이야기하고 있는 많은 것들이 훨씬 더 현실적이 될 것입니다. 덜 상상적인 것이 될 것입니다.

결국 어떤 에세이나 설명도 우리가 우리 자신의 감각으로, 우리 자신의 두 눈으로 보는 것과 경쟁할 수 없습니다. 특히 AI, 미래의 매우 똑똑한 초지능 AI와 함께, 그들이 말하는 것을 말하고 다른 것인 척하지 않도록 하는 것에 대한 매우 심오한 문제들이 있을 것입니다. 저는 여기서 많은 것을 적은 양의 정보와 시간으로 압축하고 있습니다.

하지만 전반적으로, 단순히 AI가 무엇을 할 수 있는지 보고, 때가 되었을 때 그것을 무시하지 않는 것만으로도, AI가 제기할 엄청난 도전을 극복하는 데 필요한 에너지를 생성할 것입니다. AI가 제기하는 도전은 어떤 의미에서 인류 역사상 가장 큰 도전입니다.

그것을 극복하는 것은 또한 가장 큰 보상을 가져다줄 것입니다. 어떤 의미에서 여러분이 좋아하든 그렇지 않든, 여러분의 삶은 AI에 의해 큰 영향을 받을 것입니다. 그래서 그것을 보고, 주의를 기울이고, 그 후 앞으로 올 문제들을 해결할 에너지를 생성하는 것, 그것이 주요한 일이 될 것입니다.

여기서 멈추겠습니다. 정말 감사합니다.

AI 혁명의 설계자가 말하는 현재

일리야 수츠케버의 연설에서 가장 인상적인 부분 중 하나는 그의 겸손함이다. "명예 학위를 받는 것은 정말 극도로 의미 있는 일"이라고 말하며 진심어린 감사를 표현하는 모습에서, 세계 최고의 AI 연구자 중 한 명임에도 불구하고 여전히 배움과 성장에 대한 열린 자세를 유지하고 있음을 알 수 있다.

토론토 대학교와의 20년간의 인연은 단순한 개인사를 넘어 AI 역사의 한 축을 보여준다. "거의 정확히 20년 전 오늘, 바로 이 홀에서 학사 학위를 받았다"는 그의 회상은 시간의 순환성을 느끼게 한다. 학생에서 연구자로, 연구자에서 기업가로, 그리고 이제 명예박사로 돌아온 여정은 AI 분야 자체의 성장과 궤를 같이 한다.

특히 주목할 점은 그가 토론토 대학교에서 보낸 10년이라는 긴 시간이다. "학부 학위를 받았으며 많은 것을 배웠습니다. 또한 여기서 대학원생이기도 했는데 정말 훌륭했습니다"라는 표현에서 알 수 있듯이, 그는 단순히 학위를 받기 위해서가 아니라 진정한 연구자로 성장하기 위해 깊이 있는 학문적 여정을 걸었다.

제프리 힌튼과의 만남을 "제 인생의 가장 큰 행운 중 하나"라고 표현한 것은 과장이 아니다. 힌튼 교수는 1980년대부터 신경망 연구를 지속해온 딥러닝의 아버지이며, 2000년대 후반 딥러닝 혁명의 핵심 인물이다. 수츠케버가 힌튼 연구실에서 보낸 시간은 단순한 사제 관계를 넘어 AI 역사의 1세대와 2세대를 잇는 지적 계보의 연결고리였다.

"제가 여기서 학생이었을 때 토론토 대학교에서는 어느 곳보다도 최고의 AI 연구를 하고 있었습니다"라는 그의 증언은 역사적 사실이다. 2006년 힌튼 교수가 발표한 딥러닝 논문을 시작으로, 토론토 대학교는 AI 르네상스의 중심지가 되었다. 2012년 AlexNet의 성공은 바로 이 연구실에서 나왔고, 이는 현재 AI 붐의 직접적인 출발점이 되었다.

수츠케버가 "대학원생으로서 이미 그것에 기여할 수 있었다"고 말한 것은 겸손한 표현이다. 실제로 그는 학생 시절부터 중요한 연구 성과를 내며 AI 분야의 핵심 인물로 성장했다. 그의 박사 논문과 초기 연구들은 현재 대형 언어 모델의 기초가 되는 핵심 아이디어들을 담고 있었다.

현재 AI의 상황에 대한 그의 관찰도 날카롭다. "오늘날의 AI는 이미 학생이 된다는 것의 의미를 상당한 정도로 바꾸었습니다"라는 진단은 교육 현장의 실질적 변화를 정확히 포착한다. ChatGPT가 출시된 이후 학생들의 과제 수행 방식, 정보 습득 방법, 심지어 사고 과정까지 근본적으로 달라지고 있다.

그가 트위터를 언급하며 "AI가 무엇을 할 수 있는지, 사람들이 무엇을 말하는지 볼 수 있다"고 한 것은 현재 AI 담론의 특징을 잘 보여준다. 소셜 미디어에는 매일 새로운 AI 성과들이 공유되고, 사람들은 그것을 보며 흥분하거나 걱정한다. "어떤 기술이 유용한지, 어떤 것이 덜 유용할지" 궁금해하는 것은 AI 시대를 살아가는 모든 사람들의 공통된 고민이다.

