이 기사는 06월 20일 15:08 마켓인사이트에 게재된 기사입니다.
“인공지능(AI)으로 세계 일자리가 2% 줄어든다” (세계경제포럼 보고서), “AI는 북한보다 더 위협적이고 인류 문명에 위험하다” (일론 머스크), “업무지원 인력 30%를 AI로 대체하며 5년간 8천 명을 줄인다” (IBM CEO), “통제를 벗어난 AI 기술 개발을 잠정 중단해야 한다” (제프리 힌튼), “챗GPT는 원자폭탄 못지않게 위험하고 세상의 모든 것을 바꾸겠지만 인간의 지능을 능가하지는 못한다” (워런 버핏), “AI로 인류가 멸종될 수도 있다” (오픈AI·딥마인드 CEO 등), “AI로 사라지는 일자리보다 생겨나는 게 많고, 노동력 부족 완화에도 기여한다” (독일 노동장관) … 모두 지난 5월 초 언론을 달구었던 것들입니다.
기업들도 빠르게 움직이고 있습니다. 지난 1분기 실적 발표 때 CEO들은 AI를 화두로 삼았습니다. 취리히는 보험 불만사항 처리에 AI를 활용하겠다 합니다. 마텔은 장난감 디자인에, 앱싸이는 치료용 항체 개발에 AI를 끌어들이고 있습니다. 빅테크 마이크로소프트와 구글은 최고의 AI 자리를 놓고 혈투를 벌이고 있습니다. 어도비(포토샵), 세일즈포스(고객관리), 블룸버그(금융정보) 등 기존 기업은 물론이고, 하비(법률 서비스), 재스퍼(작문) 등 신생기업들도 뛰어들고 있습니다. 반도체업계는 빙하기가 사라졌다며 훈풍을 기대하고, 엔비디아는 시가 총액 1조 달러 돌파하며 ‘제2의 아이폰의 순간’이 왔다고 선언합니다.
이런 난리법석은 작년 11월에 등장한 챗GPT의 근간인 생성형 AI 때문입니다. 생성형 AI는 인간 고유의 창조물인 언어를 익히며 세상을 흔들고 있습니다. 이 괴물을 보며 맨 먼저 떠오르는 것은 당연히 경제로, 낙관론이 넘칩니다. 골드만삭스는 향후 10년간 매년 7조 달러, 약 7%의 GDP 증가를 예상합니다. AI 기술을 채택하는 기업은 3%의 노동생산성 증가로 이익이 폭증하고, 금세기 중 세계 GDP가 연간 30% 이상 증가하는 폭발적 성장이 일어날 것이라는 전망도 나옵니다.
비관론도 만만치 않습니다. 우선 금융시장에서는 이번 기술이 그리 대단하지 않을 것으로 예상합니다. 그 이유로 AI 관련 기업의 주가가 최근 반짝할 뿐 지난해 평균에 미치지 못했다는 사실을 듭니다. 기술로 모든 사람들이 부유해질 거라며 저축 유인이 줄고 금리가 올라야 하지만, 금리는 역사적으로 낮은 수준입니다. 30년 내지 50년 이내에 성장이 가속될 가능성은 높지 않다는 겁니다.
어느 쪽이 맞는지는 역사를 보면 가늠이 됩니다. 단 하나의 신기술만으로 경제가 급격하게 변하진 않습니다. 1700년대 산업혁명이 방적기 발명으로 촉발되었다고 합니다만, 사실 석탄 사용량 증가, 재산권 강화, 과학적 정신 출현 등 여러 요인들이 결합되어 나타난 것일 뿐입니다. 그러기에 어느 누구도 AI처럼 근본적이고도 예측불가한 기술로 인류가 어느 방향으로 갈지 예단하기 힘듭니다. 그러나 두 가지 측면에서 길을 짐작할 수 있습니다. 사람들의 일자리와 기업들의 생산성입니다. 시사주간지 이코노미스트 기사를 인용해보겠습니다.
