"곧 5년 안에 AI 특이점 온다" 더이상 인간에게 남은 시간은 없습니다 (박태웅 의장)

https://youtu.be/2WN1NJUZItQ

 

1. AI 기술 발전의 현주소: 에이전트와 표준화

주제	핵심 기술	설명	관련 표준/회사	영향
AI 기술 발전의 현주소	에이전트	AI가 소프트웨어/도구를 사용하여 업무를 대신 처리	• MCP (모델 컨텍스트 프로토콜) / 엔트로픽 • A2A (에이전트 투 에이전트) / 구글	인간 업무 대체 속도 가속화
AI 기술 발전의 현주소	표준화	AI 에이전트 간 협력 및 도구 사용을 돕는 기술 표준	• MCP (모델 컨텍스트 프로토콜) / 엔트로픽 • A2A (에이전트 투 에이전트) / 구글	경쟁사들이 빠르게 채택하여 사실상 표준화

 

• 요즘 AI 분야에서 가장 뜨거운 기술은 바로 '에이전트'라고 해요.

  • 에이전트는 나 대신 일을 처리해주는 사람처럼, AI가 소프트웨어나 도구를 써서 업무를 대신하게 하는 것을 말해요.

• AI 에이전트들이 서로 협력하고 도구를 잘 쓰도록 도와주는 기술 표준들이 빠르게 만들어지고 있어요.

  • 엔트로픽이라는 회사에서 제안한 'MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)'나 구글의 'A2A(에이전트 투 에이전트)' 같은 것들이죠.

  • 놀랍게도 경쟁사들이 이런 표준을 "우리도 쓰겠다"고 하면서 순식간에 사실상 표준이 되었어요.

• 이런 빠른 표준화는 AI가 우리가 하는 일을 대신하는 속도를 훨씬 빠르게 만들 것이라고 해요.

 

2. AI는 이미 인간의 지능을 넘어섰는가?

• AI가 인간의 지능을 넘어섰는지에 대한 이야기는 '지능이 무엇인가'에 대한 사람들의 생각이 다르기 때문에 논란이 많아요.

• 하지만 AI는 이미 여러 면에서 인간을 뛰어넘는 것처럼 보인다고 말할 수 있어요.

  • AI는 모든 분야의 지식을 알고 있고, 인간처럼 특정 전공만 알지 않아요.

  • 수백 페이지 논문을 2초 만에 요약하거나, 수많은 사람이 동시에 사용해도 문제가 없는 엄청난 속도와 규모를 자랑하죠.

  • 데이터를 배우는 학습 속도도 인간과 비교할 수 없이 빨라요.

• 이런 점들만 보면 AI가 이미 인간 지능을 넘어선 것처럼 느껴지기도 한다고 해요.

 

3. AI 발전이 가져올 사회적 충격: 기존 질서의 해체

 

• AI 기술 발전은 단순히 일하는 방식을 바꾸는 것을 넘어, 사회 전체에 엄청난 충격을 줄 것이라고 해요.

• 마치 증기기관 발명이 방직 산업만 바꾼 것이 아니라 도시의 모습부터 모든 사회 구조를 바꿔 놓았던 것처럼 말이죠.

• AI가 가져올 변화는 증기기관 때보다 훨씬 더 크고 충격적일 것이며, 기존 사회의 질서와 체제를 완전히 바꿔 놓을 것이라고 경고해요.

• 단순히 생산성만 높아질 것이라고 생각하면 AI가 가져올 근본적인 변화를 놓치게 될 것이라고 강조합니다.

 

4. AI 시대, 거대 기업들의 명암: 누가 살아남을 것인가?

 

• 지금 시대의 거대 기술 기업들은 과거와 달리 새로운 기술 변화에 매우 빠르고 똑똑하게 적응하고 있어요.

  • 이들은 스스로 신기술로 기존 강자들을 밀어내고 올라온 경험이 있어, 방심하면 죽는다는 것을 잘 알고 있죠.

  • AI 개발에는 엄청난 돈이 필요한데, 기존 거대 기업들은 이런 대규모 투자를 할 여력이 충분해서 유리한 면이 있어요.

• 물론 모든 기업이 잘하고 있는 것은 아니에요.

  • 아마존은 마이크로소프트에 클라우드 시장 점유율을 일부 빼앗기고 고전하고 있다고 해요.

  • 애플은 기기 자체에서 AI를 돌리는 '온디바이스 AI'에 집중하다가 몇 년의 시간을 놓치고 헤매고 있는 상황이라고 합니다.

• 하지만 애플 역시 뛰어난 자체 칩 기술과 많은 고객을 보유하고 있어 완전히 밀려나지는 않을 것이라고 예측해요.

 

5. AGI(인공일반지능)의 의미와 도래 시점: 모든 노동의 종말?

개념	정의	특징	예상 도래 시점	잠재적 영향
AGI (인공일반지능 / 인공종합지능)	인간의 모든 지적인 능력을 뛰어넘는 AI	• 물리, 화학, 수학, 예술 등 모든 분야에서 인간보다 뛰어난 지능	2030년 이전 (약 5년 내)	• 모든 노동의 종말 가능성 • 인간의 할 일 없어짐 (샘 알트만 예측)

 

• AGI는 '인공일반지능' 또는 '인공종합지능'이라고도 불리며, 인간의 모든 지적인 능력을 뛰어넘는 AI를 뜻해요.