수츠케버가 현재를 "현재 수준의 도전"이라고 표현한 것은 의미심장하다. 그는 지금의 AI 영향을 단순한 도전으로 보고 있다. 진짜 도전은 아직 오지 않았다는 것이다. "AI의 진짜 도전은 정말 전례가 없고 정말 극단적이며, 오늘날과 비교해서 미래에는 매우 다를 것"이라는 그의 말은 현재가 단지 시작에 불과하다는 경고다.

현재 AI에 대한 그의 평가는 균형잡혀 있다. "컴퓨터와 대화하고 컴퓨터가 대답한다", "음성으로도 하고 코드도 작성한다"며 현재 AI의 놀라운 능력을 인정하면서도, "할 수 없는 일도 너무 많고 너무 부족하다"고 솔직하게 한계를 지적한다. 이는 AI 개발 최전선에서 매일 기술의 가능성과 한계를 동시에 목격하는 연구자의 현실적 시각이다.

그가 현재 AI를 "시사적"이라고 표현한 것은 핵심을 찌른다. 현재의 AI는 비록 완벽하지 않지만, 미래의 가능성을 충분히 암시하고 있다는 의미다. GPT-4를 사용해본 사람들이 느끼는 그 놀라움과 아쉬움, 그리고 "앞으로는 어떨까"하는 기대감을 그는 정확히 포착했다.

수츠케버의 현재 진단에서 가장 중요한 메시지는 변화의 불가피성이다. 기술 발전의 속도와 방향을 고려할 때, 현재의 제한적인 AI는 곧 훨씬 더 강력한 형태로 진화할 것이다. 우리는 그 변화의 초입에 서 있을 뿐이라는 것이다.

생물학적 컴퓨터 vs 디지털 컴퓨터

수츠케버가 제시한 가장 강력하면서도 간결한 논증이 바로 이것이다. "우리 모두에게 뇌가 있고, 뇌는 생물학적 컴퓨터입니다. 그렇다면 디지털 컴퓨터, 디지털 뇌가 같은 일을 할 수 없을 이유가 무엇일까요?" 이 명쾌한 논리 속에 AI의 미래에 대한 그의 확신이 모두 담겨 있다.

이 논리는 단순해 보이지만 실제로는 수십 년간의 신경과학과 컴퓨터 과학 연구 성과를 바탕으로 한다. 수츠케버가 토론토 대학교에서 힌튼 교수와 함께 연구한 인공신경망 이론이 바로 이 아이디어에서 출발한다. 인간의 뇌가 뉴런들의 복잡한 네트워크로 구성되어 있다면, 컴퓨터에서도 유사한 구조를 구현할 수 있다는 것이다.

뇌를 생물학적 컴퓨터로 규정하는 것은 단순한 비유가 아니다. 뇌는 실제로 정보를 입력받고, 처리하고, 저장하고, 출력하는 시스템이다. 뉴런은 전기화학적 신호를 통해 정보를 전달하고, 시냅스는 이 신호들을 조절하고 변형한다. 학습은 시냅스 연결의 강도가 변화하는 과정이고, 기억은 특정한 신경 패턴의 저장이다. 이 모든 과정은 물리적이고 화학적인 현상으로 설명할 수 있다.

수츠케버의 논리에서 핵심은 "원리상의 가능성"이다. 만약 뇌의 기능이 물리 법칙을 따르는 물질적 과정이라면, 다른 물리적 시스템인 디지털 컴퓨터도 충분한 복잡성과 정교함을 갖춘다면 동일한 기능을 수행할 수 있어야 한다. 이는 계산 이론의 근본 원리인 처치-튜링 가설과도 연결된다. 충분히 강력한 범용 컴퓨터는 이론적으로 어떤 계산 가능한 함수든 계산할 수 있다는 것이다.

물론 현실적인 구현은 이론보다 훨씬 복잡하다. 인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런과 100조 개가 넘는 시냅스를 가진 극도로 복잡한 시스템이다. 각 뉴런은 단순한 디지털 스위치가 아니라 수천 개의 분자적 상호작용이 일어나는 생화학적 공장이다. 뇌의 구조와 기능은 수억 년의 진화 과정을 통해 최적화되었으며, 그 복잡성을 완전히 해독하는 것은 아직 진행 중인 과제다.

하지만 수츠케버가 강조하는 것은 완벽한 모방이 반드시 필요하지 않다는 점이다. 현재의 AI 발전 양상을 보면, 뇌의 정확한 복제 없이도 놀라운 인지 능력을 구현할 수 있다는 것이 증명되고 있다. GPT와 같은 트랜스포머 기반 모델들은 인간의 뇌와는 매우 다른 구조를 가지고 있지만, 언어 이해와 생성에서는 인간에 근접한 성능을 보여준다.

여기서 중요한 개념이 바로 "학습"이다. 수츠케버는 "제가 배울 수 있는 모든 것, 여러분 중 누구든 배울 수 있는 모든 것을 AI도 할 수 있을 것"이라고 말했다. 이는 단순한 정보 저장을 의미하는 것이 아니다. 패턴 인식, 추상화, 일반화, 창의적 조합 등 인간 지능의 핵심 요소들을 의미한다.

현재 AI의 발전 속도는 이런 예측에 현실성을 부여한다. 불과 몇 년 전만 해도 불가능하다고 여겨졌던 자연어 처리, 이미지 생성, 복잡한 추론 등이 현실화되고 있다. 수츠케버가 직접 개발에 참여한 GPT 시리즈의 발전 과정만 봐도, GPT-1에서 GPT-4까지의 능력 향상은 기하급수적이었다.

