The Moore's Law:무어의 법칙에 대하여
<Moore's Law for Everything>을 이해하기 위한 밑작
첫 글에서 AI 시대에서 인문학도의 자리를 찾아보겠다는 포부, AI 분야를 조금씩 공부해 나가서 AI를 두려워하지도 무시하지도 않는 태도를 키우고 싶다는 다짐을 드러낸 후의 첫 번째 글이다. 어떤 소재로 글을 써야 할지, 어떤 부분부터 건드려야 할지를 많이 고민했다. 잘 아는 분야가 아니고 아는 거라곤 하나도 없는 분야이기 때문에 방대한 정보 속에서 내가 하나씩 건져내서 알아가고, 그 속에서 배운 것들을 로 또 다른 정보를 찾는 식으로 넓혀 가는 식으로 접근을 하는 게 옳은 방향이라는 생각이 든다.
Part 1. 무어의 법칙이 왜 끌렸을까
항상 어떤 글을 읽던지 간에, 글쓴이가 이 글을 '왜' 쓰게 되었는지에 대한 과정이 드러나있는 글을 좋아하고, 나도 글을 쓸 때 내가 왜 이 글을 쓰게 되었는지에 대한 명분과 동기를 구체화해서 그 과정을 드러내는 것을 좋아한다. 즉 '서사'가 들어가 있는 글을 좋아하고 그런 글을 쓰려고 노력한다. 그래서 이번 글에서 내가 지금 이 페이지에 쓰려고 하는 '글감'을 어떻게 발견하게 됐는지 그 프로세스를 우선 적어보려고 한다. 현재 내게 가장 친숙한 AI는 ChatGPT이다. 그래서 일단 ChatGPT에서부터 생각을 확장하기로 결심했다.
그래, ChatGPT는 요새 가장 큰 화두인 AI이지, 그리고 이것을 만든 회사는 OpenAI이고, OpenAI의 창업자는 "Sam Altman"이라는 사람이야. 이 사람은 연쇄 창업가네? 오케이. 그럼 이 사람에 대해서 분석해 볼까? 아, 아니야 한 사람을 분석하는 일이란 정말 많은 자료를 찾아보는 것을 수반하는데 내겐 지금 그럴 시간이 없지. 그럼 일단 이 사람 이름을 쳐서 나오는 기사들을 좀 훑어보자. 아 이 사람은 단순히 AI 기술을 만들고 창업을 하기보다는 세상을 바꾸려고 하네. 기술로 세상을 바꿀 수 있다고 믿는 사람이군. 아, 기술 규제가 필요하다고도 지속적으로 말하고 있구나. 자신의 영향력이 인류에 어떻게 끼칠지를 엄청 염두에 두고 있는 사람이군.
엇? 이 사람이 쓴 글 <Moore's Law for Everything>이 있네. Moore's Law 어디서 많이 들어봤는데.. 예전에 영어 지문에서 읽었던 것 같아. Moore's Law를 일단 쳐보자. 오! 반도체와 IT 분야의 패러다임을 만든 법칙이구나. 아 그럼 샘알트만은 이 법칙이 어디에서나 적용이 된다는 말을 하고 있는 건가? 그럼 이 기사를 읽으면 샘알트만의 AI 생태계에 대한 가치관과 앞으로의 AI 산업 분야의 전반을 알 수 있지 않을까? 좋아, 이번 글감은 무어의 법칙과, <Moore's Law for Everything>이다!
나는 대략 이런 생각의 과정을 거쳐서 오늘 글의 주제를 정했다. Moore's law에 대해서 알아보고 샘알트먼이 쓴 Moore's Law for Everything을 읽고 AI 분야의 기반이 되는 이 법칙이 세상에 어떤 영향을 줄 수 있는지를 샘 알트먼 관점에서 파악해 보는 걸로!
Part 2. Moore's Law? 무어의 법칙?
참고로 ChatGPT를 활용했다. ChatGPT가 준 답변을 정리하고 다듬어서 요약을 했다는 점을 염두에 두시길 바란다.
무어의 법칙은 1965년 Gordon Moore (이하 "고든")에 의해 만들어진 법칙이다. 무어는 1929년 출생한 인물로 미국의 엔지니어이자 미국의 대표적인 반도체 기술 제조사인 "인텔"의 공동 창업가로, 반도체 분야에서 큰 공을 세운 인물이다.
