세계 미래 보고서 2024 2034
모든 산업을 지배할 인공일반지능이 온다.
[ 글을 시작하기 전에 ]
많은 전문가들이 엇갈린 미래를 전망하지만, 한 가지 공통점이 있다. 그들이 말하는 미래는 1~2년 후가 아니라는 점이다.
미래학자들과 전문가들은 현재가 아닌 10년 이상의 미래를 진단하고 그에 따른 대응책을 제안한다.
그래서 지금 그들이 가장 주목하는 것은 생성형 AI가 아닌 다음 단계의 AI다. 성큼 가까워진 인공일반지능 AGI (Artificial General Intelligence) 즉 AGI의 시대를 전망하는 것이다.
AGI는 지금의 챗 GPT가 프롬프트 입력에 텍스트로 답하거나 달리나 미드저니처럼 그림을 그려주는 한 가지 기능만 하는 좁은 의미의 AI가 아니다.
가령 자주 사용하는 식재료가 냉장고에 없을 경우 알아서 주문해 주고 말 한마디에 자율주행차를 목적지로 이동시키는 AI다.
인공의식이 있어서 스스로 학습하고 정보를 업데이트하며, 심지어 인간보다 더 똑똑한 지능으로 인간이 해결하지 못한 문제를 풀기도 한다.
이런 AI의 등장에는 많은 사람이 경이로움과 함께 두려움을 느낄 수밖에 없다.
AGI는 지능적인 면에서 인간을 뛰어넘기 때문에 이들을 인류에 이로운 방향으로 활용하기 위한 전 세계적인 합의가 필요하다.
또 합의에 따른 기술적 제도적 정비도 반드시 뒤따라야 한다.
기술의 발전 속도를 고려하면, 이 모든 것이 최대한 신속하게 이루어져야 한다.
하지만 많은 국가와 기업에서 모든 산업을 재정의할 정도로 엄청난 잠재력을 가진 기술을 선점하기 위해 암암리에 개발에 나서고 있는 상황이다.
미래의 핵심 기술로 여겨지는 AI 그리고 발전된 AGI, 어떤 활용성이 있을지 어떻게 발전하게 될지 알아보도록 하자.
Ⅰ. 인공일반지능 시대를 준비하는 법
일상 속의 인공지능이라고 하는 것은 우리가 SF 영화에서 보던 것과는 많이 다르다.
마치 인간과 대화하듯 자연스럽게 말을 주고받으며, 명령을 충실히 수행하는 영화 속 AI와는 거리가 멀다.
이는 우리가 접하는 현재의 AI가 인공협소지능 (Artifical Narrow Intelligence, ANI)이기 때문이다.
ANI는 약인공지능이라고도 부르며, 특정 분야에서 주어진 지시를 수행하는 제한된 능력의 인공지능을 말한다.
이 단계를 넘어선 인공지능을 인공일반지능 AGI 또는 강인공지능이라고 한다.
스스로 학습하고 코드를 편집하고 자율적으로 행동하며 인간이 할 수 있는 것과 유사하거나 더 나은 전략으로 새롭고 복잡한 문제를 해결하는 범용 인공지능을 가리킨다.
우리가 보통 AI 하면 떠올리는 것이 바로 AGI라고 보면 된다. AGI는 ANI를 이용할 때와 달리 사전 프로그래밍 없이도 복잡한 문제를 해결할 수 있다.
전 세계적으로 정보 검색을 하며 센서와 인터넷을 사용해 전화를 걸고 사람들과 커뮤니케이션하며 계속해서 코드를 다시 작성하고 논리적 추론도 한다.
그 결과 AGI가 인간보다 더 똑똑하고 더 빠르다. 어떤 전문가들은 AGI가 10년 안에 등장할 수 있다고 믿는다.
다음 단계로 학계에서 인공 초지능이라고 부르는 AI가 있다.
인간으로부터 독립해 인간의 이해, 인식 통제 없이 스스로 목적 목표 전략을 개발하며 인류 전체를 넘어서는 지능과 행동 범위를 지속적으로 확장하는 AI를 가리킨다.
SF 영화를 보면 스스로 생각해서 행동하는 AI가 등장하는데, 이를 대체로 ASI라고 보면 될 것이다.
