AI × 인간지능의 시대
 
지은이 : 김상균 (지은이)
출판사 : 베가북스
출판일 : 2024년 04월




  • 대한민국 대표 인지과학자 김상균 교수가 인간이 AI를 활용하여 만들어 낼 미래에 대해 말합니다. 남녀노소를 가리지 않고 AI를 활용할 수 있는 방법을 구체적으로 소개하고 사례를 들어 설명하여, AI 시대에 인간이 어떻게 변화해야 하는지를 안내합니다.


    AI x 인간지능의 시대


    프롤로그

    생산성이 폭발한다

    실리콘밸리에서는 대표적인 AI이미지 생성 서비스인 미드저니(Midjourney)의 높은 생산성이 화제입니다. CB인사이트에 따르면 미더저니의 연간 매출은 약 2억 달러(약 2,500억원)로 추정되는데, 직원 수는 100명 이하라고 합니다. 간단하게 계산하면 직원 1인당 매출이 200만 달러(약 25억원)인 거죠. 이게 바로 ‘생성형 AI’를 통한 높은 생산성의 결과입니다.


    ‘매출’이나 ‘이익’을 기준으로 할 경우 미드저니의 기업가치는 100억 달러까지도 될 수 있는데, 외부 투자 없이 자체적인 수익을 통해 성장하고 있습니다.


    또한, 실리콘밸리의 또 다른 스타트업 기업에서 내놓은 생성형 AI인 ‘클레이디스’는 ‘스테이블 디퓨전’이라는 오픈소스 AI모델을 바탕으로 자체적인 AI모델을 만들었는데요. 이 회사의 직원은 창업자를 포함하여 총 4명뿐입니다.


    그렇다면 이 같은 일이 외국에서만 벌어지고 있을까요? 그렇지 않습니다. 한국 스타트업 티디아이(TDI)는 AI를 도입하여 전체 직원이 150명에서 70명으로 감소했지만, 매출액은 2022년 121억 원으로 2021년 83억 원 대비 46%가 증가하였습니다.


    이렇게 AI를 도입하여 기업을 탄력적으로 바꾸려는 시도가 늘어나고 있습니다. PDF솔루션 기업인 이파피루스(epapyrus)는 일부 팀을 해체하고 ‘셀(cell)’단위로 바꾸는 실험을 진행 중입니다. 즉, 제품별로 개발팀을 상시 두는 것이 아니라 프로젝트에 따라 숙련 글로자를 붙였다 떼는 탄력적인 구조로 속도를 높이는 방식입니다. 이파피루스는 “셀 단위 조직을 전체적으로 도입한 것은 아니다.”라고 하면서도 “하지만 셀 단위가 성과가 좋다면 이를 전 조직으로 확대하려고 한다.”라고 말했습니다. 지금까지는 숙련 근로자를 중심으로 인턴 등의 보조 인력을 배치했기에 유동적인 조직 변화가 불가능했지만, 이제는 숙련 근로자 1명이 AI를 활용해서 동일한 성과를 낼 수 있기 때문입니다.


    게임 개발에 AI를 적용하려는 움직임도 점점 커지고 있습니다. 막대한 제작 배용과 불어나는 개발 시간은 게임사의 공통된 고민이었는데요. 그럴 만도 한 것이 트리플 A급으로 불리는 글로벌 대작 게임의 경우에는 게임 하나를 제작하는 데 200~300명 정도의 대규모 인력이 투입되고, 제작비가 1억 달러(약 1,300억 원)를 넘어서는 경우도 비일비재했기 때문입니다. 그리고 이렇게 많은 제작비가 어디에 쓰이는지를 개략적으로 보면 아트40%, 프로그래밍40%, 기획20%로 나눌 수 있는데요. 생성형 AI를 활용하면 아트와 프로그래밍 부분의 생산성을 크게 높일 수 있습니다.


    게임 시나리오, 맵, 일러스트, 아이템 등의 콘텐트를 전통적 방법과 대비할 때 빠르게 낮은 비용으로 생성할 수 있습니다. 일례로 2D이미지만 가지고 AI를 활용해서 3D모델을 바로 만들 수도 있습니다. 글로벌 기업은 이미 게임 제작에 AI도구를 도입하려 하고 있습니다. 실제로 세계적인 게임 기업인 블리자드를 인수한 MS는 미국 AI전문기업인 인월드AI와 함께 콘솔 게임 플랫폼인 엑스박스 스튜디오를 위한 AI도구를 개발하겠다고 발표했습니다.


