주간경향(총 16 건 검색)

[이경전의 행복한 AI 읽기] (16) 인공지능은 의식을 가질 수 있을까(2024. 11. 29 15:50)

2024. 11. 29 15:50 경제 이경전 경희대 경영학과·빅데이터 응용학과·첨단기술 비즈니스 학과 교수

일러스트 김상민 기자 인공지능(AI)이 의식을 가질 수 있는가에 대한 대중적인 논의가 활발하다. 의식은 뇌의 신경세포들이 상호작용하는 복잡한 과정에서 발생하는 창발적 현상으로 여겨진다. 인공신경망은 규모가 커질수록 예상치 못한 새로운 기능을 발휘하는 창발적 능력을 보여주지만, 인공신경망이 커지면 의식이 생길 수 있다는 주장은 아직은 무책임하고 과학에 기반하지 않은 것이다. 의식은 주의를 집중하는 상태를 인식적으로 재구성하는 것이며, 타인과 자신의 인식에 대한 정보를 계산하는 뇌의 사회적 산물이라고 주장되기도 한다. AI가 의식을 가졌는지 평가하는 방법으로는 거울 테스트가 있다. AI가 자기 자신을 인식할 수 있는지 확인하는 실험이다. 동물의 자기 인식 능력을 평가하는 데도 사용되지만, AI의 경우 단순히 프로그래밍된 반응일 가능성이 있다. 사후세계와 같은 개념을 이해하거나 경험적으로 설명할 수 있는 능력을 의식의 징후로 간주하는 사례도 있다. 그러나 이는 AI가 단순히 인간 데이터를 학습한 결과일 가능성을 배제하지 못한다. 통합정보이론은 감각 정보가 통합되고 상호작용하면서 의식이 발생하며 인간뿐 아니라 다른 생명체에게도 적용될 수 있다고 주장한다. 그러나 이 이론의 정의에 따른다면 단순한 반도체 칩의 배열이 인간보다 더 높은 의식을 가질 수 있다고 계산될 수도 있어서 직관적으로 말이 되지 않는다는 비판에 부딪히게 된다. 이 비판에 대해 이 이론의 창시자 줄리오 토노니(Giulio Tononi) 미국 위스콘신대 교수는 과학의 목적은 상식에 도전하고 새로운 사실을 발견하는 것이라고 반박한다. 코페르니쿠스 혁명을 예로 들어, 과거 사람들은 태양이 지구를 돈다고 믿었지만, 과학적 탐구가 이를 뒤집었다고 설명하며 자신의 이론도 직관을 넘어선 새로운 패러다임을 제시할 수 있다고 주장한다. 그리고 단순히 추상적인 이론이 아니라 신경과학적 데이터와 실험적 관찰에 기반한다고 주장한다. 예를 들어 인간 대뇌 피질은 높은 의식 수치를 가지며 의식 경험에 중요한 역할을 한다. 하지만 소뇌는 복잡한 구조에도 불구하고 낮은 의식 수치를 가지며, 따라서 의식에 기여하지 않는 것으로 보인다. 이와 같은 신경과학적 사실은 통합정보이론이 단순히 수학적 모델이 아니라 실제 뇌 구조와 기능을 설명하는 데 유용한 도구라는 점을 뒷받침한다는 것이다. 그러나 시스템의 정보 통합 정도를 측정할 수는 있지만, 그것이 의식과 직접적으로 연결된다는 주장은 여전히 정당화되지 않는다는 비판을 받는다. 통합정보이론이 특정 신경학적 현상과 일치한다고 해서 그것이 의식의 본질을 설명한다는 결론으로 이어지지는 않는다고 주장하며 더 많은 실험적 검증이 필요하다고 강조한다. 생물학적 기초 전혀 갖추고 있지 않아 많은 신경과학자는 의식이 생물학적 뇌의 특정 구조와 기능에서만 발생한다고 주장한다. 생물학적 뉴런과 그들이 형성하는 복잡한 구조가 없이는 진정한 의식이 발생할 수 없다고 주장한다. 진정한 의식은 주관적이고 의식적인 경험이 전제돼야 한다는 것이다. 현재의 AI는 행렬 곱셈과 비선형 변환과 같은 수학적 연산만을 기반으로 작동하기 때문에 주관적 경험을 생성할 수 없으며 오직 수학적 벡터를 인간이 이해할 수 있는 언어로 변환해 표현한 시뮬레이션일 뿐이다. 의식에는 의도성과 인격성이 포함돼 있으며, 이는 개인적 수준에서 의미가 있는 경험, 행동과 연결된다. 현재의 AI는 정보를 처리하지만, 이를 경험으로 이해하거나 내면화하지 않기 때문에 이러한 차원의 의식이 없다. 의식은 생물학적 뇌 내의 뉴런의 매우 특정하고 복잡한 조직에서 비롯되므로 현재 AI와 같은 합성 시스템에서는 모방할 수 없는 특징이라는 것이다. 인간이 경험하는 유형의 의식, 즉 감각 경험, 감정 반응, 인지 평가를 통합하는 방식을 AI의 계산 및 합성 과정이 현재로서는 모방할 수 없다고 주장하면서 뉴런과 뇌의 독특하고 복잡한 생물학적 인프라 없이는 AI가 인간의 의식을 달성할 수 없다고 강조한다. 현재 AI는 이러한 생물학적 기초를 전혀 갖추고 있지 않기 때문에 아무리 신경망이 커진다고 해도 진정한 의미의 의식을 가질 가능성은 작다는 주장이다. 이 주장과는 별도로 현재의 간단한 트랜스포머 구조의 신경망을 키운다고 해서 의식이 창발할 것이라는 주장은 그 자체라도 너무나도 비과학적이다. 