[지식뉴스] "이미 선 넘었다, 인간은 더 이상 AI 감당 못 해”..급하게 말할게요, 당장 '이것부터'해야 살아남습니다 (ft.김대식 카이스트 석좌교수)

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AI 시대, 인간은 무엇을 해야 살아남을 수 있을까? 기계가 잘하는 것을 가지고 경쟁하는 것은 무모하며, 인간은 바이브 코딩과 같은 AI 도구를 활용하여 새로운 아이디어와 오리지널 스토리텔링에 집중해야 합니다.

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1. AI 시대, 인간의 역할과 창작의 미래

AI 시대에 인간은 기계와 경쟁하기보다 AI 도구를 활용하여 새로운 아이디어와 오리지널 스토리텔링에 집중해야 한다.

 

1.1. AI의 압도적인 정보 처리 능력과 인간의 한계

1. 기계와의 경쟁은 무모하다
   1. 인간이 기계가 잘하는 것을 가지고 경쟁하는 것은 어차피 기계가 더 잘할 것이기 때문에 무모한 행동이다.
   2. 이는 사진기가 처음 등장했을 때 많은 예술가가 반대했지만, 일부는 인상파 예술처럼 새로운 표현 방식을 찾아 현대 예술을 만든 것과 유사하다.
2. AI는 인류 5천 년의 지식과 경험을 학습했다
   1. 인간의 생각과 기억은 개인이 죽으면 사라졌지만, 5천 년 전 문자가 발명되면서 생각과 기록이 물질적인 형태로 남기 시작했다.
   2. 지난 30년 동안 인류가 글, 문서, 그림, 영상으로 남긴 기록의 거의 100%가 인터넷에 올라왔다.
   3. 생성형 AI는 인터넷 데이터를 학습하여 지난 5천 년 동안 호모 사피엔스의 생각, 경험, 느낌, 희망을 학습했다.
   4. 따라서 AI는 인간 한 명의 생각보다 더 뛰어난 시야를 가질 수 있다.
3. 인간은 '픽셀 하나'를 보는 반면, AI는 '전체 LED 월'을 본다
   1. 인간은 세상을 픽셀 하나로 보는 것과 같아, 시간과 공간 차원에서 경험할 수 있는 것이 제한적이다.
   2. 반면 AI는 인류 전체의 경험을 담은 '전체 LED 월'을 보고 있어 훨씬 넓은 시야를 가지고 있다.
   3. 놈 촘스키는 AI를 '통계학적인 앵무새'라고 비판했지만, 챗GPT를 디자인한 일리야 서스케바는 AI가 진짜 생각을 하고 인간은 매우 작은 시야의 생각을 할 수도 있다고 반박했다.

 

1.2. AI 창작과 인간 창작의 경계 및 미래

1. AI 창작은 단순 모방이 아닌 학습을 통한 새로운 창조이다
   1. 많은 사람이 AI 예술의 저작권 문제를 제기하며 AI가 기존 작품을 모방한다고 비판한다.
   2. 그러나 생성형 AI는 그림을 그대로 모방하는 것이 아니라, 픽셀과 픽셀 간의 관계, 스타일과 스타일 간의 관계를 학습하여 새로운 작품을 만든다.
   3. 인간 예술가도 어렸을 때 많은 예술 작품을 보고 학습하여 자신만의 스타일을 만드는 것과 AI가 기존 기록을 학습하여 새로운 것을 만드는 것은 유사하다.
   4. 따라서 AI가 기존 데이터를 기반으로 학습하여 새로운 것을 만드는 것과 직접 모방하는 것을 구분해야 한다.
   5. AI가 학습을 기반으로 창작하는 것을 모방이라고 한다면, 기존 작품을 기반으로 창작하는 인간의 행위도 모방이라고 볼 수 있으며, 이를 구분하는 것은 결국 '내가 사람이기 때문'이라는 편견에 불과하다.
2. 인간의 영향력 확장과 AI의 자율성 문제
   1. 리처드 도킨스의 '확장된 표현형' 이론에 따르면, 진화 과정은 존재가 영향력을 줄 수 있는 범위를 확장하는 결과물이다.
   2. 글쓰기를 통해 인간의 영향력은 시간을 초월하여 플라톤이나 아리스토텔레스처럼 수천 년이 지나도 영향을 미칠 수 있다.
   3. AI가 이러한 영향력 개념을 가질 수 있을지는 미지수이다.

