특이점이 온다
ChatGPT가 나온 뒤로 기술 변화 속도를 체감하는 일이 많아졌습니다. 예전에는 AI가 그림을 그리고, 코드를 짜고, 사람처럼 대화하는 게 먼 미래처럼 느껴졌는데 이제는 매일 쓰는 도구가 됐습니다. 그래서 레이 커즈와일의 "특이점이 온다"라는 이야기도 예전보다 더 현실적으로 느껴집니다.
커즈와일이 말한 '수확가속의 법칙'은 쉽게 말하면 기술 발전이 선형이 아니라 점점 더 빨라진다는 뜻입니다. 처음에는 변화가 느려 보여도, 어느 순간부터는 이전 기술이 다음 기술을 더 빠르게 밀어주는 구조가 됩니다. AI가 딱 그런 느낌입니다.
예를 들어 ChatGPT가 처음 나왔을 때만 해도 텍스트 대화가 중심이었습니다. 그런데 얼마 지나지 않아 이미지를 이해하고, 음성으로 대화하고, 코드를 작성하고, 도구를 실행하는 방향으로 빠르게 확장됐습니다. 저도 개발할 때 AI를 쓰는 비중이 계속 늘어나는 걸 보면서 이 속도를 직접 느끼고 있습니다.
커즈와일은 2029년쯤 인공지능이 인간 수준의 지능에 도달할 것이라고 예측했습니다. 이 예측이 정확히 맞을지는 모르겠습니다. 다만 이미 특정 분야에서는 AI가 인간보다 잘하는 일이 늘어나고 있습니다. 바둑, 이미지 인식, 코드 보조, 검색과 요약 같은 영역이 그렇습니다.
커즈와일은 이런 흐름이 소프트웨어에만 머물지 않고 유전공학, 나노기술, 로봇공학과 연결될 것이라고 봤습니다. 이 부분은 아직 체감이 덜 되지만, AI가 연구와 설계를 빠르게 도와주기 시작하면 다른 분야의 발전 속도도 같이 빨라질 수 있습니다.
이미 CRISPR, 뉴럴링크, 로봇 기술 같은 사례들이 나오고 있습니다. 아직은 상용화까지 거리가 있는 것도 많지만, 예전보다 훨씬 빠르게 실험이 진행되는 건 분명합니다.
이런 변화는 기회이기도 하고 부담이기도 합니다. 산업혁명 때도 사회가 크게 바뀌었지만, AI 시대의 변화는 훨씬 빠르게 올 가능성이 있습니다. 그래서 그냥 구경만 하고 있으면 따라가기 어렵겠다는 생각이 듭니다.
그렇다면 어떻게 준비해야 할까요? 저는 결국 계속 배우는 태도가 가장 중요하다고 봅니다. 몇 년 전만 해도 프롬프트 엔지니어라는 말이 거의 없었는데, 지금은 AI를 잘 다루는 능력이 꽤 중요한 역량이 됐습니다.
물론 기술을 잘 쓰는 것만으로는 부족합니다. AI가 내린 판단의 책임은 누구에게 있는지, 자율주행이나 의료 AI 같은 분야에서 사고가 나면 어떻게 해야 하는지 같은 문제도 같이 고민해야 합니다.
특이점을 무조건 두려워할 필요는 없다고 생각합니다. 다만 막연히 낙관할 수도 없습니다. 중요한 건 직접 이해하고, 써보고, 그 과정에서 위험한 부분과 좋은 부분을 구분하는 일입니다.
저는 지금이 꽤 중요한 변곡점이라고 느낍니다. 특이점이 정확히 언제 올지는 모르지만, AI가 공부와 개발과 일의 방식을 바꾸고 있는 건 이미 분명합니다. 그래서 앞으로도 이 변화를 남의 이야기처럼 보지 않고, 제가 직접 만들고 배우는 관점에서 계속 따라가 보려고 합니다.
참고 문헌
- Kurzweil, Ray. (2005). The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. Viking.
- Bostrom, Nick. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.
- Ford, Martin. (2015). Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future. Basic Books.
- Tegmark, Max. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf.