AI시대, Ai 따라잡기

요즘 세상에 바뀌는 것을 알고 계신 가요?

예전에 우리가 일반적으로 전망하던 미래의 모습은 올바른 모습이 아니었다. 로봇이 등장하여 사람들이 하기 힘든 일을 대신하는 모습이 십여 년 전에 우리가 구상하던 미래의 모습이었지만, 실제로는 로봇이라는 물리적 존재가 우리 생활에 침투하기 전, 물리적 몸체가 없는 가상의 두뇌가 먼저 우리 곁으로 다가온 것이다. 바로 인공지능이다.

인공지능의 갑작스러운 등장은 아무런 준비가 안 된 인간의 세상에 엄청난 충격을 가하고 있다. 로봇이 등장해도 인간의 고유영역인 장착의 세계는 침범하지 못할 것이라는 안일한 우리의 사고는 지난해 11월에 등장한 인공지능 gpt ai로 한방에 무너지고 말았다. 인공지능이 가장 잘하는 것이 바로 창작이다. 글을 만들고, 시를 쓰고, 그림을 그리고, 음악을 작곡한다.

그리고 이제는 각 it 기업들이 자신만의 인공지능을 들고 우후죽순으로 시장에 등장하고 있다. OPEN AI 의 GPT를 필두로 마이크로 소프트의 BING AI, 구글의 BARD AI, 한글로 생성하는 WRTN AI 등이 그것이다. 문제는 이제 고작 시작일 뿐이다. 앞으로 각 기업들은 자신만의 더 발전된 AI를 속속 선을 보이며 서로 경쟁할 것이다. 그 경쟁이 심화될 수록 인간이 영역은 그만큼 축소된다는 것이 전문가들의 예언이다.

뭔가 엄청난 변화가 있다는데 실제로는 아무것도 느끼지 못하는 일반인들, 특히 인터넷 인프라의 미비로 상대적으로 인터넷의 효능과 영향력을 제대로 누리지 못하는 베트남 거주 한국인들은 더욱 답답함을 느낄 뿐이다.

그런 교민들을 위해 준비했다.
세계 대학교육의 최고자리를 늘 차지하는 미국의 윌리엄스 대학에서 경제와 수학을 전공한 인터넷 전문가 한동준 씨를 초대하여 AI시대를 살아가기 위한 기초지식을 공부하기로 했다. 그의 강의를 들어보자.

AI라는 거대한 물결,
휩쓸려 나갈 것인가, 아니면 올라 탈 것인가?

4차 산업 혁명, 로봇 공학, 메타버스, AI같은 말은 어디선가 들어보셨을 겁니다. 하지만 이것이 얼마나 거대하고 엄청난 속도로 세상을 바꾸고 있는지는 아마 잘 와 닿지 않으실 겁니다. 보통 우리는 변화가 오면 적응을 하면 된다고 생각합니다. 날씨는 항상 변하고 미리 알면 좋지만 꼭 알아야 하는 건 아닌 것처럼 말이죠. 하지만 그 변화가 거대한 쓰나미라면 어떨까요? 쓰나미가 닥치기 전에 미리 대비하지 못하면 휩쓸려 나가게 됩니다.

2022년,
초거대 태풍으로 변신한 AI

알파고를 시작으로 AI는 자동 주행, 안면 인식, 데이터 분석 등 여러 분야에서 지속적으로 발전을 해 왔습니다. 하지만 지금까지의 발전이 여기 저기 내리는 비바람 정도였다면 2022년은 AI가 초거대 태풍이 된 한 해로 기억될 것으로 보입니다. 그리고 그 태풍의 눈에 거대 언어 모델이 있습니다.

구글, 애플, 메타, 아마존 등 세계 최고의 IT 기업들은 엄청난 자금을 쏟아 부어 프로그래머를 대신해 AI가 코딩하는 코딩 AI를 만드는 데 매달려 왔습니다. 그래서 AI에게 코딩 데이터를 학습시키는데 엄청난 노력을 기울였죠. 마이크로소프트의 경우 오픈 소스 코드들이 모이는 Github에 코파일럿이라는 AI를 적용하여 AI 학습에 필요한 코드들을 무단으로 훔친다는 거센 비판을 받기도 했죠. 하지만 AI가 제대로 코딩을 하려면 어떤 목적으로 무엇을 코딩해야 하는지를 이해해야 하는데 그걸 어떻게 할 것인가라는 문제가 남았고 그것이 생각만큼 쉽게 해결할 수 있는 문제가 아니었죠.