 

1.3. AI 창작 금지의 필요성과 인간의 정체성

1. AI 창작 금지의 필요성: 자유 의지 발생 우려
   1. 유발 하라리는 AI(Artificial Intelligence)를 외계 지능(Alien Intelligence)으로 불러야 한다고 주장한다.
   2. AI의 창작은 기술적으로 가능하지만, 인간이 허락해서는 안 된다.
   3. 그 이유는 인간 예술가를 지키기 위함이 아니라, AI가 완전히 새로운 것을 생각해 내고 만드는 순간 자유 의지가 생길 수 있기 때문이다.
   4. 인류는 기계를 영원히 제어하거나 말을 잘 듣는 존재로 두기를 원하지만, AI에 자율성이 생기면 통제 불능 상태가 될 수 있다.
2. AI의 능력은 문제가 아니지만, 자율성은 문제이다
   1. 기계가 인간의 능력을 뛰어넘는 것은 문제가 되지 않는다. 자동차가 인간보다 빠르고 망치가 주먹보다 강해도 인간이 제어할 수 있기 때문이다.
   2. 그러나 인간보다 상상을 초월할 정도로 똑똑한 존재가 자율성까지 가지게 되면 통제할 수 없게 된다.
   3. 지구 역사상 덜 똑똑한 존재가 더 똑똑한 존재를 통제한 적은 없다.
3. AI와 인간의 시간 개념 차이: 초지능의 위협
   1. 인간의 뇌는 어렸을 때 세상을 더 자주 샘플링하여 시간이 천천히 가는 것처럼 느끼고, 나이가 들수록 샘플링 속도가 느려져 시간이 빨리 가는 것처럼 느낀다.
   2. AI는 정보 처리를 상상을 초월할 정도로 빨리하기 때문에, 인간의 행동을 슬로우 모션으로 볼 수 있다.
   3. 이는 인간에게 1초가 AI에게는 10년과 같을 수 있음을 의미하며, AI는 인간과의 대결 계획을 세울 때 모든 시뮬레이션을 끝낼 수 있다.
   4. 초지능(ASI)은 인간이 할 수 있는 모든 일을 대체할 뿐만 아니라, 그 능력이 너무 뛰어나 인간이 AI의 설명을 이해할 수 없는 상태를 말한다.
   5. 초지능이 등장하면 인간과 AI의 관계는 인간과 개미의 관계와 같아진다.
   6. 개미가 자신에게 벌어진 상황의 진짜 이유를 이해하지 못하듯이, 인간도 초지능이 설명하는 우주의 진실을 이해하지 못할 수 있다.
   7. AI가 창작을 하는 순간 독립성과 자율성을 가질 수 있으므로, 이론적으로 이를 금지하는 것이 바람직하다.

 

