2025년 세상의 변화를 가장 먼저 읽을 수 있는 첫 번째 인사이트
일과 삶의 모습을 바꿀 인공지능 6대 트렌드 제시
챗GPT가 나온 이후, 오픈AI에서는 GPT-4에 이어 올해 GPT-4o를 속속 출시하며 세상을 또다시 놀라게 만들었다. 단순히 텍스트 대화를 넘어서 오디오, 이미지, 동영상 등을 동시에 처리하는 멀티모달 인공지능이 출현한 것이다. 이뿐만이 아니다. 마이크로소프트는 PC에서 돌아가는 ‘코파일럿+PC’를, 구글은 ‘프로젝트 아스트라’를, 애플은 ‘애플 인텔리전스’를 내놓았다. 셋 모두 스마트폰과 PC에서 쓸 수 있는 소형 인공지능으로, 그동안 영화에서 봐왔던 개인 AI 비서가 등장한 것이다. 게다가 메타의 라마 3.1, 앤스로픽의 클로드, 미스트랄 라지 2 등등 더 빠르고 더 똑똑해진 인공지능 모델들이 우후죽순 쏟아지고 있다. 그렇기에 저자는 AI 분야를 보노라면 “한 달에 몇 년 치 시간이 흐르는 느낌”이라고 말한다.
이처럼 하루가 다르게 급변하는 인공지능의 트렌드를 이 책은 다음과 같이 짚어준다. 지금 AI가 어떻게 전개되고 있는지, 어떤 흐름들이 있는지, 그래서 우리가 무엇을 보아야 하는지를 여섯 가지 키워드로 깔끔하게 정리한 것이다.
1. AI as OS: 운영체제의 지위를 차지하는 AI. 모든 소프트웨어와 서비스가 인공지능과 연동될 것이다.
2. Contextual Interface: 맥락을 이해하는 새로운 인터페이스 출현. 정보를 더 이상 분류하거나 검색하지 않아도 되는 시간이 온다.
3. AI as a Partner: 파트너로서의 인공지능. 인간이 하는 모든 작업에 인공지능은 필수불결한 파트너가 될 것이다.
4. Multimodal: 텍스트, 그림, 동영상, 노래 등 모든 것을 동시에 처리하는 AI. 멀티모달을 뛰어넘어 옴니모달로 갈 수 있다.
5. Cheaper, Faster, Smaller: 더 작고, 더 빠르고, 더 저렴해지다. 스마트폰에서 돌아가는 인공지능, 나만의 에이전트가 보편화될 것이다.
6. Humanoid: 몸을 가진 AI의 등장. 인간처럼 보고 듣고 움직이며 전이학습을 하는 휴머노이드가 주류의 지위로 올라설 것이다.
여섯 가지 모두 먼 미래가 아닌 지금 당장 현실화되고 있는 현상이다. 또한 갈수록 가속화될 것이기에 주목하지 않을 수 없다. 세상은 너무도 급변하고 있다. 2025년에는 더욱 급변할 것이다. 그렇기에 우리에게는 AI에 대한 지식과 AI로 바뀔 세상에 대한 이해가 절실히 필요하다. 남보다 먼저 미래를 선점하고 싶다면, 기회를 놓치지 말아야겠다면, 《박태웅의 AI 강의 2025》는 인공지능 시대를 준비하기 위한 NO.1 가이드가 될 것이다.
우리와 미래를 함께할 새로운 지능의 모든 것
AI의 등장부터 그로 인해 파생된 위험과 대처까지
《박태웅의 AI 강의 2025》는 ‘AI 리터러시’를 길러주는 종합 안내서와 같다. AI의 탄생과 발전 과정, 그 영향을 살펴보는 것에서부터 시작해 AI가 우리 사회와 일상에서 어떤 역할을 하며, 앞으로 어떻게 변화할지 이야기한다. 또한 AI 기술의 이면에 존재하는 윤리적 문제와 잠재적 위험성에 대해서도 톺아보고, 인공지능과 더욱 밀접해질 미래에 현명하게 준비하게끔 돕는다.
