Sora는 현실 세계를 이해하고 시뮬레이션할 수 있는 모델의 기반을 담당할 것이며, 이 기능은 인공 일반 지능 달성을 위한 중요한 이정표가 될 것이라고 믿습니다. 

(Sora serves as a foundation for models that can understand and simulate the real world, a capability we believe will be an important milestone for achieving AGI.)

- Open AI의 Sora 설명 중 마지막 문장  -  

출처 : https://openai.com/sora

Sora AI가 세상에 공개되자 AGI(*인공 일반 지능 : 인간이 할 수 있는 어떠한 지적인 업무도 성공적으로 해낼 수 있는 일반 지능을 가진 AI)가 머지않아 등장할 수 있다는 충격적인 의견이 나오고 있어요.

언뜻 보면 “그냥 영상 만들어주는 AI가 나온 건데 왜들 난리지?”라는 생각이 들 수 있는데요.

Sora가 AGI와 연결되는 이유는 이 AI가 단순히 사용자가 요청한 내용에 따라 캐릭터, 동작, 배경 등을 구현하는 방식으로 작동하지 않기 때문이에요.

Sora는 사용자가 프롬프트에 입력한 내용을 스스로 학습한 현실 세계의 모습과 연결시켜 재구성한다고 해요.

예를 들어 “햄버거를 먹는 사람 영상을 만들어 줘”라고 요청하면,

Sora가 “햄버거를 한 입 먹으면 그 부분은 계속 없어져 있어야 자연스럽다"라는 현실의 맥락 파악해 영상 내내 햄버거 한 부분이 비어있게끔 구현하는 거죠.

아래 영상처럼요.

흥미롭게도 오픈AI는 Sora가 아직 현실 세계의 물리법칙을 다 이해하지 못한다고 먼저 밝히고 있어요.
 

현재 모델에는 약점이 있습니다. 복잡한 장면의 물리학을 정확하게 시뮬레이션하는 데 어려움을 겪을 수 있으며 원인과 결과의 특정 사례를 이해하지 못할 수도 있습니다. 

(The current model has weaknesses. It may struggle with accurately simulating the physics of a complex scene, and may not understand specific instances of cause and effect.) 

출처 : https://openai.com/sora

한입 베어문 햄버거를 잘 보여주다가 다른 장면에선 온전한 햄버거를 보여주는 실수를 할 수 있다는 거죠.

그런데 이 말은 Sora의 부족함을 인정하는 오픈AI의 고백이 아니라 야심찬 선언처럼 들려요.

현재 모델의 부족한 점이 채워져 Sora가 현실 세계의 물리법칙을 완전히 이해하게 된다면, 

이것은 Sora가 인간에 근접한 수준으로 물리적인 세계를 이해할 수 있다는 걸 의미하니까요.

겉으로 오픈AI는 "우리 Sora는 이런 점이 부족해요"라고 말하고 있지만,

속으론 "인간과 같이 현실을 이해하는 AI, 곧 우리가 만들 겁니다!"라고 말하고 있는 거죠.

시용자 모으기에 혈안이 된 다른 AI 서비스와는 다르게 Sora는 대중의 접근을 막았다는 점도 현실을 시뮬레이션 하는 이 기술이 얼마나 파괴적일 수 있는지 추측해 볼 수 있는 부분이에요.

인간을 이긴 AI? 250년 전에도 있었다

2022년 11월 ChatGPT로 시작해서 최근 Sora까지, 근 몇 년 새 우리를 깜짝 놀라게 한 인공지능이 계속 등장하고 있어요.

지금까지는 “AI가 인간보다 잘할 수 있는 게 뭘까?”하는 질문이 흥미로운 연구 주제였다면, 이제는 “AI가 인간보다 못하는 게 뭘까?”하는 질문이 흥미로운 연구 주제로 떠오를 정도죠.

그런데 사실, 놀랄 것도 없어요.

컴퓨터도 없던 시절에 인간을 이긴 인공지능 기계를 마주 했던 사람들도 있었으니까요.

18세기말, 유럽과 아메리카의 체스판을 주름잡았던 기계가 있었어요.

