폭풍속의 고요 I

 

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목차

프롤로그
1.인공지능의 출현과 그 여파
2.인공지능과의 공존
참고문헌





프롤로그

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르네상스는 14세기와 17세기 사이에 유럽을 변모시켰다. 예술가들은 원근법을 재발견했고, 철학자와 과학자들은 자연 세계에 대한 기존의 가정에 도전했다. 1440년경 인쇄기가 발명되면서 모든 것이 더욱 가속화되었다. 책은 저렴해졌고, 아이디어는 그 어느 때보다 빠르게 전파되었다. 수 세기 동안 필사본에 갇혀 있던 지식이 갑자기 어디에나 존재하게 되었다. 이 시기는 인류 사회가 새로운 능력에 맞춰 재편된 위대한 도약으로 기억된다. 18세기의 증기기관이 그 예이다. 증기기관은 공장에 동력을 공급했을 뿐만 아니라 풍경을 바꾸고 사람들의 삶과 이동 방식을 혁신적으로 변화시켰다. 19세기 후반의 전기 또한 마찬가지였다. 더 이상 낮 시간에 얽매이지 않고 일할 수 있게 되었고, 대륙 간 통신은 몇 주가 아닌 몇 초 만에 가능해졌다. 이러한 변화들은 모두 일정한 패턴을 따른다. 부족하거나 비쌌던 것이 갑자기 풍부하고 저렴해졌다. 이러한 변화는 기술 자체를 넘어 사회 구조와 가능한 삶의 방식에까지 파급 효과를 미쳤다. 인공지능 또한 이와 같은 궤적을 따라가고 있지만, 증기나 전기처럼 눈에 보이지 않는 무언가, 바로 인지 처리 능력을 통해 변화하고 있다. 인류 역사의 대부분 동안 복잡한 분석은 수년간의 훈련을 받은 전문가의 희소한 전문 지식을 필요로 했다. 그들의 시간은 값비쌌고, 집중적인 정신적 노력이 필요한 문제들은 자원이 부족하면 해결되지 못했다. 하지만 이러한 제약은 빠르게 사라지고 있다. 경제적인 측면이 이를 명확히 보여준다. 불과 몇 달 전만 해도 고급 AI 모델을 실행하는 데 백만 개의 처리 장치당 약 60달러가 들었지만, 오늘날에는 4달러에 가까운 비용으로 동일한 작업을 수행할 수 있다. 이러한 가격 폭락은 역사적으로 산업 재편과 이전에는 불가능했던 프로젝트들이 일상화됨에 따라 다가올 큰 변화를 예고한다. 이러한 변화를 '무제한 지능'이라고 부르는 이유는 전기와의 유사성 때문이다. 대부분의 사람들은 오늘날 전력이 어떻게 가정에 공급되는지 생각하지 않는다. 전력은 필요에 따라 공급되기 때문이다. 마찬가지로, 과거에는 컨설턴트를 고용하거나 며칠씩 연구에 매달려야 했던 인지 작업이 이제는 즉시 이루어질 수 있다. 분석, 패턴 인식, 문서 작성, 수학적 모델링과 같은 작업은 전문 서비스에서 기본적인 공공 서비스로 전환되고 있다. 인류는 엄청난 양의 지식을 축적해 왔다. 도서관, 데이터베이스, 과학 논문, 역사 기록 보관소에는 어떤 사람도 여러 생애 동안 흡수할 수 없을 만큼 많은 정보가 담겨 있다. 하지만 정보와 처리 능력은 다르다. 인간의 두뇌는 작업 기억 용량에 한계가 있고, 주의력이 산만해지기 쉽다. 또한 실수를 저지르고 피로해지기도 한다. 인공지능은 이러한 생물학적 제약을 없애준다. 무한한 지능이 가져올 영향은 매우 크다. 수 세대에 걸쳐 인류를 괴롭혀 온 문제들이 마침내 해결될 수 있습다. 예를 들어, 재생 에너지를 어디에서나 실용화할 수 있는 청정 에너지 저장 기술이나 개인의 유전자에 맞춘 맞춤형 의료 치료법 등이 있다. 이러한 난제들은 인간의 사고력이 쉽게 해결할 수 있는 것보다 더 많은 변수를 포함하고 있기 때문에 지금까지 남아 있다. 하지만 지능이 무한대로 발달한 시대에는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 분석 능력이 저렴하고 쉽게 이용 가능해졌다.


