퀀텀점프-지능이 수도꼭지가 된 세상

AI로 지능이 수도꼭지처럼 흔해진 세상

다음 차별점은 무엇인가

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1990년대 복사기 이야기

1990년대 초, 어느 중소기업 사무실을 상상해보자.

회사에 복사기가 한 대 들어왔다. 처음엔 신기해서 직원들이 몰려들었다. 부장님이 뿌듯한 표정으로 말했다. "우리 회사, 이제 복사기 있어." 그 회사는 그해 계약을 두 건 더 따냈다. 빠르게 서류를 만들어낼 수 있다는 것이 경쟁력이었다.

10년이 지났다. 복사기가 없는 사무실은 사무실이 아니었다. 복사기를 가졌다고 자랑하는 회사는 없었다. 그것은 그냥 기본이었다. 형광등이 있고, 책상이 있고, 복사기가 있는 것처럼.

AI가 지금 그 복사기의 자리에 오고 있다.

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똑똑한 직원이 회사마다 한 명씩 생긴다면

이런 상상을 해보자.

어느 날 갑자기, 모든 회사에 똑같이 똑똑한 직원이 한 명씩 배정된다. 이 직원은 어떤 글도 술술 쓰고, 어떤 데이터도 금방 분석하고, 어떤 언어로도 소통한다. 밤새 일해도 지치지 않고, 월급도 필요 없다.

처음엔 이 직원을 가진 회사가 압도적으로 유리하다. 경쟁사보다 빠르고, 경쟁사보다 정확하다.

그런데 모든 회사에 이 직원이 생겼다면? 이제 이 직원을 가졌다는 것이 더 이상 유리함이 아니다. 없으면 뒤처지는 것이고, 있어도 그냥 출발선에 선 것일 뿐이다.

AI가 딱 지금 그 순간에 와있다. 누구나 쓸 수 있고, 어디서나 쓰인다. 있는 것이 자랑이 아니라, 없는 것이 문제가 되는 단계다.

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칼이 생긴 세상의 요리사

칼이 세상에 처음 등장했을 때를 상상해보자.

칼을 가진 사람은 무엇이든 빠르게 자를 수 있었다. 그 자체가 능력이었다. 칼을 가졌다는 것만으로도 요리사로서 대접받았다.

세월이 흘러, 이제 모든 주방에 칼이 있다. 칼을 가졌다고 요리를 잘하는 게 아니다. 칼을 어떻게 쓰는지, 무엇을 만드는지, 어떤 맛을 내는지가 요리사의 실력을 결정한다.

도구가 평등해지면, 도구 너머의 것이 차이를 만든다.

AI라는 칼이 모두에게 쥐어진 지금, 진짜 경쟁은 그 칼로 무엇을 요리하느냐에서 시작된다.

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아파트 단지 이야기

서울 어느 아파트 단지를 생각해보자.

2000년대 초, 이 단지에 처음으로 초고속 인터넷이 들어왔다. 부동산 광고에 당당히 적혔다. "초고속 인터넷 완비." 그것이 이 아파트의 셀링 포인트였다. 사람들이 이 단지를 선택하는 이유 중 하나였다.

지금 아파트 광고를 보자. 인터넷이 된다고 적혀있는 곳이 있는가. 없다. 당연하기 때문이다. 인터넷이 안 되는 아파트라고 하면 오히려 뉴스거리가 된다.

그렇다면 지금 아파트의 셀링 포인트는 무엇인가. 층간소음 차단재, 커뮤니티 시설, 조망권, 학군, 주차 공간. 인터넷이 당연해진 뒤에 새로운 차별점들이 생겨났다.

AI도 마찬가지다. AI가 당연해진 뒤에, 새로운 차별점이 등장한다.

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그 차별점의 정체

그렇다면 그 새로운 차별점은 어디서 오는가.

열쇠는 AI 자체의 한계에 있다.

지금의 AI는 놀랍도록 많은 것을 한다. 글을 쓰고, 그림을 그리고, 코드를 만들고, 질문에 답한다. 하지만 이 모든 일은 화면 안에서 일어난다. 글자와 그림과 숫자의 세계, 즉 디지털의 세계 안에서.