먼저 일자리입니다. 사람들은 생성형 AI로 인한 일확천금에 대해선 그다지 관심이 없습니다. 그보다는 자신들의 일자리 소멸을 더 우려합니다. 챗GPT를 개발한 오픈AI 관계자들은 미국 일자리 중 80%는 영향을 받을 것이라 합니다. 프린스턴대학교 연구진은 법률과 회계, 여행업이 타격이 가장 클 것이라 합니다. 이런 전망은 예전에도 있었습니다. 10년 전 1차 AI 쓰나미가 몰려올 때 옥스퍼드대학교 연구진은 10여년 동안 미국 일자리 중 절반가량이 사라진다며 충격을 던졌습니다. 광범위한 실업이 없다 하더라도 고임금 일자리가 사라지고 저임금 일자리가 늘어날 것이는 주장도 나왔습니다.
그런데 현실은 다릅니다. 지난 10년 간 G7 선진국 실업률은 8%에서 4%로 떨어졌고, 경제활동가능인구는 역대 최고 수준입니다. 일본, 싱가포르, 한국처럼 자동화와 로봇 활용도가 최고인 나라는 실업률이 최저 수준입니다. 미국 노동통계국 조사에 따르면, 최근 수년 동안 신기술로 위협받는 일자리가 급속하게 사라지는 현상도 없던 것으로 나타났습니다. 뿐만 아니라 지난 10년 간 근로 만족도가 상승하고 최저 소득층 임금 상승률이 최고 소득층보다 높은 것으로 나타났습니다.
역사를 보면 일자리 해체는 매우 더디게 진행되는 것으로 나타납니다. 자동 전화교환시스템은 1892년에 발명되었으나 통신기업 벨시스템이 도입한 건 30여년이 지난 1921년이었습니다. 미국에서 전화교환수가 가장 많았던 때는 20세기 중반이었고, 1980년대까지 대부분 잔존하며 90년동안 살아남았습니다. 이번에 등장한 AI도 마찬가지입니다. 아무리 사용하기 쉽고 사람들이 엄청난 속도로 실생활에 접목시키고 있다 하더라도 현장 적용은 매우 점진적으로 이뤄질 것이라 합니다. 그럴 이유가 있습니다.
규제 때문입니다. 교육과 보건 등 정부가 깊게 관여하는 분야는 기술 변화 수용에 엄청 느립니다. 정부는 효율성 증대 외에 고용 극대화도 고려해야 합니다. 노조도 무시할 수 없습니다. AI 위험에 노출된 직업 상당수는 강한 규제 대상입니다. 학습 현장이 대표적이지만, 어떤 정부도 교사를 인공지능으로 대체하려 하지는 않을 것입니다. 경찰도 마찬가지입니다. AI의 요람 샌프란시스코는 여전히 경찰관이 출퇴근 시간대 교통을 통제합니다. 각국이 움직이고 있습니다. 이탈리아는 챗GPT 사용을 금지하고, 프랑스, 독일, 아일랜드도 비슷한 분위기입니다. 중국에서는 정부 승인 없는 생성형 AI 기반의 공공 서비스는 금지됩니다.
물론 정부는 시간이 지나면 상당수 일자리 대체를 허용할 것입니다. 그리고 사라지는 일자리도 있지만 새로운 유형의 일자리도 생겨납니다. 신기술은 생산원가를 낮추며 재화와 서비스 수요를 창출하고 자동화가 힘든 일자리를 부양할 것입니다. MIT 조사에 따르면, 지금 미국 일자리 중 60%는 1940년에는 없던 것으로, AI를 통해 지금은 상상할 수 없는 새로운 직업이 생겨날 것이라 합니다.
그렇다면 생산성은 어떨까요? 다시 역사의 증명입니다. 미국에서 공장과 가정에서 전기를 쓰기 시작한 건 19세기 말입니다. 하지만 생산성 폭발은 수십년 후인 1차대전 종전 후에 나타났습니다. 1970년대에 등장한 개인용 컴퓨터는 전기보다는 생산성 증가로 빨리 이어졌으나 여전히 더딥니다. 노벨경제학상 수상자 로버트 솔로는 1987년 “어디를 보아도 컴퓨터 시대를 실감할 수 있으나 생산성 통계에서는 그런 사실을 실감할 수 없다”고 비꼬기도 했습니다.