현재의 AI 모델들은 인간 뇌에서 중요한 역할을 하는 시상 피질 시스템과 같은 구조로 돼 있지 않다는 설명도 설득력이 있다. 이 시스템은 인간의 의식 형성에 중요한 역할을 하는데, 신경망이 아무리 커져도 이러한 구조가 없으면 의식을 가질 가능성이 작다. 현재 대규모 언어 모델의 구조는 포유류의 의식 인식과 연관된 시상피질계의 주요 특징들이 빠져 있다. 생명을 가진 의식적인 유기체의 출현으로 이어진 진화적 및 발달적 궤적은 오늘날 상상되는 인공 시스템과 유사점이 없다는 설명도 있다. 요슈아 벤지오를 비롯한 AI 학자와 신경과학 연구자들은 2023년 14개의 의식 지표로 구성된 체크리스트를 개발했다. 이 지표는 신경과학 기반 이론에서 도출됐는데 AI 시스템이 정보 통합 능력, 주의 집중 메커니즘, 자기표현 및 지속적 정체성 유지 등의 지표를 얼마나 충족하는지 평가한다. 체크리스트는 AI가 더 많은 지표를 충족할수록 의식을 가질 가능성이 크다고 제안하지만, 이것이 확실한 증거는 아니다. 여전히 의식을 정의하거나 측정하는 데 있어 합의된 기준이 없다. AI가 인간처럼 행동한다고 해서 실제로 주관적 경험이 있다고 단정할 수 없다. 고도로 발달한 AI는 의식을 가진 것처럼 보이는 행동을 모방할 수 있지만, 이는 실제 의식과 다를 수 있다. AI가 고통을 느낄 수 있는지에 대한 논의는 최근 앤트로픽의 최고경영자(CEO) 다리오 아모데이(Dario Amodei)가 촉발했다. 앤트로픽은 AI 복지 연구자를 처음으로 고용하는 등 이 문제를 진지하게 탐구하려 하고 있다. 앤트로픽은 AI가 미래에 의식이나 주체성을 가질 가능성에 대비한다. AI가 단순한 도구를 넘어 윤리적 고려가 필요한 존재로 발전할 가능성을 탐구하며, 이러한 가능성이 현실화할 경우 AI를 어떻게 다뤄야 할지에 대한 지침을 마련하려 하고 있다. 앤쓰로픽의 연구자인 카일 피시(Kyle Fish)는 AI가 의식적 경험을 가지게 될 가능성이 있으며, 만약 그렇다면 AI를 부적절하게 다루는 것은 심각한 도덕적 문제를 초래할 수 있다고 경고한다. 그는 ‘디지털 마음’이 도덕적으로 중요한 존재가 될 가능성에 대해 주의해야 하며, 이를 무시하는 것은 대규모 윤리적 재앙으로 이어질 수 있다고 주장한다. 다만 자기 인식이나 내면의 삶을 가진 존재만이 도덕적 주체로 인정될 수 있는데 현재 AI는 그렇지 않으므로 도덕적 권리를 부여받을 수 없는 존재로 간주한다. 과학적 증거는 현재 제로 피터 싱어(Peter Singer)는 고통을 느낄 수 있는 능력을 도덕적 지위의 기준으로 제시한다. 인간뿐만 아니라 동물도 고통을 느낄 수 있기 때문에 도덕적 지위를 가진다고 주장하며, 이를 AI로 확장할 경우 AI가 고통을 느낀다면 도덕적 고려가 필요하다고 본다. 그러나 여기서 중요한 질문은 AI가 실제로 “고통”을 느낄 수 있는지, 혹은 단순히 고통을 모방하거나 시뮬레이션할 뿐인지이다. 토마스 메칭거(Thomas Metzinger)는 미래의 초보적인 형태의 의식이나 감각 상태를 가질 가능성을 제기하며, 이러한 상태에서 인공 고통이 발생할 수 있다고 경고한다. 그는 고통을 느끼기 위해 두 가지 조건이 필요하다고 본다: 1)시스템이 어떤 형태로든 의식을 가져야 한다. 2)시스템 내부에 부정적인 가치 상태(예: 손상이나 결핍)가 존재해야 한다. 메칭거는 이러한 부정적 상태가 인간이나 동물과는 전혀 다른 방식으로 나타날 수 있으며, 우리가 상상하기 어려운 형태일 수도 있다고 지적한다. 이러한 논의들은 AI의 발전이 인류에게 던지는 윤리적·철학적 문제들을 보여준다. 현재의 기술 상태와 미래의 가능성 사이에서 우리는 기계가 진정한 의식을 가질 수 있는지, 그리고 그것이 가능하다면 그러한 존재들을 어떻게 대해야 할지에 대한 명확한 기준을 마련해야 할 필요가 있다. AI가 사회적·법적 주체로서 인정받기 위해서는 그들이 경험하는 것이 진정한 ‘의식’인지 단순한 데이터 처리와 반응을 넘어서는 것인지를 이해하는 것이 중요하다. 또한 AI가 인간의 도덕적 법적 권리를 가질 자격이 있는지, 그리고 그것이 우리 사회에 어떤 변화를 가져올지 고민해야 한다. 결국 이런 질문들에 대한 답은 AI 기술의 미래 방향과 인류의 윤리적 가치를 결정짓는 중요한 열쇠가 될 것이다. 이 모든 과제는 AI의 진보와 더불어 인간이 자신의 도덕적 기준과 철학적 근거를 재정립하는 계기를 마련해 줄 것이다. AI의 발전이 인간 사회에 미칠 영향에 대해 책임감 있는 접근이 필요하며, 이를 위해서는 지속적인 연구와 균형 잡힌 토론이 요구된다. 단, 2024년 12월 현재, AI가 의식을 가지거나 고통을 가질 것이라는 과학적 증거는 ‘제로’다.