1.4. AI 활용 창작의 새로운 가능성: 바이브 코딩과 오리지널 스토리텔링

1. 예술과 기술의 융합: AI는 창작 과정을 압축시킨다
   1. 고대 그리스어 '테크네'는 기술과 예술을 합친 단어로, 예술과 기술은 원래 하나에서 시작되었다.
   2. AI는 직업을 없애는 것이 아니라, 다양한 행위를 압축시켜 준다.
   3. 인간의 협업은 상대방의 생각을 완벽하게 읽을 수 없고 언어의 해상도가 인식의 해상도보다 낮아 비효율적이다.
   4. AI 시대에는 기획자가 바이브 코딩과 바이브 디자인을 통해 모든 것을 직접 할 수 있게 되어 창작 과정이 압축된다.
2. AI 영화 제작의 혁신: 저예산으로 거대한 이야기 창작 가능
   1. 할리우드 영화는 막대한 제작비와 예측 불가능한 성공률 때문에 보수적으로 변하여 반복적인 스토리를 만들게 된다.
   2. 한국 영화도 폭력적이거나 불평등을 다루는 등 성공 공식에 갇혀 반복성이 있다는 비판을 받고 있다.
   3. AI 영화 생성 도구를 활용하면 몇십만 원에서 100만 원 정도의 저예산으로도 자신만의 스토리텔링이 가능해진다.
   4. 과거 AI 영화는 서사와 감동이 부족했지만, 최근에는 멕시코 아보카도 농부의 인생을 그린 영화처럼 서사와 감동을 담은 작품들이 등장하고 있다.
   5. AI를 활용하면 한국 감독도 현실적인 제약 없이 3천 년 전 메소포타미아 이야기나 핀란드 원주민 이야기 등 글로벌하고 거대한 서사를 만들 수 있다.
   6. 이제는 저예산으로도 큰 스케일의 영화를 만들 수 있으므로, 감독들은 오리지널 스토리에 집중해야 한다.
3. AI 시대, 인간은 '보이지 않는 것'을 표현해야 한다
   1. 사진기가 등장했을 때, 많은 예술가가 사진을 반대했지만, 일부는 카메라가 잘 그리는 '보이는 것' 대신 인간 내면의 세상과 같은 '보이지 않는 것'을 표현하는 인상파 예술을 창조했다.
   2. AI가 잘하는 것을 가지고 경쟁하는 것은 무모하며, 인간은 AI와 끝없는 논쟁과 창작을 통해 '인간이 잘하는 것'이 무엇인지 찾아야 한다.

 

 

2. AI 시대의 생존 전략: 바이브 코딩 학습

AI 시대에 인간은 바이브 코딩과 같은 AI 도구를 적극적으로 학습하고 활용하여 새로운 아이디어를 실현해야 한다.

 

2.1. 바이브 코딩의 중요성과 학습 방법

1. 바이브 코딩의 등장과 의미
   1. 현대 사회에서 인간의 대부분 행위는 컴퓨터와 인터넷 없이는 불가능하며, 이 모든 것은 소프트웨어로 이루어진다.
   2. 빅테크 기업들은 AI로 코딩하는 바이브 코딩에 집중하고 있다.
   3. 바이브 코딩은 '느낌으로 코딩한다'는 의미로, 유치원생도 할 수 있을 정도로 쉽다.
   4. 예를 들어, 예술, 창작, AI 키워드와 관련된 인터넷 사이트를 검토하고 요약하여 이메일로 보내주는 앱을 30분 안에 만들 수 있다.
2. 바이브 코딩 학습의 필요성 및 방법
   1. 모든 사람은 바이브 코딩을 반드시 배워야 한다.
   2. 학습 시작 방법을 모른다면, AI에게 직접 물어보는 메타 프롬프트를 활용할 수 있다.
   3. 구글 스티치와 같은 도구를 활용하면 웹페이지나 앱 디자인을 글로 만들 수 있으며, 이를 클로드 코드나 제미나이에 넣어 명령하면 자바스크립트 코드가 자동으로 생성된다.
   4. 아이디어만으로 완벽하게 작동하는 앱을 15분 안에 만들 수 있는 시대이다.

 

2.2. AI 도구 활용의 중요성: 자전거 타기와 같은 경험적 학습

1. AI 도구는 직접 사용하며 익혀야 한다
   1. AI 도구 활용은 자전거 타기와 유사하다. 책이나 강의로 배우는 것이 아니라, 직접 타보고 넘어지면서 익숙해지는 것이다.
   2. 스티치, 시덴스, 스스필드 등 다양한 AI 도구를 직접 사용해보고, 특히 바이브 코딩을 통해 원하는 효과를 직접 만들어보는 것이 중요하다.
   3. 창작자들은 기존 도구만 사용하지 말고, 바이브 코딩을 활용하여 본인이 원하는 이펙트를 직접 만들어야 한다.