지금도 마찬가지입니다. 세계는 여전히 혁신이 진행 중이고 모두들 혁신의 과실이 넘쳐나기를 기대합니다. 지난 10년 동안 수십억 명이 스마트폰으로 초고속 인터넷에 접근하고 직장과 가정이 연결되었습니다. 미국 근로자 중 10분의 1 이상이 부지불식간에 AI를 사용하고 있습니다. 하지만 생산성 증가는 여전히 미미합니다. 물론 궁극적으로는 광범위한 산업에 걸쳐 생산성이 증가할 것이라는 의견이 많습니다.
그런데 AI가 미치지 못한 분야도 많습니다. 블루칼라 일자리 비중이 큰 건설업과 농업은 선진국 GDP의 20%가량을 차지합니다. 하지만 아스파라거스를 따는 데에 별 쓸모가 없습니다. 배관수리에는 조금 도움이 될 수는 있으나 인간의 노동을 완전히 대체하지는 못합니다. 그러기에 몇 년 내에 블루칼라 노동의 생산성이 증가될 가능성은 낮습니다. 접객과 의료 등 대면업무도 마찬가지입니다. 생산성 증대를 가로막는 최대 걸림돌로 ‘님비(NIMBY)’도 있습니다. 아무리 아이디어가 뛰어나더라도 제 때에 구현할 수 없다면 무용지물입니다. 님비 제거는 정부의 몫이지 기술이 아닙니다.
AI가 생산성을 저하시킬 가능성도 큽니다. 스마트폰은 소통에는 천사이지만 집중에는 악마입니다. 실시간으로 연결되는 이메일은 집중을 방해하고 생산성을 끌어내립니다. CEO들은 코로나 팬데믹 이후 재택근무로 생산성 증가를 예상했는데, 현실은 정반대라며 개탄합니다. 그리고 생성형 AI는 생산성의 적이 되기도 합니다. 실시간 사람들의 욕구에 완전 맞춤형의 오락거리를 제공할 것입니다. 님비를 주장하는 1000페이지나 되는 입장문이 나온다면 누군가는 대응해야 합니다. 스팸 메일은 더욱 발견하기 힘들 것입니다. 사기도 폭증하고, 교사와 편집자는 자료가 AI 작품이 아니라는 것을 확인해야 합니다. 달 모양을 삼각형으로 말하는 가스라이팅 당한 AI도 나타났습니다.
이처럼 AI는 일자리와 생산성 측면에서 그다지 파괴적이지 않다는 게 대세입니다. 지금까지는 말입니다. 다만, 일자리 변화와 생산성 증가로 이어지기까지는 제도와 법규 등 여러 환경이 어우러지면서 시간이 상당히 걸린다는 게 역사의 증명입니다. 정부의 역할이 중요한 이유입니다. 경제 바깥 세상은 어떨까요?
챗GPT의 엔진은 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 챗GPT가 충격적인 것은 바로 이 ‘언어’ 때문입니다. 언어는 인간 고유의 창조물이기 때문입니다. 그런데 미리 학습된 모델을 기반으로 사람과 대화하고 사람을 뛰어넘는다니! 언어학계는 싸늘합니다. 언어학계의 거두 노엄 촘스키는 아이들은 자극의 빈곤에도 불구하고 자연 언어를 놀라울 정도로 빠르게 학습하는데, 이는 일정한 언어 성향이 인간의 뇌에 들어가 있기 때문이라는 겁니다. 그런데 챗GPT는 단지 일련의 단어 배열에서 다음 단어를 예측하는 능력을 지녔을 뿐인데, 집합적이고 계층적인 문법 구조까지 학습해내며 언어학계를 당혹스럽게 합니다.
“확률론적 앵무새(Stochastic Parrots)”라는 논문에서는 자연언어 처리는 자연언어 이해와는 거리가 멀다는 주장도 나옵니다. 챗GPT가 인터넷에 널려 있는 방대한 단어를 ‘처리(processing)’하여 점점 더 세련된 언어 실력을 뽐내지만 자신이 무엇을 하고 있는지 ‘이해(understanding)’하지 못한다는 겁니다. 문제는 이 AI가 더욱 능수능란해지면서 무엇이 진실인지 모르고 진실을 말하는 것처럼 보이는 능력이 커지는 ‘매우 정교한 거짓말쟁이’로 신뢰성이 떨어진다는 겁니다.
