이제는 ai에 대한 종말론적 담론을 잠시 멈출 때다
이제는 인공지능(AI)에 대한 종말론적 담론(doomsaying)을 잠시 멈출 때다.
smartistone, 2025년 5월 3일자 작성
이런 트윗이 화제가 되고 있는 걸 봤다:
sarah
@Saraht0n1n
수학자나 물리학자로 성장 중인 사람들은 인공지능(AI)의 임박한 발전에 어떻게 적응하고 있을까? 개인적으로는 대형언어모델(LLM)을 증명 검증 언어(proof verification languages, 예: Lean)와 통합하려는 연구자들을 만나봤다. 이들은 2년 이내라는 시간표를 상정하고 있는데, 그 시점이면 LLM이 수학적 증명을 생성하고, Lean을 통해 그 증명을 단계별로 검증할 수 있게 될 것으로 본다. 이게 가능해지면, AI가 자가 플레이(self-play)를 통해 점점 더 유의미하고 흥미로운 증명들을 대량으로 생성하는 지점에 도달하게 된다. 자가 플레이의 초기 단계에서는 인간이 탐색 알고리즘(search algorithm) 개발을 돕기 때문에 유용할 수 있겠지만, AI와 경쟁할 수 있는 ‘재미있는 문제에 대한 안목(taste)’이나 ‘무엇이 중요한지를 선별하는 능력’ 면에서 인간이 우위를 유지할 수 있는 기간은 굉장히 짧을 것으로 보인다.
그렇다면, 우리는 여기서 어디로 가야 할까?
하루도 빠짐없이, 인공지능(AI)이 수백만 명을 실업자로 만들고, 심지어 전체 산업군을 무용지물로 만들 것이라는 숨가쁜 선언들이 쏟아진다. 보건의료, 법률, 수학, 글쓰기, 예술, 과학—AI는 모든 분야를 정복하러 온 것처럼 보인다. 한 달 전에는 빌 게이츠가 “향후 10년 안에 AI가 많은 의사와 교사를 대체할 것이며, 대부분의 일에는 더 이상 인간이 필요하지 않게 될 것”이라 예측하기도 했다.
하지만 내 입장은 이렇다. 그렇게 파국적인 시나리오가 실현될 가능성은 거의 없다고 본다. 더 나은 모델들이 나오고 점진적인 발전이 이루어지겠지만, ‘대량 실업(mass unemployment)’ 같은 일은 없을 것이다. AI로 인해 일자리가 사라진다는 주장은 지나치게 과장된 측면이 있다. 일자리의 생성과 소멸은 원래 건강한 경제의 정상적인 작동 방식의 일부다. 일자리는 항상 만들어지고, 또 사라진다. 실제로, 최근 몇 년간 AI의 성능이 눈에 띄게 향상되었음에도 불구하고, 미국 노동력(labor force)의 규모는 줄어들지 않았다.
코로나19만이 미국 노동력 규모에 아주 미미하고 일시적인 감소를 초래했을 뿐이다. 물론 이런 변화가 전혀 일어날 수 없다는 뜻은 아니다. 하지만 현재까지의 증거를 보면, 이제는 종말론적 담론(doomsaying)은 그만둘 때가 된 것 같다.
사람들은 많은 직업의 회복력(resilience)을 과소평가하는 경향이 있다. 대형언어모델(LLM)에 가장 취약할 것으로 여겨졌던 글쓰기(writing)와 관련된 직군조차도 예상 외로 잘 유지되고 있으며, 오히려 더 성장하는 모습도 보인다.
예를 들어, 내가 관찰한 바로는 Substack에서 상위권 작가들은 여전히 사상 최고 수준의 수익과 독자 반응(좋아요, 댓글 등)을 기록하고 있다. (Substack의 내부 유입 트래픽 수치는 비공개이기 때문에, 특정 작가의 방문자 수는 보이는 참여 지표로만 추정할 수 있다.) GPT-4, Claude, Gemini 등이 나온 지 3년이 지난 지금도 이 비즈니스 모델은 전혀 타격을 입지 않았다. 언뜻 보면 언어모델이 이러한 수익 구조에 치명적일 것처럼 보이지만, 실제로는 그렇지 않았다.
2024년, Substack에서 가장 높은 수익을 올린 상위 27명의 작가들은 총 2,200만 달러를 벌어들였다. 이 수치는 언어모델을 활용해 대규모로 텍스트 프롬프트 기반 블로그를 작성함으로써 이 수익의 일부를 흡수(syphon-off)할 수 있는 일종의 차익거래(arbitrage) 같은 기회를 암시하기도 한다. 그러나 내가 아는 한, 실제로 그런 일은 벌어지지 않았다. 언어모델은 상위권 작가들의 미묘한 문체적 뉘앙스(style), 브랜드, 독자층(audience)을 재현해내지 못한다. 성공적인 글쓰기는 단순히 문장을 ‘괜찮게’ 만들어내는 것만으로는 이뤄지지 않는다.
그렇다면 프로그래머들은 어떨까? 전문가들은 지난 3년간 AI가 프로그래머, 의사, 변호사 같은 직종을 곧 대체할 것이라고 반복해서 주장해왔다. 하지만 실제로는, 이러한 직종들 역시 자동화에 대해 놀라울 정도로 강한 저항력(resilience)을 보여주고 있다. 변호사는 여전히 법정에서 의뢰인을 대리해야 하고, 법률의 복잡한 구조와 세부사항을 다뤄야 한다. AI가 대량의 법률 문서를 분석할 수 있다고 하더라도, 그것이 제대로 처리되었는지를 검토하거나, 그것을 요약(distill)하는 일에는 여전히 전문가의 판단이 필요하다.
