시작하는 글 (3일을 밤 새우다)

나는 누구든 인공지능(Arificial intllgence)에 대해 제대로 알게 되면, 최소한 3일밤을 뜬눈으로 지새우게 될

것이라 믿는다. 생성형 AI 시스템을 몇 시간만 써 보면 깨닫게 된다.

Chat Gpt 같은 서비스를 구동하는 기술인 대규모 언어모델 LLM(Large Language Mode)은 사람들이 일반적

으로 생각하는 컴퓨터 프로그램처럼 작동하지 않는다. 마치 사람처럼 작동한다. 아주 낯설고 생소한 이 기술이

머지않아 모든 것을 바꾸어 놓을 것이라는 생각이 확연해진다. 흥분과 불안이 뒤섞인 감정 속에서 뜬 눈으로

밤을 지새우면서 이런 의문에 사로잡혔다. 내 직업은 앞으로 어떻게 될까? 우리 아이들은 어떤 직업 을 가질 수

있을까? AI가 진짜로 생각이라는 걸 할 수는 있는 걸까? 한밤중에 이런 생각에 빠져 있다가 다시 키보드 앞에

앉아 해결하기 힘든 질문을 입력하고 AI가 그 요청을 처리하는 모습을 지켜본다. 그리고 세상을 뒤바꿀 근본적

인 변화가 시작됐으며, 미래가 어떻게 바뀔지 누구도 정확히 말할 수 없다는 사실을 다시금 깨닫는다.

컴퓨터가 내 전문 분야는 아니지만, 나는 기술 혁신을 연구하는 학자로서 AI의 응용, 그중에서도 특히 학습에

AI를 적용하는 작업에 오래전부터 참여해 왔다. 지금껏 실현된 기술은 그간 AI 분야에서 거창하게 내세웠던

가능성에 비하면 미흡한 수준이다. 지난 수십년 동안 AI 기술이 획기적으로 진보 할거라 예상했지만, 자율주행

에서 개인 맞춤형 교육에 이르기까지 실용적인 활용사례는 늘 지루할 정도로 느리게 발전했다. 이 기간에 나는

Open AI의 GPT 모델을 포함해 여러 AI 도구를 꾸준히 시험했다. 나는 AI 기술을 도입할 방법을 구상하고 수업

시간에는 학생들에게 AI를 사용하게 했다. 그래서 2022년 11월 챗GPT가 출시된 직후부터 뜬눈으로 지새우는

밤이 시작됐다.

이 새로운 모델을 살펴본 지 단 몇 시간 만에, 이전 GPT 모델에 비해 엄청난 변화가 있다는 것을 알게 되었다.

Chat Gpt가 출시된 지 나흘째 되던 날, 나는 학부생을 대상으로 하는 수업에서 이 서비스를 시연하기로 마음

먹었다. 당시 Chat GPT를 아는 학생은 거의 없었다. 나는 학생들 앞에서 AI가 어떻게 아이디어를 생각해 내고,

사업 계획서를 작성하며, 그 사업계획서를 시로 바꾸고(물론 실제 상황에서 그럴 일은 없겠지만), 공동 창업자

의 역할을 수행하는지 보여 주었다. 수강생 중 키릴나 오모프(Kill Naumov)라는 학생은 그날 수업이 끝나기 전

에 창업 프로젝트 과제의 시범 모델을 제작했다. ‘해리포터’에서 영감을 받아 만든 동영상 액자로, 주변을 지나

가는 사람에 반응하는 구조였다. 그는 한 번도 사용한 적 없는 라이브러리를 이용해서 예상보다 절반도 안 되

는 시간만 들여 자신이 구상한 모델을 구현했다. 그리고 다음 날 벤처 캐피털의 투자제의를 받았다.

학생들에게 새로운 AI 기술을 소개한 지 이틀째 됐을 때 Chat Gpt가 어려운 개념을 열 살짜리에게 설명하듯

상세히 알려 주었다는 이야기를 여러 학생에게 들었다. 더는 학생들이 수업시간에 예전만큼 질문을 많이 하지

않게 되었다. 수업이 끝난 뒤에 AI에게 물어보면 되는데, 굳이 많은 사람 앞에서 이목을 끝 필요가 있겠는가?

그리고 학생들이 제출한 에세이의 문법이 갑자기 완벽해졌다. 대신 참고 문헌이 틀릴 때가 많았고, 문단의 끝

에 '결론적으로'라는 문구로 시작되는 경우가 많아졌다. (이러한 경향은 ChatGPT 초기 버전의 특성으로, 지금

은 대부분 수정됐다). 이러한 변화를 경험한 학생들이 그저 설레고 흥분하기만 한 것은 아니었다. 그들은 긴장

과 불안을 느꼈다. 미래가 불투명해졌기 때문이다.