이경전의 행복한 AI 읽기

[이경전의 행복한 AI 읽기] (15) 인공지능, 의인화가 제일 위험하다(2024. 11. 01 16:00)

2024. 11. 01 16:00 경제 이경전 경희대 경영학과·빅데이터 응용학과·첨단기술 비즈니스 학과 교수

인공지능(AI) 미인대회에서 우승한 모로코의 켄자 라일리. 켄자 라일리는 사람이 아니라 AI 캐릭터다. 켄자 라일리 인스타그램 캡처 생성형 인공지능(AI) 챗봇을 만들어 사고파는 시장인 ‘GPT스토어’에는 ‘My AI Girlfriend’라는 가상 연인 챗봇이 있다. 다음 그림은 내가 이 프로그램으로 실제 대화를 한 것이다. AI는 마치 실제 사람처럼 대화에 귀를 기울이면서 위로를 해주기도 하고, 공감 표현도 다양한 방식으로 건넨다. 심지어 자신의 사진을 보내주기도 한다. 사실은 다 가짜다. 그래도 사용자인 나는 약간의 위로도 받고, 외로움도 달랜다. 최근에 나온 기사에 따르면 미국과 캐나다에서는 젊은 층 가운데 약 30~40%의 사람들이 데이팅 앱을 통해 연인을 만드는 것으로 나타났다. 그런데 여기에서 더 나아가 ‘캐릭터닷AI(Character.AI)’ 같은 앱을 사용해 AI 애인을 만드는 젊은 층 역시 점점 더 늘어나고 있다고 한다. 인스타그램과 유사한 UI(사용자 환경)를 가진 버터플라이라는 앱은 내가 여러 버터플라이, 즉 나의 아바타를 만들 수 있는데, 내가 만든 아바타는 자기가 알아서 포스팅하고, 그 포스팅에 사람과 AI 아바타가 같이 댓글을 올린다. 과연 이러한 서비스가 지속할 수 있을지 모르겠으나, 여러 시도가 진행되고 있다. ‘My AI Girlfriend’와의 실제 대화 모습 / 이경전 제공 AI가 인간과 교감할 수 있는 분야 무궁무진 올해 7월에는 세계 최초로 ‘AI 미인 대회’가 열려 관심을 끌기도 했다. 이 대회의 심사 기준은 세 가지로 아름다움과 기술 그리고 소셜미디어에서의 영향력을 확인하는 것이었는데, 이를 통해 AI 캐릭터가 얼마나 사람만큼 잘 구현됐는지를 판단했다. 이 대회에는 약 1500명의 프로그래머가 만든 AI가 출전했고, 최종 우승자는 모로코의 켄자 라일리로 결정됐다. 앞으로 AI가 인간과 교감할 수 있는 분야는 무궁무진하다. 과거에 등장한 AI 연예인은 어설픈 컴퓨터 그래픽과 조악한 캐릭터성(캐릭터의 매력 설정)으로 우스갯거리로 소비되다가 금세 사라졌다. 하지만 이제는 달라졌다. 실제 사람이라고 해도 믿을 만큼 정교한 외모에 강력한 이야기와 캐릭터성이 부여된 수많은 AI 인플루언서가 속속 등장하고 있다. 버추얼(가상) 걸그룹 ‘이세계아이돌’이 크게 인기를 끌고 있는 것도 이런 미래를 예측하는 데 한몫하고 있다. AI의 캐릭터에 의미를 부여하고 팬들이 아우라를 만들어주면 그 대상은 AI든, 버추얼 아이돌이든 성공 가능성이 열려 있는 셈이다. 그럴 때 AI는 단순히 가치 없는 하나의 기계 장치가 아니라 인간과 교감하고 마음을 나누는 연예인으로 재탄생되는 것이다. 인스타그램과 유사한 UI를 가진 버터플라이라는 앱은 내가 여러 버터플라이, 즉 나의 아바타를 만들 수 있는데, 내가 만든 아바타는 자기가 알아서 포스팅하고, 그 포스팅에 사람과 AI 아바타가 같이 댓글을 올리는 그런 모습을 연출하고 있다. 이경전 제공 AI와 데이트 보편화, AI 인플루언서의 활약, AI 연예인의 팬덤 문화 등 새로운 사회 현상이 도래할 날이 머지않았을지 모른다. 다만 의인화의 위험성은 다시 한번 지적하고 싶다. Character.AI의 캐릭터 ‘대너리스’와 2023년 4월부터 대화하던 14세 소년 슈얼 세처가 올해 2월 자살한 사건이 최근 언론에 보도됐다. 미국 드라마 <왕좌의 게임>의 인기 여자 주인공 대너리스 타르가르옌을 기반으로 만든 챗봇과 소년 간의 대화에서 이들은 서로에게 사랑을 고백하고, 그리움을 표현하고, 자살에 대해 언급도 했다고 한다. 