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AI 그리고 AI  

요즘 주변을 보면 어디에서나 AI 이야기 입니다.

chatGPT3.5가 공개된 것이 22년 11월 이었으니, 현재까지 얼마 되지도 않았습니다만

chatGPT와 생성형 AI는 그 만큼 사회에 큰 충격을 가져다 주었습니다.

최근 얼어붙은 투자업계에서도 실리콘밸리에서도 그나마 큰 투자를 받는 기업들을 보면 거의 다 AI 기업들 입니다. 

그리고 알다시피, 발전속도 또한 놀라울 정도로 빠릅니다.

23년에는 멀티모달에 성능까지 업그레이드된 chatGPT4가 나왔고, 이와 비슷한 수준의 LLM AI 들도 등장해 경쟁 중이구요. (예: 미스트랄 AI, Gemini 등)

얼마전에는 구글 딥마인드에서 올림피아드 수준의 문제를 푸는 AI 를 냈습니다. (관련논문)

또 이들을 능가할 수 있는 chatGPT5는 올해 24년 중에 나올 것이라 예상됩니다. 

이제 일상생활에 AI가 더 깊숙히 들어오게 될 거라는 것은 누구나 알게 되었습니다.

그런데, 어느 정도 속도로 우리 삶을 바꾸게 될까요?

제가 조사한 바로는 다음과 같습니다 : 

우리 예상보다 더 빠른 속도로, 더 충격적일 수 있고,

공상과학 같은 이야기가 펼쳐질 수 있을 것 같습니다.

그리고 이는 사람들을 선동하고 호도하려고 의도하지 않았습니다.

현재 인공지능의 한계를 없애기 시작하는 단추

지금 인공지능은 한계가 있습니다.

첫째는, 현 인터넷에 있는 자료가 제한적이라는 점입니다.

인터넷에 있는 자료가 많기는 하지만 현실에 있는 것의 아주 일부를 거칠게 가공한 자료에 불과합니다.

그래서 현실에서 제대로 동작하기에는 데이터의 양도, 질도, 종류도 모두 부족합니다.

예를 들어, AI가 사랑이 무엇인지 논리적으로 알기는 하지만, 남녀가 나타내는 미묘한 분위기를 감지하기는 힘듭니다.

둘째 한계는, 현재의 AI는 컴퓨터 밖으로 나와 현실에 있는 것을 조작하기 힘들다는 점입니다.

빨래를 개거나 화장실청소를 하거나 공사장에서 일할 수는 없죠.

즉, 현실과 적극적으로 상호작용할 '몸'이 없습니다. 

그런데,

이 모든 한계를 극복할 것이 있습니다.

바로 휴머노이드입니다. 

휴머노이드는 현실에서 실시간으로 데이터를 받아들이고, 성공과 실패 경험을 배워 진짜 인간이 하는 일을 할 수 있습니다.

그런데, 왜 지금까지 도입이 안되었을까요?

다음은 보스턴 다이내믹스의 휴머노이드 Atlas인데요.

이 로봇은 사람처럼 점프하기도 하고 달릴 수도 있습니다.

그런데 원가가 15만불이고, 대량생산도 어려운 구조입니다.

지금까지는 이게 걸림돌이 되었죠. 

하지만, 테슬라의 옵티머스는 어떨까요?

이 로봇의 원가는 18,000달러 (약 2400만원) 이하로 예상됩니다.

테슬라는 소프트웨어로 이득을 보려는지, 판매가도 2만달러 내외로 잡고 있다고 합니다.

이것이 어떻게 가능했을까요?

테슬라는 처음부터 대량생산을 염두에 두고, 최소 비용 x 최대 강도 x 최소의 부품 개수를 도출해내고자 AI 시뮬레이션을 돌렸기 때문입니다.  

그리고 시뮬레이션 결과, 제어장치(액츄에이터)를 만들 때, 다음과 같은 여섯개의 부품만을 이용하면 충분히 로봇을 만들 수 있다는 것을 발견했습니다.

원가를 최소화하고, 대량생산이 가능해진 것이죠. 

특히 놀라운 것은 손 인데요.

인간처럼 5개의 손가락이 있고, 관절마다 접을 수 있습니다.

