“인간과 AI 비교는 잘못된 논쟁”

<생성 ai 혁명> 책 펴낸 강정수 전 청와대 디지털소통센터장

코인 투자자들의 필독서로 불린 장류진 작가의 소설 <달까지 가자>를 지난겨울 뒤늦게 읽었다. 대장주 비트코인도 폭락을 거듭하던 때다. 주위의 권유에도 불구하고 코인을 사진 않았는데 개인적으로 같이 공부하는 사람들 덕분에 틈날 때마다 ‘코인마켓캡’에 들랑거리며 시세는 확인하고 있던 때다. 생각해보니 요즘은 그마저 뜸해졌다. 장 작가도 폭락하는 당시 상황에 뻘줌하겠다 싶었는데 막상 소설을 읽어보니 주인공 회사원 셋은 비트코인에 이어 이더리움이 한참 상종가를 칠 시점에 성공적으로 ‘엑시트(exit)’, 즉 현금화해 챙겨 빠져나왔다.

사진 / 서성일 기자

지난겨울, 블록체인, NFT에 이어 또 다른 IT 업계발 열풍이 감지됐다. 챗GPT. 생성형 인공지능이 열어젖힐 산업 패러다임의 지각변동 예측. 흐름에 올라타면 기회가 되겠지만 낙오되면 자리가 없어질지도 모른다는 위기의식이 팽배했다. 과연 그렇게 될까.

문재인 정부에서 청와대 디지털소통센터장을 맡았던 강정수 박사는 청와대에 들어가기 전, 한국 미디어와 IT 업계에서 ‘구루(guru)’로 통했다. 그가 스터디하던 현업전문가들과 함께 이 문제를 다룬 책을 최근 펴냈다. <챗GPT와 오픈AI가 촉발한 생성 AI 혁명>이라는 책이다. 그로부터 챗GPT 등장 후 벌어진 지각변동에 한국산업과 정부는, 그리고 개인은 어떻게 대응하고 바라봐야 하는지 이야기를 들어봤다. 인터뷰는 지난 4월 17일 경향신문사에서 진행했다.

-인터뷰하기 위해 지난주 마감을 끝내고 책을 사려고 서울 시내 대형서점을 방문했습니다. 챗GPT를 제목으로 내건 책들이 거의 수십 종 나와 있더군요. SNS 등을 보면 제 주변의, 주간경향 필자였던 분도 이 문제를 다룬 책을 준비하고 있고, 앞으로도 주목할 만한 저자의 책이 3~4권 이상 발간될 것 같습니다. 다른 분들이 낸 책도 보셨을 텐데요.

“책 제목에 ‘챗GPT’를 강조하지 않은 건 우리가 실수한 것 같아요. 실제 저도 대형서점에 가서 진열된 걸 보니 챗GPT에 관한 책들을 한 코너에 모아놓았던데, 이 책은 인문서 코너에 따로 있더라고요. 그 책들과 우리 책의 차이는… 대부분은 주로 활용법, 즉 어떻게 하면 이걸로 돈을 버느냐 하는 실용적 목적이 중심인 것 같습니다. 물론 공대 출신 저자가 지은 생성 AI와 관련한 과학이론서도 없진 않지만요.”

-‘생성 AI 혁명’이라는 것이 지금 벌어지는 이 현상의 본질 아닌가요. 챗GPT는 한 회사가 내놓은 서비스 이름이고.

“그렇긴 합니다. 하나의 서비스죠. 사실은 미드저니나 스테이블디퓨전(둘 다 텍스트로 그림을 그려주는 딥러닝 인공지능 모델임), 그리고 지금 앤트로픽(기업용 인공지능 챗봇 클로드(Claude) 출시 회사)이라든지 다양한 서비스들이 이미 나오고 있습니다. 그걸 해외에서는 ‘제너레이티브(generative) AI’라고 부르고 있는 거고요. 지난해 말 MIT 테크놀로지컬 리뷰에서는 그걸 두고 2023년을 관통할 10대 기술 중 하나로 선정하기도 했고요. 생성 AI 전반이 대중의 관심을 끌었는데, 그런 대중의 관심을 촉발한 것이 챗GPT인 건 맞습니다. 2억명을 모았잖아요. 블록체인의 경우 손에 잡히지 않는 기술이라고 한다면 메타버스 세상도 아직은 조금 오려나 말려나 하는 건데 이건 내가 바로 확인할 수 있고, 깜짝 놀랄 만한 결과물을 제시하고 있으니까요.”