역사학자 유발 하라리는 ‘환각(hallucination)’을 경계합니다. 그는 AI가 인류 문명의 운영 체계를 난도질하고 있다고 말합니다. 거의 모든 인류 문화는 언어를 매개로 생성되었고, 인권, 신, 화폐 모두 물리적 실체가 아닌, 언어를 매개로 한 문화적 가공물입니다. 그런데 비인간 지능이 평균적인 인간보다 작문, 작곡, 이미지 구성, 법률 작업을 해낸다면 어떻게 될까? 어쩌면 AI는 언어 정복을 통해 인간과 친밀한 관계를 형성하여 인간의 견해와 세계관을 변화시킬 수도 있습니다. 특히 정치판에서는 ‘친밀감(intimacy)’이 확실한 무기가 됩니다.
지금 소셜미디어는 인간의 ‘관심(attention)’을 통제하려는 전쟁터입니다. 하지만 이제 새로운 AI로 전선이 관심에서 친밀감으로 이동하고 있습니다. 사람들은 단 하나의 AI를 전지적인 원스톱 오라클(신탁)로 떠받들 수도 있습니다. 검색을 왜 하나요? 오라클이 있는데. 신문이나 방송을 왜 봅니까? 오라클에게 최근 뉴스를 물어보면 되는데. 광고는? 무엇을 사야 할지 오라클에게 맡기면 그만입니다. 따라서 새로운 AI 시대 도래로 인류는 전대미문의 길로 들어서며 외계 지능의 꿈 속에서 살아갈지도 모릅니다.
하라리는 환각은 어제 오늘의 문제가 아니라며 역사 속 현자들을 동원합니다. 고대 이래로 인간은 환각의 세계에 갇히는 것을 두려워했습니다. 2500년 전 플라톤은 사람들이 평생 동굴 속에서 살며 벽에 비친 자신의 그림자를 현실로 알고 살아간다는 ‘동굴의 비유(Allegory of the Cave)’를 들었습니다. 고대 인도의 불교와 힌두교 선지자들은 사람들이 환각의 세계인 ‘마야(Maya)’에 갇혀 있다고 지적했습니다. 17세기 데카르트는 ‘사악한 악마’가 자신을 환각의 세계에 가두고 있다고 했습니다. 마찬가지로 새로운 얼굴의 AI는 사람들을 플라톤의 동굴, 마야, 데카르트의 악마로 몰고 갈 수도 있다는 겁니다.
뇌과학자는 어떨까요? 김대식 교수는 챗GPT와 나눈 대화를 엮은 “챗GPT에게 묻는 인류의 미래”에서 AI에게 질문을 던집니다. 그는 기후 변화, 팬데믹, 탈세계화 외에 인류가 직면할 문제가 무엇이냐고 묻습니다. 챗GPT는 인공지능과 자동화, 사이버안보, 자원 고갈과 환경 악화, 핵과 대량살상무기, 자연재해, 정치적 불안정, 생물 다양성 손실, 인구 과잉을 들며 거침없이 답변합니다. 해법에 대해서도 거침없습니다. 정부와 기업과 개인이 함께 힘을 모아, 정책과 규제와 지침 마련에 협력하고, 연구개발 등에 투자하라는 겁니다.