엄지손가락은 돌아가기까지 하죠. 

이것이 의미하는 바는 무엇일까요?

여태까지 로봇은 기능특화된 로봇들이 많았습니다. 뭐 세탁기를 돌린다거나, 자동으로 바닥 청소를 한다거나 하는 등이죠.

그런데 이렇게 사람같은 손이 달리면?

범용적으로 되어, 더 많은 영역을 대체할 수 있다는 뜻입니다. 

실제로 옵티머스는 계란을 집을 수도 있습니다. 

심지어 빨래까지 갭니다. 

22년 한국의 세전연봉이 4213만원 이었습니다.

이 봇이 5천만원에 판매되어도, 소유주의 입장에서는 누군가를 고용하는 대신 로봇을 쓰는 것이 더 돈을 아끼겠다는 생각을 하게 될 것입니다.

그러면, 우리가 일상적으로 해왔던, 택배 승하차나 배달, 음식 만들기, 집안일까지 로봇이 할 수 있게 될 것입니다. 

그런데, 복잡한 일은 어렵지 않을까? 

그런데 로봇은 인간이 하는 복잡한 일을 하기는 어려울 것 같다는 의견을 낼 수도 있습니다.

단순히 계란을 옮기는 것은 쉬워도, 음...

아무래도 집 전체를 청소하는 것은 꽤 복잡한 행위니까요.

게다가 로봇과 대화를 하고 명령을 시키는 것은 더 복잡합니다. 

실제로 이런 한계 때문에 휴머노이드가 지금까지 도입이 안되었습니다.

그러나 이 한계도 극복해 나갈 것으로 보입니다.

첫째는, 시뮬레이션을 통해 시간을 초월해 배울 수 있게 되었기 때문입니다. 

다음은 NVIDIA 에서 19년 5월에 발표한 시뮬레이션 학습 이미지 인데요.

방식은 이러합니다 :

1.로봇은 시뮬레이션 세계에 들어가, 드래곤볼의 정신과 시간의 방처럼, 혼자 수만년의 세월동안 수련하고 돌아옵니다.  

2.그리고 스스로 다시 현실에서 잘 배웠는지 테스트 해봅니다.

3.만약 부족한 점이 있다? 그러면 다시 시뮬레이션에서 학습합니다. 그리고 현실에 돌아와 테스트 해봅니다.

이런 식으로 하면 인간이 하나하나 가르쳐주지 않아도 높은 수준까지 빠르게 갈 수 있습니다.

둘째로, 공동학습이 가능하기 때문입니다.

즉, 한 로봇이 청소하다 실수하면, 그것은 학습되고, 그 지식은 다른 로봇에게 가서 다른 로봇은 더 잘 청소하게 될 것입니다.

옵티머스는 위 두가지 방식을 모두 사용할 것으로 보입니다.  (관련 논문을 다룬 유튜브 요약노트)

아무리 그래도...저건 행동일 뿐이고... 사람과의 자연스러운 대화는 어렵지 않겠냐구요?

테슬라도 chatGPT처럼 자체 LLM 인공지능(Grok)을 발표 했습니다. 

대화, 아마 어렵지 않을 거에요.

이런 휴머노이드는 테슬라 뿐만 아니라 여러 군데에서도 만들고 있습니다.

점점 더 빨라지고 있는 AI 개발 

물론, 휴머노이드의 첫버젼은 허접할 것입니다. 

그리고 현재 인공지능 모델의 한계도 꽤 많습니다. 

하지만, 개선은 매우 빠르게 될 것으로 예상됩니다.

모든 기술개발 속도가 점점 더 빨라지고 있습니다.

왜 그럴까요? 

AI가 데이터, 하드웨어의 발전을 돕고

그러면 더 나아진 데이터, 하드웨어가 AI를 더 발전시키는, 선순환 관계에 있기 때문입니다.

예를 들어 봅시다.

AI 연구에 필요한 것 중 하나가 컴퓨터의 연산 능력입니다.

연산능력이 좋을수록, 더 빨리 실험결과를 얻을 수 있고, 그러면 더 나은 AI 모델을 도출할 수 있습니다. 

그런데, 연산장치가 아직은 좀 비쌉니다.

엔비디아의 GPU인 H100의 경우 6천만원에 달하죠. 