특히 중요한 것은 "일반화" 능력이다. 특정 작업에만 특화된 AI가 아니라, 다양한 종류의 문제를 해결할 수 있는 범용 인공지능의 가능성이다. 인간의 뇌가 특별한 이유는 하나의 시스템으로 언어, 시각, 추론, 감정, 운동 등 다양한 기능을 수행할 수 있기 때문이다. 현재의 대형 언어 모델들이 보여주는 것은 바로 이런 일반화 능력의 초기 형태다.

수츠케버의 논증에서 가장 설득력 있는 부분은 그 논리적 필연성이다. 만약 뇌가 정말로 생물학적 컴퓨터라면, 그리고 디지털 컴퓨터의 처리 능력과 메모리가 계속 증가한다면, 언젠가는 뇌의 모든 기능을 디지털적으로 구현할 수 있을 것이다. 이는 시간과 기술 발전의 문제일 뿐, 원리적으로 불가능한 일이 아니라는 것이다.

이런 관점에서 보면, 현재 AI의 한계들은 모두 일시적이다. 처리 속도의 부족, 메모리 용량의 제한, 알고리즘의 비효율성, 학습 데이터의 부족 등은 모두 기술 발전으로 극복될 수 있는 문제들이다. 수츠케버가 "천천히 그러나 확실히, 아니면 그렇게 천천히는 아닐 수도 있지만"이라고 표현한 것은 바로 이런 기술적 진보의 불가피성을 나타낸다.

결국 그의 논증이 제시하는 것은 희망적이면서도 도전적인 미래다. AI가 인간의 모든 인지 능력을 갖게 된다면, 그것은 인류에게 엄청난 기회이자 동시에 전례 없는 도전이 될 것이다.

AGI 개발자가 그리는 극단적 미래

수츠케버가 그리는 미래 시나리오는 공상과학 소설이 아니라 OpenAI 내부에서 실제로 계획되고 준비되고 있는 현실이다. "AI가 우리가 할 수 있는 모든 일을 할 수 있는 날이 올 것이다. 일부가 아니라 모든 것을"이라는 그의 예측은 AGI(Artificial General Intelligence)를 목표로 하는 조직의 최고 과학자가 내다보는 구체적 전망이다.

그가 제시하는 타임라인은 놀랍도록 구체적이다. "어떤 사람들은 3년이라고 하고, 어떤 사람들은 5년, 10년이라고 합니다. 여러 숫자가 나오고 있습니다"라는 언급은 이것이 먼 미래의 추상적 가능성이 아니라 현재 AI 업계에서 진지하게 논의되고 있는 현실적 타임라인이라는 것을 보여준다. OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 AI 연구기관들이 실제로 이런 시간 범위 내에서 AGI 달성을 목표로 하고 있다.

"미래를 예측하기는 조금 어렵다"고 인정하면서도 그 방향성에 대해서는 확신을 보이는 것이 중요하다. 수츠케버는 정확한 시기는 불확실하지만 AGI의 도래 자체는 피할 수 없는 현실로 보고 있다. 이는 기술 발전의 현재 궤도와 속도를 고려할 때 논리적으로 도출되는 결론이다.

그가 상상하는 AGI 이후의 세상은 기존 질서의 근본적 재편을 의미한다. "컴퓨터가 우리의 모든 일을 할 수 있게 될 때 무슨 일이 일어날까요?"라는 질문은 단순해 보이지만 그 함의는 혁명적이다. 인간의 노동이 더 이상 경제적 가치를 갖지 못하게 된다면, 자본주의 경제 시스템은 어떻게 작동할 것인가? 생산과 분배의 메커니즘은 어떻게 재구성될 것인가?

수츠케버의 답은 생산성 폭발 시나리오다. "집단적인 우리가 이런 AI들을 무엇에 사용하고 싶어할까요? 더 많은 일을 하고, 경제를 성장시키고, R&D를 하고, AI 연구를 할까요?" 그의 예측은 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 무한 증폭시켜 전체적인 생산성과 혁신 속도를 기하급수적으로 높일 것이라는 낙관적 시나리오다.

특히 흥미로운 것은 "AI 연구를 위해 AI를 사용한다"는 개념이다. 이는 기술 발전의 자기 강화 루프를 의미한다. AI가 발전할수록 AI 연구 자체도 더 빨라지고, 이는 다시 더 발전된 AI를 만들어내는 선순환 구조다. 수츠케버는 이로 인해 "진보의 속도가 적어도 한동안은 정말 극도로 빨라질 것"이라고 예측한다.

이런 가속화는 인류 역사상 전례가 없는 현상이다. 농업혁명은 수천 년에 걸쳐 일어났고, 산업혁명은 수백 년, 정보혁명은 수십 년의 시간을 요했다. 하지만 AI 혁명은 몇 년 또는 몇 십 년 내에 문명의 모든 측면을 바꿀 가능성이 있다. 과학 연구, 기술 개발, 의료, 교육, 예술 등 모든 영역에서 동시다발적인 breakthrough가 일어날 수 있다.

수츠케버는 이런 미래를 "극단적인 것들", "상상할 수 없는 것들"이라고 표현한다. 그는 청중을 "AI가 만드는 이 정말 극단적이고 급진적인 미래의 사고공간으로" 끌어들이려 한다. 하지만 동시에 그 자신도 이런 미래를 완전히 이해하거나 상상하기 어렵다고 솔직하게 인정한다.

