AI 거품 붕괴 후 진짜 시작! 미래 뒤흔들 AGI의 지배력, 지금 확인하세요
AGI 시장 지배력의 시대: 중학생 눈높이 설명
안녕하세요! 카이스트에서 뇌랑 인공지능 연구하는 김대식이라고 해요. 오늘은 'AGI 시장 지배력의 시대'라는 주제로 이야기해 볼 건데, 이게 뭔지 쉽게 설명해 줄게요.
AI vs AGI: 뭐가 다를까?
- AI (인공지능): 이건 그냥 인간의 특정 능력 하나를 대신하는 기계야. 예를 들어, 알파고는 바둑을 잘 두는 AI고, 챗GPT는 대화를 잘하는 AI지.
- AGI (범용 인공지능): 이건 좀 달라. 사회, 경제, 정치적으로 중요한 인간의 거의 모든 지적 능력을 대체할 수 있는 잠재력을 가진 기계야. 아직 AGI는 SF 영화에나 나오는 이야기지만, 3년 전 챗GPT가 나왔을 때만 해도 '인간의 모든 능력을 대체하는 기계는 불가능할 것'이라는 의견이 많았어.
AGI, 생각보다 빨리 온다고?
그런데 요즘 분위기가 확 바뀌었어. AI 기술 발전 속도가 너무 빨라서, 오픈AI 샘 올트먼 같은 사람은 5년 안에 AGI가 가능할 거라고 주장하고 있어. AI 전문가들 사이에서는 AGI가 언제쯤 나올지를 가지고 이야기하고 있는데, 개인적으로는 10년 정도 걸릴 것 같아. 10년, 20년 금방 지나가잖아? 그러니까 AGI는 더 이상 먼 미래 이야기가 아니라 우리가 직접 경험하게 될 미래라고 생각해야 해.
인공지능의 역사: 60년 만에 해결된 문제들
인공지능이라는 단어가 처음 나온 건 1956년이야. 그때부터 두 가지를 만들고 싶어 했어.
- 세상을 알아보는 기계: 이게 고양이인지 강아지인지 구분하는 거지.
- 인간의 언어를 이해하는 기계: 이걸 '자연어 처리'라고 불러.
그런데 기술적인 문제 때문에 이 두 가지가 거의 60년 동안 해결이 안 됐었어. 터미네이터 같은 영화에서는 자주 나왔지만, 현실에서는 없었던 기술이었지.
그러다가 2012년, 제프리 힌튼 교수님 덕분에 '학습 기반 인공지능(딥러닝)'이라는 새로운 방법이 나왔어. 이게 뭐냐면,
- 옛날 방식: 고양이를 설명하는 특징들을 일일이 컴퓨터한테 알려주고 코딩해야 했어. 수십만 줄 코드로도 해결이 안 됐지.
- 새로운 방식 (딥러닝): 이제 설명 대신 엄청나게 많은 데이터(사진 100만 장 등)를 주고 기계가 스스로 규칙을 찾아내도록 하는 거야. 이걸 '머신러닝'이라고도 불러.
이 방법 덕분에 50년 동안 해결 안 됐던 물체 인식(고양이, 강아지 구분)이 놀랍도록 쉽게 해결됐어. 지금은 얼굴 인식도 완벽하고, 자율주행 자동차도 상상할 수 있게 된 거지. 이걸 '인식형 인공지능(Perception AI)'이라고 불러.
두 번째 문제 해결: 챗GPT의 등장
그런데 두 번째 문제, 인간의 언어를 이해하는 것은 아직 해결이 안 됐었어. 알렉사, 시리 같은 AI 스피커들이 인간의 말을 제대로 이해하지 못했던 것처럼 말이야.
그런데 2017년, 구글의 '트랜스포머'라는 알고리즘이 나오면서 상황이 바뀌었어. 챗GPT의 'T'가 바로 이 트랜스포머를 뜻해.
- 옛날 방식: 언어학자들이 찾아낸 언어의 보편적인 규칙을 컴퓨터한테 60년 동안 가르쳐 줬지만, 기계는 인간의 언어를 이해하지 못했어.