체스 깨나 둔다고 자부했던 사람들이 터키인 모습을 한 기계의 막강한 체스 실력에 픽픽 쓰러져 나갔죠.

그중에는 당시 유럽 대륙을 호령하던 나폴레옹과 미국 건국의 아버지로 불리는 벤저민 프랭클린도 있었고요.

이 체스 두는 기계는 헝가리 발명가 볼프강 폰 켐펠렌(Wolfgang von Kempelen)이 만든 ‘매캐니컬 터크(Mechanical Turk)’라는 기계였어요.

겉으론 스스로 움직이는 기계의 모습을 하고 있지만 사실은 프로 체스 기사가 숨어서 조종하는 일종의 마술 도구 같은 거였죠.

매캐니컬 터크를 처음 본 당시 사람들은 이 기계가 정말 체스를 잘 두는 똑똑한 기계라고 믿었다고 해요.

마치 마술사들이 카드마술을 하기 전에 빈손을 들이밀며 손에 아무것도 없는 걸 보여주는 것처럼,

주인이 체스 게임을 시작하기 전에 상자 안을 열어서 사람은 없고 톱니바퀴만 잔뜩 있는 걸 먼저 보여줬거든요.

대중들이 품을만한 의심을 미리 해소시켜서 의심을 확신으로 바꾼 거죠.

모르긴 몰라도 그들이 이 체스 두는 기계를 처음 보고 느낀 충격은 우리가 ChatGPT나 Sora를 보고 느낀 충격보다 더 크지 않았을까요?

우리는 언젠가 인간보다 똑똑한 AI가 등장할 거라 예상하고 있었지만 18세기에 살던 사람들은 생각도 안 해봤을 테니까요.

물론 당시 사람들은 우리와 다르게 똑똑한 체스 기계가 사실은 인공지능이 아니라 사람이었다는 진실에 안도할 수 있었지만요.

오늘 제가 Sora에서 시작해서 체스 두는 기계 ‘매캐니컬 터크' 일화까지 소개해드린 건 힘겨운 첫발, 시장 검증에 대한 이야기를 하기 위해서였어요.

18세기말 가짜로 구현한 인공지능 체스 기계 매커니컬 터크는 “인간 보다 똑똑한 AI가 등장하면 사람들은 어떤 반응을 보일까?”하는 질문의 답을 확인할 수 있는,

AI 기술에 대한 시장검증 사례로 볼 수 있거든요.

켐펠렌은 이 체스 두는 기계를 가지고 각종 쇼와 전시회를 돌며 돈을 벌었고, 그의 아들은 이 기계를 팔아 무려 2만 프랑(현재 가치로 약 2억 원)을 챙겼다고 해요.

이 기계가 가짜임이 밝혀졌음에도 거금에 팔린 걸 보면 AI 기술에 대한 시장 검증은 이미 200년 전에 끝났다고도 볼 수 있는 거죠.

‘안 될 놈’은 걸러내고 ‘될 놈’을 찾아내는 방법

그럼 본격적으로 시장 검증 방법에 관한 이야기로 들어가 볼게요.

구글 최초의 엔지니어링 디렉터인 알베르토 사보이아(Alberto Savoia)는 자신의 책 <아이디어 불패의 법칙(원제 : The Right it)> 에서 획기적인 시장 검증 방법을 제안했어요.

그는 고객이 어떤 반응을 보일지도 모르는 상황에서 “우리가 이걸 만들 수 있나?”를 실험하기 위해 프로토타입(prototype-시제품)을 만드는 건 낭비라고 말했어요.

그전에 최소한의 시간과 비용 투자로 프리토타입(pretotype) 만들어 고객들의 반응을 살피면서 “우리가 이걸 만들 필요가 있나?”를 확인해 봐야 한다고 강조했죠.

*간결한 이해를 위해 <아이디어 불패의 법칙>에서 말하는 프로토타입과 프리토타입의 차이를 표로 정리해 봤어요.

프리토타입을 이용한 시장검증은 미래로 시간여행을 떠나는 것과 비슷해요.

1~2년 기나 긴 과정을 거쳐 시제품을 만든 다음에야 들을 수 있는 고객들의 반응을 불과 1달 만에 들을 수 있게 해주니까요.