1.인공지능의 출현과 여파

인공지능에 대한 논의는 종종 단순한 이분법으로 귀결됩니다. 인공지능이 도움이 될 것인가, 해가 될 것인가? 하지만 이러한 관점은 중요한 점을 간과한다. 인공지능 기술 자체는 두 가지 종류의 한계가 만나는 지점에 있으며, 이 두 한계 사이의 간극이 어느 한쪽보다 더 중요하다. 첫 번째 한계는 기술적 한계이다. 인공지능이 현재 실제로 할 수 있는 것과 앞으로 할 수 있게 될 것에 대한 한계이다. 이러한 능력은 빠르게 확장되고 있다. 텍스트를 이미지로 변환하는 기술은 불과 몇 년 전에 등장했다. 이제 시스템은 텍스트 설명을 비디오로 변환하거나, 제조를 위한 3차원 모델을 만들거나, 심지어 향수 디자인을 위한 향 프로필까지 생성한다. 하지만 여전히 해결되지 않은 기술적 과제들이 남아 있다. 예를 들어, 정렬 문제는 인공지능 시스템이 의도한 대로 작동하도록 보장하는 방법을 묻는 것이다. 시스템에 무엇을 하지 말아야 하는지를 가르치는 것은 무엇을 해야 하는지를 가르치는 것보다 훨씬 어렵다. 연구자들은 예외적인 상황과 오류 모드를 테스트하며 이 문제를 끊임없이 연구하고 있지만, 아직 완전히 해결되지는 않았다. 두 번째 한계는 사회적 한계이다. 사회가 인공지능에게 실제로 무엇을 허용할 것인가 하는 문제이다. 이는 법률, 윤리적 틀, 문화적 규범, 그리고 제도적 정책과 관련이 있다. 이는 기술적 문제와는 다른 질문을 던진다. 예를 들어, 시스템이 채용 결정을 내릴 수 있는지 여부를 묻는 것이 아니라, 그렇게 해야 하는지를 묻는다. AI가 일부 질병을 진단할 수 있다는 사실 자체는 부인하지 않지만, 어떤 상황에서 가능한지를 묻는다. 이러한 사회적 한계는 전 세계적으로 불균등하게 적용된다. 어떤 공동체는 새로운 기술을 빠르게 수용하는 반면, 다른 공동체는 저항하거나 아예 접근조차 할 수 없다. 사회적 한계는 하나의 문턱이 아니라, 서로 다른 가치관과 권력 수준을 가진 다양한 집단에 의해 설정된 여러 개의 문턱이다. 이 두 가지 한계 사이의 간극은 긴장을 유발한다. 기술은 빠르게 발전하는 반면, 사회 제도는 그 속도를 따라잡기 위해 고군분투한다. 법은 이전 세대의 기술 수준에 맞춰 제정되고, 윤리 지침은 과거의 문제에 초점을 맞춘다. 대중의 이해는 현재의 현실을 따라가지 못한다. 기술적으로 가능한 것과 사회적으로 허용되는 것 사이의 이러한 간극은 모든 혁신적인 기술의 도입 기간을 규정한다. 이 간극이 가장 중요한 지점은 누가 결정하는가이다. 기술적 역량은 주로 부유한 국가의 기업 연구소와 자금력이 풍부한 대학에서 개발된다. 하지만 그 영향은 모든 곳에 파급된다. AI의 영향을 받는 공동체는 이러한 시스템이 어떻게 설계되고 배포되는지에 대해 의미 있는 의견을 제시할 기회가 거의 없다. 이상적인 상황은 사회 구성원들이 집단적으로 허용 가능한 사용 방식을 결정하는 것이지만, 집단적 의사결정을 위해서는 현재보다 권력이 더 공평하게 분배되어야 한다. 누군가 사회적 수용 기준이 결과를 결정할 것이라고 말할 때, 여기서 제기되는 질문은 "누구의 사회인가?”이다. 기술 도입 격차는 지역, 부, 권력과의 근접성에 따라 완전히 다른 양상을 보인다. 이러한 물리적 의존성은 순수한 소프트웨어 혁신만으로는 극복할 수 없는 병목 현상을 초래한다.무제한 지능이 약속하는 풍부한 연산 능력은 상당히 유한한 물질적 토대 위에 구축되어 있다. 한편, 모든 주요 기술 변화에는 대가가 따른다. 