- 새로운 방식 (트랜스포머): 챗GPT한테는 문법을 가르쳐 준 적이 없어. 대신 인류가 인터넷에 올려놓은 방대한 양의 문장(책 몇 권 분량)을 보여주고 학습시켰더니, 놀랍게도 스스로 완벽하게 문법적인 문장을 만들어내는 거야! 심지어 글과 그림을 동시에 보여주면 둘의 관계를 이해해서 글을 입력하면 그림을 만들어내는 것도 가능해졌어. 이걸 '생성형 인공지능(Generative AI)'이라고 해.
AGI가 가져올 변화: 천국일까, 지옥일까?
생성형 AI 덕분에 인간의 언어를 이해하기 시작하면서, AGI도 가능하지 않을까 하는 상상을 하게 된 거야.
1. 비제조업 생산성 혁신:
제조업 생산성은 계속 올라갔지만, 업무, 영업, 교육, 연구 같은 비제조업 생산성은 1970년 이후로 거의 오르지 않았어. 그런데 이제 AI 덕분에 비제조업도 자동화될 수 있다는 기대가 생겼어. AI 코딩 도구 덕분에 개발자 생산성이 30~40% 올라가고 있지.
2. 일자리 문제:
AI가 코딩을 하면서 개발자 일자리에 영향을 주기 시작했어. 특히 사회 초년생이나 고등학생들은 일자리를 얻기 더 어려워질 수 있어. 중학생, 초등학생들은 AI와 경쟁해야 할 수도 있지.
3. 콘텐츠 제작의 변화:
이제 AI로 영상도 만들 수 있게 됐어. 심지어 유명인의 얼굴을 넣어서 새로운 가짜 영상을 만들 수도 있지. 이건 역사를 왜곡할 수도 있다는 위험도 있어.
4. 데이터 센터 투자와 버블:
AI 발전을 위해 엄청난 규모의 데이터 센터 투자가 이루어지고 있어. IMF에서는 이걸 '버블'이라고 보기도 하지만, 샘 올트먼 같은 사람은 '건설적인 버블'이라고 말해. 마치 인터넷 초창기처럼, 버블이 터져도 살아남은 회사들은 큰 이득을 볼 수 있다는 거지.
5. 에이전트 AI의 등장:
생성형 AI 다음에는 '에이전트 AI'가 올 거야. 이건 정보를 만들어내는 걸 넘어, 우리가 원하는 것을 대신해서 실제로 행동하는 AI야. 예를 들어, 비행기표 예약을 AI가 알아서 해주는 거지. 에이전트 AI는 2~4년 안에 완성될 것으로 예상돼.
6. 인터넷의 진화: 검색에서 대화로:
과거 인터넷은 정보를 찾는 '검색' 중심이었지만, 이제 챗GPT 덕분에 '대화' 중심으로 바뀌고 있어. 앞으로는 우리가 원하는 것을 말만 하면 AI가 알아서 해결해 줄 거야.
7. 피지컬 AI (로봇):
디지털 세상에서만 작동하는 에이전트 AI를 넘어, 아날로그 현실에서 행동하는 '피지컬 AI(로봇)'도 중요해질 거야. 휴머노이드 로봇 시장은 자동차 시장보다 커질 수도 있어. 다만, 중국의 로봇 기술 발전이 빨라 우리나라가 경쟁력을 갖추기 위한 노력이 필요해.
8. AGI 시대의 경제 시스템:
AGI가 등장하면 GDP 성장률이 1년에 20%를 넘을 수도 있다고 해. AGI는 지능을 자동화해서 노동의 가치를 떨어뜨리고, 자본의 가치는 높일 거야. 앞으로 10년 동안은 돈을 계속 벌고 모아두는 것이 중요할 수 있어.
9. 인간의 역할:
AGI 시대에는 대부분의 노동과 지적 활동을 AI가 대신하게 될 거야. 그럼 인간은 뭘 해야 할까? AI 시대의 가장 중요한 경쟁은 '나 자신'과 '나보다 AI를 잘 활용하는 다른 인간'과의 싸움이 될 거야. 기업도 마찬가지로, AI를 더 잘 활용하는 경쟁사 때문에 어려움을 겪을 수 있지.
결론적으로 AGI는 우리 삶에 엄청난 변화를 가져올 거야. 이게 천국이 될지 지옥이 될지는 아직 모르지만, 우리가 어떻게 준비하느냐에 따라 달라질 수 있다는 점을 기억해야 해.