-블록체인의 경우 코인의 형태로 개인들이 돈 투자하는 것이었는데 손에 잡히는 기술이라고 할 수 있지 않을까요. 탈중앙화 분산적 의사결정 구조에서 아나키즘에 기반을 둔 국제질서재편을 내다보는 분도 있었고요.

“맞습니다. 돈 투자를 걷어내면 사실은 꽤 괜찮은 기술인데 투기 부분을 어떻게 걷어낼까가 그들의 숙제라는 생각이 듭니다. 돈 투자가 없는, 보상 없는 블록체인을 한다든지 이런 부분으로 만들어낸다면 어떨까 싶습니다. 블록체인은 유니버설 테크놀로지, 그러니까 보편기술로 오려면 아직까진 허들이 조금 있다고 봅니다.”

-주간경향은 챗GPT가 야기한 혁명을 지난 1510호(1월 9일자)에서 다뤘습니다. 실제 기사를 작성한 시점은 지난해 말이었지요. 당시 생성형 AI가 야기할 일자리 위기나 창작, 저작권 문제를 어떻게 할 것인지, 교육현장은 어떻게 할 것인가 등을 주제로 다뤘어요. 그것과 함께 생성형 AI가 자의식을 가지고 있는 것 아니냐는 의혹도 다뤘는데 4개월이 지난 지금 시점에선 이 자의식 부분은 사실이 아닌 것으로 정리된 거죠.

“정리됐죠.”

-당시 전직 구글엔지니어였던 블레이크 르모인이 주장했던 것인데 SF소설을 학습하다 보니까 나온 것이라고….

“사람들의 생각이 투영된 거죠. SF소설을 많이 학습하다 보니 자의식 각성을 다룬 SF소설이 워낙 많았고, (생성 AI가) 그것을 흉내낸 겁니다.”

-자의식 문제를 마지막으로 정리해보죠. 지금 적어도 LLM(거대언어모델)에서 어느 순간에 어떤 특이점을 넘어서는 자의식이 나올 가능성은 없는 거죠.

“아직까지 그런 주장을 하는 사람이 없는 건 아니에요. 무어의 법칙(편집자주: 마이크로칩에 저장할 수 있는 데이터 분량이 18~24개월마다 두 배씩 증가한다는 법칙)을 들어봤을 거예요. 퍼포먼스 측면에서 컴퓨팅 파워 부분에서는 2012년까지는 무어의 법칙이 어느 정도 통했습니다. 약 20개월마다 퍼포먼스가 두 배가 되는데 2013년부터 지난 10년간은 6월마다 더블링되고 있습니다.”

-더 짧아졌네요.

“문제는 LLM의 경우인데 매달 더블링되고 있습니다. 지금 챗GPT의 경우 사람들이 GPT-4를 두려워하는 게 아니라 GPT-5가 나올 걸 두려워하고 있습니다. 파라미터 100조개를 가졌는데 도대체 이 GPT-5는 얼마나 더 성능이 좋겠냐는 것이에요. 사람들이 놀라는 건 그 속도인데 속도가 너무 빠릅니다. 그래서 일부지만 퓨처리즘 쪽에 있는 롱터미즘(long-termism·장기주의) 입장에 선 사람들은 이걸 6개월간 쉬어야 한다고 이야기하고 있지요.”

-얼마 전에 성명이 나왔죠(편집자 주: 지난 3월 28일(현지시간) ‘삶의 미래연구소(FLI)’라는 미국 비영리단체가 ‘챗GPT’를 개발한 오픈AI가 최근 내놓은 GPT-4를 능가하는 시스템 개발을 6개월간 중단해야 한다는 공개서한을 냈다. 이 공개서한에는 테슬라의 앨런 머스크, 애플 공동창업자 스티브 워즈니악, 베스트셀러 작가 유발 하라리 등이 서명했다).