Ⅱ. 2030년 870조 규모로 커지는 생성형 AI 시장
생성형 AI산업의 규모는 2023년 기준으로 43억 8천7백만 달러 (약 57조 원)로 추산된다.
이는 2022년 규모인 29억 달러 대비 약 50% 증가한 수치다. 생성형 AI는 다양한 산업에서 활용되고 있는데 특히 제조, 의료, 미디어, 게임 분야에서 빠르게 성장하고 있다.
기술의 발전과 함께 더욱 다양한 분야에서 활용되며, 그에 따라 시장 규모도 크게 성장할 것으로 전망된다.
글로벌 컨설팅 기업인 맥킨지는 생성형 AI가 모든 산업 분야에 걸쳐 2030년까지 4조 4천억 달러의 새로운 가치를 창출할 것이라고 전망했다.
맥킨지의 전망은 세 가지 근거를 바탕으로 한다.
첫째는 생성형 AI 기술의 발전이다. 생성형 AI기술은 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야의 기술 발전에 힘입어 빠르게 성장하고 있다.
둘째, 생성형 AI는 제조, 의료, 미디어, 게임 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
셋째, 기업들이 생성형 AI의 잠재력을 빠르게 인지하고 투자를 확대하고 있다.
Ⅲ. 불황에도 AI에 투자하는 글로벌 기업들
주요 기업들은 AI투자가 업무 가치 상승, 행복감 급증, 직원 혁신 강화로 이어진다고 판단했다.
특히 생성형 AI는 육체노동이 아닌 단순 반복되는 지능형 노동을 자동화하는데, 이는 직원들로 하여금 일상 업무의 단조로움에서 벗어나 고객의 요구와 수익 창출에 부합하는 이니셔티브에 집중할 수 있도록 해준다.
설문조사에 참여한 리더의 절반 이상이 AI에서 얻은 주목할 만한 이점으로 품질 개선과 신속한 제품 공급을 꼽았고, 3분의 1 이상이 고객 서비스 수준 향상을 경험했다고 답했다.
그 결과 AI 이니셔티브를 통해 2배로 증가한 ROI가 정당화될 수 있었다.
2023년에 기업 책임자의 거의 절반이 2배의 수익을 경험했으며 이는 전년의 43%에서 증가한 수치다.
이 효과는 AI에 대한 투자로 이어져 무려 82%가 AI예산을 늘릴 것이라고 답했다.
48%는 추가 투자에 대한 의향을 밝혔다.
중대형 기업이 지능형 자동화를 촉진하기 위해 AI투자를 주도하고 있으며, 신생 기업은 최대 35%까지 투자를 늘리고 있다.
이러한 추세는 AI를 경쟁 우위를 점하기 위한 필수 요로소 인식하는 기업이 증가하고 있음을 보여준다.
LLM과 생성형 AI의 등장으로 AI의 물결은 더욱 거세지고 있다. 무려 89%의 IT기업 임원이 사업 계획에 강력한 AI전략이 포함되어 있다고 답했다.
마케팅, 제품 개발, 영업, 물류와 같이 매출에 영향을 미치는 업무가 AI로드맵에 주요 초점으로 부상하고 있다.
이제 AI는 기업의 혁신에 빠져서는 안 되는 요소로, 가장 중심을 차지하고 있다고 해도 과언이 아니다.
이는 산업 분야를 가리지 않고 모든 기업들이 AI를 사업의 필수 요소로 생각해야 한다는 의미다.
Ⅳ. 글로벌 기업이 AI를 준비하는 자세
메타 (META)
메타는 추천 및 랭킹과 생성모델이라는 두 가지 주요 영역에 초점을 맞추고 있다.
인스타그램과 같은 플랫폼에서 AI추천을 기반으로 한 유기적 참여가 엄청나게 성장했다.
이는 사용자 경험을 향상하는 부분에서 AI가 월등한 능력을 발휘한다는 증거다.
AI모델의 정보에 비밀스럽고 독점적인 입장을 유지하는 구글이나 오픈 AI와 달리 메타의 오픈 소스 이니셔티브는 제한적인 기술 관행에 반대한다.
그 증거로 라마 2의 오픈 소스 모델은 전 세계 개발자들을 초대해 혁신할 수 있는 권한을 부여하고 있다.
한편 메타는 음악과 오디오를 위해 특별히 설계된 생성형 AI인 오디오크래프트를 출시했다.