증기 기관으로 가동되는 공장들은 석탄 연기로 하늘을 뒤덮었다. 전기화는 강에 댐을 건설하고 광활한 들판에 전선을 매설하는 작업을 필요로 했다. 문제는 변화에 비용이 드는지 여부가 아니라, 구체적으로 어떤 비용이 누가 부담하는가이다. 첫 번째 비용은 물질적인 측면이다. 인공지능 인프라는 기존 자원을 한계까지 몰아붙이는 규모로 운영된다. 하나의 대규모 언어 모델을 학습시키는 데 수백 가구가 1년 동안 사용하는 전력량에 필적하는 전력이 소모될 수 있다. 데이터 센터는 지속적인 냉각이 필요하며, 이는 막대한 양의 물을 의미하는데, 이 물은 이미 물 부족에 시달리는 지역에서 끌어다 쓰는 경우가 많다. 하드웨어 자체에도 위험한 환경에서 채굴되는 희토류 광물이 필요하다. 전 세계적으로 공통적인 패턴이 나타난다. AI 칩에 필요한 재료는 개발도상국에서 생산되는 반면, 에너지 집약적인 연산 작업은 부유한 북반구 지역에 집중된 데이터 센터에서 이루어진다. 이러한 기술의 혜택은 주로 기술에 접근하고 구현할 자원을 가진 기업과 사람들에게 돌아간다. 한 곳에서의 자원 채굴이 다른 곳의 연산 능력 풍요를 뒷받침하는 것이다. 공급망 또한 취약점을 드러낸다. 첨단 AI 칩은 극자외선 리소그래피 장비에 의존하는데, 현재 네덜란드의 한 회사만이 이 장비를 생산하고 있다. 이러한 단일 지점 의존성은 지정학적 긴장, 자연재해 또는 제조 문제로 인해 전 세계적인 AI 개발이 중단될 수 있음을 의미한다. 이론적으로는 기술이 무한히 확장 가능한 것처럼 보일 수 있지만, 물리적 병목 현상으로 인해 실제로 구축되는 것은 제한적이다. 물질적 비용 외에도 수량화하기 어려운 비용이 있다. 바로 정체성과 의미의 상실이다. 일자리가 사라지면 인간의 자아 이해는 어떻게 될까? 자동화에 직면한 항만 노동자들과의 인터뷰를 통해 그들의 가장 큰 걱정은 돈이 아니라소속감, 전통, 과거와의 연속성이라는 사실이 드러났다. 그들에게 일은 단순한 수입 이상의 의미를 지녔다. 일상에 틀을 잡아주고, 공동체와 연결해 주며, 의미 있는 일에 기여하고 있다는 느낌을 주었다. 사무, 고객 서비스, 기본적인 분석, 일상적인 의사 결정과 같이 쉽게 자동화될 수 있는 분야에서 일자리 감소가 가장 큰 타격을 줄 것이다. 일반적인 대응책은 창의적이거나 기술적인 직종으로의 재교육을 제안한다. 하지만 이는 모든 사람이 교육에 동등하게 접근할 수 있고, 재교육에 필요한 시간을 확보할 수 있으며, 수백만 명의 새로운 직원을 흡수할 만큼 충분한 창의적 일자리가 계속해서 존재할 것이라는 가정을 전제로 한다. 세 번째 주요 비용은 비인간화라고 부를 수 있는 현상과 관련이 있는데, 이 용어는 때때로 사용되는 것보다 더 정확한 의미를 내포하고 있다. 어린이와 어른 모두 물리적 환경이나 서로와 함께 보내는 시간보다 화면 앞에서 보내는 시간이 점점 늘어나고 있다. 대면 상호작용이 줄어들면서 공동체 모임 공간도 사라지고 있다. 인간이 이런 식으로 살도록 만들어지지 않았다는 지적은 단순한 향수 어린 낭만주의가 아니다. 이는 육체적 존재감과 직접적인 관계의 진정한 상실을 의미한다. 자원 집약도 증가, 정체성 혼란, 그리고 공동체의 실체적 붕괴와 같은 비용은 무엇을 만들고 어떻게 배포할 것인지에 대한 선택에서 비롯된다. 이는 기술 자체의 필연적인 결과가 아니라 개발 및 구현 과정에 내재된 우선순위의 결과이다. 문제는 창출되는 막대한 부가 그 창출에 투입되는 비용을 정당화하는가 하는 것이다.
 