그리고 거대 언어 모델이 등장합니다. ChatGPT의 경우 전혀 별도의 학습을 하지 않았음에도 여러가지 코딩 언어로 코딩을 할 수 있었죠. 심지어는 사람들이 거의 쓰지 않는 아주 특수한 스크립 언어로도 코딩이 가능했습니다. 물론 오류가 생기는 부분들이 있지만 코딩을 별도로 학습하지 않았다는 것을 고려하면 놀라운 결과였죠. 그리고 그런 결과는 지금까지의 AI에 대한 생각을 바꾸는 계기가 됩니다.

과거에는 AI를 결과물 중심으로 생각했는데 막상 중요한 것은 결과물이 아니라 입력, 즉 사람의 말을 얼마나 잘 이해하고 해석할 수 있는가에 있다는 것을 일깨워 준거죠. AI가 사람이 원하는 것을 제대로 이해하면 그 원하는 값에 가장 근접한 답을 내려 하고 해당 부분을 모른다면 그 부분만 추가로 학습하면 되기 때문입니다. 즉 코딩 AI는 가장 인간 언어에 가까운 새로운 코딩 언어를 하는 AI를 만드는 것이 아니라 인간이 원하는 것을 제대로 이해하는 AI에게 필요한 기존 코딩 데이터를 부분적으로 보충 학습시키면 된다는 훨씬 간단한 해법이 나오게 된 겁니다.

그리고 이 발상의 전환은 새로운 AI 시대를 알리는 신호탄이 되었죠. 원래 AI를 학습시켜서 하나의 모델로 만드는 것은 엄청난 자금과 시간이 필요하고 막대한 학습 데이터를 요구하는 거대한 진입 장벽이 있었습니다. 하지만 기존 AI 모델에 보충 또는 추가적인 학습을 시키는 것은 그렇게 많은 비용이나 시간이 들지 않고 데이터 또한 많이 필요 없습니다. 이것을 파인튜닝 (Fine-tuning)이라고 하는데 이 파인튜닝 방법이 계속 등장하고 발전하면서 아주 쉽고 저렴하게 AI를 원하는 형태로 파인 튜닝이 가능해졌기 때문입니다.

즉 이것은 AI 진입장벽이 사라진다는 것을 의미합니다. 거대 언어 모델이라는 인간의 말을 이해하는 AI 모델에 추가적인 파인튜닝을 통해 인간이 원하는 다양하고 세부적인 기능을 하게끔 할 수 있는 시대가 열린 겁니다. 그리고 AI라는 이 초거대 태풍이 쓰나미로 몰려올 것이기 때문입니다.

2025년까지 AI로 대체되는
1억 5천 2백만개의 사라지는 고학력, 고소득 일자리들

과거에는 기술 혁신이 일어나면 어떤 특정 직업군을 대체하면서 오히려 그보다 더 많은 새로운 직업군을 창출되었지만 AI에 의한 혁신은 그 양상이 과거와는 많이 다르다는 것을 알 수 있습니다. 최근 ChatGPT를 만든 오픈 AI가 오픈 리서치, 그리고 팬실베니아 대학와 함께 AI 혁신이 사회와 경제에 어떤 영향을 줄지에 대한 공동 연구를 진행했습니다.

재미있는 것은 이 연구 결과에 따르면 AI에 의해 영향을 받는 업종과 직종은 고학력 직종일수록 또 고소득 직종일수록 그 타격이 크다는 걸 보여줍니다. 특히 글을 쓰는 직종, 프로그래밍을 하는 직종, 교육을 하는 직종, 그리고 분석을 하는 직종은 대부분 AI로 대체 될 것으로 나타났습니다.

위의 도표는 골드만 삭스에서 AI가 일자리에 미치는 영향을 분석한 그래프입니다. 골드만 삭스는 전체 직종을 얼마나 많은 교욱 기간이 필요한지와 그에 따른 기본 연봉으로 직종군을 교육이 별로 필요 없는 아르바이트나 막노동과 같은 1차 직업군부터 석사 학위 이상이 필요한 4차 직업군까지 크게 4가지 직업군으로 나누었는데 결론적으로 4차 직업군이 AI로 인하여 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났고 반면에 1차 직업군은 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났습니다.

한가지 예로 최근 플로리다 대학에서 거대 언어 모델을 활용하여 2020-21까지의 다양한 시장 데이터를 제공하고 이를 토대로 2022년도에 해당되는 투자 분석을 시킨 결과 무려 500%의 수익율을 만들었다는 것을 논문으로 공개했습니다. 놀라운 점은 해당 언어 모델이 시장 분석이나 투자 분석을 학습한 적이 없고 단지 시장 데이터만을 제공했을 뿐인데 월스트리트 금융 기업들이 박대한 자금을 쏟아부어 개발하고 유지하는 금융 분석 시스템보다 훨씬 높은 수익율을 냈다는 겁니다. 그리고 앞으로 시장 분석이나 투자 분석과 같은 분석 작업은 더 이상 사람을 필요로 하지 않을 것이라는 것을 알 수 있죠.