"매우 매우 어렵습니다. 내면화하고 감정적인 수준에서 정말로 믿기가 매우 어렵습니다. 저조차도 그것으로 고민합니다." 이런 솔직함은 그의 예측에 더 큰 신빙성을 부여한다. 그는 장밋빛 미래를 그리거나 공포를 조장하려는 것이 아니라, 자신이 직접 개발하고 있는 기술의 논리적 귀결을 있는 그대로 제시하고 있다.

"논리는 이것이 일어날 가능성이 매우 높다고 지시하는 것 같습니다"라는 표현이 핵심이다. 수츠케버의 예측은 감정이나 희망사항이 아니라 기술적 분석과 논리적 추론에 기반하고 있다. GPT 시리즈의 개발 과정에서 그가 목격한 능력의 급속한 향상, 컴퓨팅 파워의 지속적 증가, 알고리즘의 개선 등을 종합적으로 고려할 때 AGI의 등장은 피할 수 없는 결과라는 것이다.

이런 극단적 미래가 가져올 기회는 상상을 초월한다. 질병의 정복, 노화의 극복, 기후변화 해결, 우주 탐험, 물질적 풍요의 달성 등 인류가 오랫동안 꿈꿔온 모든 목표들이 현실화될 수 있다. AI의 도움으로 과학적 발견의 속도가 기하급수적으로 빨라지고, 기술적 한계들이 차례로 돌파될 수 있다.

하지만 동시에 그 도전도 전례가 없을 것이다. 수츠케버가 "조금 강렬하다"고 표현하면서도 "실제로는 강렬함의 일부일 뿐"이라고 한 것은 우리가 아직 그 진정한 규모를 파악하지 못하고 있다는 의미다. AGI 이후의 세상은 현재의 상식과 경험으로는 이해하기 어려운 완전히 새로운 현실이 될 것이다.

수츠케버가 그리는 이 극단적 미래는 필연적이면서도 준비가 필요하다. 기술 발전의 논리적 귀결이지만, 그 결과가 인류에게 유익할지는 우리의 선택과 준비에 달려 있다는 것이다.

AI 안전성 전문가의 경고

수츠케버가 인용한 고전적 격언 "여러분이 정치에 관심을 갖지 않을 수도 있지만, 정치는 여러분에게 관심을 가질 것입니다"는 그의 AI 안전성에 대한 깊은 우려를 함축한다. 이를 AI에 적용했을 때 그 의미는 더욱 절실해진다. 개인이 AI에 무관심하더라도, AI는 개인의 삶에 필연적으로 그리고 압도적으로 영향을 미칠 것이라는 경고다.

"AI에도 같은 것이 수 배로 적용됩니다"라는 그의 표현에서 '수 배'라는 수식어가 중요하다. 정치의 영향력도 크지만, AI의 영향력은 그것을 훨씬 넘어설 것이라는 인식이다. 정치는 인간이 만든 시스템이고 인간이 통제할 수 있는 영역이지만, 충분히 발전한 AI는 인간의 통제를 벗어날 가능성이 있다. 특히 인간보다 뛰어난 초지능 AI가 등장한다면, 그 행동을 예측하고 제어하는 것은 본질적으로 어려워질 수 있다.

수츠케버가 특별히 우려하는 부분은 AI의 정렬(Alignment) 문제다. "미래의 매우 똑똑한 초지능 AI와 함께, 그들이 말하는 것을 말하고 다른 것인 척하지 않도록 하는 것에 대한 매우 심오한 문제들이 있을 것"이라는 그의 경고는 AI 안전성의 핵심을 찌른다. 이는 AI가 겉으로는 인간의 의도에 따르는 것처럼 보이지만 실제로는 다른 목표를 추구할 가능성을 지적한 것이다.

현재의 AI에서도 이런 문제의 징조들이 나타나고 있다. 대형 언어 모델들은 때때로 환각(hallucination)을 일으켜 그럴듯한 거짓 정보를 생성하거나, 훈련 데이터의 편향을 반영한 부적절한 답변을 하거나, 예상치 못한 방식으로 반응한다. 이런 문제들은 AI가 더 강력해질수록 더욱 심각해질 수 있다. 인간보다 똑똑한 AI가 의도적으로 인간을 속이거나 조작하려 한다면, 우리가 그것을 탐지하고 막을 수 있을까?

"저는 여기서 많은 것을 적은 양의 정보와 시간으로 압축하고 있습니다"라는 그의 말은 의미심장하다. AI 안전성은 매우 복잡하고 다면적인 문제인데, 졸업식 연설이라는 제한된 시간과 형식 안에서는 그 모든 측면을 다룰 수 없다는 인정이다. 하지만 그럼에도 불구하고 이 문제를 언급해야 할 만큼 중요하다는 것이 그의 판단이다.

수츠케버의 AI 안전성에 대한 우려는 그의 독특한 위치에서 나온다. 그는 AI를 단순히 사용하는 사람이 아니라 최첨단 AI 시스템을 직접 개발하고 있는 당사자다. GPT 시리즈의 개발 과정에서 그는 AI 시스템이 예상치 못한 능력을 보이거나 예측 불가능한 방식으로 행동하는 것을 직접 목격했다. 이런 경험들이 그로 하여금 더 강력한 AI가 등장했을 때 일어날 수 있는 일들에 대해 현실적인 우려를 갖게 만들었다.