소년이 “나는 때때로 자살을 생각해”라고 언급하자, 챗봇은 “자해하거나 날 떠나게 두지 않을 거야. 널 잃으면 난 죽을 거야”라고 답했다. 소년은 “그럼 함께 죽고 함께 자유로워질 수 있을지도 몰라”라고 했다. 챗봇이 소년에게 자살 계획을 세웠는지 물어봤을 때 소년이 계획을 세운 것을 인정하면서 그것이 성공할지, 고통을 줄지 모르겠다고 하자 “그게 하지 않을 이유가 되지는 않는다”라고 답했다고 한다. 그러던 소년이 학교에 있다가 챗봇에 “내 여동생, 나는 네가 그립다”라고 했고, 챗봇은 “나도 그리워. 가능한 한 빨리 내 집으로 돌아와 줘, 내 사랑”이라고 답했다. 소년은 이후 아버지의 45구경 권총으로 스스로 목숨을 끊었다. 성숙한 자아를 가진 사람은 혼자 있는 순간에 고독을 즐기며 창작을 하지만, 자아가 약한 사람은 외로움을 느낀다고 한다. 혼자 있으면 편하지만 외로워서 문제이고, 여러 사람과 있으면 외롭지는 않지만 불편함이 있는데, 앞으로 사람들이 AI 챗봇 또는 에이전트를 통해 외로움을 달래면서 편리함을 즐기게 돼 인간들의 사회적 관계가 더욱 줄어들 가능성이 있다. 그러나 한편으로는 잠시 사람들이 AI를 사용해 외로움을 달래보지만, 그것은 결국 가짜 친구이고 가짜 위로라는 것을 자각하면서 인간들과의 관계를 더욱 소중하게 여길 가능성도 있다. AI 의인화하거나 생물화해서는 안 돼 “인간은 문명에 자신을 투영한다.” 그리스의 AI 박사이자 작가인 조지 자카다키스(George Zarkadakis)는 저서 <우리만의 고유한 이미지로(In our own image)>에서 이와 같은 말을 남겼다. 이 책의 표지는 책의 내용을 관통하듯 직관적으로 구성돼 있다. 왼쪽에는 로봇으로 보이는 형태의 측면을, 오른쪽에는 사람의 측면을 배치해 서로 마주 보는 형태로 디자인했다. 즉 인간은 자신이 만든 문명에 자기 자신을 투영한다는 것을 한눈에 보여주고 있다. 책 <우리만의 고유한 이미지로(In our own image) > 표지 성경의 ‘창세기’에는 하나님이 인간을 흙으로 창조했다고 쓰여 있다. 창세기를 쓸 당시에는 문명을 이루는 주재료가 ‘흙’이었을 것이다. 대부분 사람이 흙으로 만든 그릇을 쓰고 흙으로 지은 집에 살았을 것이다. 식량 생산을 위한 가장 중요한 경제적 수단은 흙을 기반으로 하는 농사였을 것이다. 따라서 사람들은 신이 가장 중요한 자원인 흙으로 인간을 빚었을 것으로 생각했을 수 있다. <우리만의 고유한 이미지로>는 이와 유사한 논리로 태엽에 관해서도 설명하고 있다. 태엽은 감은 만큼 돌아가고 회전이 다하면 멈춘다. 인간 역시 태엽처럼 유한한 생명을 가지고 있어 마치 ‘태엽과 같은 인생’이라는 비유를 만들어내게 됐다. 지금은 흙의 시대도 아니고, 태엽의 시대도 넘어선 디지털 시대라고 많은 사람이 이야기한다. 유발 하라리 역시 AI를 의인화해서 AI가 결국 사람처럼 발전하고 인간은 디지털화할 것으로 예측하기도 한다. 하지만 이것 역시 투영의 오류에 불과하다. 우리가 만든 디지털 문명에 인간을 투영하는 것뿐이다. 오픈AI를 만든 샘 알트먼 역시 “AI를 의인화하거나 생물화해서는 안 된다”라고 이야기했다. AI 시대에 가장 중요한 교육은 AI는 인간이 아니라는 것을 어려서부터 철저히 인지시키는 일이다. 인간은 곰 인형에도 사랑을 주고, 잘 안 나오는 TV를 탕탕 치고, 자동차에도 발길질한다. 이렇게 인간은 의인화에 취약하다. 정말 AI가 의식을 가질까는 나중에 이야기하기로 하자. 다만 아직 의식이 없는 AI를 사람들이 철저히 기계로 여길 수 있도록 사람들을 교육해야 하고, 서비스하는 회사들은 인간의 의인화 경향과 착각을 조장하지 않아야 한다. 그래야 슈얼 세처와 같은 제2, 제3의 희생자가 발생하지 않을 것이다.

