2024년 생성AI의 현재, 그리고 정해지지 않은 미래
학습 차원에서 틈틈이 해외 전문가들이 블로그나 미디어 그리고 책에서 쓴 글을 번역 또는 요약 정리하고 있습니다. 이번 포스팅도 그중 하나고요. 거칠고 오역된 부분이 있을 수 있습니다. 제대로 번역되지 않은 부분은 확인 주시면 반영토록 하겠습니다. 의미 전달이 애매한 일부 문장은 삭제했습니다. 이번에는 Alberto Romero가 미디엄에 쓴 글을 정리한 것입니다.
뉴스를 보다 보면 나무만 보고 숲을 놓치기 쉽다. 증거는 모두 흩어져 있으므로 한 곳에 모아 본다.
성장, 매출, 마진이 압도적으로 부진하다. AI 사이트 방문이 정체되고 있다. 벤처캐피털인Sequoia는 2023년 기업들이 엔비디아 하드웨어에 500억 달러를 지출했지만 수익은 30억 달러에 불과할 것으로 추정한다. AI 스타트업 기업가치는 적정 수준보다 훨씬 높게 평가되고 있다. 낮은 총 마진으로 인해 수익에 대한 의문이 제기되고 클라우드 제공업체들은 기대치를 낮추고 있다.
유명 스타트업들이 실패하기 시작했다. 많은 자금을 지원받던 비상장 모델 개발 회사인 InflectionAI는 해체되고 있으며, 마이크로소프트는 전 CEO인 무스타파 술레이먼을 비롯해 InflectionAI조각들을 줍고 있다. 창업자 에마드 모스타크의 몰락 이후 StabilityAI의 미래는 불안정하다.
기업들은 보안과 배포( deployment)에 대해 의구심이 있다. OpenAI GPT 스토어는 완전히 실패했다. 초기 반짝 관심을 끈 이후 사람들은 지루함을 느끼고 있다. NYT 저널리스트 Ezra Klein은 일상 업무에서 이 기술을 어떻게 사용할지 모르겠다고 말한다. 경제학자 타일러 코웬은 동료 학자들 사이에서 이들 툴 사용이 정체돼 있다고 말한다. 전문가들은 AI 툴을 '재미있는 산만함'(“fun distraction)으로 간주하지만 유용하거나 생산성을 향상시키지는 못한다고 보고 있다.
마지막으로, 대부분 사람들은 크게 신경 쓰지 않는다. 일반인들은 ChatGPT에 대해 알지만 그 외에는 아무것도 모른다. 알고 있는 사람들 중 대다수는 한물간 GPT-3.5를 사용하며, 비용을 지불하고 GPT-4, Gemini, Claude 3 등 더 나은 후속 버전으로 교체하지 않으려 한다.
이것이 생성 AI가 실패하고 있다는 뜻일까? 그럴 수도 있지만 반드시 그런건 아니다.
사례들을 보자.
AI에 대한 주류의 관심은 줄어들었지만 AI 거품은 여전히 매일 수십만 명이 읽는 뉴스레터들을 통해 공유되고 있다. 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스와 같은 유명 인사들이 이를 지적하면서 과열도 둔화되고 있습니다. 이제 매출이나 기대치에 따라 기업 가치가 보다 합리적으로 평가되고 있으며, 이는 모두 좋은 소식이다.
업무별 생산성 향상은 현실이다. 대부분 지식 근로자들은 더 이상 ChatGPT를 사용하지 않을 수도 있지만, 전반적으로 1년 전에 비해 더 많은 사람들이 사용해보았고, 생산성을 높일 수 있는 방법을 찾은 사람들(주로 코더)은 큰 보상을 거두고 있다.
몇 달에 한 번씩 새로운 최신 모델이 출시된다. 3월 초에는 Claude 3를 발표됐고 최근 LMSys 챗봇 분야에서 처음으로 GPT-4를 제치고 1위를 차지했다. 여름에는 OpenAI GPT-5, Apple의 새로운 Siri, Meta 라마 3, Google 제미니 1.5 울트라, xAI 그록 2 등 더 많은 출시가 예정돼 있다.
지난 주에만 세 가지 획기적인 발표가 있었다: 오픈소스 모델인 데이터브릭스 DBRX, 새로운 아키텍처를 갖춘 프로덕션급 SSM 트랜스포머인 AI21 랩스 잠바, 15초 분량 오디오로 사실적인 맞춤형 음성을 생성하는 텍스트 음성 변환 모델인 OpenAI 음성 엔진이 바로 그것이다.