  • 물리, 화학, 수학, 예술 등 모든 분야에서 인간보다 뛰어난 지능을 갖게 되는 것이죠.

• 많은 AI 전문가들은 이 AGI가 2030년 이전에 올 것이라고 예측하고 있어요.

  • 이는 불과 5년 정도 남은 시간으로, 인류가 증기기관 발명을 목격한 것보다 훨씬 빠른 속도의 변화를 의미해요.

• AGI가 완성되면 오픈AI의 샘 알트만 같은 사람들은 '일에 관한 사람은 필요 없어질 것'이라고 말해요.

  • AI가 모든 노동을 대신하게 되어 인간은 할 일이 없어질 것이라는 전망도 나옵니다.

 

6. AI에게 대체될 가능성이 높은 분야: 잠재된 패턴을 찾아내는 일

분야	AI 대체 가능성	대체 이유	비고
프로그래밍	높음	컴퓨터 언어는 규칙이 명확하여 AI가 코드 생성에 뛰어남
법률	높음	법은 규칙적이고 반복적인 패턴을 가짐
마케팅	높음	전략 및 카피라이팅의 많은 부분이 반복적인 패턴을 가짐
고객 센터	높음	자주 묻는 질문이 대부분을 차지하여 AI 챗봇 등이 효과적
통역가	높음	업무에 패턴이 뚜렷함	일부 업무
디자이너	높음	업무에 패턴이 뚜렷함	일부 업무
일반적인 업무	높음	대부분의 인간 업무는 반복되는 패턴을 가짐	AI는 '잠재된 패턴을 찾아내는 일'에 능함

 

• AI는 한마디로 '잠재된 패턴을 찾아내는 일'을 매우 잘해요.

  • 사람이 하는 일은 대부분 반복되는 패턴이 있기 때문에, 결국 AI가 대체할 수 있다고 합니다.

  • 이 장기적인 전망은 AGI가 오는 2030년, 즉 5년 안에 현실이 될 수 있어요.

• 당장 AI에게 대체될 가능성이 높은 구체적인 분야들이 있어요.

  • 프로그래밍: 컴퓨터 언어는 규칙이 명확해서 AI가 코드를 짜는 능력이 이미 뛰어나요.

  • 법률: 법은 규칙적이고 반복적인 패턴이 있어 AI가 잘 할 수 있습니다.

  • 마케팅: 마케팅 전략이나 카피라이팅의 많은 부분이 반복되는 패턴을 가져 AI로 대체될 수 있어요.

  • 고객 센터: 자주 묻는 질문이 대부분을 차지해서 AI 챗봇 등이 효과적이에요.

  • 통역가, 디자이너의 일부 업무도 패턴이 뚜렷하여 AI가 빠르게 대체할 수 있습니다.

 

7. AI가 의학/제약 분야에 가져온 혁신: 신약 개발 가속화

• AI는 의학 및 제약 분야에 큰 혁신을 가져왔어요.

  • 예를 들어, 알파폴드라는 AI는 복잡한 단백질이 어떤 모양으로 접힐지를 거의 다 예측해냈어요.

  • 이는 이전에는 3년씩 걸리던 일을 AI 덕분에 연구 시간을 획기적으로 단축시킨 것이라고 해요.

• AI 시뮬레이션을 통해 신약 개발 과정도 매우 빨라졌어요.

  • 코로나19 백신이 짧은 시간에 나올 수 있었던 이유 중 하나도 AI 시뮬레이션으로 임상 기간을 단축했기 때문이에요.

  • AI는 신약의 후보 물질을 찾고, 합성하고, 임상 시험에 필요한 시간을 전체적으로 줄여주는 역할을 합니다.

• 이러한 AI의 발전은 첨단 소재 발견에도 적용되어 속도와 자원을 어마어마하게 줄여주고 있다고 해요.

 

8. AI 시대, 인간이 키워야 할 능력: 질문하는 능력, 교양

능력	중요성	이유
질문하는 능력	매우 중요	• AI가 어지간한 '답'은 알고 있기 때문 • AI와 잘 소통하고 활용하기 위해 필요
교양	매우 중요	• AI의 답변을 이해하고 연관 지식을 활용하기 위해 필요 • 다양하고 깊이 있는 질문을 던지기 위해 필수

 

• AI 시대에는 더 이상 '답'이 그렇게 중요하지 않다고 해요.

  • AI가 어지간한 답은 다 알고 있기 때문이죠.

  • 대신, 얼마나 훌륭한 질문을 할 수 있는지가 훨씬 중요해졌어요.

• AI와 잘 소통하고 활용하기 위해서는 '교양'이 매우 중요해졌다고 말합니다.

  • AI는 검색 서비스와 달리 '대화와 토론'이 핵심이에요.