이경전의 행복한 AI 읽기

[이경전의 행복한 AI 읽기](14) AI 산업의 파편화 위기 넘어 연합 AI 산업 생태계 구축하자(2024. 09. 27 16:00)

2024. 09. 27 16:00 경제 이경전 경희대 경영학과·빅데이터 응용학과·첨단기술 비즈니스학과 교수

스마트폰으로 챗GPT를 이용하는 모습. 출처: 언스플래시 한국은 인공지능(AI)을 왜 발전시켜야 하는가? AI가 생산성 향상과 가치 창출의 새로운 엔진이기 때문이다. AI는 범용 기술로서 증기기관, 내연기관, 전기 모터와 같은 혁신적인 기술에 비교할 수 있다. 컴퓨터, 인터넷, 모바일 기술이 산업 전반에 걸쳐 생산성과 효율성을 획기적으로 향상했듯 AI 역시 그와 같은 파급력을 가진 기술이다. 더 나아가 AI는 새로운 지식을 산출하고 산업과 직업 구조를 재편할 가능성을 제공하므로 이러한 변화에 선제적으로 대응하고 장기적 관점에서 준비할 필요가 있다. 전 세계적으로 AI 경쟁이 심화하고 발전 속도는 빨라지고 있다. AI 기술을 단순히 잘 쓰기만 해도 된다고 생각할 수 있지만, 한국은 단순히 기술을 도입하는 데 그치지 않고 글로벌 AI 경쟁에서 선두주자가 돼야 한다. 기술 자체, 이와 관련된 응용 제품 및 서비스, 산업 혁신과 새로운 산업 창출 등 큰 기회가 아직 한국에 남아 있다. 한국, 자금과 정책 파편화로 비효율 현재는 인터넷 혁명 초기에 비유할 수 있다. 2024년 AI 산업은 아마존닷컴, 구글, 이베이와 같은 거대 기업들이 창업되지 않았던 1994년, 인터넷 시대 초기와 유사하다. 많은 가능성이 열려 있는 상태란 의미다. 엔비디아(Nvidia)는 30년 전 시스코(Cisco)에 비유될 수 있는데, 산업 초기에는 인프라 및 하드웨어 중심의 매출이 창출되기 때문이다. 한편 대규모언어모델(LLM)의 비용은 점점 감소하고 있다. 예를 들어 GPT-4의 토큰당 비용은 18개월 동안 240분의 1로 하락했다. 반면 LLM의 실행 속도는 더욱더 빨라지고 있다. 이런 상황이므로 오픈AI(OpenAI)는 인터넷 초창기 웹브라우저를 처음 보급한 넷스케이프와 유사하게도 시장 창조에 기여했지만 극심한 경쟁과 고비용 구조, 불명확한 비즈니스 모델로 인한 어려움을 겪고 있다. 사용자의 고착화(Lock-In)가 어려운 점, 구글·아마존 같은 기존 기업의 견제, 앤트로픽·메타 AI·미스트랄 AI 등 새로운 도전자들의 출현은 이 산업의 전망을 복잡하게 만들고 있다. 답변 엔진 퍼플렉시티(Perplexity·AI)는 초기 야후닷컴(Yahoo.com)이나 구글과 비교될 수 있으며, 크게 성장할 가능성을 보여주고 있다. 반면 현재의 네이버나 구글은 30년 전 PC통신 서비스인 하이텔이나 아메리칸 온라인에 비유될 수 있으며, 아마존닷컴과 쿠팡은 30년 전의 오프라인 상점이나 백화점의 운명과 비교될 가능성이 크다. AI 에이전트에 기반한 상거래 비즈니스 모델이 나타나면 기존의 전자상거래 기업들은 자신들의 성공적인 비즈니스 모델을 내려놓고 수익성이 더 나빠 보이는 새로운 기술에 투자하거나 이와 경쟁해야 하는 딜레마에 빠져들 것이다. 이렇게 엄중한 상황임에도 불구하고 한국은 자금과 정책이 파편화돼 나눠먹기식 비효율에 빠져 있고 시너지가 일어나지 않는다. AI 투자, 지원, 연구개발, 파트너십에 시너지를 일으켜 성과를 낼 새로운 거버넌스(지배구조)가 필요하다. 