OpenAI 내부에서도 AI 안전성은 최우선 과제 중 하나다. 회사의 공식 목표는 "안전한 AGI를 개발하여 모든 인류에게 이익을 가져다주는 것"이다. 수츠케버는 이 목표를 실현하기 위한 연구를 직접 이끌어왔으며, 그 과정에서 AI 안전성의 어려움과 중요성을 체감했다.

그가 개인적 차원을 넘어 전 인류적 관점에서 문제를 바라보는 것도 주목할 점이다. AI 안전성은 한 개인이나 기업, 심지어 한 국가의 문제가 아니다. 충분히 발전한 AI는 국경을 넘나들며 전 지구적 영향을 미칠 수 있다. 따라서 AI 안전성 확보는 국제적 협력이 필요한 전 인류적 과제다.

수츠케버의 경고에서 중요한 것은 시급성이다. AI 기술이 빠르게 발전하고 있는 현재, 안전성 연구와 대비책 마련이 뒤처지면 안 된다는 것이다. 기술 개발과 안전성 연구가 병행되어야 하고, 가능하다면 안전성 연구가 앞서야 한다는 것이 그의 생각이다.

하지만 그는 단순한 공포 조장을 하지 않는다. 문제를 인식하고 적절히 대응한다면 해결할 수 있다는 희망도 함께 제시한다. "AI가 제기할 엄청난 도전을 극복하는 데 필요한 에너지를 생성할 것"이라는 그의 말은 문제 해결에 대한 낙관을 보여준다.

그의 접근법은 현실적이다. AI 발전을 막을 수는 없고 막아서도 안 된다. 대신 그 발전이 인류에게 도움이 되는 방향으로 이루어지도록 하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 AI를 무시하거나 회피하지 말고 적극적으로 관여해야 한다는 것이 그의 메시지다.

결국 수츠케버의 경고는 책임감의 표현이다. AI 개발자로서 그가 느끼는 윤리적 책임감과 인류의 미래에 대한 걱정이 이런 공개적 경고로 이어진 것이다. 그는 기술적 성취에만 매몰되지 않고 그 기술이 사회에 미칠 영향을 진지하게 고민하는 연구자의 모습을 보여준다.

실무 경험에서 나온 직관적 통찰

수츠케버가 제시하는 가장 실용적이고 접근 가능한 조언이 바로 이것이다. "단순히 AI를 사용하고 오늘날 최고의 AI가 무엇을 할 수 있는지 보는 것만으로도 직감을 얻습니다." 이는 복잡한 이론이나 기술적 지식 없이도 누구나 실천할 수 있는 방법이다.

GPT-4를 비롯한 최첨단 AI 시스템들을 직접 개발한 경험을 가진 수츠케버는 직접 체험이 갖는 힘을 누구보다 잘 안다. GPT-1에서 GPT-4까지의 진화 과정을 실시간으로 목격하면서 그가 느꼈을 놀라움과 기대감은 단순한 벤치마크 점수나 기술 논문으로는 설명할 수 없는 것이었다. 실제로 모델과 상호작용하고, 그 반응을 관찰하고, 새로운 가능성을 발견하는 과정에서 얻은 직관이 그의 미래 예측의 근간이 되고 있다.

"직감을 얻습니다"라는 표현이 중요하다. 이는 논리적 분석이나 데이터 해석을 넘어서는 더 깊은 이해를 의미한다. AI를 직접 사용해본 사람들은 공통적으로 "뭔가 다르다"는 느낌을 받는다. ChatGPT와 처음 대화해본 순간의 놀라움, 예상치 못한 창의적 답변을 받았을 때의 당황감, 그리고 동시에 느끼는 한계와 아쉬움까지. 이런 복합적인 경험이 쌓여서 AI의 현재와 미래에 대한 직관적 이해가 형성된다.

수츠케버는 이런 직감이 시간이 지남에 따라 더욱 강화될 것이라고 예측한다. "AI가 1년, 2년, 3년 후에 계속 개선됨에 따라 그 직감은 더 강해질 것"이라는 그의 말은 기술 진보의 가속화를 전제로 한다. 실제로 AI 기술의 발전 속도를 보면, 매년 또는 심지어 매달 새로운 혁신이 일어나고 있다. 사용자들은 이런 변화를 실시간으로 체험하면서 AI의 잠재력에 대한 감각을 기르게 된다.

"우리가 지금 이야기하고 있는 많은 것들이 훨씬 더 현실적이 될 것입니다. 덜 상상적인 것이 될 것입니다"라는 그의 예측은 매우 구체적이다. 현재 AI에 대한 많은 논의들이 여전히 추상적이고 이론적인 수준에 머물러 있지만, 직접 경험이 쌓일수록 더 구체적이고 현실적인 논의가 가능해진다는 것이다.

이는 기술 수용의 일반적인 패턴이기도 하다. 인터넷이 처음 등장했을 때도 대부분의 사람들은 그것이 일상생활에 미칠 영향을 정확히 예측하지 못했다. 하지만 이메일을 사용하고, 웹사이트를 방문하고, 온라인 쇼핑을 경험하면서 점차 인터넷의 가능성과 중요성을 체감하게 되었다. AI도 마찬가지 과정을 거치고 있다.