세상은 화면 밖에도 있다.

공장 안에서 24시간 돌아가는 기계들이 있다. 병원에서 환자의 상태를 실시간으로 살펴야 하는 장비들이 있다. 거리를 달리는 자동차들이 있고, 농장에서 작물을 돌보는 로봇들이 생겨나고 있다. 화면 밖의 물리적 세계, 그곳에서 AI가 제대로 작동하려면 지금과는 전혀 다른 능력이 필요하다.

순식간에 수백 개의 정보를 동시에 받아들이고, 생각하고, 판단하고, 행동으로 옮기는 능력. 그리고 그 모든 것을 작은 몸통 안에서, 적은 전기로 해내는 능력.

지금의 AI 방식으로는 이것이 벅차다. 마치 자전거로 고속도로를 달리려는 것처럼.

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자전거와 오토바이 이야기

자전거는 훌륭한 이동 수단이다. 골목길을 누비고, 건강도 챙기고, 기름도 필요 없다. 도시 안에서 짧은 거리를 이동하는 데 이보다 효율적인 것이 없을 때도 있다.

그런데 서울에서 부산까지 가야 한다면? 자전거를 아무리 업그레이드해도 한계가 있다. 더 가벼운 소재를 쓰고, 더 좋은 기어를 달아도 근본적인 속도의 벽이 있다. 페달을 밟아 앞으로 나아가는 방식 자체가 고속 장거리 이동에는 맞지 않는다.

이때 필요한 것은 더 좋은 자전거가 아니다. 오토바이다. 아니, 어쩌면 기차다.

지금의 AI가 자전거라면, 화면 밖의 물리적 세계를 누비는 AI에게는 오토바이가, 아니 기차가 필요하다. 그 기차의 이름이 퀀텀이다.

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전구가 가로등이 되던 날

에디슨이 전구를 발명했을 때, 그것은 실내를 밝히는 물건이었다. 어두운 방을 밝게 만드는 것, 그것이 전구의 역할이었다. 에디슨은 직류면 충분하다고 생각했고 직류 발전소에 많은 투자를 했다.  

그런데 누군가 이런 생각을 했다. "이것을 거리에 세우면 어떨까?" 그럴려면 직류로는 불가능했다. 테슬라는 교류 방식을 고안했다. 그는 특허권도 포기하며 세상에 교류를 선물했다. 드디어 실내에서만 쓰이던 전구가 밖으로 나왔다.  전구는 가로등이 되었고, 밤의 도시를 바꿔놓았다.

AI도 같은 길을 걷고 있다. 화면 안에서만 살던 지능이 밖으로 나오려 한다. 그리고 밖으로 나오는 순간, 지금과는 차원이 다른 문제들을 만난다. 그 문제들을 풀기 위해 전혀 새로운 엔진이 필요하다.

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진짜가 오고있다. 

수도꼭지를 틀면 물이 나온다. 아무도 그것을 신기해하지 않는다.

스위치를 올리면 전등이 켜진다. 아무도 그것에 감동받지 않는다.

AI에 말을 걸면 대답이 돌아온다. 곧, 아무도 그것을 특별하게 여기지 않는 날이 온다.

그때 진짜 경쟁이 시작된다. AI를 쓰느냐 마느냐의 싸움이 아니라, AI로 무엇을 하느냐의 싸움. 화면 안에서 글자를 다루는 싸움이 아니라, 화면 밖 물리적 세계에서 지능이 어떻게 작동하느냐의 싸움.

그 싸움의 무기가 무엇인지, 이 연재는 그 이야기를 하려고 한다.

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다음 편에서는 지금의 AI가 어떤 벽 앞에서 멈추는지 이야기한다. 데이터를 아무리 많이 줘도, 모델을 아무리 크게 만들어도 넘을 수 없는 벽. 그 벽의 정체를 알면, 왜 전혀 다른 종류의 엔진이 필요한지 자연스럽게 보이기 시작한다.