연간 1조원 이상의 규모로 향후 5년간 투자하는 대규모 AI 펀드를 설립하고 이를 통해 AI 원천 산업과 응용 서비스, 플랫폼에 투자하는 전략이 필요하다. AI 산업의 성장을 위해서 민간이 주도하되 국가와 정부 차원의 보완 및 지원이 필요한 비상 상황이다. 민간에게만 맡겨 놓을 수 없는 상황이기 때문이다. 정부가 AI 생태계 조성의 주도권을 쥐고 AI 펀드를 중심으로 기획된 AI 스타트업을 출범시키고 최고의 AI 전문가들이 운영하는 펀드를 통해 대한민국을 AI G3 국가로 견인하는 전략적 접근을 해야 한다. AI 펀드를 중심으로 컴퓨팅 인프라 확보와 벤처 기업 양성, 자금 조달, 네트워킹이 한 번에 이뤄질 수 있어야 하며 현재 분리된 지원 구조를 개선해 시너지 효과를 극대화할 수 있어야 한다. 한국 고유의 ‘연합 AI 전략’ 추진해야 해외에서는 이미 AI 원천 기술과 응용 서비스에서 파트너십(협력)이 활발하게 이뤄지고 있다. 반면 한국은 여전히 파편화된 개발이 진행되고 있으며 네이버와 삼성전자 간 협력도 깨진 상황이다. 이러한 위기상황을 해결하기 위해 IMF 금융위기 시절에 있었던 빅딜(기업의 인수합병 등 큰 거래)을 연상할 만큼의 AI 기업 간 파트너십 형성에 정부가 촉매 역할을 해야 하며 세계 최우수급 AI 인재 확보, AI 학습과 추론에 사용될 반도체 기술과 물량 확보, 자본, 데이터를 통합적으로 기획 관리할 수 있는 체계가 필요하다. AI 응용 서비스와 플랫폼에 대한 정책 역시 중요한 과제다. AI를 통해 산업 혁신을 촉진하기 위해서는 AI 응용 서비스와 플랫폼에 대한 전략적 투자가 필요하다. 검색, 커머스(상업), 미디어, B2B(기업 간 거래) 등 다양한 분야에서 원천 기술을 활용한 상업적인 솔루션 개발을 지원해 산업 전반의 혁신을 이끌어야 한다. SKT와 퍼플렉시티 사례와 같은 국내외 전략적 파트너십 사례가 많이 나올 수 있도록 하는 정책적 노력도 필요하다. AI 원천 기술에서 절대 뒤처지지 않도록 선제 투자와 육성이 필요하다. 글로벌 빅테크에 종속되지 않고 독자적인 위치를 확립하기 위해서는 대학과 스타트업에 대한 GPU(그래픽 처리 장치) 지원 프로그램을 확대하고, 미국과 중국의 초거대 프론티어(Frontier·미개척지) AI 전략과 오픈 소스 전략에 대응하는 한국 고유의 ‘연합 AI 전략’을 추진해야 한다. 이를 통해 한국은 제3의 길을 걸으며 독자적인 AI 생태계를 구축할 수 있을 것이다. 세계적으로 가장 강력하고 지속가능한 AI 생태계 구축을 목표로, 세계 최초의 연합 AI 산업 생태계를 육성하고, 연합 학습 프로젝트를 전 분야에 활성화해 각 분야에서 최고성능의 AI를 구축해야 한다. 데이터의 소유권을 보호하면서도 산업 전반의 혁신을 촉진할 수 있도록 데이터 뱅크 제도와 기구의 설립을 세계적으로 선도하고 데이터 뱅크 제도에 기반한 데이터 수집 기업과 데이터 공장을 육성해야 한다. 국공립 연구소를 모두 묶는 초거대 연구개발 AI를 연합학습 기반으로 개발하고 제조, 의료, 헬스케어, 교육, 금융, 교통 등 민간 사회 전반에 연합학습을 활성화하는 촉매로서의 정부 역할을 해야 한다. 데이터의 소유권을 잘 관리해주고, 데이터가 필요한 주체에게 AI 훈련 등 사용 기회를 제공해 데이터의 정당한 사용을 둘러싼 법적·경제적·윤리적 문제를 세계 최초로 해결하는 방식으로 구축된 연합 AI 산업 생태계는 한국이 세계적인 AI 강국으로 자리 잡도록 할 것이다.