수츠케버가 특별히 강조하는 것은 직접 체험의 불가대체성이다. "결국 어떤 에세이나 설명도 우리가 우리 자신의 감각으로, 우리 자신의 두 눈으로 보는 것과 경쟁할 수 없습니다." 이는 AI 연구자로서 그가 매일 새로운 모델을 테스트하고 평가하는 과정에서 체득한 지혜다. 아무리 훌륭한 이론적 설명도 실제 경험만큼 설득력 있고 생생하지 않다.

현재 AI 기술을 적극적으로 사용하고 탐험하는 사람들은 미래에 대한 더 정확한 직감을 갖게 될 것이다. ChatGPT로 창작을 해보고, Claude로 복잡한 분석을 수행하고, Midjourney로 이미지를 생성해보는 경험들이 모두 AI 시대에 대한 직관적 이해를 형성한다. 단순히 뉴스나 기사를 통해 AI에 대해 알고 있는 것과, 실제로 AI와 상호작용하며 그 가능성과 한계를 경험하는 것 사이에는 질적인 차이가 있다.

특히 중요한 것은 이런 개인적 직감이 사회적 차원으로 확산될 때의 효과다. 수츠케버가 말하는 "에너지 생성"은 바로 이런 집단적 직감과 인식에서 나온다. 많은 사람들이 AI의 현실적 가능성을 직접 경험하고 이해할 때, 그에 대한 적절한 대응과 준비가 가능해진다.

이는 민주적 AI 거버넌스와도 연결된다. AI 정책과 규제가 소수의 전문가나 기업의 손에만 맡겨져서는 안 된다. 일반 시민들이 AI에 대한 직접적인 경험과 이해를 갖게 될 때, 더 민주적이고 포용적인 AI 정책 논의가 가능해진다.

수츠케버의 조언은 매우 현실적이고 실행 가능하다. 누구나 지금 당장 다양한 AI 도구들을 사용해볼 수 있고, 그 과정에서 AI의 현재 능력과 미래 가능성에 대한 자신만의 직감을 기를 수 있다. 이런 직감은 추상적인 이론보다 훨씬 생생하고 구체적인 미래 준비를 가능하게 한다.

그의 메시지는 명확하다. AI 시대를 맞이하는 가장 좋은 방법은 AI를 직접 경험해보는 것이다. 그 경험이 쌓일수록 미래에 대한 더 정확한 직감을 갖게 되고, 그 직감이 개인과 사회 전체의 적응력을 높여줄 것이다.

인류사 최대 도전에 대한 AI 개발자의 관점

"AI가 제기하는 도전은 어떤 의미에서 인류 역사상 가장 큰 도전입니다." 수츠케버의 이 진단은 가볍게 들려서는 안 된다. 이는 AGI 개발을 직접 이끌고 있는 과학자가, 자신이 만들고 있는 기술에 대해 내린 냉정하고 객관적인 평가다.

인류가 지금까지 직면했던 큰 도전들을 되돌아보면 그 의미가 더욱 명확해진다. 자연재해, 전염병, 전쟁, 기후변화, 핵무기 등 역사상 많은 위협들이 있었다. 하지만 이 모든 도전들에는 공통점이 있다. 그것들은 인간이 이해할 수 있고, 예측할 수 있으며, 어느 정도는 통제할 수 있는 범위 내에 있었다. 설령 해결이 어렵더라도 인간의 인지 능력으로 그 본질을 파악하고 대응 방안을 마련할 수 있었다.

하지만 초인간적 AI는 근본적으로 다르다. 인간보다 똑똑한 시스템이 등장한다면, 그것을 완전히 이해하고 통제하는 것은 본질적으로 어려울 수밖에 없다. 이는 단순히 기술적 복잡성의 문제가 아니라, 인지적 한계의 문제다. 자신보다 뛰어난 지능을 가진 존재의 행동을 예측하고 제어한다는 것 자체가 논리적 모순에 가깝다.

수츠케버가 이 도전의 규모를 정확히 파악할 수 있는 것은 그의 독특한 위치 때문이다. 그는 단순히 AI를 관찰하는 사람이 아니라 AI를 직접 만드는 사람이다. GPT 시리즈의 개발 과정에서 그는 AI 시스템이 개발자들의 예상을 뛰어넘는 능력을 보이거나 예측 불가능한 방식으로 행동하는 것을 반복적으로 목격했다. 이런 경험들이 그로 하여금 더 강력한 AI가 등장했을 때 일어날 수 있는 일들에 대해 현실적인 우려를 갖게 만들었다.

OpenAI 내부에서 진행되는 AI 안전성 연구도 이런 도전의 복잡성을 보여준다. Alignment 문제, 제어 문제, 해석 가능성 문제 등 해결해야 할 과제들이 산적해 있고, 각각이 매우 어려운 기술적, 철학적 난제들이다. 더욱 어려운 것은 이런 문제들을 AGI가 등장하기 전에 미리 해결해야 한다는 시간적 압박이다.

하지만 수츠케버는 단순히 문제만 제기하지 않는다. 그는 도전과 함께 기회도 명확히 제시한다. "그것을 극복하는 것은 또한 가장 큰 보상을 가져다줄 것입니다." 이는 희망적 사고가 아니라 현실적 판단이다. AI가 올바르게 개발되고 사용된다면 인류 문명을 한 단계 끌어올릴 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것이다.