  • AI의 답변을 이해하고, 연관 지식을 활용하여 다양하고 깊이 있는 질문을 던지려면 풍부한 교양이 필수입니다.

• AI가 답을 내주는 시대에 인간은 정말 훌륭하게 질문하는 능력을 키워야 한다고 강조해요.

 

9. 한국 AI 기술의 현주소와 위기: 투자 부족과 관료주의

 

• 한국의 AI 기술 수준은 세계 6~7위라고 하지만, 사실 미국, 중국과의 격차가 너무 커서 큰 의미가 없다고 해요.

  • 미국과 중국이 100점, 85점이라면 한국은 35점 수준으로, 순위 자체가 무의미할 정도라고 비유합니다.

• 한국 AI 기술 발전의 가장 큰 걸림돌은 투자 부족이에요.

  • 뛰어난 한국 과학자들이 연구에 필수적인 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)가 없어서 논문을 제대로 못 쓰는 안타까운 상황이라고 합니다.

  • 이는 마치 세계적인 경제 강국이 GPU 살 돈이 없어서 과학자들의 연구를 막는 것과 같다고 강하게 비판해요.

• 또한, 짧은 호흡의 정책, 잦은 담당자 교체(순환보직), 비전문적인 정책 결정 등 관료주의 문제가 심각하다고 지적합니다.

  • 이런 상황에서는 백조 같은 큰 예산을 투입해도 엉뚱하게 쓰이거나 제대로 활용되지 못할 가능성이 크다고 우려해요.

 

10. 한국 AI 발전의 해법: 오픈소스와 생태계 구축

 

• 한국이 AI 후발 주자로서 경쟁력을 키우려면 오픈소스 전략이 중요하다고 말해요.

  • 코드를 공개하면 보안에 취약할 것 같지만, 오히려 많은 사람이 함께 검토하고 개선하기 때문에 더 안전하고 빠르게 발전할 수 있다고 설명합니다.

  • 특히 자체 AI 기술이 부족한 다른 나라들과 협력하여 오픈소스 파운데이션 모델을 함께 만들고 공유하면 한국이 리더십을 가질 수 있다고 제안해요.

• 한국의 강력한 제조업 기반과 AI를 결합하는 전략(AI+X)이 큰 가능성이 있다고 봅니다.

  • 제조업의 가치 사슬 전체를 가진 나라는 전 세계에 중국과 한국밖에 없는데, AI는 상대적으로 얻기 쉽다고 해요.

  • AI+X를 성공시키면 한국이 다시 한번 세계적인 제조 강국이 될 수 있다고 강조합니다.

• 이런 발전을 위해서는 정부, 기업, 학계, 연구소, 지역이 함께 협력하는 '생태계' 구축이 필수적이에요.

 

11. 한국 AI 정책의 문제점과 개선 방향: 일관성과 전문가 활용

 

• 한국의 AI 정책에는 여러 문제점이 있어요.

  • 짧은 공무원 순환 보직 때문에 담당자의 전문성이 부족하고, 5년마다 바뀌는 정권으로 인해 정책에 일관성이 없습니다.

  • 이는 책임지는 사람이 없고, 보도 자료에만 화려한 프로젝트가 양산되는 결과를 낳아요.

• 반면 미국이나 중국은 정책에 일관성과 깊이가 있어요.

  • 중국은 장기 계획을 세우고 이공계 관료들이 기술을 이해하며, 미국은 민간 전문가들이 정책 결정 과정에 깊이 참여하기 때문입니다.

  • 특히 미국은 민간 전문가들이 위원회를 이끌고 정권이 바뀌어도 정책이 유지될 수 있는 구조를 가지고 있어요.

• 한국은 AI 발전을 위해 예측 가능하고 일관성 있는 긴 호흡의 전략이 필요해요.

  • 무엇보다 전문적인 일은 반드시 전문가가 결정하게 해야 한다고 강조합니다.

 

12. 한국 산업의 미래와 AI: 3년 안에 승부해야 할 시간

• AI는 한국의 주력 산업들에도 치명적인 영향을 미칠 것이라고 경고해요.

  • 예를 들어, 가전은 로봇 청소기처럼 AI 기술에서 앞선 중국에 밀리고, 자동차는 자율주행 기술 격차로 경쟁력을 잃을 수 있어요.

  • 조선업 역시 AI 기반 자율 운항 기술 등에서 뒤처지면 경쟁력을 잃게 될 것이라고 합니다.

• 한국 산업에 남은 시간은 길게 봐줘도 3년이라고 예측해요.

  • 이 3년 안에 제대로 준비하지 못하면 한국 산업이 중국 AI 기술에 밀려 다 망할 수도 있다고 강력하게 경고합니다.

• 이 위기를 극복하기 위해서는 시민들이 큰일 났다는 위기의식을 느끼고 정책 과정을 감시하며 전문가 중심의 전략을 요구해야 한다고 강조해요.

  • 과거 한국이 경제 개발 계획을 통해 성장했듯이, AI 시대에도 제대로 된 전략과 전문가 활용으로 다시 한번 도약해야 할 시간이라고 말합니다.