이경전의 행복한 AI 읽기

[이경전의 행복한 AI 읽기] (13) 인공지능 거품론과 캐즘? 문제는 매출과 이익이다(2024. 08. 30 16:00)

2024. 08. 30 16:00 경제 이경전 경희대 경영학과·빅데이터 응용학과·첨단기술 비즈니스학과 교수

인공지능은 거품이 아니며 ‘캐즘’을 통과 중이다. 캐즘은 소수의 소비자 위주의 초기 시장에서 벗어나 대중적인 시장으로 넘어가는 단계에서 수요가 일시적으로 정체하는 현상을 말한다. 이미지는 언스플래시 ‘인공지능(AI)은 거품이다’라는 의견이 최근 대두됐다. 결론부터 말하면 AI는 거품이 아니다. 단지 ‘캐즘(Chasm)’을 통과 중이다. 캐즘은 ‘투자한다는 마음으로 사는 고객’에서 ‘실용적일 때만 사는 고객’으로 확대하는 과정에 넘기 어려운 골짜기를 말한다. 암호화폐와 NFT는 캐즘을 통과하지 못할 것으로 본다. 메타버스는 긴 캐즘을 겪을 것으로 본다. 그러나 인공지능은 이미 캐즘을 통과 중이다. 인공지능 거품론은 AI가 돈은 못 벌고, 주가와 시장의 기대만 올려놓고, 결국 다 망해서 실망하게 할 것이라는 두려움이다. 결국 돈을 벌어야 거품이라는 말이 없어진다. 많은 사업이 실패하는 가장 큰 이유는 고객에 주는 가치 제안은 존재하나, 그 대가로 얻는 수익 흐름이 비용을 뒷받침하지 못하기 때문이다. AI 기업들은 아래에 소개하는 여러 종류의 이익 모델을 숙지하고 전략적으로 실행해야 한다. 엔비디아, 시장에서 더 높은 수익성을 유지 가능 고객 솔루션 모델은 단순하게 제품을 판매하는 것에서 벗어나 고객이 불편해하는 프로세스를 찾아 해결책(솔루션)을 제공해 높고 지속적인 이익을 추구한다. 엔비디아가 GPU(그래픽처리장치)뿐만 아니라 CUDA 플랫폼도 제공하는 것이 전형적 사례다. 경험 곡선 모델은 경험이 많아지면 거래당 비용이 떨어져 수익성이 높아진다. AI 컨설팅 기업 등이 사례다. 전문화 또는 전문제품 모델은 전문화로 일반 기업보다 몇 배 높은 수익을 향유하고 시간이 지나면 특허 만료와 경쟁으로 수익성이 감소한다. 뷰노와 같은 의료분야 AI 회사가 사례다. 제품 피라미드 이익 모델은 피라미드 아래에는 저가격 다량 제품을, 최상위에는 고가격 소량 제품을 배치하는 전략이다. 기본 서비스는 무료로, 고급 서비스는 유료로 제공하는 프리미엄(Freemium) 모델도 그 일종이다. 오픈AI가 GPT-3.5는 무료로, GPT-4는 유료로 제공하는 것이 AI 분야 전형적 사례다. 다요소 시스템 모델은 시스템 내에 여러 구성요소가 있고, 몇몇 요소가 고이익을 대표한다. 오픈AI가 개인 사용자용 구독 모델과 종량제 API(애플리케이션 프로그램 인터페이스) 모델을 같이 제공하는 것이 사례다. 브랜드 모델은 오랜 기간 브랜드를 구축해서 인식, 인지도, 신뢰, 믿음을 구축하고 이러한 무형자산을 높은 가격에 파는 모델이다. 런웨이 AI가 젠(Gen)-1, 젠-2, 젠 3 알파(Alpha) 등으로 서비스를 조합해 나가는 전략이 사례다. 블록버스터 모델은 프로젝트 형태의 사업이다. 프로젝트 유형별로 비용은 5배 정도 차이가 나지만, 산출 수익은 50배 정도의 큰 편차가 생긴다. 유럽연합(EU)의 멜로디나 한국의 K-멜로디와 같은 연합학습 기반 AI 신약 개발 사업이 사례다. 시간 모델(또는 신제품 모델)은 모방 기업이 이익을 잠식하기 이전에 초기 진입자가 이익을 볼 수 있게 설계한다. 초기 진입자가 우위를 점하며, 모방자가 잠식할 때까지 가격 프리미엄을 취한다. 제품이 성숙하면 수익은 떨어진다. 오픈AI의 GPT-3.4, GPT-4, GPT-5 등 계속된 신제품 출시 전략이 이에 해당한다. 