    AI가 IT산업에만 쓰이는 것은 아닙니다. 농업기업인 존디어(John Deere)는 고성능 카메라, 각종 센서, GPS, AI를 활용하여 자율주행 트랙터를 만들었습니다. 농부가 직접 트랙터에 올라타서 조작하지 않아도 트랙터가 넓은 농지를 오가면 더 높은 정확도와 빠른 속도로 작업을 끝냅니다. 토양의 상태, 수분 수준, 영양 상태 등을 실시간으로 모니터링하여 AI로 분석하는데, 이러한 과정을 통해 농부들은 물과 비료의 낭비를 줄이며 작물의 품질과 수확량을 늘리고 있습니다.


    기술적이 부분을 조금 살펴볼까요? 예를 들어, AI분석 기술로 이미지를 분석하면 질병이나 해충의 초기 징후를 식별할 수 있고, 이를 통해 신속한 대응이 가능해져 수확량 손실을 최소화할 수 있습니다. 그 외에도 제조, 유통, 의료, 교육, 금융 등 다양한 산업 분야에서 AI를 활용해서 생산성을 높이기 위한 시도가 나타나고 있습니다.



    AI로 인간 지능을 업그레이드하다

    직장: 정말 일자리 60%가 대체될까?

    과거 산업 혁명 시대에 러다이트 운동(Luddite Movement)이 발발한 적이 있었습니다. 1811년부터 1817년까지 이어진 이 운동은 ‘기계 파괴운동’이라고도 부릅니다. 산업 혁명으로 인해 기계가 우후죽순 늘어나며 수공업자는 실업자가 되거나 공장에 취직해서 고강도 저임금 노동을 할 수 밖에 없다 보니, 노동자가 이토록 힘들어진 이유는 기계 때문이라고 생각해서 일어난 노동 운동입니다. 물론 이 운동은 성공하지 못했습니다. 그 이유는 여럿 있지만, 그중 가장 큰 이유는 기계가 산업현장에 도입되는 것은 혁명이라 불릴 만큼 거대한 흐름이었기 때문입니다. 쉬지 않고 빠르게 물건을 만드는 기계는 대단히 효율적이었고 세계 GDP까지 급속도로 늘렸습니다. 일부의 반대로 거스르기에는 불가능한 축의 변화였던 셈입니다.


    이제 AI를 통해 더 큰 축의 변화가 시작되고 있습니다. IMF에서 조사한 바에 따르면 전 세계 일자리의 무려 40%가 AI에 위협받고 있다고 합니다. AI는 단순 기계와 다르게 고숙련 작업에도 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 그렇기에 선진국은 신흥 시장이나 개발도상국보다 훨씬 더 AI의 영향을 많이 받게 됩니다.


    선진국은 일자리의 60%가 AI의 영향을 받을 수 있는데요. 약 절반은 AI덕분에 생산성이 향상되지만, 나머지 절반은 AI로 대체가 가능하여 노동 수요와 임금이 낮아지고 결과적으로 채용이 줄어들게 됩니다. 극단적인 경우에는 직업 중 일부가 사라질 수 있다고 전망하고 있습니다.


    반면에 신흥 시장은 40%, 개발 도상국은 26%정도의 일자리가 AI의 영향을 받을 수 있습니다. 이것은 결코 긍정적인 상황이 아닙니다. 당장은 AI로 인한 혼란을 덜 겪겠지만, AI의 이점을 활용할 수 있는 인프라나 숙련된 인력이 갖추어져 있지 않다는 의미이므로 미래에는 기술 격차로 인한 국가 간 불평등이 심해진다는 뜻이기 때문입니다.


    또한, AI는 국가 내 소득 격차를 심화할 수 있습니다. AI를 활용하여 생산성이 높아지는 직업은 수요가 늘어나고 임금도 높아지겠지만, AI로 대체될 수 있는 직업은 채용도 줄어들고 임금도 낮아지기 때문입니다.


    AI가 사회에 미치는 영향에 대한 연구는 계속해서 이어지고 있는데요. 안타깝게도 대부분 연구에서 AI가 전반적인 불평등을 악화시킬 가능성이 높다는 결론을 내립니다. 이는 국가에서 나서서 사회안전망을 구축하고, AI로 인해 일자리를 잃을 수 있는 사람에게 재교육 프로그램을 제공해야 한다는 것을 의미합니다.


    AI는 이미 곳곳에 도입되고 있고 하루가 다르게 발전하고 있습니다. AI로 인해 일자리를 잃을 수 있는 사람을 보호하기 위한 정책을 하루빨리 마련하지 않으면, 산업 혁명 시대의 수공업자처럼 비참한 상황에 처하는 사람이 폭증할 수 있습니다.