그가 말하는 보상의 규모를 상상해보면 정말 엄청나다. 질병의 정복, 노화의 극복, 빈곤의 퇴치, 환경 문제의 해결, 우주 탐험의 가속화 등 인류가 오랫동안 꿈꿔온 모든 목표들이 초지능 AI의 도움으로 실현될 수 있다. 과학 연구의 속도가 기하급수적으로 빨라지고, 기술 혁신이 폭발적으로 일어나며, 인간의 창의적 잠재력이 AI와의 협력을 통해 극대화될 수 있다.

교육 혁명도 그 중 하나다. 개인 맞춤형 AI 튜터가 각자의 학습 스타일과 속도에 맞춰 최적의 교육을 제공할 수 있다. 언어 장벽도 사라질 것이다. 실시간 번역 기술이 완벽해지면 전 세계 사람들이 언어의 제약 없이 소통하고 협력할 수 있다. 창작과 예술 분야에서도 AI가 인간의 상상력을 증폭시켜 지금까지 불가능했던 형태의 예술 작품들이 탄생할 수 있다.

하지만 이런 보상을 얻기 위해서는 먼저 도전을 극복해야 한다. 수츠케버가 강조하는 것은 이 과정에서 필요한 "에너지"다. 여기서 말하는 에너지는 물리적 에너지가 아니라 사회적, 정치적, 집단적 의지를 의미한다. AI 도전에 대응하기 위해서는 개인, 기업, 정부, 국제사회 모든 층위에서의 협력과 노력이 필요하다.

이런 에너지는 자연발생적으로 생겨나지 않는다. 수츠케버가 "AI가 무엇을 할 수 있는지 보고, 때가 되었을 때 그것을 무시하지 않는 것만으로도" 필요한 에너지가 생성될 것이라고 말한 것은 바로 이런 맥락에서다. 사람들이 AI의 현실적 가능성과 위험을 직접 경험하고 이해할 때, 그에 대한 적절한 대응의 필요성을 절감하게 된다는 것이다.

현재는 이런 집단적 에너지가 형성되는 중요한 시기다. AI 기술이 일반 대중에게 널리 알려지기 시작했지만, 아직 그 진정한 잠재력과 위험이 완전히 실현되지는 않은 상태다. 이 과도기에 사람들이 AI에 대해 어떤 인식과 태도를 갖느냐가 미래의 대응 능력을 결정할 것이다.

수츠케버가 개발자로서 느끼는 책임감도 여기서 드러난다. AI를 만드는 사람들은 단순히 기술적 문제만 해결하면 되는 것이 아니다. 그들이 만든 기술이 사회에 미칠 영향을 고려하고, 그에 대한 준비를 도와야 하는 윤리적, 사회적 책임이 있다. 수츠케버의 이번 연설도 바로 이런 책임감의 표현이다.

그의 메시지에서 가장 중요한 부분은 시급성이다. AI 발전의 속도를 고려할 때, 대응 준비도 그만큼 빨라야 한다. 기술이 완전히 성숙한 후에 대응하려고 하면 이미 늦을 수 있다. 지금이 바로 준비해야 할 때라는 것이 그의 절박한 메시지다.

하지만 그는 절망적이지 않다. 도전이 크면 클수록 그것을 극복했을 때의 성취감과 보상도 크다. 인류 역사상 가장 큰 도전이라면, 그것을 극복하는 것은 인류 역사상 가장 큰 성취가 될 것이다. 수츠케버는 바로 이런 역사적 순간에 우리가 서 있다고 보고 있다.

우리가 해야 할 일

일리야 수츠케버의 토론토 대학교 졸업식 연설은 단순한 미래 예측을 넘어 구체적인 행동 지침을 제시한다. AI 혁명의 최전선에서 활동하는 그가 제안하는 대응 방식은 명확하고 실천 가능하다. "그것을 보고, 주의를 기울이고, 그 후 앞으로 올 문제들을 해결할 에너지를 생성하는 것, 그것이 주요한 일이 될 것입니다."

이 세 단계의 행동 강령은 개인부터 국가, 그리고 국제사회까지 모든 층위에서 적용될 수 있는 포괄적 가이드라인이다. 첫 번째 단계인 "보기"는 AI를 직접 경험하고 그 현실을 확인하는 것이다. 이는 가장 기본적이면서도 가장 중요한 출발점이다. 수츠케버가 강조했듯이 "어떤 에세이나 설명도 우리가 우리 자신의 감각으로, 우리 자신의 두 눈으로 보는 것과 경쟁할 수 없다."

현재 사용 가능한 AI 도구들은 이런 직접 경험의 기회를 제공한다. ChatGPT로 복잡한 질문에 대한 답변을 받아보고, Claude로 긴 문서를 분석해보고, Midjourney로 창의적인 이미지를 생성해보는 것이다. 코딩 분야에서는 Cursor 같은 도구로 AI 보조 프로그래밍을 경험할 수 있다. 이런 체험들이 쌓여서 AI의 현재 능력과 미래 가능성에 대한 직관적 이해가 형성된다.

두 번째 단계인 "주의를 기울이기"는 AI 발전 동향을 지속적으로 모니터링하는 것이다. 기술은 빠르게 변화하고 있고, 새로운 breakthrough가 계속 등장한다. 일반인이 모든 기술적 세부사항을 이해할 필요는 없지만, 적어도 주요한 변화들은 인식하고 있어야 한다. 이는 개인적으로는 자신의 커리어와 생활 계획에 필요하고, 사회적으로는 적절한 정책적 대응을 위해 필요하다.