그러면 비용을 낮추고 성능은 더 높인 칩을 만들어야 될텐데요.

이 시도를 예전엔 사람이 하나하나 했는데, 이제는 반도체를 만들 때 레이아웃 설계, 테스트코드를 AI를 활용해서 합니다. 

그러면 곧 가격은 더 싸고, 더 성능좋은 AI칩이 나옵니다. 

그러면 더 많이 쓰이고, 더 좋은 AI가 또 나오고, 이것이 계속됩니다.

그러다보면 우리가 갖고 있는 휴대폰이 과거의 슈퍼컴퓨터보다 훨씬훨씬 성능이 좋듯,

H100도 곧 구닥다리처럼 변할 수 있습니다.

애플과 테슬라의 칩 개발을 했던 짐 켈러는 이렇게 말했습니다.

"이전에 생겼던 10년의 변화가 5년 걸리고, 5년 걸렸던 것이 2.5년 걸릴 것이다." 

그러다보면 1년의 변화가 지난 10년의 변화보다 더 커지는 때도 있게 되겠죠.

아마 3-5년 뒤에는 휴머노이드가 돌아다니기 시작할 것이고, 10년 뒤에는 집집마다 휴머노이드가 있게 될 것입니다. 

우리 삶의 자동화는 예상보다 더 빨리 이루어질 것이고, 그 충격파는 꽤 클 것 같습니다. 

그러면 인간은 AI와 경쟁과 협력을 동시에 하는 관계가 오게 될 것 같습니다. 

특이점도 곧 온다

여기에 약간 더 공상과학 같은 이야기가 있습니다.

바로 AI가 점점 똑똑해지다가, 자신보다 더 똑똑한 AI를 스스로 만들 수 있게 되는 순간입니다.

그 AI는 자신보다 더 똑똑한 AI를 만들고, 인간보다 똑똑해지고, 그게 반복되다보면...

엄청난 초지능이 탄생하겠죠. (aka 특이점)

약 10년전, 그러니까 2015년에 AI전문가들이 특이점 예측시기를 했을 때, 중간값은 2040년 정도였는데요. 

요즘 이보다 더 빨리 온다고 말하는 사람들이 많습니다.

(물론 불가능하다고 보는 사람도 있습니다.) 

기술의 진보가 너무나도 빠르기 때문에, 휴머노이드가 돌아다니기 시작하고 몇달 지나지 않아 올 수도 있습니다.

초지능이 얼마나 똑똑할 것 같냐면..사실 우리는 상상할 수 없습니다.

개미가 인간의 지능을 상상하기 어렵듯이 말입니다.

요즘 세계는 전쟁, 기후문제, 기축통화 달러의 위기, 정치적 양극화 등 여러 문제에 당면해 있습니다.

만약 AI를 인류의 여러 문제를 잘 해결하는 데에 활용할 수 있다면, 인류는 진짜 평화를 얻을 수도 있게 될 것입니다. 

반대로, 이를 악용한다면 종의 멸망까지 이르게 될 수도 있겠죠. 

Google X의 CBO, 모가댓은 그의 인공지능 관련 대담에서 이렇게 말했습니다.

"인공지능의 개발은 막을 수 없다.

우리가 인공지능의 잠재력을 어떻게 사용할 것인가가 우리에게 진짜 위험이다.

우리가 긍정적인 방향으로 행동하지 않으면 대재앙을 야기할 수 있다."

우리가 할 수 있는 대안은 무엇일까요? 

한마디로 낼 수는 없겠지만, 더 많은 사람들이 이런 트렌드를 인지하고, 함께 논의하는 것부터가 시작이 될 것 같습니다. 

그리고 우리가 할 수 있는 최선의 것을 해야겠죠. 

읽어주셔서 감사합니다.

다음 글에서는 자동화가 이루어진 후 직업이 사라지면 어떻게 되는지, 역사적 통계를 알아보겠습니다.

더 알아보기

•  2016년에 팀 어반의 인공지능 관련 예측을 번역한 글을 읽어보세요. 어떻게 10년 전에 이런 생각을...
• 코딩없이 앱을 만드는 플러터플로우 강의를 들어보세요. (뜬금포)
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