    따라서 IMF에서는 디지털 인프라, 인적 자본 및 노동 시장 정책, 혁신 및 경제 통합, 규제 및 윤리 영역의 준비 상태를 측정하는 AI대비 지수를 개발했습니다. 그리고 이 지수를 활용하여 125개국을 평가했습니다. 연구 결과에 따르면 선진국과 일부 신흥 시장 경제를 포함한 국가는 저소득 국가보다 더 잘 준비된 경향이 있지만 국가별로 상당한 차이가 있습니다. 싱가포르, 미국, 덴마크는 4개 범주 모두에서 좋은 결과를 바탕으로 가장 높은 점수를 기록했습니다.


    이에 따라 선진국은 강력한 규제 프레임웍을 개발하는 동시에 AI혁신과 통합을 우선시해야 합니다. 이는 안전하고 책임감 있는 AI환경을 조성하여 대중의 신뢰를 유지하는 데 도움이 됩니다. 신흥 시장과 개발 도상국은 디지털 인프라 및 디지털 역량을 갖춘 인력에 투자해서 강력한 기반을 마련할 필요가 있습니다.


    AI는 이미 우리 생활에 깊이 들어와 있습니다. AI시대에서 살아가기 위해 우리가 해야 할 일은 제2의 러다이트 운동이 아니라 제1의 지능 혁명입니다. 지능 혁명을 통해 자신만의 유니크한 역량을 발견하고 키워야 합니다. 이제 개인은 전통적 조직 시스템 내에서 하나의 부품이자 객체가 아니라, 자신만의 설계도를 그리고 이끌어가는 주체가 되어야 합니다. 기존 일자리가 사라지고 자신의 역할이 약화될 것을 두려워하기보다는 새로운 역할을 만들고 다음 단계를 향해 걸어가야 합니다.



    회장님이 아니어도 비서를 곁에 두세요

    어디로 가야 할지?

    어디에 가고 싶은지!<
    /P> 빠른 속도로 변화하는 현대에서는 해야 할 일도 많고 신경 써야 할 일도 많습니다. 과거에는 다른 사람과 품앗이를 하연 경우도 있었지만, 기본적으로는 타인과의 소통 없이 할 수 있는 일의 비중이 컸습니다. 또한, 단순한 형태의 육체노동이 많았기에 머리를 써야 하는 일이 많지 않았습니다. 하지만 현대 사회는 나 하나만 잘한다고 되는 것이 아니며, 머리를 써야 하는 일이 굉장히 많아졌습니다. 그만큼 기억하고 신경 써야 하는 일에 대한 압박과 피로도 늘어났습니다.


    앞서 얘기했던 것처럼 인간의 개인적, 사회적 활동에 필요한 요소는 세분화하면 한없이 나눌 수 있습니다. 하지만 소모되는 것인지, 소모되지 않는 것인지를 기준 삼아서 자원과 역량으로 나누면 다음과 같습니다.


    이 복잡한 현대 사회에서 소모적인 자원을 최대한 효율적으로 사용할 수 있는 방법은 무엇일까요? 로또라도 당첨되지 않는 이상엔 어지간해선 일의 총량은 줄어들지 않습니다. 그러므로 중요한 일에 역량을 집중하고, 상대적으로 중요하지 않은 일은 최소한의 에너지를 투자해야 합니다. 한 번 소모되면 다시는 돌아오지 않거나, 또 모아야 하는 자원을 중요하지 않은 일에도 중요한 일과 같거나 비슷한 양을 들이는 것은 낭비이기 때문입니다.


    현대 사회에서는 꼭 ‘회장님’소리를 듣는 사람만 비서를 두어야 하는 것은 아닙니다. 할 수 있는 일, 해야 하는 일, 하고 싶은 일이 점점 다양해지는 세상에서 AI활용은 이제 선택의 문제가 아닙니다.


    하지만 AI에게 모든 것을 맡기자는 것은 아닙니다. 그래서도 안됩니다. AI는 어디까지나 우리가 지금보다 더 뛰어난 지능을 가질 수 있도록 돕는 도구입니다. 우리의 손 또는 불과도 같은 것입니다. 인간이 손을 사용하게 되어 더 많은 일을 할 수 있게 되었고, 불을 쓰게 되어 더 많은 영양분을 얻고 지능이 높아지게 되었지만, 주체는 어디까지나 인간이었던 것과 마찬가지입니다.