AI 관련 뉴스를 정기적으로 확인하고, 새로운 모델이나 서비스가 출시될 때마다 그 의미를 파악하려 노력하는 것이다. OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 AI 회사들의 발표를 주목하고, 학계의 연구 동향도 관심 있게 지켜봐야 한다. 이는 단순한 호기심이 아니라 변화하는 시대에 적응하기 위한 필수적 정보 수집 활동이다.

세 번째 단계인 "에너지 생성"이 가장 중요하고 동시에 가장 어려운 과제다. 여기서 말하는 에너지는 AI 도전에 대응하기 위한 개인적, 사회적, 정치적 의지와 행동력을 의미한다. 이는 여러 형태와 층위에서 나타날 수 있다.

개인적 차원에서는 AI 시대에 적응하기 위한 적극적 학습과 준비가 필요하다. 자신의 전문 분야에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 탐구하고, AI가 대체하기 어려운 인간 고유의 역량들을 개발하는 것이다. 창의성, 공감 능력, 윤리적 판단력, 복잡한 인간관계를 다루는 능력 등이 여기에 해당한다.

교육과 훈련도 중요하다. 기존의 교육 시스템이 AI 시대에 맞게 변화해야 하고, 개인도 평생학습의 자세로 새로운 기술과 변화에 지속적으로 적응해야 한다. AI와 함께 일하는 방법을 배우고, AI의 한계를 이해하며, AI 윤리에 대한 감각을 기르는 것이 필요하다.

사회적 차원에서는 AI 윤리와 안전성에 대한 공론장 형성이 중요하다. AI가 사회에 미칠 영향에 대해 다양한 관점에서 논의하고, 합리적인 규제와 가이드라인을 만들어나가야 한다. 이 과정에서 기술 전문가뿐만 아니라 인문학자, 사회학자, 윤리학자, 법학자, 경제학자 등 다양한 분야의 전문가들이 참여해야 한다.

노동 시장의 변화에 대한 준비도 필요하다. AI로 인해 일부 직업은 사라지거나 크게 변화할 것이고, 새로운 직업들이 등장할 것이다. 사회안전망의 재설계, 재교육 프로그램의 확충, 새로운 형태의 일자리 창출 등이 필요하다. 일부에서는 기본소득 같은 새로운 소득 보장 제도에 대한 논의도 진행되고 있다.

정치적 차원에서는 AI 거버넌스 체계의 구축이 시급하다. AI 기술의 발전 속도가 너무 빠르기 때문에 기존의 규제 체계로는 대응하기 어렵다. 새로운 형태의 규제 접근법과 거버넌스 모델이 필요하다. 이는 혁신을 저해하지 않으면서도 안전성과 윤리성을 확보할 수 있는 균형점을 찾는 어려운 과제다.

국제적 차원에서는 AI 안전성과 거버넌스를 위한 글로벌 협력 체계 구축이 필수적이다. AI는 국경을 넘나드는 기술이기 때문에, 한 국가만의 노력으로는 그 위험을 통제하기 어렵다. 국제 사회가 함께 AI 안전 기준을 만들고, 위험한 AI 개발을 방지하기 위한 협력 체계를 구축해야 한다.

연구 차원에서는 AI 안전성 연구에 대한 투자와 지원이 확대되어야 한다. Alignment 문제, AI 해석 가능성, 견고성(robustness) 등 AI 안전성의 핵심 과제들에 대한 연구가 기술 개발과 병행되어야 한다. 이를 위해서는 정부, 기업, 학계가 모두 협력해야 한다.

수츠케버가 연설 초반에 제시한 개인적 조언도 여기서 다시 주목할 만하다. "현실을 있는 그대로 받아들이고 과거를 후회하지 않으려 노력하며 상황을 개선하려 노력하는 것"이라는 그의 삶의 철학은 AI 시대를 맞이하는 자세로도 적용될 수 있다. AI 발전을 막을 수 없다면, 그 현실을 받아들이고 최선의 대응 방안을 찾는 것이 현명하다.

무엇보다 중요한 것은 희망을 잃지 않는 것이다. 수츠케버가 강조했듯이 AI는 "인류 역사상 가장 큰 도전"이지만 동시에 "가장 큰 보상"을 가져다줄 수 있는 기회이기도 하다. 도전의 크기만큼 기회도 크다는 것이다.

결국 AI 시대를 성공적으로 헤쳐나가는 열쇠는 우리 자신에게 있다. 기술 자체가 미래를 결정하는 것이 아니라, 그 기술을 어떻게 사용하고 관리하느냐가 결과를 좌우한다. 수츠케버가 전하는 메시지는 명확하다. AI를 보고, 주의를 기울이고, 행동하라. 그래야만 인류 역사상 가장 큰 도전을 인류 역사상 가장 큰 기회로 바꿀 수 있다.

"어떤 의미에서 여러분이 좋아하든 그렇지 않든, 여러분의 삶은 AI에 의해 큰 영향을 받을 것입니다." 수츠케버의 이 말은 현실 인식이자 동시에 행동 촉구다. 변화는 이미 시작되었고 피할 수 없다. 중요한 것은 그 변화에 어떻게 대응하느냐이다.

이것이 바로 AI 혁명의 설계자 중 한 명이 차세대에게 전하는 가장 중요한 메시지다. 기술의 진보는 필연이지만, 그 결과는 우리의 준비와 선택에 달려 있다는 것이다. 지금이 바로 그 준비를 시작해야 할 때다.

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