AI 모델을 가능하게 하는 끊임없는 연구와 이를 훈련하고 배포할 수 있는 인프라 프로젝트(하드웨어 및 데이터 센터)도 빼놓을 수 없는데, Nvidia Blackwell 플랫폼이나 Microsoft와 OpenAI가 향후 몇 년간 구축할 예정인 1000억달러 규모 슈퍼컴퓨터인 Stargate가 사례들이다.
이 두 가지 대조적인 그림이 어떻게 동시에 일어날 수 있을까?
타일러 코웬은 역사에 근거한 예측으로 이 차이를 조정한다: "AI에 대한 과열은 가라앉았지만 혁명은 계속되고 있다." 첫 번째 그림은 과열이 사라지는 현상, 즉 해줄 수 있는 것보다 많은 관심을 끌고 돌려줄 수 있는 것보다 많은 투자를 이끌어내는 새로운 기술의 자연스런 발전이다. 두 번째는 코웬의 표현대로 조용하고 숨겨진 '소강 상태'로, 외부 시선 여부에 무관심하고 결과가 아닌 결과물에 집중하며 끊임없이 전진하는 모습이다.
하지만 코웬은 근거 없는 희망으로 AI 혁명이 계속될 것이라고 주장하지 않는다. 그는 과거 다른 기술들이 그랬던 것처럼 과열, 차분함(현재 이 단계에 접어들고 있음), 혁명이라는 단계를 밟을 것이라고 가정할 만한 근거를 갖고 있다. 그의 낙관론이 설득력이 있는지는 다른 문제이지만, 그는 생성 AI와 가장 흔히 비교되는 세 가지 혁신, 즉 인쇄기, 전기, 인터넷에 비유하는 데 주저하지 않는다. 그의 얘기를 들어보자:
모든 혁신적인 기술에는 결국 그다지 흥미롭지 않게 느껴지는 시기가 있다. 닷컴 붕괴는 2000년에 일어났지만, 그 이전에도 온라인 상거래는 확실히 별로였다. 불과 2년 전인 1998년에 폴 크루그먼은 인터넷이 과대평가된 것일지도 모른다는 의견을 냈고, 그가 완전히 틀린 것은 아니었다.
더 거슬러 올라가 19세기 공장에 전기가 도입된 후 수십 년에 걸쳐 우여곡절이 많았던 것을 생각해 보라. 인쇄기는 15세기 중반 구텐베르크에 의해 발명된 직후보다 저렴한 기술과 종이로 인해 17세기 유럽에 훨씬 더 큰 영향을 미쳤다.
생성AI도 이와 비슷하게 전개될 수 있다. 초기 혼란과 열정이 뒤섞인 무관심, 그리고 결국에는 부활이 뒤따를 것입다. 한동안 잃어버렸던 대중의 지지를 다시 얻어야 할까? 나는 그렇게 생각하지 않는다. 새로운 세상을 만드는 것은 과열나 합의가 아니라 다른 사람들이 모두 포기하고 떠나가는 동안 조용히 발전을 지켜보는 사람들의 노력이다(비록 그들이 200년 후에야 값싼 종이처럼 예측할 수 없었던 '전혀 관련 없는' 혁신 덕분에 과실을 거둘 수 있었다고 해도 말이다).
코웬은 이러한 전망을 뒷받침하는 증거를 제시하며 "생성 AI와 LLM은 계속해서 비약적인 발전을 거듭하고 있다"고도 주장한다 그는 Google GPT-4 경쟁자, OpenAI 엔터프라이즈 서비스를 언급하며 "대부분의 일반 사용자는 깨닫지 못하더라도 오픈 소스 AI 모델이 빠른 속도로 발전하고 있다"고 말한다.
먼 역사를 돌아보며 희망을 품을 수는 있지만, 코웬이 선택한 사례들이 가장 확실한 증거는 아닐 수도 있다. 기업들은 AI에 대해 확신하지 못하고 있으며, 확신하는 기업들 중에서도 앞부분에서 주장한 것처럼 많은 기업들이 이 기술을 도입하는 데 어려움을 겪고 있다. 구글 제미나이 어드밴스드는 실패작이었으며 기대만큼 좋지 않았다. 그리고 코웬은 이미 오픈소스 노력이 전세계적으로는 사실 중요하지 않은 이유에 대해 말했다. 기술적인 진입 장벽으로 인해 사람들은 GPT-4와 Claude 3 같은 즉시 사용 가능한 최고 제품들보다 오픈소스에 대한 관심이 덜하다.
반복되는 희망의 디플레이션은 단순히 과열이 아니라 혁명 자체가 가라앉았다는 부인할 수 없는 신호가 아닐까? 다시 말하지만, 꼭 그렇지는 않다.