AI가 의사를 대체한다는 논의 역시 실상을 따져보면 대부분 ‘증상 수집 및 진단 제안’ 같은 초기 선별(triage) 과정에 한정된다. 이는 의사라기보다는 간호사의 역할에 가깝다. 의사는 이보다 훨씬 더 많은 일을 한다. 임상시험(clinical trials)을 설계 및 주도하고, 환자에게 수술을 집도하며, 환자 개개인의 특성에 맞춰 약물을 처방하고, 대장내시경(colonoscopy)이나 조직검사(biopsy) 같은 침습적 진단을 수행한다. 이러한 작업들은 자동화할 수 있는 성격의 것이 아니다.
프로그래머가 대체(obsolete)되는 것이 아니라, 재배치(repurposed)될 것이라는 관점이 더 현실적이다. 예컨대, AI가 생성한 코드를 수정하거나 디버깅하는 역할, 혹은 AI 자체를 프로그래밍하는 역할로 말이다. Reddit에 있는 실제 개발자들의 증언에 따르면, 여전히 앱 개발은 어렵다고 한다. AI는 도구(tool)일 뿐이다. 그것이 실제 제품을 창조하거나, 개발의 복잡한 맥락(nuance)을 다룰 수는 없다. 앱은 정적(static)인 웹페이지와는 달리, 다양한 구성 요소들이 동적으로 상호작용하며, 반응성(responsiveness) 또한 필수다. 이러한 이유로, AI가 채우지 못하는 간극을 메우기 위해 프로그래머는 여전히 높은 보수를 받는다.
이러한 종말론적 담론의 상당 부분은, 어쩌면 평등(equality)에 대한 열망에서 비롯된 것일지도 모른다. 즉, AI가 모든 것을 평준화시켜 사회를 좀 더 평등하게 만들어줄 것이라는 기대 말이다. 그러나 지금까지 그 어떤 증거도, 그런 일이 실제로 일어나고 있다는 점을 뒷받침해주지 못하고 있다. AI로 인해 ‘모든 것이 끝난다(end of everything)’는 식의 주장 역시 신빙성 있는 증거가 부족하다.
또한, 지적으로 우위에 있는 이들이 상대적 위상을 잃고 있다는 주장도 별다른 근거를 찾기 어렵다. 오히려 그 반대의 양상이 관찰된다. 최상위권 뮤지션들은 여전히 투어나 다운로드를 통해 사상 최대 수익을 기록하고 있고, 배우나 운동선수, 작가들 또한 마찬가지다. 가장 유명한 이들이 여전히 가장 큰 수입과 인기를 독식하고 있다.
오히려 AI 시대에 더 잘 적응할 수 있는 사람들은 이미 성공했거나, 부유하거나, 인맥과 전문 기술을 갖춘 사람들이다. 반면, 문화적 자본(cultural capital)이 부족하거나 저숙련 노동자(low-skilled workers)들은, 만약 예측된 대량 실업이 현실화된다면 가장 먼저 타격을 입을 계층이다.
STEM 전공 학위를 받을 만큼의 인지 능력(IQ)을 가진 사람은 새로운 기술을 배우는 데 있어 비교적 유리하다. 지능(IQ)과 기술 습득 능력(skill acquisition)은 상관관계가 있기 때문이다. 반면, 인지 능력이 낮은 사람은 새로운 기술을 배우는 데 훨씬 더 큰 어려움을 겪는다. 그렇기 때문에 “코딩을 배워라(learn to code)”라는 캠페인이 조롱을 받았던 것도 당연하다. 공장에서 해고된 중년 남성이 추상화된 코드 개념을 단숨에 습득할 수 있을 리 만무하다. 실제로 코드로 밥벌이하는 전문가들조차 어려움을 느끼는 분야다.
대형 테크 기업(FAMNG+)과 퀀트/금융(quant/finance) 분야의 임금이 언어모델 등장 이후 3년이 넘도록 사상 최고치를 경신하고 있다는 사실은, 이들이 결코 AI로 인해 대체되고 있지 않으며, ‘경쟁의 평준화(leveling of the playing field)’도 현실화되지 않았다는 강력한 반증이다.
비록 저숙련 노동이 로봇으로 자동화되기 어려운 측면이 있지만, 이들 일자리 역시 이민(immigration) 같은 거시적 구조 요인(macroeconomic forces)으로 인해 여전히 취약하다.
AI는 분명 놀라운 일을 많이 해내고 있으며, 개인의 생산성을 높이는 데 큰 도움을 준다. 나 역시 ChatGPT를 활용하고 있는데, 예컨대 Overleaf에서 쓸 LaTeX 코드를 생성하거나, 글의 문장을 다듬는 데 활용하고 있다. 하지만 이 도구가 실제로 누군가의 ‘일자리’를 완전히 대체하는 모습은 좀처럼 상상하기 어렵다. 어쩌면 대필(ghostwriting) 같은 일부 영역에서는 가능할 수 있겠지만, 그런 분야는 미국 전체 경제 규모에 비하면 미미한 수준이다.
결국 지금 시점에서는, AI에 대한 비관론(doom and gloom)은 잠시 접어두는 것이 타당하다. 실제로 그런 미래가 다가오고 있는지 여부는, 좀 더 명확한 증거가 나온 뒤에 판단해도 늦지 않다.
원문 링크: https://greyenlightenment.com/2025/05/03/its-time-to-give-the-ai-doomsaying-a-rest-2/
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