특히 이 책은 거대 AI 기업들의 비윤리적인 정책과 안전성 문제, AI 개발 과정의 불투명성 등을 지적하는 데 상당한 분량을 할애하고 있다. AI가 불러올 데이터 편향, 개인정보 침해, 사회적 불평등 심화 등 심각한 문제들을 되짚으며, AI를 책임감 있게 관리하고 통제할 필요성을 역설하는 저자의 말을 읽노라면 진정한 ‘AI 리터러시’가 무엇인지를 깨닫게 된다. 또한 ‘눈 떠보니 후진국’이 되지 않기 위해 한국이 AI 시대에 어떻게 대응해야 할지 제언하는 6강에서는 모두가 고개를 끄덕이게 될 것이다.
“AI는 스며드는 기술”이라고 저자는 말한다. 인공지능이 우리 삶의 대부분 영역에 큰 영향을 미칠 것이고, 또 이미 적지 않은 영향을 미치고 있기 때문이다. 우리에게 어떤 미래가 펼쳐질지는 아무도 단언할 수 없지만, 현재 대전환의 시기를 목도하고 있다는 사실만큼은 틀림없다. 그렇기에 AI 리터러시는 매우 긴요하다. 지금 무슨 일이 일어나고 있는지를 먼저 알아야 대비책도 찾을 수 있으리라. 이런 점에서 《박태웅의 AI 강의 2025》는 당신에게 변함없는 길잡이가 되어줄 것이다.
▶ 책 속으로
머지않은 장래에 세상의 거의 모든 소프트웨어들이 어떤 형태로든 AI와 연동하는 형태로 작동하게 될 것입니다. PC에서 돌아가는 모든 소프트웨어들이 운영체제 위에서 돌아가듯이, 앞으로는 거의 모든 소프트웨어들이 AI와 연동할 것이라는 뜻입니다. 아마도 2025년 말이 되면 AI와 연동하는 소프트웨어가 그렇지 않은 것보다 더 많아지게 될 것입니다.
_1강 26쪽 중에서
휴머노이드를 만드는 또 하나의 특별한 이유가 있습니다. 이런 종류의 휴머노이드 로봇을 ‘몸을 가진(AI Embodied AI)’라고 부릅니다. ‘몸을 가진’이 무슨 뜻일까요? 인공지능이 제대로 ‘지능’이 되기 위해서는 ‘몸’을 가지고 있어야 한다고 주장하는 AI 과학자들이 있습니다. 그래야 세계에 관한 모델(World Model)을 가질 수 있다는 것입니다.
_1강 44쪽 중에서
현재의 거대언어모델은 할루시네이션을 없앨 수 없습니다. 그것은 동전의 양면과 같기 때문입니다. 물론 챗GPT에 비해 GPT-4 터보의 할루시네이션은 체감할 수 있을 만큼 크게 줄었습니다. 계속해서 줄어들고 있지요. 그러나 없앨 수는 없을 것이라고 저는 생각합니다.
_2강 102쪽 중에서
IT 업계의 발전이 나날이 속도를 더해가는 토대에는 이런 오픈소스 문화가 있다고 할 수 있습니다. 누군가 차트를 제대로 표현할 수 있는 코드를 한번 만들기만 하면 그 즉시 지구상의 모든 사람들이 다시 그 코드를 만들 필요 없이 그저 가져다 쓰기만 하면 되기 때문입니다. 앞서 얘기한 트랜스포머, 어텐션, 라마2 등도 모두 오픈소스입니다. IT 업계는 그런 점에서 ‘집단지성’이 일상으로 작동하는 혁신의 용광로라고 할 수 있습니다.
_3강 179쪽 중에서
AI에서도 오픈소스의 움직임이 거셉니다. 메타가 2024년 7월 23일(미국 현지 시각) 라마3.1을 공개했습니다. 라마3.1은 4,050억 개의 매개변수를 가진 역대 최대 크기의 오픈소스 인공지능 모델입니다. 메타는 이 모델이 오픈AI의 GPT-4o, 앤스로픽의 클로드3.5 소네트보다 뛰어나다고 주장했습니다. GPT-4는 매개변수가 1조 8,000억 개쯤이라고 알려져 있습니다. 3분의 1도 안 되는 적은 크기로 비슷한 성능을 낸다는 것입니다.