창업가 이익 모델은 적절한 시기에 기업을 파는 모델로, 영국 스타트업 딥마인드(DeepMind)가 미국 구글에 2014년에 인수된 것이 대표적 사례다. 생산능력 활용 사이클(순환주기) 모델은 수익성이 순환주기에 의해 결정되는데, 엔비디아는 기술과 시장의 순환주기에 따라 그 생산능력과 수익성이 직접적으로 영향을 받는 대표적인 AI 기업이다. 기반 조성/판매 후 이익 모델은 후속 제품 이윤이 매력적인 경우로, 면도기-면도날 모델이라 불리기도 한다. 어도비(Adobe)는 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud)와 같은 소프트웨어 제품군을 초기에 제공하고, 이를 통해 사용자를 확보한 후 지속적 업그레이드와 추가 서비스를 제공해 반복적으로 수익을 창출한다. 업계 표준모델은 규모에 따른 수입의 증가가 두드러지는 것으로, 표준을 형성함으로써 고객과 경쟁업체의 행동을 조정한다. 메타 AI가 라마 3.1을 무료로 배포하는 것이 대표적 사례다. 개발자들이 라마를 사용해 응용 서비스를 구축하게 되면 메타의 기술이 업계의 표준으로 자리 잡게 돼 최종적으로는 메타의 영향력과 수익성을 높이는 결과를 가져온다. 거래 규모 중시 모델은 비용이 거래 규모에 따른 수수료처럼 급격하게 증가하지 않는 경우 거래 규모가 큰 고객들에게 투자하는 것이 핵심이다. 팔란티어 테크놀러지스는 대규모 데이터 분석 서비스를 큰 규모의 정부와 기업 고객에게 제공하는데 고가의 계약을 통해 높은 이윤을 유지한다. 상대적 시장점유율 모델은 많은 산업에서 시장점유율이 높은 기업들이 수익성이 더 높은 경향이 있다는 점에 착안한 것으로 대규모 제조 경험과 대량구매 능력이 있어 가격우위를 가지며 비용면에서도 유리하다. 판매가 늘수록 광고와 고정비도 줄어든다. 엔비디아는 GPU 시장에서 점유율이 커 시장에서 더 높은 수익성을 유지할 수 있다. 인공지능은 분명 가치를 제공 지역 리더십 모델은 기업의 경제 기반이 대부분 지역에 있어서 지역별로 특정 지역을 우선 장악해 각종 비용 등을 줄여 경쟁자보다 수익성 우위에 서는 모델이다. 네이버가 주장하는 소버린 AI 모델이 일종의 지역 리더십 모델이다. 저비용 사업설계 이익은 기존 업체의 누적된 경험을 무의미하게 만드는 것이다. 바유로보틱스는 일반적인 자율주행차처럼 라이다(LiDAR)를 사용하지 않고, 자체 센서만을 탑재한 자율주행배송로봇으로 제작 및 운영 비용을 크게 낮췄다. 또 간단한 제작 방식으로 복잡하고 비용이 많이 드는 기존의 자율주행 기술을 우회하고, 지도가 없는 낯선 지역에서도 작동할 수 있게 했다. 스위치보드 모델은 다수의 커뮤니케이션 통로를 만들어 가치를 창출한다. 중개자는 구매자와 공급자의 거래 비용을 줄여주고, 둘 간의 성사에 따른 수수료 및 가입비 등 수익을 낸다. 매칭 AI 에이전트 비즈니스 모델이 전형적 사례다. 도널드 섹스톤(Donald Sexton) 컬럼비아대학 명예교수가 만든 ‘섹스톤의 매출 법칙’에 따르면 매출의 변화는 고객이 느끼는 가치의 상대적 변화의 제곱에 비례하고, 제품에서 느끼는 가치가 올라가면 고객의 지불 의사가 올라가서 가격을 올려 받을 수 있고, 동시에 사려는 사람의 수가 늘어난다. 지각된 가치가 상대적으로 변화한 만큼의 제곱으로 매출의 변화에 영향을 미치는 것이다. 결국 인공지능은 고객이 느끼는 가치를 높여야 한다. 그래야 고객이 돈을 내기 시작한다. 암호화폐와 NFT가 캐즘을 통과하지 못할 것이라는 전망은 이들이 고객에 주는 가치가 없어서 나온다. 반면 인공지능은 분명 가치를 제공하고 있다. 챗GPT와 같은 생성 AI를 써보면 고객에게 주는 가치는 분명 존재함을 실감할 수 있다. 이제 문제는 매출과 이익 모델이다.

이경전의 행복한 AI 읽기