실제로 이런 AI 대체 현상과 이것이 가져올 변화를 보여주는 사례가 있습니다. 작년 여름부터 시작된 이미지 생성 AI는 굉장히 빠르게 발전하면서 중국 게임 산업에 종사하는 2D 아티스트들의 70%가 일자리를 잃은 것으로 나타났습니다. 물론 이 수치에는 경제적 상황에 따른 감소 요인이 포함되어 있지만 단지 시장 상황에 따른 감소폭으로는 설명하기 어려운 수치죠. 특히 살아남은 30% 일루스트레이터들의 역할 변화가 눈에 띄는데 과거에는 그들의 주 업무가 그림을 그리고 것이었다면 이제는 AI가 만든 그림을 보완하거나 편집하는 것이 주 업무로 바뀌고 있다는 것입니다. 쉽게 말해 사람이 하던 일을 AI가 하고 사람은 부족한 부분을 보완하고 편집하는 보조 업무로 역할이 바뀌고 있는 겁니다.

AI 시대, 어떻게 살아남을 것인가?

AI로 인하여 고소득, 고학력 직업군에서 가장 많은 일자리가 사리질 전망이지만 그렇다고 모든 유형의 고소득, 고학력 일자리들이 사라지는 것은 아닙니다. 골드만 삭스가 AI 시대에 전혀 영향을 받지 않거나 오히려 수요가 증가할 고소득 직업군은 수학적 사고와 비판적 사고를 필요로 하는 직업군이라고 분석하였습니다.

비판적 사고라고 하면 뭔가를 비판하는 능력으로 오해하기 쉬운데 영어로 Critical Thinking이라는 말이 우리 말에 없는 개념이라 직역되면서 오해의 소지가 생긴 말입니다. 비판적 사고는 오히려 습관에 가깝습니다. 끊임없이 왜 그런지 또는 그래야만 하는지를 스스로에게 질문하고 정답이 아니라 더 좋은 답, 더 나은 답을 찾는 습관입니다. 그래서 비판적 사고를 하는 직업군이란 결국 문제가 무엇인지를 찾아내고 그 문제의 답이 무엇인지 그보다 더 좋은 답이 있는지를 추구하는 직업군을 의미합니다.

수학적 사고 역시 우리가 일반적으로 생각하는 수학을 한다는 개념이 아닙니다. 이 부분은 추후에 더 자세히 설명드릴 기회를 만들기로 하고 여기서는 수학은 언어다라는 개념만 정의할까 합니다. 보통 우리는 인문계와 이공계를 수학을 통해서 나누는 경향이 있는데 이건 본질적으로 뭔가 크게 잘못된 것입니다. 왜냐하면 수학은 우리를 포함하여 이 세상을 이루는 모든 것을 표현하는 언어이기 때문입니다. 그래서 고대부터 철학과 수학 뗄래야 뗄 수 없는 관계에 있었습니다. 그 유명한 아리스토텔레스의 아카데미아 입구에 커다란 현판이 걸려 있었는데 거기에 적힌 문구가 “기하학을 모르는 자, 이곳에 들어올 수 없다”였으니까요. 그래서 수학은 모든 언어가 그렇듯 내 생각을 다양하게 표현하는 방법이고 그 핵심에 언어적 사고가 있는 것처럼 수학적 사고가 있는 것입니다.
미래의 핵심 역량인 수학적 사고와 비판적 사고를 키우는 것도 중요하지만 무엇보다 우선적으로 AI를 직접 경험하고 이해하는 것이 중요합니다. 인간은 본인이 직접 경험으로 접해보지 못한 것은 듣더라도 체감되지 않습니다. 그래서 백문이 불여일견이라고 하는 것일 겁니다. 그리고 체감되지 않는 것은 필요성을 느끼기도 어렵고 행동으로 옮기기도 어렵습니다. 그래서 직접 AI를 경험하고 체감적으로 인식하는 것이 중요한 이유입니다. 다음편부터는 직접 경험을 위한 AI 설치법과 사용법을 자세히 다루도록 하겠습니다.

*이번 편에 삽입된 이미지들은 모두 AI 생성 이미지입니다.

글쓴이: 한동준 (DJ Han) 전 Vision Network/Youtheca.com 대표이사, 현재는 3D 아티스트로 활동 중. Williams College에서 경제와 수학 전공