이는 크리에이터가 음악을 제작하고 수정하는 방식에 혁신을 가져올 수 있으며, 그 과정을 더욱 지관적이고 광범위하게 만들 수 있다.
또한 텍스트와 이미지를 원활하게 생성하는 AI인 CM3 LEON을 출시했다. 여기에 이들 생성형 AI를 독립 프로젝트를 국한하지 않고 왓츠앱, 메신저, 인스타그램과 같은 자사 플랫폼에 통합하고 있다.
MS
MS는 오픈 AI를 인수한 뒤 생성형 AI의 우위를 점하기 위해 끊임없이 노력하고 있다.
양사의 파트너십을 통해 애저 오픈 AI서비스와 같은 혁신이 탄생했고 클라우드 제품의 기능을 향상시켰다.
그중에서도 MS의 AI역량이 특히 가시적으로 드러나는 곳은 소비자 중심 서비스다.
검색 쿼리 및 콘텐츠 생성을 위한 대화형 AI챗봇과 같은 빙이나 에지의 AI강화 기능은 디지털 영역과 사용자의 상호 작용을 향상시켰다.
2023년 중순에 공개된 빙 챗 엔터프라이즈와 MS 365 코파일럿은 업무 생산성과 공동 작업을 혁신하기 위한 신호탄으로 볼 수 있다.
아마존
AI 분야에서 자신만의 길을 열심히 걷고 있다.
아마존의 모든 사업 부문이 AI 이니셔티브와 연관되어 있다고 밝혔다. 그중에서도 클라우드 서비스인 AWS가 생성형 AI를 구축하기 위한 도구를 선보였다.
아마존의 AI 스피커 알렉사는 지도 학습에서 일반화 가능한 지능의 새로운 패러다임으로 전환해 사람이 주석을 단 데이터에 대한 의존도를 줄이고 있다.
이러한 움직임은 GPT-3에서 영감을 받은 대규모 다국어 시스템인 알렉사 교사 모델을 탄생시켰다.
구글
I/O 콘퍼런스에서 구글은 AI 우선 기업으로의 전환을 반복해서 강조했다.
구글은 동종 업체를 따라잡는 것뿐만 아니라 AI의 새로운 길을 개척하는 것을 목표로 삼았다.
CEO 순다르 피차이가 생각하는 바드의 비전은 단순한 챗봇이 아니라 웹의 방대한 정보 저장소를 활용해 사용자에게 지능적이고 창의적인 응답을 제공할 수 있는 도구다.
Ⅴ. 기술은 일자리를 빼앗는가?
기술이 업무를 변화시킨다.
로봇 기술(휴머노이드, 자동 로봇, 드론 등)을 제외한 모든 기술이 향후 5년 안에 일자리를 순창출할 것으로 예상되었다.
빅데이터 분석, 기후 변화 완화와 환경 관리 기술, 암호화 및 사이버 보안이 특히 일자리 증가의 가장 큰 동인이 될 것으로 꼽혔다.
반면 농업 기술, 디지털 플랫폼 및 앱, 전자 상거래 및 디지털 거래, AI는 노동 시장에 심각한 혼란을 초래할 것으로 예상되며, 상당수의 기업이 조직 내 일자리 감소를 예측하고 있다.
다만 이는 다른 곳에서의 일자리 증가로 상쇄되어 종합적으로는 일자리 증가로 이어질 것으로 본다.
한편 생성형 AI는 최근 인력의 19%가 업무의 50% 이상을 AI로 자동화할 수 있다는 주장으로 특히 주목받았다.
다양한 산업 분야에 종사하는 응답자들은 기술에 대한 선호도가 서로 다르지만, 산업 분야 별로 살펴볼 때 신기술 채택에 관해 높은 기대치를 보이는 산업도 있고 더 조심스러운 산업도 있었다.
일자리가 아닌 업무를 대체하는 AI
생성형 AI의 등장은 잠재적 일자리 대체 우려로 번지고 있다.
이에 관해 IBM은 보고서를 통해 AI가 사람을 대체하지는 않지만 AI를 사용하는 사람이 그렇지 않은 사람을 대체할 것이라고 경고했다.
즉, 지금 당장은 AI에게 일자리를 빼앗기는 걱정을 하기보다는 새롭게 등장한 기술을 익혀서 업무에 적용하는 사람들에게 내 일자리를 빼앗길까 걱정해야 한다는 것이다.