    따라서 우리는 먼저 “내가 어디를 가고자 하는가?”, 즉 비전을 생각해 보아야 합니다. 그리고 이에 대한 해답은 ‘이상한 나라의 앨리스’에서 앨리스가 체셔 고양이에게 “어디로 가야 하는지 가르쳐 줄래?”라고 물었을 때 들은 대답과 같습니다. “그건 네가 어디로 가고 싶은가에 달려 있어.”


    여행을 갈 때도 마찬가지입니다. 일본에 갈지, 중국에 갈지, 미국에 갈지, 하다못해 에베레스트산에 갈지를 정해야 그 이후에 무엇을 어떻게 해야 할지를 정할 수 있으니까요. 누구나 한정된 시간을 살아가는데, 조난당한 사람처럼 어디를 향해 나아갈지 갈피를 못잡고 헤매느라 시간을 낭비한다면 얼마나 아까운 일인가요.


    자신이 가야 할 목표를 정했다면 이번에는 목표를 향해 ‘무엇’을 ‘어떻게’ 할지, 즉 미션을 생각해야 합니다. 그리고 이렇게 비전과 미션을 결정하면 상대적으로 덜 중요한 것은 비서에게 맡기면 됩니다. ‘회장님’처럼 정말 중요한 일은 꼼꼼히 하고, 덜 중요한 일은 AI에게 처리를 맡기면 목표를 향한 길이 탄탄대로로 느껴질 것입니다.



    10년 뒤, 글로벌 시가총액 20위에 들고 싶나요?

    차와 KTX와 비행기

    경부고속도로는 최고시속 100km로 주행할 수 있는 도로입니다. 그래서 서울역에서 부산역까지 차로는 5~6시간 정도가 걸립니다. KTX는 역 통과 속도가 시속 300km입니다. 그래서 서울역에서 부산역까지 2시간 30분 정도가 걸립니다. 비행기는 시속 800~900km 정도입니다. 그래서 김포공항에서 부산공항까지 1시간 정도가 걸립니다.


    셋을 놓고 보면 누구나 비행기가 제일 빠르다고 생각할 것이고 그게 사실입니다. 하지만 누구도 비행기를 탔을 때 차나 KTX보다 빠르게 날아간다는 느낌을 받지 못합니다. 차의 9배 이상, KTX의 3배 이상으로 빠르게 날아가는 비행? 그 이유 중 하나는 바로 ‘주위에 고정된 물건이 아무 것도 없기’ 때문입니다.


    사람은 기본적으로 주위에 있는 물건과의 거리를 기준으로 하여 속도를 판단합니다. 예를 들어, 차를 타고 도로를 달릴 때 운전자 외의 사람은 속도 계기판을 보지 않습니다. 하지만 운전자가 과속하고 있는지 아닌지는 파악할 수 있습니다. 어떻게 그런 일이 가능할까요?


    간단합니다. 바로 주위의 차나 풍경이 빠르게 흘러가는지 아닌지를 보고 판단하는 것입니다. 그러나 비행기에 탄 사람은 다릅니다. 주위에 구름만 보일뿐더러, 구름마저 없을 때는 하늘만이 보입니다. 그러니 비행기가 얼마나 빠르게 움직이고 있는지 도통 감을 잡을 수 없는 것입니다.


    인간은 실제 속도가 아닌, 본인이 눈으로 보는 것을 중심으로 속도를 판단합니다. 같은 속도를 경험하고 있어도 누군가는 ‘세상은 변하는 게 없네.’라고 말하고, 누군가는 ‘점점 더 변화가 빨라지는구나.’라고 얘기합니다. 본인이 무엇을 보고 있는가에 따라 같은 상황을 다르게 인식합니다.


    세상은 어제의 신기술이 오늘 상용화되어 내일은 과거의 기술이 되는 수준으로 변화하고 있습니다. 하나를 공부하면 열의 새로운 지식이 생기고, 열을 공부하면 백의 새로운 지식이 생깁니다. 세상의 변화 속도는 점점 더 빨라지고 있습니다. 그 변화를 느끼지 못한다면, 그저 내가 다른 이들과 다른 곳만 바라보고 있기 때문입니다.


    엔비디아, 애플, 넷플릭스, 아마존의 주가 변동 그래프를 보면 공통적인 특징이 있습니다. 넷 다 창업 후 한동안 주가에 변 변화가 없습니다. 그런데 어느 순간부터 로켓에 올라탄 듯 기업가치가 상승했습니다. 단순히 상승 패턴만을 그린 것이 아니라, 시장에서 해당 기업의 가치를 바라보는 시선의 변화, 등락도 빠르게 나타나고 있습니다.


