인공지능은 이제 어디로 가야 할까?
2018년부터 2022년까지 인공지능은 정말 말도 안 되는 속도로 발전해 왔다. 아예 기술에 대한 관심이 없는 이들도 이제는 인공지능이 그림을 그리고 글을 쓰는 것에 대해 들어본 적 있다고 할 정도이다. 앞으로 이 속도는 어떻게 될까? AI 윤리에 대한 반하는 치명적 사건이 오지 않는 이상 이 속도는 더욱 빨라지면 빨라졌지 느려지진 않을 것이다. 인공지능 리서처, 서비스 개발자 뭐 할 것 없이 이제 인공지능 업계에선 모델 공개, 논문 등은 폭발적으로 증가하고 있고 데이터셋까지 모두 공개하는 추세이다. 서비스 개발로 눈을 돌린다 해도 마찬가지다. 모델 단위로 서비스를 제공하거나 독자적 모델을 가진 곳들도 요즘에는 API공개는 기본으로 하기에 서빙 자체는 무척 쉬워지고 있다. 문제는 경량화나 최적화 일 것이다.
2020년대에 들어서 인공지능 주제는 크게 몇 가지로 나뉘어 진행되어 왔다. 하지만, 결국에는 재밌게도 하나로 귀결되는데 그것이 바로 생성 모델(Generative model)이다. 사실 GPT, NeRF, GAN, IMAGEN, DALL-E 등 쏟아지는 기술들도 생성이라는 키워드로 묶는다면 거진 다 해석이 된다. 이는 인공지능의 발전 과정과도 밀접하게 닿아 있다. 기존 인공지능은 '인식'을 기반으로 했다. 텍스트 인식, 비전 인식 등이다. 이것을 기반으로 LM, LLM 부터 우리가 알파고라고 했던 바둑을 둔다던지 그런 친구들도 나온 것이고 하드웨어 적으로 더 복잡하고 대량의 정보처리가 가능해지자 이제 이것들은 자율주행, 물류 등에서도 더욱 파격적으로 쓰이기 시작했다. (테슬라, 아마존 생각하면 쉽다.)
사실 이러한 발전은 정말 재밌게도 2018년에 나온 리카이푸의 <AI 슈퍼파워>에서 어느 정도 예견 되었던 내용이었다.(국내엔 2019년에 나온 걸로 기억한다.) 실리콘벨리와 중국 첨단 산업을 모두 경험해 본 리카이푸가 내놓은 인공지능 전망은 상당히 파격적이었다. 물류, 자율운전, 업무 더 나아가선 우리의 일상과 통치수단까지도 예견되어 있다. 해당 책에선 인공지능이 발전하기 위해서 필요한 4가지를 언급한다. 풍부한 데이터, 굶주린 기업(투자)이, AI 과학자, 그리고 AI 친화적인 정책 중국은 이 모든 걸 가지고 있다고 한다. (참고로 리카이푸는 대만인으로 반중 언사를 많이 한 사람이지만... 이 책에서 만큼은 중국이 인공지능 쪽에선 짱 먹는다는 말을 하고 있다.)
개인적으로 본 책에서 동의하는 부분도 있고 반대하는 부분도 있지만 이 이야기의 주제는 인공지능의 방향이니까. 조만간 IT업계는 겨울이 올 것이다. 계절적으로 겨울이 온다는 게 아니라 금융적 겨울이 온다는 것이다. 돈이 마른다. 이유는 당연하다. 코로나 이후 경제가 어땠는지 기억하는가? 양적완화니 뭐니 하며 돈을 마구 풀었다. 그리고 가상화폐, 메타버스 등으로 시장을 멀티플로 확대 해석 되었다. 빠르면 올해 겨울 늦어도 내년엔 바람이 빠질 것이다.
그러면 가장 먼저 무슨 일이 일어날까? 간단하다. 구조조정이 일어날 것이다. 앞서 말했던 걸로 재미 봤던 혁신을 모토로 시장을 이끌던 회사들부터 정리해고나 사업 방향성을 바꾸는 등 빨간불을 켜기 시작할 것이다. 실업자가 늘어가고 체감 경제 위기가 커지면 어떤 일이 펼쳐질까? 당연히 각 국가들은 보호무역 아니면 자기중심적으로 행동할 수밖에 없다. (정치가들은 늘 정권 유지가 기본 목적이다.) 이게 인공지능 산업하고 무슨 상관이냐고?
무척 큰 상관이 있다. 당분간 가상은 없다는 것이다. 가상 어쩌고 하는 것들은 진짜 빼어난 곳들 말고는 모두 투자 유치나 이미 늘어난 비용을 관리하기 힘들어 경영난에 허덕일 것이다. 그럼 사람들은 뭘 할까? 실체가 있는 것들을 찾을 것이다. 미래에 투자나 뭘 안 할 순 없지 않은가? 투자의 전체적 양은 줄어들어도 투자가 아예 없어지진 않을 것이고 그러면 투자자들 앞서 말한 굶주린 기업가들은 결과물이 나오는 것들을 찾을 것이다. 그게 바로 결국 생성 모델이다.
앞서 인공지능은 인식의 영역에서 복잡성을 해결하며 진화했다. 그리고 지금은 갖가지를 생성하고 재구성하는 데로 모이고 있다. 이것이 우연 같은가? 인식은 인식에서 끝나지 않는다. 판단을 요구하고 해석이 필요하다. 역으로 말하면 인력이 든다는 것이다. 아까 뭐라고 했지? 인력을 유지할 힘이 빠진 상태에선 이런 기술보다는 인공지능이 모두 만들어내는 결과물만 딱 뽑아내는 것을 바랄 것이다. 한 번 지켜보자. 인공지능이 어떤 미래를 보여줄지.
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