AI가 평범한 기술로 자리잡아가는 중...
과대광고에서 현실적 기대로의 전환
2023년 ChatGPT가 월간 사용자 1억 명을 돌파하며 상당수가 영화 "Her"의 현실화를 우려하던 시점, AI 연구자 Katja Grace가 발표한 업계 서베이는 충격적이었다. 최고 수준 AI 연구자의 1/3에서 절반이 이 기술이 인류 멸종이나 그에 준하는 재앙을 초래할 확률을 최소 10%로 평가했다.
2년이 지난 지금, 시장 분위기는 완전히 달라졌다. 물론 여전히 유토피아와 디스토피아 양 극단의 급격한 지능 도약을 예측하는 이들도 있다. 하지만 AI가 우리 일상 곳곳에 스며들면서 AI 버블도 진화했다. 예언적 단계를 벗어나 평범한 일상으로 자리잡았다 - 핵확산, 기후변화, 팬데믹 리스크 등 다른 거대 위기들이 겪었던 익숙한 패턴이다.
작년 최고의 AI 관련 텍스트가 23세 전 OpenAI 연구원 Leopold Aschenbrenner의 "Situational Awareness"였다면 - 그는 인류가 곧 초지능 AI가 난무하는 외계 우주로 떨어질 것이라 예측했다 - 올해는 훨씬 겸손한 작품이 주목받았다. Princeton 소속 컴퓨터 과학자 Arvind Narayanan과 Sayash Kapoor가 4월 발표한 "AI as Normal Technology"다. 이들은 AI를 "별개 종족이나 고도로 자율적인 잠재적 초지능 존재"가 아닌 "우리가 통제할 수 있고 통제해야 할 도구"로 이해해야 하며, 이 목표 달성에 급진적 정책 개입이나 기술적 돌파구가 필요하지 않다고 주장했다.
불과 1년 전만 해도 "평범함"은 디플레이션적 역발상으로 받아들여졌겠지만, 지금은 새로운 컨센서스로 자리잡았다. 1월 Oxford 철학자이자 AI 전문가 Toby Ord는 "스케일링 패러독스"를 지적했다: 대규모 언어모델(LLM)이 인상적인 성과를 내고 있지만, 각 단계별 개선에 필요한 자원이 너무 빠르게 증가해 실제 수익률은 그리 인상적이지 않다는 것이다.
AI 옹호론자 Tyler Cowen과 Dwarkesh Patel도 AI를 인간 시스템에 통합하는 과제를 강조하기 시작했다. (Cowen은 이를 "human bottleneck" 문제라 명명했다.) 2월 Patel과의 긴 인터뷰에서 Microsoft CEO Satya Nadella는 AGI(Artificial General Intelligence) 개념 자체에 찬물을 끼얹으며, 우리 모두가 지나치게 앞서가고 있다고 지적했다. 그의 핵심 메시지: 글로벌 GDP 성장률이 10%에 도달하면 그때 깨워달라.
더 놀라운 건, 수년간 초지능의 선도적 예언자였던 OpenAI의 Sam Altman도 비슷한 입장을 취하기 시작했다는 점이다. 이달 CNBC 인터뷰에서 그는 AGI가 "그다지 유용한 용어도 아니며" 가까운 미래에는 단계적 변화가 아닌 동일한 상승 경로를 따라 지속적으로 걸어갈 것이라고 밝혔다.
Altman은 OpenAI의 기대작 GPT-5를 Death Star처럼 홍보했지만, 실제 출시 후 평가는 압도적으로 실망스러웠다. 회의론자들이 승리를 선언하는 가운데, Altman은 우리가 버블 속에 있다는 점을 인정했다 - 일부에게는 큰 손실을 가져올 버블이지만 과거 버블(철도, 인터넷)처럼 대규모 파급 효과도 창출할 것이라고 덧붙였다.
이번 주 오랜 AI 지지자 Eric Schmidt도 입장을 바꿔 Silicon Valley가 AGI에 집착하는 대신 현재 보유한 AI 도구의 실용적 활용에 집중해야 한다고 주장했다. Altman의 전 파트너이자 현재 숙적인 Elon Musk는 최근 자신의 LLM인 Grok의 최고 활용법이 대부분 사람들에게는 오래된 사진을 iPhone의 Live 기능처럼 마이크로 비디오로 변환하는 것이라고 선언했다. 그리고 Aschenbrenner는 요즘 안전과 재앙적 리스크 연구 대신 15억 달러 규모 AI 헤지펀드를 운용하고 있다. 2025년 상반기 47% 수익률을 기록했다.
여기까지는 평범해 보인다. 하지만 이미 상당히 비정상적으로 느껴지는 부분도 많다. 일부 조사에 따르면 미국인의 절반 이상이 AI 도구를 사용해봤다 - 닷컴 버블 붕괴 후에야 인터넷이 같은 수준에 도달했다는 점을 고려하면 놀라운 채택률이다. 미국인의 1/3이 이제 매일 AI를 사용한다고 보고되었다.