“그 단체가 롱터미즘(장기주의)이라고 최근 실리콘밸리의 새로운 이데올로그들입니다. 그런데 그쪽에서는 미래시나리오를 SF소설에서 나온 것처럼 디스토피아로 이미 그려놨어요. 기술의 발전이 너무 빠르다, 거기에 맞춰 우리의 장기 플랜을 세워야 한다는 겁니다. 그런데 지금 당장 규제를 어떻게 해야 할까에 대한 논의는 없이 ‘그냥 멈춰라!’에요. 왜? 안 그러면 우리는 공포로 가니까. 그러지 말고 지금 당장 무엇을 할 것인가를 논의할 필요가 있어요. 예컨대 신약 개발에서 FDA가 하는 것처럼 임상실험을 거칠 수도 있을 겁니다. 또 개발자 중에서는 퍼포먼스를 담당하는 개발자가 있고 얼라인먼트, 즉 우리가 개발하는 인공지능이 예측하지 못했던 피해를 준 부분이 뭔지 일부러 의도적으로 찾아내 수정하는 사람이 있어요. 예를 들어 딥마인드의 경우 이 얼라인먼트를 담당하는 개발자가 3%이고, 오픈AI의 경우 7%로 알려져 있는데 이걸 10%대로 끌어올려라, 그러니까 구체적으로 지금의 위험성과 오류들, 예상하지 못했던 사회적 부수적 피해를 어떻게 줄여갈 것인가 구체적인 안을 만들고 논의를 촉발시켜야 한다는 거죠. 6개월 쉬어야 한다는 식의 주장은 실천적 대안이 될 수 없다고 봐요.”

더퀘스트

-그렇게 보시는군요.

“또 하나, LLM은 ‘확률적 앵무새’(편집자주: 의미를 모르면서도 확률적 정보에 따라 데이터에서 관찰된 언어형식의 시퀀스를 제시하는 것일 뿐이라는 이론)라고 주장했던 에밀리 벤더 워싱턴대학 교수나 언어학자인 놈 촘스키가 올해 초 뉴욕타임스 기고에서 밝혔던 인간이 더 뛰어나다는 주장 역시 틀린 말은 아닌데 잘못된 논쟁이라고 봅니다. 지금 중요한 것은 인공지능이 뛰어나냐 사람이 뛰어나냐가 아닙니다. 지금 있는 이 훌륭한 기능을 어떻게 활용해 생산성 증대로 이어지게 할 것인지, 또는 교육의 영역에서는 이 유용한 도구를 어떻게 사용할 것인지의 논의가 더 중요하다고 봐요. 예컨대 지금의 인공지능에 비춰보면 전자계산기는 아무것도 아닌데, 북미나 유럽의 경우 초·중·고 고등학교에 한국의 공대생이 쓰는 전자계산기를 쓰게 하고 있어요. 그러면서 1980년대부터 수학 교육이 달라졌어요. 우리도 챗GPT를 활용해 교육을 어떻게 바꿀지를 논의해볼 필요가 있습니다. 이를테면 이참에 수능시험에 스마트폰을 가지고 들어가게 하자는 거죠.”

-그렇게 한다면요.

“그러려면 교육 내용이 근본적으로 바뀌어야 해요. 암기 위주의 어떤 교육에서 벗어날 수 있는 유력한 모멘텀이 생기는 건데, 이런 논쟁을 하는 것이 더 필요하다고 보는 거죠.”

-사실 경험한 사람은 알지만, 오픈북 시험이 더 어려워요.