프리토타입의 실제 사례를 하나 소개한다면 IBM의 음성인식 컴퓨터 개발 사례를 들 수 있는데요.

타자 치는 사람이 귀하던 시절, IBM은 컴퓨터 기술과 타자기 시장 우위를 바탕으로 타이핑이 필요 없는 음성인식 컴퓨터 개발을 고민하고 있었어요.

수십 년간의 투자가 필요해서 리스크가 큰 사업이었기 때문에 IBM 조사팀은 실제로 직원들이 음성인식 컴퓨터를 유용하다고 생각할지 아닐지 검증하는 실험을 진행했어요.

키보드 없는 방에서 실험 참여자가 마이크에 대고 말을 하면, 옆방에서 듣고 있던 사람이 타자를 쳐서 그 결과를 모니터 화면에 띄워주는 프리토타입을 만들어 반응을 살펴본 거죠.

흥미롭게도 참여자들은 처음에 이 기술에 흥미를 보이다가 얼마 안 가 생각을 바꿨어요. 심지어 사람이 타자로 직접 쳐주는 결과물을 받을 수 있어 고칠 곳이 없을 정도로 뛰어난 성능을 자랑했는데도 말이죠.

이유는 계속 말을 해야 해서 목이 아프다는 점, 업무 환경이 시끄러워진다는 점, 기밀 유지가 불가능하다는 점 때문이었어요.

IBM은 이 실험으로 몇십 년이라는 귀중한 시간과 천문학적인 돈을 아낄 수 있었죠.

어느덧 이 책 <아이디어 불패의 법칙>이 처음 세상에 나온 지도 5년이 지났고, 한국에 번역돼 온 것도 4년이 넘었어요.

사실 프리토타입을 이용한 시장검증 방법은 스타트업을 위한 교육 콘텐츠나 창업 세미나에서 자주 다뤄져 이미 널리 알려져 있는 내용인데요.

하지만 생성형 AI가 눈부시게 발전하고 있는 지금, 프리토타입에 대해 다시 생각해 볼 필요가 있어요.

옛날엔 급조된 장치 뒤에서 인간이 미완성 서비스를 힘들게 구현했다면, 

지금은 AI를 활용해서 프로토타입(시제품)이라 불러도 손색없는 퀄리티의 프리토타입을 빠르게 만들 수 있으니까요.

어쩌면 지금은 “어떻게 프리토타입을 빨리 만들어서 시장검증을 해볼까?”하는 질문이 아니라,

“오늘 바로 시장검증을 해볼 수 있게 도와주는 AI 서비스는 없을까?”하는 고민이 더 필요한 시점일지도 몰라요.

AI를 활용한 프리토타입 제작과 시장검증, 이렇게 해보세요

현재는 AI를 업무에 적극 활용하기엔 아직 무리가 있다는 관점과 AI를 활용하지 않으면 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없다는 관점이 공존하고 있어요.

하지만 한 가지는 확실한 것 같아요.

시장검증을 중점으로 본다면, AI의 발전은 부족한 역량을 보충해 주고 작업 효율을 높여 1개의 아이디어를 검증할 시간에 3개, 5개 아이디어를 검증해 볼 기회를 준다는 점이죠.

만약,

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<참고 문헌>
아이디어 불패의 법칙, 알베르토 사보이아, 이지연 역, 인플루앤셜, 2023,

오픈 AI Sora 설명 페이지
https://openai.com/sora

프리토타입 사례 소개(AI 빌라), KT DX Story, 2021
https://enterprise.kt.com/bt/dxstory/862.do

나폴레옹과 인공지능의 체스 대결? ‘메커니컬 터크’ 이야기, ㅍㅍㅅㅅ, 2017
https://ppss.kr/archives/143181

동영상 생성 AI 퀀텀점프…수년 내 초지능 AI 나온다, 서울경제, 2024.02.21

볼프강 폰 켐펠렌, 위키피디아
https://en.wikipedia.org/wiki/Wolfgang_von_Kempelen

오픈AI ‘소라’, “‘잠시 후’나, 미래를 미리 시뮬레이션”, 애플 경제, 2024.02.19
https://www.apple-economy.com/news/articleView.html?idxno=72794