코웬은 희망을 유지할 만한 증거를 제시하지 못했지만, 그의 기사가 나온 지 8개월이 지났고 성공과 실패를 막론하고 현장은 너무 빠르게 변화하고 있다. 앞에서 내 나름의 '희망적인' 증거를 제시했는데, 8개월 후에도 그렇게 할 수 있을까? 그렇다, 그럴 가능성이 매우 높다. 하지만 그러면 우리는 업데이트된 희망에 대해 몇번 더 붓질을 할 수 있을 것이고, 그 사이클을 반복할 것이다. 이런 일이 계속된다면 코웬의 주장은 부분적으로 맞다: 우리는 지금 '흥분하지 않는'(non-excitement) 낮은 과열의 단계에 있다. 발전은 대부분의 사람들 관심에서 멀어지겠지만, 이 분야는 여전히 발전할 것이다.
우리는 현재 제한된 관점에서 생성 AI의 혁명적 특성을 증명할 수도, 증명하지 못할 수도 있다. 먼 훗날 중립적이고 이성적인 시각만이 진실을 밝혀줄 것이다. 우리가 얻을 수 있는 낙관적인 결론은 인쇄기, 전기, 인터넷이 그랬던 것처럼 차분하고 과열되지 단계에서 절실히 필요한 인접 작업(기술적, 사회적, 윤리적 작업)이 이루어질 수 있다는 것이다.
몇 가지 관련 질문이 이 새로운 단계에서 생성 AI 상태에 대한 현재와 앞으로의 논의를 재구성하고 이해하는 데 도움이 될 수 있다.
아직 완전히 극복되지 않은 과열 단계가 업계와 그 기반이 되는 공학적, 과학적 노력에 얼마나 많은 피해를 입혔나? 생성 AI를 구현하는 사람들이 외부 효과에 대해 무관심한 상황에서 세상은 과연 생성 AI를 두 팔 벌려 받아들일 수 있을까? 세상은 기하급수적인 성장에 대한 약속을 "먼저 유치하고 나중에 제공해야지, 이해해"라는 긍정적인 분위기로 받아들일까?, 아니면 "내게 거짓말을 하고 상처를 주었으니 다시는 당신을 믿지 않겠다"고 받아들일까?
높은 기대치는 단기적으로는 많은 도움이 될 수 있지만 신뢰와 위험한 상충 관계를 수반하며, 과열이 미래의 노력을 방해하고 심지어 영원히 오염시킬 수 있는 지점이 있다. 의미 있는 또 다른 질문이 하나 더 있다. GPT-3 이후부터 스스로에게 던져왔던 질문이다.
생성 AI는 그 자체로도 충분히 놀라운데, 현업에서 이를 실현할 수 없을 정도로 허황된 약속과 과장된 이야기로 그 기능을 과장해야만 했던 것은 아닐까?
생성AI가 그렇게 놀랍고 대단하다면, 샘 알트먼이 OpenAI의 최종 목표가 "하늘의 마법 같은 지능"이며 탈희소성 세상의 시작이라고 말할 필요가 있었을까? 아니면 순다 피차이가 AI가 "불이나 전기보다 더 중요하다"고 말할 필요가 있었을까? 아니면 사티아 나델라가 1995년 인터넷이 느꼈던 것처럼 생성AI가 크게 느껴진다고 말할 필요가 있었을까? 엘론 머스크는 AI가 "역사상 가장 파괴적인 힘"이 될 수 있다고 해야 했을까? 젠슨 황은 프로그래밍을 배우는 것이 현명하지 않을 것이라고 말해야 했을까?
그들이 그런 담론이 필요하다면, 근본적인 현실이 그들이 주장하는 것만큼 설득력이 없기 때문에 스스로 설득할 수밖에 없다는 뜻이 아닐까? 지금도 나는 여전히 만족스러운 답을 얻지 못했다.
마지막으로, 과열과 기타 감정적인 반응을 제쳐두고 우리가 결국 직면하게 될 더 광범위한 질문은 이것이다: 자신만의 신념을 가지고 조용히 AI를 구축하는 사람들이 인쇄기, 전기, 인터넷과 같은 혁명이라고 불릴 만한 가치가 있음을 증명할 수 있을까? 아니면 과열이 가라앉은 후 다시는 급부상하지 않는 잊혀진 기술 더미에 묻혀버릴까? 시간만이 말해줄 것이다.
다만 우리가 중세 불쌍한 농민들처럼 200년을 기다릴 필요가 없기를 바랄 뿐이다. 당시에는 느린 속도에 대응할 정보가 없었지만, 21세기 우리는 그렇게 관대하지 않으며, 이러한 혁명에 대한 대가를 지불하는 사람들은 더욱 그렇지 않다. 다행히도 AI 전도사들이 주장하는 것처럼 세상이 빠르게 발전한다면 오래 걸리지 않을 것이다.
