지역별 뉴스를 확인하세요.

많이 본 뉴스

광고닫기

[실리콘밸리 리포트] AI가 준 기회, 250년으로 늘어난 인생

인공지능 이야기를 하자면 최근 등장한 구글의 A2A, 오픈AI의 GPT4.1, 메타의 llama 4.0, Claude의 MCP 등과 같은 시끄러운 단어 들을 언급해야 할 것만 같습니다. 그게 우리의 삶과 너무 밀집한 관계가 있어져 버렸기 때문입니다. 하지만! 이런 기술의 홍수 속에 정말 중요한 것을 놓치는 것만 같아서, 오늘은 그런 기술들 이야기는 일부러 치워 버리겠습니다.   모 생명보험사가 한국 지하철에 한 광고 중에 이런 게 있습니다. 과거 대비 오늘날은 의학의 발달로 자기 나이의 0.8을 곱해야 과거 나이가 된다는 겁니다. 예를 들어 현재 50세라면 여기에 0.8을 곱한 40세가 과거 기준으로의 나이라는 것이지요. 일리가 있어 보입니다.     유튜브의 어떤 영상을 보니 1980년대 ‘전국노래자랑’에 등장했던 일반인들의 얼굴이 모여 있습니다. 지금 기준으로는 도저히 믿기지 않을 정도로 60, 70세 이상 되어 보이는 분들이 36세, 30세, 심지어 21세라고 적혀져 나옵니다. 실리콘밸리의 어떤 자산가들은 우리 인체의 나이가 140세까지는 살 수 있다고 믿고 생명연장 프로젝트에 투자를 합니다.   그런 와중에 인공지능이 등장합니다. 인간 대신 어떤 특정한 역할을 해 주는 이 기계의 등장으로 인해, 우리는 짧은 시간에 더 많은 일을 할 수 있게 됐습니다.     PWC의 작년 연구에 따르면 이제 AI를 도입한 주체들은 그렇지 않은 이들에 비해 5배 많은 일을 같은 시간 내에 할 수 있다고 합니다. 그럼, 그들의 시간은 과거보다 5배 연장된 겁니다.   이제 종합해 봅시다. 의학으로 인해 인간 수명은 과거대비 20% 연장됐습니다. 그리고 AI로 인해 우리가 일할 수 있는 양은 5배 늘어났습니다. 우리가 일할 수 있는 시간이 과거 40년이었다면, 여기에 1.25를 곱하고, 다시 5를 곱하면 그 시간이 250년 가까이로 늘어납니다.     어떤 생각이 먼저 드시나요. “그렇게나 많이 일해서 뭐하게” 아찔함이 드시진 않나요. 하지만 어떤 사람들은 다르게 생각할 겁니다. 그리고 젊은 세대들은 다르게 생각해야 합니다. 이렇게요.   “돈을 복리로 모을 시간이 많겠네.”   10대에 갖고 있는 10만 달러와, 50대에 갖고 있는 10만 달러는, 당연히 가치가 다르죠? 더 오래 살 시간이 있는 10대의 10만 달러는 무한한 가능성을 갖고 있습니다. 그가 사업을 하든, 투자를 하든, 돈을 잃지 않고 오랫동안 복리로 쌓아나갈 수만 있다면, 더 많은 부의 기회가 그에게 열릴 겁니다.   인공지능으로 인해 우리는 움츠려만 듭니다. 할 수 있는 일자리 들은 줄어드는데, 기계가 모든 것을 다 하는 시대가 되어 가고 있는데, 일할 수 있는 시간만 늘어나다니요. 이대로라면 정말 칙칙한 어둠과 대공황 그 자체일 것만 같습니다. 하지만 정말 그럴까요?   때때로 온 세상 모두가 진실을 보지 못하고 있을 때가 있습니다. 둥근 지구가 있기 전, 네모난 지구가 있던 시대가 그랬고, 페니실린이 있기 전의 인류가 그랬으며, 상대성 이론이 있기 전 이 세상의 가장 똑똑한 천재들이 그랬습니다. 의학과 AI로 인해 우리의 삶은 연장됐습니다. 이건 단언컨대 엄청난 기회입니다.     우리가 세상에 돈으로 환원할 수 있는 가치를 줄 수 있다면, 그리고 그 가치를 주는 무언가를 복리로 키울 수 있다면, 그리고 복리의 컴파운딩 빈도가 과거와는 다른 인공지능의 속도라면 성장은 더 빠를 것이고, 축적은 급격할 겁니다.     앞으로 이걸 어떻게 내 것으로 만들 수 있을지에 대해 이야기해 보고 싶습니다. 미리 말씀드리자면 답은 짧은 문장에 포함돼 있습니다. ‘언제나 진취적인 자들 앞에 성공이 있다.’ 신현규 / 글리터컴퍼니 대표실리콘밸리 리포트 기회 인생 인공지능 이야기 생명연장 프로젝트 부의 기회

