【특집: 인공지능】 챗GPT, 생각하는 기계 앞에 선 미래

챗GPT는 산업 발전을 이끌어 갈 혁신적인 도구이다. 하지만 사회적 담론 형성을 저해하고 민주주의의 수준이 낮은 곳에서 문제가 될 수 있다. 일자리는 급격히 사라질 것이며, 경제적 불균형과 계층 분화를 촉진시킬 가능성이 크다. 새로운 기술의 등장 앞에서 사회는 무엇을 해야 할 것인가?

최근 몇 달간 챗GPT(chatGPT) 같은 생성형 AI 모델로 인해, 저를 포함한 많은 분들이 약간의 혼란을 겪었을 것입니다. 분명 뭔가 대단한 결과물이 나온 것 같은데, 이 녀석의 능력과 영향력을 가늠하기 어렵기 때문일 것입니다. 전문가들 사이에서 간간이 얘기되던 강한 인공지능의 시작이 아닐까 하는 의구심도 듭니다. 일반 시민들만 이런 혼란을 경험하는 것은 아닙니다. 앱 개발자, 벤처 스타트업, 세계 굴지의 다국적 기업 모두 이 결과물의 영향력을 분석하고 판단하기 위해 애쓰고 있습니다.

기업들의 관점이 “챗GTP를 어떻게 이용해야 더 많은 수익을 창출할 수 있을까?(산업적 관점)”로 모아진다면, 시민들의 관심 사항은 “챗GPT가 불평등과 차별을 심화시키지 않을까?”, 혹은 “챗GPT가 민주적 의사결정과 소통을 개선시킬 수 있을까?(사회적 관점)”로 정리해 볼 수 있을 것입니다. 물론, 개인들은 “챗GPT가 내 일자리를 뺏어가지 않을까?(노동 수요적 관점)”에 가장 큰 관심과 우려를 나타내는 것으로 보입니다.

현세대는 정보통신을 비롯한 여러 기술혁신을 한 세대 안에서 체험한 유일한 인류입니다. 현재는 전기차와 자동운전시스템으로 대표되는 운송 혁신의 시대를 지나고 있고, 이런 기술혁신의 결과물은 빼곡하게 디지털 데이터로 전환되어 궁극적으로는 인공지능의 역량을 강화할 것입니다. 챗GPT는 이런 일련의 흐름 속에 나타난 첫번째 중요한 결과물이라고 정리해 볼 수 있습니다.

챗GPT는 인간처럼 글을 쓰고, 또 다른 오픈 AI인 DALL-E 2는 요청에 따라 이미지를 생성합니다. 이런 생성형 AI들은 방대한 데이터로 학습된 대형 언어모델을 활용합니다. 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)나 구글의 바드(Bard)도 원리는 비슷합니다. 대형 언어모델들은 점점 더 강력해지고 있습니다. 더 많은 데이터를 학습하고 있고, 모델 내에서 조정되는 변수인 매개변수의 수도 급격히 증가 중입니다. (David Rotman, MIT Technology Review, 2023) 3월 초에 출시된 GPT-4에 이르면 이 기능이 얼마나 빠르게 확장되고 있는지 확인할 수 있습니다.

산업적 관점

놀라운 점은 지난 20여 년간 AI를 연구한 학자들의 대다수가 현재와 같은 상황을 이미 예측했다는 사실이다. 
사진출처 : Computerspielemuseum Berlin
놀라운 점은 지난 20여 년간 AI를 연구한 학자들의 대다수가 현재와 같은 상황을 이미 예측했다는 사실이다.
사진출처 : Computerspielemuseum Berlin

챗GPT는 기존에 기계가 우위를 차지하던 ‘단순 노동’이 아닌 지적 능력에 기반한 ‘창조’ 분야로 역량이 확장되었기에, ‘지식 산업’에 대한 수요가 지속적으로 증가해온 현대 사회에 큰 충격을 줄 것이 분명합니다. 땅을 파는 능력에 있어서 포크레인과 경쟁하는 인간이 없는 것처럼 기존 지식을 수집하고 재배열해 새로운 창작물을 만드는 분야에서 챗GPT는 압도적인 승자가 될 것입니다. 이런 현상은 교육과 광고, 그리고 일부 예술 분야에서 뚜렷할 것이며, 이 역량을 지원해 줄 반도체나 데이터 보안 분야는 상당한 혜택을 누릴 것입니다. 물론, 포크레인보다 땅에 대해 더 많이 아는 인간이 필요하듯이, 챗GPT보다 지식 활용성이 큰 인간은 계속 필요할 것입니다. 아주 소수의 사람들 혹은 기업조직에게는 큰 행운이 기다리고 있는 셈입니다. 기술에 대한 의존도 상승, 비윤리적인 정보의 확장 등과 같은 우려가 이어지고 있지만, 사실 이런 문제는 챗GPT 이전에도 있었고 이런 문제가 챗GPT 이후 더욱 확대될 것이라는 근거도 희박합니다. 산업적으로는 새로운 활기를 불러올 중요한 계기가 될 것입니다.