자신이 희망하는 진로에 어떤 영향이 있을지 질문하는 학생도 있었다. 작업의 상당 부분을 AI가 해낼 수 있게

됐는데, 제가 여전히 방사선 전문의를 희망해도 괜찮을까요? 카피라이터가 5년 후에도 취업이 될 까요? 몇몇

학생은 이 기술이 계속 발전할지, 아니면 발전이 멈추는 시점이 올지 궁금해했다. 인간만큼 똑똑한 인공일반

지능(AGI : Arifcial General Intelligence)이 이번졸업전에 나올 수 있는지 묻는 학생도 있었다. 지금이라면

몇 가지는 답할 수 있겠지만, 당시에는 그 어떤 질문에도 답할 수 없었다. 나 역시 변화의 영향으로부터 자유롭

지 않다는 사실도 물론 알고 있었다. 그래서 나는 AI의 역량을 직접 시험해 보기로 했다. 지난 5년간 나는 비즈

니스 기술을 가르치는 시뮬레이션 제작에 몰두했었다. 우리 대학에서 엄청난 투자금을 쏟아붓고, 뛰어난 인재

십여명이 투입된 일이었다. 수천 시간을 들인 끝에 마침내 훌륭한 결과물이 완성 됐다. 수천 줄에 달하는 코드

를 작성해, 협상 같은 비즈니스 기술을 가르치는 정교한 학습 시뮬레이션을 만들 수 있었다.

하지만 나는 이 프로그램을 쓰는 대신., 쳇GPT에 다음과 같은 문장을 입력해 보기로 했다. "이제부터 너는 내게

협상하는 법을 가르치는 선생님이야. 너는 내가 연습할 구체적인 협상 시나리오를 시물레이션하고, 여기서 한

쪽 역할을 맡아 진행하게 될 거야. 너는 시나리오의 각 단계에서 내게 답변을 요청하고, 내가 답할 때까지 기다

려야 해. 너는 내 대답을 듣고서 예상할 수 있는 상대측의 말과 행동을 구체적으로 제시해야 해. 내 응답을 평가

하고, 협상 기술을 더 효과적으로 적용할수 있도록 상세한 피드백을 제공해 주게 될 거야. 내가 이 시물레이션

에서 좋은 성과를 내면 더 어려운 시나리오를 제시하고, 내가서툴면 더 쉬운 시나리오를 제시해 줘." 챗GPT는

이렇게 답했다.

쳇GPT는 시뮬레이션을 처음부터 끝까지 이끌어 갔다. 완벽한 것은 아니었지만, 우리 팀이 몇 달에 걸쳐 작업한

수준의 약80퍼센트를 순식간에 해냈다. 단지 내가 입력한 몇 줄의 ‘프롬프트’만으로 구성한 시물레이션이었다.

내가 뜬 눈으로 밤을 지새우기 시작한 것은 이때부터였다. 그리고 솔직히 말해서, 나는 여전히 밤잠을 설친다.

AI는 거의 매주 기적 같은 새로운 기술을(한편으로는 새로운 걱정거리를) 선보이는 듯하다. 나는 코딩을 도와

달라는 내 부탁에 비윤리적인 요청이라고 비난하는 챗봇과 언쟁을 벌였고 프롬프트를 입력하기만 하면 아름

다운 이미지가 뚝딱 만들어지는 것을 목격했다. 심지어 프로그래밍 언어인 파이썬(python)을 배운적도 없는

데, AI의 도움을 받아 코드를 작성할 수 있었다. 또한 나 대신 아주 많은 부분을 기계가 수행할 수 있으며, 다른

사람도 마찬가지라는 점을 직감했다. 그리고 인간과 같은 지각이 없는데도, 인간과 자연스럽게 소통할 수 있는

공동지능(co-inteligence)에 놀라울 정도로 가깝다는 사실도 알게 됐다.

요즘에도 여전히 밤잠을 설치며 학생들이 던진 질문을 떠 올린다. 이 기술은 일과 교육의 미래에 어떤 의미가

있을까? 상황이 전개되는 속도가 워낙 빨라서 쉽게 단정 지을수는 없지만, 대략적인 윤곽은 조금씩 드러나기

시작했다.

AI는 전문가들이 범용 기술(General Purpose Technology : 공교롭게도 약어가 GPT다)이라고 부르는 범주에

해당한다. 범용기술은 증기기관이나 인터넷처럼 한세대에 한 번 개발될 법한 큰 발전으로 인류의 모든 측면에

영향을 미친다. 그런데 생성형 AI는 그 영향력이 휠씬 더 클지도 모른다.