2025-04-24

[인공지능 개척시대] ‘왜?’ 물음에 답하는 인공지능

 에덴동산의 아담과 이브는 선악과를 따먹었다. 신이 묻는다. “어쩌다가 이런 일을 했느냐?” 이렇게 답한다. “뱀에게 속아서 따먹었습니다.” 모두 잘 아는 이야기다. 흔히들 유혹에 넘어가는 인간의 나약함이나 책임을 남에게 떠넘기는 비겁함을 보여준다고 생각한다.   하지만 저명한 인공지능 연구자 주디아 펄은 달리 해석한다. 이 이야기가 인간지능의 본질에 관한 깊은 통찰을 담고 있다는 것이다. 그에 따르면 우리 지능의 핵심은 바로 ‘왜?’라는 물음에 답하는 능력이다. 창세기 속 인간은 신에게 왜 선악과를 따먹게 되었는지 이유를 설명한다. 즉, 이 이야기는 인간에게 어떤 일의 원인을 찾아내고 전달하는 능력이 있음을 보여준다.   그러면 인공지능도 이런 능력을 갖추게 할 수 있을까. 많은 연구자는 현재의 인공지능으로는 ‘왜?’라는 질문에 답하기 어렵다고 한다. 사실 어떤 사건의 원인을 설명할 수 있으려면 고도의 지적 능력이 필요한데, 아직 인공지능에는 그런 능력이 충분치 못하다.   ‘왜?’라는 질문에 답하기가 왜 그리 어려운 것일까. 무엇보다도 상상력이 필요하기 때문이다. 선악과를 따먹은 이유가 뱀에게 속았기 때문이라는 답에는 한 가지 전제가 숨어 있다. 만약 뱀이 자신을 속지 않았더라면 선악과를 먹지 않았으리라는 것이다. 만약 어차피 자신들의 호기심 때문에 선악과를 먹었을 것이라면, 뱀에 속았기 때문이라고 할 수 없다. 그래서 선악과를 먹은 이유를 제대로 설명하려면, 뱀이 그들을 속이지 않았던 세상을 상상할 수 있어야 한다.   우리는 비슷한 지적 활동을 일상적으로 손쉽게 수행한다. “제품 디자인을 바꾸었기 때문에 매출이 증가했다”라고 분석했다고 해보자. 이 말은 제품 디자인을 바꾸지 않았더라면 매출이 그대로였을 것이라는 뜻이다. 이처럼 우리에게는 현실에서 일어난 일과는 반대되는 가정적 상황을 상상하는 능력이 있다.   역사학자 유발 하라리는 『사피엔스』에서 이와 같은 지적 능력이 인류의 역사, 나아가 지구의 역사를 완전히 바꾸어 놓았다고 설명한다. 수만 년 전 인류에게는 ‘인지혁명’이라는 독특한 사건이 일어났다. 그 결과 우리의 조상은 존재하지 않는 것을 상상할 수 있는 능력을 터득했다. 이를 통해 인간은 ‘왜?’라는 질문에 답할 수 있게 됐다. 왜 사과는 땅으로 떨어지고, 왜 지구는 태양 주위를 도는지 등과 같은 과학적 질문에도 답할 수 있다. 바로 이러한 물음에 답하면서 현대 문명이 생겨났다.   인공지능 이야기로 돌아가 보자. 인공지능이 진정으로 인간 수준의 지능에 도달하려면, ‘왜?’라는 질문에 답할 수 있어야 한다. 하지만 이른바 ‘딥러닝’ 인공지능에는 그러한 능력이 부족하다. 이세돌과 알파고의 대국에서 알파고가 왜 그렇게 수를 두었는지란 설명하기 어렵다. 그저 그렇게 수를 두면 승률이 올라갈 것이기 때문이라고 할 뿐이다. 인공지능 챗봇은 인간과 대화할 때 왜 그런 말을 하는지 제대로 설명하지 못한다. 그저 마치 인간처럼 대화하도록 훈련받았기 때문일 뿐이다.   최근 점점 더 많은 인공지능 연구자들이 이 문제에 주목하고 있다. ‘인공지능의 대부’ 중 한 명으로 불리는 요슈아 벤조 교수도 그중 한 명이다. 그는 지난해 발표한 논문에서 인공지능이 ‘인과율’을 학습할 수 있도록 하자는 새로운 연구 방향을 제시했다. 즉, 미래의 인공지능은 ‘왜?’라는 질문에 답할 수 있도록 발전시키자는 것이다. 그러려면 인공지능도 인간과 마찬가지로 존재하지 않는 가정적 상황을 상상할 수 있어야 한다. 장기적으로 추진할 야심 찬 기획이다.   인과율을 이해하는 인공지능을 발전시키는 일은 인공지능에 대한 신뢰를 높이는 데 꼭 필요하다. 자율주행차에 안심하고 운전을 맡기려면 왜 그렇게 방향을 바꿨는지 답할 수 있어야 한다. 인공지능을 이용해 사람을 채용하려면 인공지능이 왜 지원자를 그렇게 평가했는지 설명할 수 있어야 한다.   더 나아가 만약 인공지능이 인과율을 이해할 수 있고 우리가 인공지능의 예측을 신뢰할 수 있게 된다면, 인공지능을 인류가 당면한 여러 문제를 해결하는 데도 활용할 수 있다. 인공지능을 통해 문제의 원인을 더 깊이 있게 파악하고 여러 정책을 비교할 수 있을 것이다. 공중보건학·사회학·경제학·경영학 등 그 응용 분야는 무궁무진하다. 이것이 바로 우리에게 ‘왜?’라는 물음에 답할 수 있는 인공지능이 필요한 이유다. 김병필 / KAIST 기술경영학부 교수인공지능 개척시대 인공지능 물음 인공지능 연구자들 인공지능 이야기 지적 능력

2022-09-05

많이 본 뉴스




실시간 뉴스