출처) 핀터레스트 / Gordon Moore (이하 '고든')무어의 법칙이 전 세계적으로 공식화되기 전, 고든이 1965년 4월에 Electronics 잡지에서 발표한 논문 <Cramming More Components onto Integrated Circuits>에서는 무어의 법칙의 원본으로 불릴만한 내용이 들어가 있다. 이 논문에서는 통합 회로 내 트랜지스터* 밀도의 증가 경향을 관찰하고 이에 대한 미래 성장에 대한 예측을 내렸는데, 무어의 법칙의 핵심 내용인 트랜지스터 밀도 증가와 관련된 경제적 및 기술적 도전을 논의하고 소형화의 잠재적 이점을 강조했다. 고든은 부품 축소의 중요성을 강조하여 제조 비용을 줄이고 성능을 향상하며 새로운 응용 분야를 가능하게 하는 것이 중요하다고 강조하고 있다. 즉 이 논문에서 고든의 주장은 후에 무어의 법칙과 이 법칙이 반도체 산업에 미치는 영향의 기초 토대를 마련했다.
*(트랜지스터: 전자 기기에서 주요한 구성 요소 중 하나로, 전기 신호를 조절하고 증폭하는 역할을 합니다. 작고 휘발성이 없는 반도체 소자로서, 일종의 스위치나 게이트로 작동하여 전기적 신호를 조절하거나 전류를 증폭시키는 역할을 함.)
이렇게 그의 논문의 내용을 근거로 현재 세계적으로 인정받고 언급되는 무어의 법칙의 정의를 정리해 보면 마이크로칩의 트랜지스터 수는 2년마다 2배씩 증가하는데, 칩의 가격은 동일하거나 감소하는데, 이는 컴퓨터 칩의 처리 능력이 2년마다 2배로 증가한다는 것을 의미한다. 그래서 트랜지스터의 밀도가 커지면서 더 강력하고 효율적인 전가 기기를 만들 수 있게 되고 현대의 컴퓨터, 모바일 기기와 각종 디지털 기술 발전에 있어서 중요한 역할을 한다고 주장하는 법칙이다.
그림으로 나타낸 무어의 법칙몇십 년 동안 무어의 법칙은 반도체 분야의 패러다임을 구축하는 중요한 원리였지만, 트랜지스터의 크기가 점점 줄어들면서 열 방출, 전력 소비 및 제조 비용에 문제를 겪으면서 현재 미래에도 적용가 능한지에 대한 여부에 대한 논의가 이루어지고 있다. 그럼에도 불구하고 무어의 법칙은 반도체와 기술 분야의 연구의 기준과 영감이 되고 있다.
정리하자면 이런 1965년 고든이 발표한 논문을 토대로 나서 현재 우리가 알고 있는 무어의 법칙이 전 세계적으로 인정을 받게 되면서 기술 산업 전반의 발전과 진화에 깊은 영향을 미친 것이다.
Part 3. 샘 알트먼의 <Moore's Law for Everything>은 뭘까
위의 무어의 법칙 요약글을 통해서 이 법칙에 대해 자세히는 아니더라도 어떤 법칙인지 짐작은 하셨을 거라고 생각한다. 그럼 다시 원점으로 돌아가서 나는 무어의 법칙을 알고 싶기보다는 ChatGPT를 만든 샘 알트먼이 쓴 기사인 <Moore's Law for Everything>을 이해하고 싶어서 무어의 법칙에 대해서 공부를 한 셈이다. 아 잠깐, 여기서 기사로 바로 들어가기 전에 내가 짐작하는 <Moore's Law for Everything>의 내용을 한번 정리하고 넘어가겠다.
흠, 그래 무어의 법칙은 반도체, 기술을 주도하는 패러다임으로 작용하는 법칙으로 전 세계적으로 인정받아 왔지. 기사 제목을 해석하면 <모든 것을 위한 무어의 법칙>인데, 이건 어디에서나 적용되는 무어의 법칙이라는 뜻이겠지? 샘 알트먼은 단순히 기술을 만드는 창업가, 사업가가 아니라 자신이 만든 기술로 이 세상을 변화시키고 혁신하려는 인물이니, 이 무어의 법칙이 단순히 기술영역이 아니라 조금 더 실질적이고 유용한 측면에서 적용하는 법을 알려주려는 글인가? 한마디로 무어의 법칙의 적용 영역을 확장시키는 글이지 않을까?
이번 글은 <Moore's Law for Everything>을 이해하기 전 밑작업을 하는 과정이었다. 내가 왜 이 주제에 흥미가 갔는지, 무어의 법칙은 뭔지, 내가 추측하는 샘알트먼의 기사 내용까지 알아보았는데, 다음 시간에는 본격적으로 <Moore's Law for Everything>를 읽으면서 AI 생태계를 파악해 보면서 내가 한 추측이 맞는지, 샘 알트먼은 AI의 세상에서 어떤 입장을 가지고 있는지를 살펴보자.
인문학도가 AI 분야를 건드리는 것이 쉽지는 않지만, AI 시대에 자리를 잡으려면 어쩔 수 없지 뭐. AI를 두려워하지 않지만 무시하지 않기 위해 잘 살기 위해 사람들과 함께 특히 인문학도들과 함께 AI를 함께 공부해나가고 싶다.
