AI와 미래 사회 변화 3

 

이 번 시간에는 AI와 미래 사회 변화 세 번째 시간으로 AI의 발전 단계와 에이전트의 등장이 인간 노동에 미칠 영향과 인재 육성의 필요성에 대하여 이야기 해보도록 하겠습니다. 

 

AI와 미래 사회 3

 

AI의 발전 단계와 에이전트의 등장이 인간 노동에 미칠 영향

오픈AI는 인공 일반 지능(AGI, artificial general intelligence)으로 가는 로드맵을  다섯 단계 로 보고 있다고 발표했습니다. AGI는 인간 지능의 모든 영역에서 인간 지능을 뛰어넘는 지능을 의미합니다. 이 다섯 단계는 다음과 같습니다:

 º    챗봇(Chatbot) : 챗GPT처럼 우리와 대화하는 AI입니다. 

 º    추론가(Inference Engine) : 단계적인 추론(Chain of Thought)을 할 수 있는 AI입니다. 딥마인드의 알파고(AlphaGo)나 알파폴드(AlphaFold)와 같은 모델이 추론형 AI에 해당한다고 볼 수 있습니다 (소스에 직접적으로 AlphaGo, AlphaFold가 추론가라고 명시되어 있지는 않으나, '딥스크 R1 같은게 출론형 AI죠'라고 언급되어 있어 추론형 AI의 예시로 볼 수 있습니다. R1은 로봇 분야의 모델로 알려져 있습니다. 여기서는 소스에 직접 언급된 '딥스크 R1'을 예시로 드는 것이 더 정확하겠습니다.) 

 º    에이전트(Agent) :  사람의 지시 없이도 독자적으로 어떤 일을 할 수 있는 AI 입니다. 내 대신 어떤 일을 해주는 존재입니다. 

 º    혁신가(Innovator) : 세상에 어떤 새로운 일을 할 수 있는 AI입니다. 

 º    조직(Organization) : 여러 사람이 몇 달에 걸쳐 해야 할 복잡한 일을 AI 혼자서 다 할 수 있으며, 적어도 일에 관한 사람은 전혀 필요 없는 단계입니다.

현재 AI는 이 다섯 단계 중 추론가 단계에서 에이전트 단계 사이에 와 있다고 합니다.

에이전트의 등장은 인간 노동에  필수적인 변화 를 가져올 것입니다. 에이전트는 도구를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, PC에 설치된 엑셀, 워드, 파워포인트, 브라우저 등을 모두 사용할 수 있다면 사용자가 시키는 여러 가지 일들을 할 수 있습니다. 소스에서는 회사의 팀장이 보고서 취합 및 정리 업무를 에이전트에게 맡기는 시나리오를 예시로 들었습니다. 이메일을 쓰는 에이전트에게 사전 안내 메일을 보내고, 취합된 엑셀 파일을 잘 다루는 에이전트에게 넘겨 하나로 만들고 인포그래픽을 붙이게 하며, 다시 이메일 에이전트를 통해 참석자에게 파일을 보내는 일련의 반복적인 업무 흐름을 에이전트를 활용해 자동화할 수 있습니다. 이처럼  반복되는 일의 흐름을 정의할 수 있다면 에이전트를 적용 할 수 있으며, 이러한 에이전트들은 올해 말쯤이면 일반인들도 체감할 수 있게 될 것이라고 예상됩니다. PC에서는 AI를 위한 브라우저 같은 것도 곧 볼 수 있게 될 것이라고 합니다.

AI의 발전, 특히 에이전트의 등장은 이미  일자리 감소 로 이어지고 있습니다. 한 명이 팀 전체의 일을 하는 것이 쉬워졌으며, 미국에서는 컨설팅 펌이나 로펌에서 신입 컨설턴트나 변호사를 거의 뽑지 않는다고 합니다. 신입들이 하던 데이터 정리, 보고서 작성, 양식 작성 등 반복적인 일들은 AI가 훨씬 잘하기 때문입니다. 개발자, 카피라이터, 마케터들의 일자리도 크게 줄어들고 있습니다.

AI 발전의 궁극적인 목표(적어도 오픈AI의 목표)는 일에 관한 사람이 필요 없어지는 단계에 도달하는 것입니다. 이는 대가들이 2030년 AGI가 오면 적어도 일에 관한 사람은 필요 없다고 이야기하는 것과 맥락을 같이 합니다. 이는 매우 임박한 미래이며, 인류가 어떻게 살 것인지 머리를 맞대고 고민해야 하는 시점입니다.

AI가 어마어마하게 높여 놓은 생산성을 인류가 어떻게 나누어 가질 것인지 지금 이야기하지 않으면, 소수의 극단적으로 똑똑한 사람들이 나머지 사람들과 너무 큰 격차를 벌리는 사회가 될 수도 있으며, 이는 AI 진보가 인류에게 큰 불행의 시작이 될 수 있음을 시사합니다.

이러한 상황에 대한 대안으로  노동 시간 단축 이 제시됩니다. 인간 노동의 역사는 노동 시간 단축의 역사였으며, 주 4일제나 주 3.5일제로 가야 한다고 주장하며, 빌 게이츠조차 머지않아 주 2일 일하는 시대가 올 수 있다고 이야기했습니다. 생산성이 10배 올라갔는데 똑같이 일한다면 결과물에 깔려 죽을 것이라는 단순한 계산의 문제라는 것입니다.