    이렇게 몇몇 기업의 시장 가치 흐름만 봐도 변화는 점점 더 빠르게 나타나고 있습니다. 앞으로 우리가 마주할 변화는 이보다 더 빠르고 역동적일 것입니다. 이런 세상에서 당신은 어디를 바라보고 있으신가요?



    1만 명의 질문: 질문을 보면 미래가 보인다

    움직이지 않는 점

    수학에는 ‘부동점’ 또는 ‘고정점’이라 불리는 개념이 존재합니다. 단어 그대로를 풀이하면 ‘움직이지 않는 점’인데요. 간단히 말하자면 ‘그 어떤 변화가 있어도 결코 움직이지 않는 점’을 뜻합니다. 정말 갖가지 변화가 일어나도 태풍의 눈처럼 절대 변화하지 않는 부분을 의미합니다. 이 개념은 수학뿐만 아니라 경제나 불리, 공학, 금융 등에서도 활동됩니다.


    AI기술이 발전함에 따라 많은 사람이 다양한 종류의 의문을 품고, 다양한 두려움을 느끼고 있습니다. ‘AI는 막상 써보면 쓸모없지 않나요?’, ‘전 이과 지식이 없는데 AI를 쓸 수 있나요?’, ‘AI는 거짓말을 많이 한다는데 그러면 쓰면 안 되는 거 아닌가요?’, ‘AI는 비싸지 않나요?’ 등등. 다양한 질문이 수없이 많은 사람의 입에 오르내립니다. 그리고 그 기반에는 한 가지 큰 의문이자 거대한 두려움이 깔려 있습니다.


    ‘AI가 발전하면 발전할수록 인간은 쓸모없어지는 게 아닌가요?’

    분명 AI가 발전함에 따라 사회는 끊임없이 변화합니다. 그 변화에 휩쓸리는 사람도 존재하고, 좋지 않은 일을 겪는 사람도 존재합니다. 하지만 한 가지 결코 흔들리지 않는 사실이 있습니다. 인간은 AI를 위해 존재하지 않으며 AI가 인간을 위해 존재한다는 점입니다. AI로 인해 세상이 변화해도, 정말 아무리 변화해도 인간 자체의 가치는 사라지지 않을 것입니다.


    AI를 계속 쓰면, 결국 AI에 휘둘리지 않을까요?

    AI를 계속해서 사용하다 보면 결국 인간이 AI에 휘둘리는 것이 아닐지 걱정하는 이들이 있습니다. 이러한 걱정은 과연 타당한 것일까요?


    이 문제를 살펴보기 위해 우리가 직장에서 겪는 상황을 생각해 봅시다. 한 팀의 리더가 팀원들에게 휘둘려서 방향을 못 잡고 흔들린다면 어떨까요? 우리는 그런 존재를 리더라고 인정하지 않습니다. 리더는 팀원들이 역량을 발휘하고 동기부여하고, 각자의 성과를 하나로 엮어내며, 함께 나아갈 방향을 제시하기 위해 존재합니다. 인간과 AI의 관계에서 리더는 인간이 되어야 합니다.


    만약 우리가 AI에 휘둘린다면, 이는 AI 자체의 문제라기보다는 리더로서의 주체성과 책임감을 망각한 인간의 문제입니다. 우리는 AI라는 도구를 사용하면서, 늘 자신을 되돌아봐야 합니다. 우리가 이 관계에서 무엇을 하고 있는지 말입니다.


    만약 우리가 그저 세상의 질문을 AI에 던지고, AI가 내놓은 답을 다시 세상에 전달하는 역할만 한다면, 우리는 리더의 말을 옮기는 말단 사원에 불과합니다. 더 심하게 표현하면, AI가 주인이고 인간은 AI의 도구가 되는 셈입니다.


    결국, AI시대를 살아가는 우리에게 가장 중요한 것은 인간으로서 주체성과 책임감을 잃지 않는 태도입니다. AI에 휘둘릴지 말지, 그 결정을 하는 주체는 AI가 아니라 우리 인간입니다. AI를 지워놓고 스스로 답해보면 좋겠습니다. 나는 지금껏 주체성과 책임감을 갖고 주인으로 살아왔는지 말입니다.


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    본 정보는 도서의 일부 내용으로만 구성되어 있으며, 보다 많은 정보와 지식은 반드시 책을 참조하셔야 합니다.