2.인공지능과의 공존

무한한 지능이라는 추상적인 약속은 기술이 세상을 어떻게 변화시킬지 구체적인 영역을 살펴보면 더욱 현실적으로 다가온다. 특히 노동, 의료, 교육, 금융의 네 가지 영역이 이러한 변화에 취약한 것으로 나타났다. 이 네 분야는 인지 노동이 가치를 창출하는 분야이며, 이론적으로 인공지능이 현재 인간이 수행하는 작업을 처리할 수 있는 분야이다. 인지 작업 비용이 저렴해지면 노동의 본질은 근본적으로 바뀐다. 인공지능이 많은 영역에서 인간의 분석 능력과 동등하거나 그 이상을 달성할 수 있기 때문에 기업들은 더 이상 팀의 지능만을 기준으로 경쟁하지 않는다. 경쟁은 판단력, 창의성, 그리고 대인 관계 능력으로 옮겨간다. 이러한 변화는 이미 여러 사례에서 나타나고 있다. 10년 전에는 박사 학위가 필요했을 연구 결과를 10대들이 발표하고 있으며, 일부 기업은 학위보다는 뛰어난 역량을 보여준 고등학생을 바로 채용하기도 한다. 이는 개인의 전공보다 사고방식과 대인관계 능력이 훨씬 중요하다는 것을 보여준다. 의료 분야는 극적인 가능성과 동시에 까다로운 난관에 직면해 있다. 맞춤형 의학이 부유한 환자들의 엘리트 의료기관에만 국한되지 않고 누구나 접근할 수 있게 될 수 있다. 인공지능 시뮬레이션을 통해 신약 개발이 가속화되어 기존 실험실 방식보다 빠르게 유망한 화합물을 식별할 수 있을 것이다. 진단 도구는 전문가가 부족한 지역사회에 보급되어 전문 지식이 부족한 분야에 분석을 제공할 수 있을 것이다. 교육 분야는 가장 급진적인 변화를 겪을 가능성이 높다. 현재 시스템은 표준화에 최적화되어 있다. 동일한 커리큘럼, 동일한 학습 속도, 모두 동일한 기준으로 평가된다. AI는 진정한 개인 맞춤형 학습을 가능하게 하여 각 개인의 학습 방식, 관심사, 어려움을 겪는 부분을 파악하고 그에 맞춰 교육 환경을 조정한다. 자연어 인터페이스는 기술적 소양이라는 장벽을 제거한다. 기존 기술에 어려움을 느끼는 사람도 AI 시스템과 대화할 수 있으므로, 이전에는 기술에 접근할 수 없었던 사람들에게도 도구가 제공될 수 있다. 금융 및 일상생활은 더욱 일상적이지만 그 중요성은 결코 작지 않은 방식으로 변화를 겪을 것이다. 세금 신고, 재무 계획, 관료주의적 시스템 이용 등 현재 전문 지식이 필요하거나 많은 시간을 소모하는 작업들이 간소화될 수 있다. 이는 창작 활동, 지역 사회 참여, 타인 돌봄, 휴식과 같은 다른 활동에 시간을 할애할 수 있도록 해준다. 이 네 가지 영역은 임의로 선정된 것이 아니다. 이는 기업 임원, 정책 입안자, 그리고 자원이 풍부한 기관의 교육자들이 가장 시급하게 제기하는 질문들을 반영한다. 또한 현재 인지 노동의 가치가 높고 자동화가 상당한 투자 수익을 약속하는 분야를 나타낸다. 하지만 이러한 영역들은 동시에 주목받지 못하는 부분도 보여준다. 농업 및 식량 시스템, 기후 적응, 생물 다양성 및 생태계 복원, 토착 지식 보존 – 이러한 분야들 또한 AI를 통해 혁신될 수 있지만, AI만큼의 관심이나 투자를 받지는 못하고 있다. 이러한 선택은 우선순위를 보여준다. 어떤 문제가 해결 가치가 있다고 여겨지는가? 어떤 변화가 추구할 만큼 가치 있어 보이는지 살펴보는 것은 기술 개발 및 배포에 자원을 투자하는 사람들에게 무엇이 중요한지를 보여준다. 노동, 의료, 교육, 금융은 수십억 명의 삶에 영향을 미치는 중요한 영역이다. 하지만 이러한 영역들은 인공지능이 부유한 국가의 산업과 기관에 서비스를 제공하는 곳이기도 하다. 공동체가 환경과 조화롭게 살아가거나 지식 체계를 보존하는 데 도움이 될 수 있는 영역들은 상대적으로 주목을 덜 받는다. 이는 해당 영역들이 덜 중요해서가 아니라, 기술 개발에 자금을 투자하는 사람들의 관심사에서 그 비중이 상대적으로 적기 때문이다. 약속과 비용, 기술적 역량과 사회적 한계를 검토한 후, 실질적인 질문이 제기된다. 사람들은 이러한 변화에 어떻게 대처해야 할까? 네 가지 원칙이 지침이 될 수 있는데, 각각 인지 작업이 자동화되는 시대의 삶의 다양한 측면을 다룬다. 