올해 최대 교육 이슈가 많은 엘리트 대학들이 Trump 행정부 압력에 굴복한 것이라면, 또 다른 이슈는 많은 교실이 AI에 항복한 듯 보인다는 점이다. 고등학생과 대학생, 심지어 교사와 교수들까지 AI 도구에 점점 의존하고 있다.
최근 몇 년간 주식시장 성장의 60%가 AI 관련 기업들에 기인한다. 연구원들은 수억 달러 연봉 패키지를 협상하고 있으며, 일부는 10억 달러 이상 제안을 받았다는 보도도 있다. 전체 AI 자본지출은 이미 닷컴 버블 수준을 넘어섰고, 일부 추정에 따르면 철도 붐 규모에 근접하고 있다. 칩 생산 관련 건설에 투입되는 자금이 다른 모든 미국 제조업을 합친 것보다 많다. 곧 데이터센터 건설 지출이 사무실 건설 지출을 추월할 것이다. 경제학자 Alex Tabarrok의 표현대로, 우리는 인간을 위한 집이나 일터보다 AI를 위한 집을 더 빨리 짓고 있다.
다시 말해, 우리에게 약속된 AI 미래는 더 멀리 있으면서 동시에 이미 여기 와 있다. 이는 자율주행차 하이프 사이클에서 본 익숙한 패턴이다 - 수년간 지지자들을 실망시키고 회의론자들을 즐겁게 했지만, 이제 미국 도시 전역에 퍼지며 으스스한 Waymo 택시가 인간 운전자보다 훨씬 안전하게 운행 중이다.
벤처캐피탈리스트들은 이제 embodied AI, 즉 로봇에 대해 이야기하기 시작했다. 이는 소프트웨어에서 하드웨어, 심지어 인프라로의 심대한 전환을 의미한다. Ukraine에서는 자율 드론 기술 형태의 embodied AI가 전쟁의 가장 중요한 전선이 되었다.
미국의 AI 기반 일자리 상실에 대한 최근 공황은 근거 없을 수 있지만, 위험에 처한 직업 수는 증가하고 있다 - 다만 Wharton의 Ethan Mollick이 지적했듯, AI가 제거할 수 있는 일자리로 취급되는 것들은 AI를 통합해 가장 큰 혜택을 받거나 가장 급진적으로 변화할 일자리로 이해하는 것이 더 정확하다.
이 맥락에서 "평범함"의 한 정의는 "초인간적이지 않고", "자기복제하지 않으며", "감독과 통제에서 스스로 해방되지 않는" 것이다. 하지만 Princeton 저자들이 정의한 또 다른 방식은 유추다 - 전기나 산업혁명, 인터넷처럼 세상을 완전히 바꾼 후 지금은 우리에게 평범해진 것들과의 비교다.
얼마 전까지만 해도 경제학자들은 인터넷이 실망스러웠다고 불평했다. 오늘날 통념은 반대 클리셰에 담겨 있다 - 인터넷이 모든 것을 바꿨고, 연속적인 충격파가 계속될 뿐 아니라 강화되며, 성관계와 짝짓기 패턴, 출산율을 뒤흔들고, 글로벌 엔터테인먼트 비즈니스와 그것을 구동하는 콘텐츠의 전체 형태를 변화시키고, 자기 창업과 허슬 문화의 새 시대를 열고, 성별 간 정치적 쐐기를 박고 글로벌 포퓰리즘 분노를 뿌렸다.
수십 년 전 e-commerce라 불렸던 것은 눈부시게 현실화되었다. Amazon의 한때 터무니없어 보였던 "everything store" 주장이 가장 생생한 예다. 그 편의성이 이제 부유한 지역에서는 필수불가결해 보이지만, 그것조차 빙산의 일각처럼 느껴진다.
AI 버블이 터지는 것을 상상하기는 어렵지 않다.
하지만 이 기술의 평범한 미래조차 혼란과 퇴보와 함께 엄청나게 유용할 방식들도 상상할 수 있다: 신약 개발과 소재 발견, 에너지 효율성과 전력망 관리 개선, Bandcamp이나 Pro Tools보다 훨씬 빠르게 예술가들의 진입장벽 제거.
Institute for Progress 싱크탱크는 최근 "The Launch Sequence"라는 과학과 안보 제안서에서 잠재적 급속 진전 분야를 제시했다: 새로운 팬데믹 병원체 발생 감시 시스템 개선, FDA 아카이브를 검토해 유망한 연구 경로 발굴, AlphaFold를 활용한 항생제 내성 시대를 위한 신규 항생제 개발, 머신 모델링으로 발표된 주장들을 스트레스 테스트해 과학계의 재현성 위기 해결 또는 최소한 대응.
이것은 미래 세계의 청사진이 아니라 하나의 추측적 전망일 뿐이다. 지난 1년의 경과는 우리가 Skynet과의 조우로 몽유병처럼 걸어가지 않을 것이라는 안심을 줄 수 있다. 하지만 다음에 무엇이 올지 명확히 알고 있다는 자신감을 주기에는 부족하다.
<NYTimes.com>