결론적으로, 에이전트의 등장은 AI가 인간의 반복적인 업무를 자동화하고 대체하는 수준으로 발전했음을 보여주며, 이는 이미 여러 직업에서 일자리 감소로 나타나고 있습니다. AI의 최종 목표 단계에서는 일에 관한 인간이 필요 없어질 수도 있다는 예측이 있으며, 이는 사회 전체가 AI가 가져올 변화에 대해 공론화하고, 노동 시간 단축과 같은 해법을 논의해야 할 시점임을 강하게 시사합니다. 

 

AI 인재 육성의 필요성

매일경제TV 유튜브채널 <AI가 인간을 뛰어넘으면 생기는 일 | 박태웅 의장>에 따르면, 현재 AI 발전은 컴퓨팅 파워, 학습 데이터, 모델 크기에 따라 성능이 일관되게 좋아지는  규모의 법칙 을 따르고 있으며, 이는 사실상  AI 군비 경쟁 이 시작되었음을 의미합니다. 이러한 상황에서 불행하게도 대한민국은 이 경쟁을 따라가지 못했고, 심지어 과학 기술 예산을 삭감하는 "끔찍한 실수"를 저질러 2년 이상을 허비했습니다. AI 업계에서 2년은 다른 업계의 20년과 같은 시간이므로, 이는 "너무 중요한 시기에 너무 결정적인 실수를 한 것"으로 평가됩니다. 일부에서는 이미 늦었다고 보기도 하지만, 자료의 화자는 이에 동의하지 않습니다.

AI 경쟁에서 뒤처진 상황을 극복하고 경쟁력을 갖추기 위해  인재 육성은 대단히 중요하고 시급한 과제 로 강조됩니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

1.   우수한 인재 보유의 중요성:  자료에서는 우리나라에  굉장히 뛰어난 AI 과학자들이 많다 고 언급합니다. 세계적인 학술지에 논문을 발표하는 석사, 박사 과정 학생들이 많으며, 이들은 톱클래스 AI 회사들로부터 함께 일하자는 이메일을 받을 정도입니다. 즉, AI 발전의 핵심 동력인  우수한 인적 자원은 이미 상당수 확보 하고 있습니다.

2.   인프라 및 지원 부족의 치명적 결함:  하지만 이러한 뛰어난 인재들이 제대로 된 성과를 내지 못하는  치명적인 결함 이 있습니다. 바로  연구에 필요한 컴퓨팅 자원, 특히 GPU가 부족 하다는 점입니다. 네이버와 인텔의 협력 사례처럼 GPU를 공급하자마자 톱 학술지에 실릴 만한 논문들이 쏟아져 나온 것은,  뛰어난 학생들이 GPU가 없어 논문을 못 썼던 "너무 서글프고 너무 한심한 이야기"  현실을 보여줍니다. 또한, 정부의 과도한 연구비 규제와 삭감 등도 과학자들이 연구에 집중하지 못하게 하는 요인으로 지적됩니다.

3.   신뢰 기반의 투자와 지원의 필요성:  인재들이 잠재력을 발휘하고 연구 성과를 내기 위해서는  신뢰 기반의 인재 육성 철학 이 필요합니다. 뛰어난 성과를 낼 것으로 판단되는 인재에게는  묻지도 따지지도 않고 연구비를 지원하는 '그랜트(Grant)' 방식 이 상식이며, 이는 미국, 중국, 유럽 등 주요 국가들이 핵심 인재에게 적용하는 방식입니다. 우리나라 내부의 인재들을 귀하게 대접하고, 외부의 인재들도 유치하려는 노력이 필요합니다. 중국의 '천인 계획'처럼 세계적인 과학자들을 파격적인 조건으로 유치하려는 노력은 다른 국가들이 인재를 얼마나 중요하게 대우하는지를 보여줍니다.

4.   전문가 주도의 전략 수립:  막대한 예산(예: 100조)을 AI 분야에 제대로 투자하기 위해서는  AI를 모르는 공무원이 아닌, 최고의 전문가들이 계획을 짜고 권고안을 수립 해야 합니다. 미국이나 유럽 등 다른 국가들도 이런 투자는 최고의 전문가 위원회를 통해 진행합니다.

결론적으로, AI 군비 경쟁 시대에 우리나라가 뒤처진 상황을 극복하고 인류 사회에 전면적인 변화를 가져올 AI 시대에 대비하기 위해서는  우리가 가진 뛰어난 AI 인재들에게 필요한 자원과 충분한 연구 환경을 제공하고, 신뢰 기반의 투자 및 지원 시스템을 구축하며, 전문가 주도로 국가 AI 전략을 수립하는 등 인재 육성에 집중하는 것이 필수적 입니다. 현재 상황은 "지체할 시간이 없는" 절박한 상태이며, 인재들이 "미친 듯이 달릴 수 있게 해 줘야" 그래도 따라잡을지 말지 아슬아슬하다고 평가됩니다.