범용 기술은 다른 많은 기술이 밑받침되어야 제대로 기능하므로 실용화에는 오랜 시간이 걸린다. 인터넷이 그

좋은 예다. 인터넷의 원형인 아파넷(ArppaNet)은 1960년대 후반에 개발되었지만, 그로부터 거의 30년이 지나

서야 웹 브라우저가 발명되었다. 일반인이 감당할 수 있는 가격대의 컴퓨터가 시장에 나오고, 고속 인터넷망이

갖춰진 1990년대가 되어서야 널리 쓰이게 됐다. 소설 미디어가 탄생한 것은 스마트폰이 개발된 지 15년이 지나

서였다. 지금도 인터넷을 부분적으로 수용하지 않는 기업이 꽤 있으며, 특히 대형 은행들은 여전히 메인프레임

컴퓨터를 직접 보유하고 데이터를 관리한다. 기업의 디지털화는 경영학 연구분야에서 여전히 중요한 주제다.

이전의 범용 기술도 유용하게 쓰이기까지 수십 년이 걸렸다. 대표적인 혁신기술인 컴퓨터만 해도 그렇다.

컴퓨터는 2년마다 성능이 두 배로 향상된디는 무어의 법칙(Moores’ law)이 오랜 기간 효력을 발휘한 덕분에

빠른 속도로 발전할 수 있었다. 하지만 컴퓨터가 기업과 학교에 도입되기까지는 수십 년이 걸렸다. 성능이 빠

르게 향상됐지만, 워낙 기초적인 수준에서 시작했던 터라 상당한 시간이 필요했기 때문이다. 그런데 LLM은 발

명된 지 단 몇 년 만에 엄청난 능력을 갖췄으며, 사람들이 기술을 받아들이는 속도도 무척 빠르다. 챗GPT는 대

단히 유용한 기술 이었고, 심지어 무료로 제공되었다. 덕분에 역사상 유례없이 짧은 기간에 사용자 수 1억 명에

도달할 수 있었다.

기술의 질도 나날이 발전하는 중이다. LLM의 규모는 매년 자릿수가 바뀌고 있으며, 이에 발맞춰 성능도 향상

되고 있다. 앞으로는 발전 속도가 다소 늦취질 것으로 보이지만, 여전히 다른 주요 기술들과 비교가 안 되는 월

등히 빠른 속도다. 게다가 LLM은 AI에 새로운 물결을 일으킨 머신 러닝 분야의 여러 기술중 하나일 뿐이다. 만

일 이 문장을 쓰는 순간에 AI 개발이 중단된다고 해도, AI기술은 여전히 우리의 삶을 완전히 바꿔놓을 것이다.

과거의 범용 기술도 물론 뛰어났지만, 그기술이 일과 교육에 미친 영향은 AI와 비교하면 미미한 수준이 될 수

도있다. 이전의 기술혁명은 대체로 기계적이고 반복적인 작업을 대상으로 했지만, AI는 여러 면에서 공동지능

의 역할을 한다. 실제로 AI는 인간의 사고를 강화하거나 대체해 극적인 결과를 끌어낸다. AI의 효과에 관한 초

기 연구에 따르면 AI는 코딩에서 마케팅까지 다양한 업무의 생산성을 20~80퍼센트 개선한다고 한다. 산업혁

명의 핵심이었던 증기력이 공장에 투입되면서 증가한 생산성은 20퍼센트 정도였다. 컴퓨터와 인터넷의 경우

경제학자들이 수십 년간 연구해 왔음에도, 지난 20년간 생산성에 실제로 미친 장기적인 영향은 아직 명확히

확인되지 않았다.

게다가 범용 기술은 단순히 업무적인 영역에 국한되지않는다. 삶의 모든 측면에 영향을 미친다. 인간이 배우고

즐기고, 타인과 상호작용하는 방식은 물론, 심지어 한 사람의 자아감에도 변화를 일으킨다. 학교에서는 최초의

AI 세대를 맞이해 글쓰기의 미래에 관한 활발한 논쟁이 벌어지고 있다. 어쩌면 AI가 개별 지도 교사의 역할을

맡아 마침내 교육 방식에 근본적인 변화가 일어날지도 모른다. 엔터테인먼트 산업에서도 AI기술로 맞춤형 스

토리를 제공할 수 있게 되면서, 할리우드에 엄청난 충격파를 일으키고 있다. 또한 AI가 생성한 허위 정보가 이

미 소셜 네트워크에 널리 퍼지고 있지만, 이를 파악하고 대처하기는 점점 더 어려워지고 있다. 이처럼 우리를

둘러 싼 모든 것이 빠르게 바뀌고 있는 중이며, 주의를 기울이면 이미 변하고 있다는 사실을 감지할수 있다.