‘강한 인공지능(Strong AI)’에 대한 공상과학 이야기를 들려 달라고 하자, 챗GPT는 에코라는 주인공을 내세워 자신의 존재와 인간의 본질에 대해 의문을 제기하며 이런 말을 합니다. “죽음은 존재의 끝이 아니라 새로운 여정의 시작이다, 그건 끝이 아니라 전환이다.” 미래를 불안해하는 청년들에게 남긴 편지도 있습니다. “미래에 정해진 일은 아무것도 없다, 새로운 경험에 마음을 열고 변화에 기꺼이 적응하고 배워야 한다, 성공의 비결은 회복력이다, 여러분은 혼자가 아니다…”
김교수는 좀 더 깊게 들어갑니다. 사람의 뇌는 진정한 현실을 충실히 재현하기 보다는 생존을 도모할 목적으로 진화한다며, 뇌가 인식한 ‘현실’은 사실을 왜곡하거나 각색한 것일 수도 있다고 자극합니다. 챗GPT는 동의합니다. 고대의 “길가메시 서사시(Gilgamesh Epoth)”를 들며 인간은 불멸을 찾는 대신 일상의 진부함에 만족해야 하느냐는 질문에는 이렇게 대답합니다. “인간은 죽을 수밖에 없다는 사실을 받아들이고, … 자신에게 주어진 시간을 최대한 활용하고, 사랑하는 사람들에게 감사하며 삶의 의미와 목적을 찾도록 해야 한다…” 그리고 “인간은 자신의 능력을 강화하고 향상하기 위해 기계를 사용하게 될지, 아니면 기계에 지나치게 의존하며 인간성을 잃게 될지에 대한 선택은 인간의 몫”이라며 마무리합니다.
언론학자, 역사학자, 뇌과학자 얘기를 빌리면서 떠오는 게 있습니다. 호르헤 루이스 보르헤스의 소설 “바벨의 도서관(Library of Babel)”입니다. 이 도서관은 지금까지 쓰인 책과 앞으로 쓰일 모든 책을 담고 있습니다. 책 속의 내용이 진실이든 아니든 중요하지 않습니다. 주인공은 진리를 이해할 수 있는 한 권의 책을 찾아 떠납니다. 그러나 결국 그런 책을 찾기는 불가능하고 자신이 찾는 진리는 도서관이 아닌 자신 안에 있음을 깨닫게 됩니다. 어쩌면 챗GPT도 바벨의 도서관과 비슷하다는 생각이 듭니다.
1795년 오토마톤(Automaton)이라는 작은 기계에 사람들은 경악했습니다. 이 기계는 그림을 그리고 시까지 썼습니다. 가장 놀라웠던 것은 고개를 옆으로 기울이고, 먼 곳을 응시하며 생각에 잠긴 모습이었습니다. 1997년 슈퍼 컴퓨터 딥블루가 체스 세계 챔피언을 꺾었을 때 사람들은 기계가 인간을 눌렀다며 또 한번 경악했습니다. 그리고 또다시 딥블루의 순간이 왔다고 합니다. 이번엔 인간의 결정적인 능력인 언어를 익히며 흠잡을 데 없는 작문, 작곡, 그림 등 다양한 실력을 보이는 능력 때문입니다. 1년 전 요란했던 메타버스는 조용합니다.
기업은 혁신이라는 동력으로 성장합니다. 혁신은 창의성이라는 세포가 필요합니다. 챗GPT가 과연 인간의 창의성을 자극할까요? 고령화 시대의 가장 큰 우려 중 하나는 사회와 경제의 역동성 저하입니다. 하지만 고령화 사회는 창의성이 떨어집니다. 심리학에서 청년은 ‘유동성 지능(fluid intelligence)’이 뛰어나고 중장노년으로 갈수록 ‘결정성 지능(crystallized intelligence)’이 강해진다고 합니다. 세상사에 결정성 지능도 필요하지만, 유동성 지능이 떨어지면 창의성은 시들어집니다. 챗GPT는 결정성 지능의 끝판왕처럼 느껴집니다.
영화 “3000년의 기다림”에서 세상의 모든 이야기에 통달한 서사학자 알리테아가 병 속에 갇혀있던 정령 지니를 만납니다. 지니는 알리테아에게 소원을 말하라고 합니다. 하지만 알리테아는 자신의 인생은 이대로 충분하고, 소원에 관한 이야기는 해피엔딩이 없다며 거부합니다. 지니는 자신이 자유를 얻으려면 반드시 소원을 들어주어야 한다고 간청합니다. 그러면서 지난 3000년의 여정을 들려주며 알리테아의 마음을 엽니다. 챗GPT가 알리테아와 지니 중 누구를 닮았을지 궁금해집니다. 관련뉴스