AI의 가장 큰 장점은 사용자가 훈련시킨 대로 업무를 정확하게 수행한다는 점이다.
단순하고 반복되는 업무들을 AI가 대신하게 되면, 그 시간을 확보한 직원들을 더 중요한 업무에 집중할 수 있다.
전 세계 명문대학은 물론 개방형 온라인 교욱 서비스에서 많은 사람들이 역량을 강화하기 위해 AI 및 머신러닝에 초점을 맞춘 프로그램, 학위 및 자격증을 수강했다.
링크드인의 미래 업무 보고서에 따르면 이런 추세는 싱가포르에서 가장 빠르게 진행되고 있으며, 실제로 AI의 도입 역시 가장 빠른 추세다.
이 보고서에 따르면 기술 분야뿐만 아니라 소매업, 교육, 금융 서비스 분야에서도 AI기술을 습득하고 있다.
생성형 AI를 수용하는 것이 개인의 기술 향상과 조직 성장의 촉매제 역할을 할 수 있으며, 기술 혁신과 인간의 독창성이 서로를 보완하고 향상하는 미래를 촉진할 수 있다고 강조하고 있다.
[ 글을 마치며 ]
인공지능이 어떤 형태로 발전하게 될 것인지는 아직 구체화되지는 않았지만 이 책을 통해서 대략적인 감을 잡을 수 있었다.
현재 나타나고 있는 인공지능은 인간이 주는 명령을 대신해서 처리해서 결과물을 나타내는 수준이다.
이를 약인공지능 ANI (Artifical Narrow Intelligence, ANI)이라고 부른다.
이 단계를 넘어 인공지능이 스스로 전략을 발전시키거나 결과물을 수정하는 것을 강인공지능 인공일반지능 AGI라고 부른다.
향후 우리가 사용하게 될 인공지능은 결국 인공일반지능 AGI가 될 것이다.
인공일반지능은 단기간에 출현하기는 어렵지만 2030년까지 지속적으로 발전하게 되어 구체화될 것으로 예상된다.
그리고 적용이 되는 분야는 인터넷 정보 검색, 결과물 추출, 보고서로서의 정리 같은 기본적인 업무 수행부터 새로운 대체 전략까지 수립하는 수준까지 이어질 것이다.
여기에서 예로 드는 것은 물류 업체의 배송 시스템의 발전으로 예측 가능한 수요 관리, 재고의 적정성 관리, 가격 정책에도 반영이 될 것으로 보인다.
현재 인공지능이 가장 활발하게 접목되고 있는 분야는 금융 분야이다.
인공지능이 트레이딩을 직접 하고 수 밀리초 단위의 주문을 처리하면서 사고파는 행위를 통해서 수익을 내고 있다.
이를 통해서 고연봉자의 업무를 상당 부분 대체할 수 있었고 인간의 본성을 이기는 투자를 통해서 글로벌 펀드 투자사들이 안정적인 수익률을 만들어내고 있다고 한다.
이후에는 점차 범용적인 분야로 발전해 나갈 것인데 이는 인공지능이 일정 부분 인간의 일자리를 대체하는 것은 숙명으로 보이게 된다.
24시간 동안 업무를 수행하면서 반복적이고 지속적인 업무수행을 하는 것은 인간이 인공지능을 따라가기는 힘들 것이다.
이럴 때에 우리가 준비해야 할 것은 인공지능을 활용해서 비즈니스에 접목하는 것으로 고려해야 하는 것이다.
구체적으로 말하면 지루한 반복작업을 정확하게 대신해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
반면에 인간은 남는 시간과 에너지를 활용해서 의사 결정에 시간을 좀 더 쏟을 수 있게 된다.
하지만 모두가 의사 결정에 관여할 수는 없기 때문에 인공지능에 대한 이해를 하는 것도 병행해야 한다.
인공지능이 가지고 올 변화는 어떻게 보느냐에 따라서 위협이 될 수도 있지만 거대한 기회도 될 수 있음을 알아야 한다고 본다.
인공지능이 향후 우리 삶에 자연스럽게 적용되는 것을 깨닫고 어떤 형태로든 새로운 기술을 활용할 수 있는 준비를 해야겠다.
참고 도서 : 세계 미래 보고서 2024 2034 ( 박영순, 제롬 글랜 )