“맞습니다. 이것을 담당하는 교사도 더 어려워져요. 그리고 평가할 때 주관적 평가가 들어가니 많은 논란을 일으킬 수 있을 것이고. 이 부분은 어떻게 할 것인지 논의가 필요합니다. 그런데 지난 2월 말 윤석열 정부 발표를 보면 2025년부터 영어와 수학, 정보과목은 인공지능을 교과서로 만들겠다고 합니다. 그것이 어떤 형태를 가질지는 아무도 모르고 어떻게 평가할지는 아무도 모르는데 2025년이면 얼마 안 남았어요. 근본적으로 이런 도구들을 활용해 생활이나 교육현장에서는 어떻게 바꿔나갈 것인지, 현실적으로 규제는 어떻게 할 것인지 현재 수준에서는 이런 논쟁이 필요하다고 봅니다. 또 하나, 미국 중심으로 재편되고 있는, 빅데이터 빅테크 중심으로 재편되고 있는 현실에 대한 대응도 필요하다고 봐요.”

-그 부분도 궁금합니다. 네이버의 LLM인 하이퍼클로바는 한국어나 일본어를 바탕으로 수집된 것이기 때문에 적어도 동아시아에서는 경쟁력이 있을 것…이라고 이야기 나오다가 오픈AI가 파라미터 수를 대폭 늘린 GPT-4를 발표하면서 그나마 경쟁력도 잃어버린 게 아니냐는 평가가 나오던데요. 앞에 GPT-5를 거론했는데, 이건 언제 나오는 겁니까.

“챗GPT의 경우 3에서 4가 나오는 데 2년 가까이 걸렸어요. 사람들이 추리하는데 1년이면 나온다고 예상하고 있습니다. 파라미터의 수가 1억7050억인가에서 100조로 늘어난 차이는 어마어마해요. 아마 이 파라미터의 수에서 게임이 안 된다고 느낀 게 아닌가 싶습니다. 100조 파라미터 수라는 것이 상상을 초월하는 일인데, 예를 들어 미국의 바 테스트(변호사 자격시험)에서 GPT-3의 경우 하위 10%였는데 GPT-4는 상위 10%에 들었어요. 어제(4월 16일) 뉴스에서는 신경외과 시험에서도 구두시험을 통과했다고 합니다. 이런 부분에서 퍼포먼스가 감당하기 어려운 수준으로 가고 있는 데 대해 네이버와 같은 국내 기업이 위축되고 있는 것 같아요.”

-인공지능 개발의 역사를 보면 ‘인공지능의 겨울’이라고 돌파하기 힘든 시기가 있었습니다. 우리나라에서도 펀더멘털이라고 해야 하나, 인공지능 연구자 풀, 즉 생태계가 잘 만들어져 있을까요.

“한국사회의 인공지능 생태계가 어떻다고 평가하기는 어려운 지점이 있습니다. 1980년대나 1990년대 대학에 다니면서 논문 몇 개 썼다고 인공지능 전문가라는 타이틀을 달기엔 상황이 너무 달라졌으니까요. 확실한 건 캐나다의 토론토대나 미국의 스탠퍼드나 MIT와 같이 인공지능 인력이 쏟아져 나오는 대학이 있다고 보기는 어렵고, 서울대가 그나마 지금 하고 있지만 생태계 형성이라고까지 하기엔 미진하다는 점입니다. 왜냐면 우리나라는 고급인력은 다 반도체가 데려가잖아요. 삼성이나 SK에서 입도선매하는 인력은 반도체 관련 인력이지 인공지능과 관련해서는 스타트업을 해서 투자를 받을 수는 있겠지만 좋은 직장이 있다고 보기는 어렵죠. 자신의 앞길이 탄탄하다고 볼 수 없으니 그런 친구들은 차리라 해외 유학 가서….”

-그쪽에서 취직하겠죠. 최근 경향신문 독자위원회에서 챗GPT에 대한 기존 보도가 너무 장밋빛으로 흐르는 것 아니냐, 챗GPT가 야기할 사회변화 문제를 지적하는 기획을 심층적으로 하는 것이 언론이 해야 할 일 아니냐는 지적이 있었습니다.