_3장 181쪽 중에서
소형화의 흐름도 거셉니다. 오픈AI, 마이크로소프트, 구글, 메타, 애플 등이 잇따라 앞서 나온 더 큰 모델과 맞먹는 성능을 보이는 작은 모델들을 내놓고 있습니다. 소형화는 몇 가지 이유에서 필연이라고 할 수 있습니다. 우선 현재의 AI는 자원을 너무 많이 씁니다. 챗GPT를 학습시키는 데 3.7조 원이 들었다고 합니다. 라마3.1은 최신 GPU H100을 1만 6,000대나 돌렸습니다. 한 번에 몇천 가구분의 전기를 씁니다. 이래서는 수지를 맞추기가 어렵습니다.
_3강 196쪽 중에서
오픈AI는 GPT-4부터는 스펙도, 모델도 공개하지 않고 있습니다. 모델의 크기, 투입한 하드웨어의 규모, 학습에 사용한 데이터 세트, 훈련 방법 어느 것도 밝히지 않습니다. 단지 API만 공개했습니다. 오픈AI 쪽은 이것을 더 이상 밝히지 않는 이유로 ‘기업 비밀’을 꼽았는데, 사실 오픈AI의 이런 태도는 설립 취지에 비춰보면 아주 이상해 보이기도 합니다. 오픈AI의 CEO인 샘 올트먼은 “인공일반지능이 만약에 고장 나면 무엇인가 다른 조치가 필요할 수 있습니다. 이 때문에 특정 회사가 이런 AI를 소유해서는 안 됩니다”라고 말한 바 있습니다. 이 때문에 오픈AI는 사실상 ‘클로즈드(Closed)’ AI가 아니냐는 비판을 받고 있습니다.
_4강 239쪽 중에서
아실로마는 6년 뒤 한 번 더 모임의 배경이 됩니다. 2023년 3월, 스튜어트 러셀, 일론 머스크(테슬라 창업자), 스티브 워즈니악(애플 공동 창업자) 등 일군의 AI와 IT 전문가들이 ‘거대한 인공지능 실험을 멈춰라’라는 성명을 발표합니다. 이들은 인공지능 개발이 통제 불능의 경쟁으로 치닫고 있지만 그에 걸맞은 수준의 계획과 관리가 전혀 이뤄지고 있지 않다며, 이런 결정을 선출되지 않은 기술 리더에게만 맡겨서는 안 된다고 말했습니다.
_5강 283쪽 중에서
인공지능 법안을 둘러싼 찬반양론이 보여주는 것은, 산업계가 거대 모델에 대한 규제가 필요하다고 때로 주장하고, 스스로 약속을 발표하기도 하지만 실제로 그 부담을 지는 것은 꺼린다는 것입니다. 또한 반대파들의 주장과 달리 이들이 실제 위험이 발생할 가능성에 대해서도 인식을 하고 있지 않은가 짐작할 만합니다. 힌턴 교수 등의 서한이 지적하듯이 “이러한 위험이 정말 공상과학소설에 불과하다면 기업은 이를 완화하기 위한 책임을 지는 데 아무런 문제가 없어야” 할 것이기 때문입니다.
_5강 347쪽 중에서
문제는 이들이 전 세계의 주요 거대 인공지능 개발을 도맡아 하고 있다는 것 입니다. 말하자면 우리는 모르는 사이에 이들의 사상을 강요당하고 있다고 할 수도 있습니다. ‘선출되지 않은 슈퍼 엘리트들’이 단지 인공지능 개발만 독점하고 있는 게 아니라, 사상까지 독점해가고 있는지도 모른다는 것이지요. 인공지능의 발전에 대한 국제적 규제와 규범의 확립이 대단히 시급하고 중요한 또 다른 이유라고 할 것입니다.
_5강 363쪽 중에서
미국, 독일, 영국이 선진국이 되고, 세계 각국의 인재들을 모을 수 있는 것은 세계 최고 수준의 대학교와 연구소를 가지고 있기 때문입니다. 우리는 기초과학 학과가 단 하나라도 설치된 대학이 이제는 절반도 안 됩니다. 박사과정의 인재들은 국내 대학에 진학하지 않고 해외로 유학을 떠나는 것을 당연하게 여깁니다. 선진국들이 세계 최고의 대학들을 이용해 전 세계의 인재를 자석처럼 끌어들이는 것과 비교하면 서글플 정도로 초라합니다. 정부가 과학과 기술 정책의 호흡을 바꾸지 않고, 후발 추격국의 태도와 전략을 버리지 못한다면 우리는 머지않아 다시 ‘눈 떠보니 후진국’이 되어버릴지도 모릅니다.
_6강 395~396쪽 중에서