사회적 관점

챗GPT가 등장하기 이전 지난 10년간 인공지능과 디지털 기술은 놀라울 정도로 발전했지만, 경제적 번영과 공동의 성장에 기여한 부분을 찾기 어렵습니다. 소수의 투자자만 엄청나게 부유해졌을 뿐, 대다수의 시민들은 거의 혜택을 보지 못했습니다. 그럼, 챗GPT는 이런 상황을 반전시킬 수 있을까요? 소수가 아닌 다수의 사람들에게 혜택을 제공할까요?

한국 사회는 간단한 매크로 알고리즘을 통한 여론의 왜곡을 경험했습니다. 챗GPT는 무제한에 가까운 콘텐츠를 실시간 생성하면서 매크로와는 비교할 수 없는 여론 확장 기회를 제공합니다. 언론사의 공론 기능이 소멸되고 토론 문화가 낮은 한국 사회는 챗GPT를 활용한 여론 왜곡에 특히 더 취약할 수밖에 없습니다. 따라서, 챗GPT의 등장은 사회적 여론 형성에 큰 장애가 될 가능성이 크고, 가뜩이나 상황이 좋지 않은 한국은 큰 혼란을 겪을 것입니다. 대기업과 기득권층은 비싼 돈을 들여 언론을 매수할 필요없이 챗GPT를 통해 간편하고 빠르게 유리한 여론을 조성할 수 있게 됩니다.

정리하면, 챗GPT는 경제적 불균형을 더 심화시켜 계층 분화를 촉진시킬 가능성이 크고, 여론 형성 과정에서 시민 사회에게 불리한 기능을 제공할 것입니다. 더 큰 문제는 해외에서 개발된 기술이어서 한국이 통제할 방법이 없다는 점입니다. 차별방지법과 혐오표현에 대한 규제, 실명에 근거한 토론 문화 등을 빨리 도입하지 않는다면, 챗GPT는 한국의 민주주의에게 큰 위기가 될 것입니다.

노동 수요적 관점

기업의 임원들은 아주 간단한 평가기준을 적용받습니다. 두 가지가 중요한데, 하나는 ‘손익계산서’라는 회계 지표이고 다른 하나는 ‘기업가치’라는 미래 역량 지표입니다. 기업가치는 미래의 역량을 현재화한 것이어서 예측하기 매우 어려운데, 그나마 손익계산서와 비례하는 경우가 많아 기업의 임원들은 손익계산서에 집중할 수밖에 없습니다. 손익계산서는 다양한 항목의 조합이지만, 근본적으로 ‘쓴 돈’보다 ‘번 돈’이 많아야 좋은 평가를 받습니다. 그리고, 돈을 버는 것은 불확실한 시장의 상황과 연계되어 있지만, 돈을 쓰는 것은 내적인 관리에 의존하므로 임원들은 돈을 적게 쓰기 위해 온 힘을 다하게 됩니다.

배경 설명이 길었지만, 결론을 축약하면 이런 배경으로 인해 챗GPT와 같은 시스템은 기업에게 매우 환영받을 것입니다. 돈을 덜 쓰기 위해 기존 시스템의 교체를 적극적으로 모색할 것이고, 얼마 지나지 않아 챗GPT를 활용한 시스템이 도입될 것입니다. 화이트칼라 노동의 상당수는 이 과정에서 쓸려나갈 수밖에 없습니다. 놀라운 점은 지난 20여 년간 AI를 연구한 학자들의 대다수가 현재와 같은 상황을 이미 예측했고, 이를 극복할 방안을 연구했다는 점입니다. 이 분야의 저명한 학자인 안톤 코리넥(Anton Korinek) 교수(미국 버지니아 대학 경제학)는 2023~2024년 사이에 생산성의 혁명이 일어날 것이고, 그 결과는 “매우 끔찍할 것”이라고 전망하기도 했습니다. 자신들이 연구한 대응 방안이 채 완성되기도 전에 현실이 밀려왔다는 점을 자인한 셈입니다.

“문제는 누가 혜택을 받고, 누가 뒤처질 것이냐다”

카티야 클리노바 / AI Partnership

지금까지 챗GPT와 관련된 현상을 짚어 보고, 세 가지 관점에 대한 전망을 간단하게 살펴봤습니다.

정리하면, 챗GPT는 매우 혁신적인 도구로서 산업의 발전에 크게 기여할 것이지만, 사회적 담론 형성을 저해할 것이고 이는 민주주의의 수준이 낮은 곳을 파고들 것입니다. 그리고, 생산성의 확대로 인해 일자리는 급격하게 사라지게 될 것입니다. 정보통신의 혁명기를 지나면서 ‘기술혁신에 의한 공동체의 번영’이라는 현대적 관점은 크게 위협받아 왔습니다. 이제는 낙관적인 전망을 치우고, ‘기술혁신이 불러올 공동체의 파괴’를 어떻게 방지할 수 있는지, 실질적인 해법을 고민해야 할 때입니다. 챗GPT도 충분히 위협적이지만, 다음에 나올 새로운 기술은 훨씬 더 파괴적일 것이기 때문입니다.

전병옥

기술마케팅연구소 소장. 고분자화학(석사)과 기술경영학(박사 수료)을 전공. 삼성전자(반도체 설계)에서 근무한 후 이스트만화학과 GE Plastic(SABIC)의 시장개발 APAC 책임자를 역임. 기술의 사회적ㆍ경제적 가치와 녹색기술의 사회적 확산 방법을 연구.

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