“두 가지 정도 시각에서 우려점을 이야기할 수 있을 것 같습니다. 하나는 격차입니다. 예컨대 실제 제대로 사용하려면 챗GPT는 월 20달러를 내야 합니다. 미드저니는 10달러입니다. 저도 미드저니를 사용하는데 너무 느려요. 저 같은 사람에겐 10달러가 큰 부담이 아닐 수 있어요. 그런데 사실 20달러(챗GPT)면 넷플릭스보다 비싼 겁니다. 어떤 집 초등학생 아이는 아빠나 엄마, 부모가 넉넉해 20달러 지불이 아무 일이 아닐 수도 있지만, 어떤 집은 아이가 ‘저도 이거 하면 안 될까요’라고 하면 사정이 어려워 ‘꼭 그렇게 해야겠니, 무료도 있는데’라고 답하는 부모도 있겠죠. 사실은 훨씬 이것을 더 잘 다룰 수 있는 리터러시가 형성될 시기가 있는데 이 기회에서 6개월~1년 늦은 아이와 아닌 아이 사이에 분명한 소외나 격차가 발생할 수밖에 없습니다. 한국기업이 미국 빅테크 기업들과 격차가 발생할 수밖에 없는 것처럼요. 지금 정부가 가져야 하는 것은 격차 해소를 어떻게 할 것인가, 예를 들어 교육부에서도 바우처를 나눠줘야 하는 상황이라고 봐요. 어떻게 보면 인공지능 교과서를 만드는 것보다 경제적 형편이 어려운 아이들도 이 서비스를 쓸 수 있게 만들어줘야 한다고 생각합니다. 기업이나 나라 간 격차는 앞으로 미래산업에서 중요한 것인데, 거대언어모델(LLM)은 지금 뜨거운 이슈로 떠오른 자율주행보다도 어찌 보면 훨씬 더 중요합니다. 반도체 생태계를 만들 듯이 인공지능과 관련한 다양한 생태계가 만들어질 수 있도록 역할을 해줘야 해요. 또 하나의 우려는 맹신입니다. ‘이제 곧 특이점이 올 거다’는 식의 관점인데, 이런 생성 AI에 대한 무지에서 오는 공포의 리터러시 교육 역시 필요하다고 봅니다.”

-하드웨어에 대한 이야기도 해보죠. 예컨대 생성 AI 혁명의 수혜자로 흔히 관련 GPU칩을 생산하는 엔비디아나 대만의 TSMC를 거론하는 경우가 많습니다. 과거 스마트폰이 처음 등장했을 당시, 삼성이나 당시 LG는 고유 운영체제를 포기하고 구글 안드로이드를 채택했어요. 그렇게 ‘선택과 집중’을 해서 시장의 일정 포션을 차지하게 됐는데요. 이를테면 반도체도 시스템 반도체나 팹리스와 같은 영역에서 취약성이 나오고 있다는 말입니다. 지금 생성 AI 혁명 이후 한국의 자리가 있을까요.

“한국의 경우 전 세계의 속도에 비해 클라우드화가 너무 느립니다. 그나마 외국기업 주도로 이뤄지고 있죠. 클라우드에 대해 정부가 너무 소극적이고 보안 문제를 이슈화하다 보니 벌어지는 현상 같습니다. 아마존ASW와 MS 애저, 구글의 구글 클라우드가 세계시장의 90%를 차지하고 있습니다. 한국은 KT 등 몇 군데 없는데요. 클라우드 영역에서 아시아의 빅플레이어를 키워야 한다고 생각합니다. 앞으로는 시장이 더 커질 겁니다. 여기에 기업 클라우드도 들어오지만 어마어마한 병렬컴퓨터 연산과 컴퓨팅 파워를 필요로 하는 다양한 종류의 인공지능을 우리가 쓴다면 어쩔 수 없이 클라우드망이 지금보다 10배에서 20배는 더 필요하다고 봅니다. 이걸 외산기업에만 남겨둘 것이 아니라 한국도 여러 클라우드 기업을 키워야 해요. 정부는 직접 클라우드 사업에 뛰어드는 방식 말고, 지금 수도권에 집중된 데이터센터를 어떻게 전국적으로 분산시킬까를 고민해야 합니다.”

정용인 기자 inqbus@kyunghyang.com