첫 번째 원칙은 간단하고 명확하다. 바로 '밖으로 나가라'는 것이다. 물리적인 공간에서, 날씨를 느끼며, 화면에 의해 매개되지 않는 환경에서 시간을 보내세요. 이는 단순한 여가 활동 조언이 아니라, 우리가 잃어가고 있는 무언가를 인식하는 것이다. 인지 작업이 온라인으로 옮겨가고 인공지능이 분석 작업을 더 많이 처리함에 따라, 기술과의 끊임없는 상호 작용에 대한 욕구는 더욱 강해진다. 이러한 욕구에 맞서기 위해서는 신체 활동을 통한 존재감에 의도적으로 투자해야 한다. 사람들이 기기 없이 모이는 커뮤니티 공간, 공원, 장소는 보호하고 가꾸어야 할 중요한 기반 시설이 된다. 두 번째 원칙은 '인간다움’이다. 이는 신체적인 경험과 관계적 맥락에서 비롯되기 때문에 자동화에 저항하는 능력을 기르세요. 감성 지능, 도덕적 추론, 미적 판단력, 유머 감각, 취약성, 신뢰 등이 여기에 해당한다. 인지 능력이 상품화됨에 따라 이러한 자질은 더욱 가치 있게 여겨진다. 더 나아가, 이러한 자질들이야말로 삶을 의미 있게 만드는 요소이다. 핵심은 단순히 경쟁 우위를 유지하는 것이 아니라 생산성을 넘어 중요한 것이 무엇인지 기억하는 것이다. 세 번째 원칙은 학습 자체에 관한 것이다. 바로 '학습하는 방법을 배우는 것’이다. AI가 업무 환경을 변화시키면서, 특정 분야의 전문성보다 적응력이 더욱 중요해지고 있다. 호기심은 생존에 필수적인 기술이 되었다. 비판적 사고는 선택 사항이 되기 때문에 더욱 가치 있게 여겨진다. AI가 분석 작업을 처리하게 되면, 비판적으로 생각하지 않으려는 사람들도 있을 것이다. 하지만 역량 또한 확장된다. 누구나 강력한 인지 도구에 접근할 수 있게 되면, 천재성은 더욱 민주적으로 발휘될 수 있다. 지식의 소유자에서 호기심과 판단력의 소유자로의 전환이 이루어진다. 네 번째 원칙은 아마도 가장 중요할 것이다. 바로 '낙관주의로 이끌어라’이다. 모든 것이 잘 될 것이라는 순진한 희망이 아니라, 결과는 지금 당장 내리는 선택에 달려 있다는 전략적 확신이다. 이러한 입장은 AI가 인간의 노력 없이 모든 것을 해결해 줄 것이라는 기술 유토피아주의와 재앙이 불가피하다는 비관주의를 모두 거부한다. 이는 주체적인 행동에 기반한다. 미래는 무엇을 만들고, 어떻게 배포하고, 누가 혜택을 받고, 어떤 비용이 허용 가능한지에 대한 결정에 의해 만들어진다. 이러한 원칙들은 특정한 특권을 전제로 한다. 예를 들어, 안전하게 바깥에 나갈 수 있는 권리 같은 것이다. 혹은 학습과 자기 계발의 기회에 대한 접근성일 수도 있다. 하지만 이러한 제약 조건 내에서, 이 지침들은 실용적인 방향을 제시한다. 주로 경영진, 정책 입안자, 교육자, 기술 전문가와 같이 AI 개발 및 배포 방식에 영향력을 행사하는 사람들을 대상으로 한다. 아직 지켜봐야 할 것은 이러한 원칙들이 충분할지 여부이다. 인간의 인지 능력을 자동화하면서 인간 본연의 특성을 보호하는 것이 갈등을 해결할 수 있을지는 미지수이다. 궁극적으로 이러한 갈등은 지침서에서 다루지 않는 질문들을 제기할 수도 있다. 지능이란 무엇인가, 누구의 풍요로움이 중요한가와 같은 질문들 말이다. 기술이 인간과 비인간 세계 사이에 어떤 관계를 형성하는 데 기여할 수 있을지는 모두가 반드시 고려해야 할 중요한 문제이다.





참고문헌

THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS
A Thought Exercise in Financial History, from the Future
By Citrini andAlap Shah

다음 르네상스
잭 카스 

THE 2028 CHINESE INTELLIGENCE CRISIS
Bob Chen’s biting burlesque of the Citrini piece imagines China emerging unscathed from the job-killing AI wave.
By Junyan Zhao and Yuxuan JIA