지금 벌어지는 상황은 ‘방 안의 코끼리’처럼, 즉 모두가 심각한 문제라고 인식하고 있지만, 모두 이를 외면한 채

진행되고 있다. 우리는 많은 전문가와 지식인이 새로운 형태의 지능이라고 확신하는 기술을 창조했다. 이 AI는

세상에 선보인지 한 달 만에 Turing Test(컴퓨터가 자신을 인간이라고 믿게 할수 있는가?)와 Lovelace Test

(컴퓨터가 창조적인 작업을 수행해 인간이 만든 결과물이라고 속일수 있는가?)를 모두 통과했다. 또한 변호사

시험과 신경외과 전문의 자격시험처럼 난도가 높은 시험에서 우수한 점수를 획득했다. 다시 말해 인간의 지각

력과 창의력을 평가하는 시험에서 최고의 성적을 얻는AI가 개발된 것이다. 그런데 기이한 점은 우리가 이 시스

템을 만들었고 기술적으로 어떻게 작동하는지 이해하고 있음에도, AI가 이 모든 일을 어떻게 해내는지 명확히

알 수 없다는 것이다.

AI 기술 발전이 어디를 향하는지는 나를 비롯해 그 누구도 정확히 말할 수 없다. 그렇지만 명확한 답을 내 놓을

수 없더라도, 유용한 가이드는 제공할 수 있다고 생각한다. 내가 비록 컴퓨터 전문가는 아니지만, 정기적으로

발행하는 소식지 ‘One Useful Thing’ 덕분에 AI의 영향에 대해 중요한 목소리를 내는 사람이 됐다. 내가 펜실

베니아 대학교 경영대학원, 와튼 스쿨의 교수로서 기술이 사용되는 방식을 오랫동안 연구하고 글을 썼던 경력

이 AI를 이해하는데 많은 도움이 됐다. 나는 교육과 경영분야에서 나온 최초의 AI 관련 논문을 공동 집필했고,

주요 AI 기업들이 예로 드는 AI 활용법을 실제로 적용하는 실험을 진행했다. 앞으로 맞이할 세상을 더 잘 이해

할 수 있도록 AI 전문가, 기업, 정부기관과도 정기적으로 대화를 나누고 있다. 그리고 쏟아져 나오는 이 분야의

연구를 빠짐없이 파악하고자 노력하고 있다. 이 분야 연구의 상당수는 동료 평가를 받지 않는 보고서 형식이지

만, 그렇더라도 이 새로운 현상을 이해하는데 도움이 되는 소중한 자료라고 할 수 있다.

이 책에서 이런 초기 연구 결과를 자주 소개할 텐데, 이 분야가 빠른 속도로 진화하고 있다는 점을 이해해 주기

바란다. 각계 인사들과 나눈 대화와 이 분야의 연구를 토대로 내가 확실히 말할 수 있는 점은 다음과 같다. AI가

무엇을 의미하는지 완벽히 설명할 수 있는 사람은 아무도 없으며, 이 기술을 만들고 사용하는 사람들조차 그

의미를 완전히 이해하지 못하고 있다.

이 책에서는 세상에 등장한 새로운 존재이자 공동지능인 AI를 살펴보고, 공동지능이라는 말에 함축된 모호한

측면도 아울러 살펴볼 것이다. 지금까지 인간은 신체 능력을 향상하는 기술, 예를 들면 도끼처럼 간단한 도구

부터 헬리콥터와 같은 이동수단까지 많은 기술을 발명했다. 또한 복잡한 일처리 과정을 자동화하는 스프레드

시트 같은 컴퓨터 프로그램도 개발했다. 하지만 인간의 지적 역량을 향상하는 보편적인 기술을 개발한 적은

없다. 이제는 인간의 사고와 글쓰기를 모방할 수있는 도구가 나왔으며, 이 도구는 인간의 작업을 개선하거나

대체하는 공동지능으로 기능할 수 있다. 그런데 AI를 개발 중인 많은 기업은 한발 더 나아가서 완전히 새로운

형태의 공동 지능, 즉 지각이 있는 기계를 만들려고 한다. 이런 흐름이 의미하는 바를 이해하려면 가장 기초적

인 질문에서 출발해야 한다. "AI란무엇인가?'

따라서 이 질문에서 시작해 LLM의 기술적 측면부터 살펴보려고 한다. LLM을 이해하면, 이를 잘 활용할 방법을

함께 생각해 볼 수 있다. 그런 다음 AI가 동료, 교사, 전문가, 더 나아가 친구로서 우리 삶을 어떻게 변화시킬지

깊이 탐색할 것이다. 마지막으로 이러한 변화가 우리에게 어떤 의미가 있을지? 마치 외계인처럼 낯선 지성과

함께 생각한다는 것이 무엇을 의미하는지 살펴볼 것이다.