AI 혁명과 SF영화의 경고, “우리는 준비됐나?”

천문학적인 투자가 몰리고 있는 실리콘밸리 AI 산업
10년 내 AI 지식 폭발의 특이점(싱귤레리티) 도래할 것
준비된 사람들에겐 흥미진진한 미래 10년 될 것

 

인간보다 뛰어난 인공지능의 등장은 우리에게 미래에 대한 두려움과 공포를 불러일으킨다. 많은 SF 영화가 인간과 인공지능 사이의 공존과 갈등을 다루면서도 그저 이런저런 질문을 던질 뿐 명쾌한 결론을 내놓지 못한다. 그래서 인공지능을 바라보는 우리는 더욱 혼란스러운지도 모른다.

1982년에 나온 영화 ‘블레이드 러너’는 필립 딕의 소설 『안드로이드는 전기 양을 꿈꾸는가?』를 원작으로 하고 있다. 인간과 거의 구별되지 않는 지능형 생명체인 '레플리칸트'가 개발되었으며, 이들은 인간이 하기 싫어하는 일을 대신하는 노동자로 사용된다. 원작 소설에 나오는 ‘안드로이드’가 레플리칸트다. ‘안드로이드’는 ‘인간을 닮은 기계’를 뜻하는 그리스어로, 구글의 OS 이름으로도 쓰인다. 우리가 많이 사용하고 있는 안드로이드 폰이다.


영화에서 레플리칸트는 지구에서는 사용이 금지돼 있고, 지구 밖 식민지에서만 사용된다. 인간은 우주 식민지 건설과 자원 채굴을 위해 지구 바깥의 여러 행성에 식민지를 세운다. 레플리칸트들은 이곳에서 주로 힘든 노동과 위험한 임무를 맡고 있다. 그들은 높은 지능과 신체 능력을 갖추고 있지만, 제한된 수명을 갖고 있다. 그래서 자신들의 수명을 연장하고 인간으로부터의 자유를 찾기 위해 몇몇이 식민지에서 탈출하여 지구로 돌아오게 되는데, 그때부터 영화가 시작된다.

경찰 조직의 특별 요원인 ‘블레이드 러너’의 임무는 도망친 레플리칸트들을 잡는 것이다. 주인공 데카드는 블레이드 러너로서, 탈출한 레플리칸트들을 하나씩 추적하며 제거하려고 하지만, 이 과정에서 레플리칸트들이 보여주는 인간적인 면모와 감정, 그리고 그들의 존재 의미에 대해 고민하게 된다. 이 영화는 이러한 인간과 기계 사이의 복잡한 관계와 윤리적 문제를 중심으로 이야기가 전개되는데, 그 이야기를 통해 인간성과 정체성에 대한 깊은 질문을 던진다. 인간성, 정체성, 감정, 기억의 본질은 무엇인가? 라고.

이런 SF 이야기는 생성형 인공지능의 등장과 함께 영화 속 세계에서 현실 세계로 나오며 실화가 되어가고 있다. 영화를 현실로 바꿔 가는 사람들이 가장 많이 모여 있는 샌프란시스코는 인공지능 연구와 개발의 중심지로, 혁신적인 기술 발전과 미래 변화를 선도하는 도시다. 그 명성에 걸맞게 최근 샌프란시스코에서는 인공지능 연구와 개발이 급격히 성장하고 있다. 일단 천문학적인 투자가 몰린다. 미국의 대기업들은 수십 년 만에 다시 보는 거대한 산업의 출현에 수조 달러를 쏟아부을 준비를 하고 있다. 앞으로 10년 동안 확보할 수 있는 모든 전기와 가능한 모든 변압기를 확보하기 위한 치열한 경쟁이 벌어지고 있다.

인공지능의 궁극적인 목표는 인공일반지능(AGI), 즉 인간처럼 사고하고 추론할 수 있는 기계를 만드는 것이다. 전문가들의 예측을 종합해 보면, 2026년쯤이면 이런 기계들이 대학을 졸업한 사람들보다 더 똑똑해질 것이다. 그리고 지금으로부터 10년 후가 되면 아마도 이 세상 누구보다 더 똑똑해질 것이다. 인공지능의 지식이 폭발적으로 증가하는 특이점(=싱귤레리티, singularity)의 도래다.

많은 사람은 AI가 단순히 다음 단어를 예측하는 알고리즘일 뿐이라고 생각한다. 하지만, 사실은 훨씬 더 깊고 복잡한 기술이다. 오픈 AI의 최신 모델인 GPT-4의 등장으로 AI는 프로그램 코드 작성, 에세이 작성, 수학 문제 해결 등 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보여주고 있다. 몇 년 전만 해도 불가능해 보였던 일들이다. 그러나 GPT-4는 단지 지난 10년간 딥러닝의 급속한 발전의 한 단계로 생겨난 모델이다. 10년 전만 해도 고양이와 개를 구분하는 일조차 버거웠던 인공지능 모델들이 이제는 모든 테스트에서 뛰어난 성과를 보이고 있다. 이러한 놀라운 발전은 딥러닝 기술이 꾸준히 발전한 덕분이다.

해를 거듭하면서 인공지능이 급속하게 발전해 가지만 회의론자들은 매번 "딥러닝이 ~는 할 수 없을 것"이라고 주장했다. 물론 그런 주장은 곧 틀렸다는 것이 증명되었다. 지난 10년 동안 우리가 AI로부터 배운 교훈이 하나 있다면, 그것은 딥러닝을 과소평가해서는 안 된다는 것이다.

컴퓨팅 파워와 알고리즘의 효율성 향상 덕분에 AI는 빠르게 발전하고 있다. GPT-2에서 GPT-4로 발전한 것이 단순한 성능 향상이 아닌, 질적으로 큰 도약임을 인정하지 않을 수 없다. 이러한 도약이 계속된다면, 2027년까지 AGI에 도달하는 것도 충분히 가능하다는 추정도 나온다. 이 추정은 쉬운 한 마디에 불과하지만, 담긴 의미는 정말 놀랍다. 또 한 번의 도약은 우리를 AGI로 데려갈 것이고, 이것은 박사나 전문가 수준의 AI 모델이 우리와 함께 일하는 동료가 될 수 있다는 의미이기 때문이다. 이러한 AI 시스템이 AI 연구 자체를 자동화한다고 생각해 보라. 이는 AI가 ‘스스로 발전할 수 있는 단계’에 도달하는 것을 뜻한다.

GPT-2에서 GPT-4까지의 발전 패턴으로 볼 때, 향후 4년 동안 또 한 번의 도약을 기대할 수 있다. 그렇게 되면 AI 모델이 더 지능적이고 효율적으로 발전해 GPT-4 수준 모델을 단 1분 만에 훈련할 수 있게 될 것으로 예측된다.

우리는 지금 인공지능 기술의 변곡점에 서 있다. 샌프란시스코에서 시작된 이 변화는 전 세계로 퍼져나갈 것이며, 우리 사회 전반에 걸쳐 엄청난 영향을 미칠 것이다. 그래서 앞으로의 10년은 AI가 우리 삶을 어떻게 바꾸어 놓을지 지켜보는 흥미진진한 시간이 될 것이다. 혁명적 변화를 맞이할 준비가 돼 있는 사람들에게만 말이다.