퀀텀점프-퀀텀 머신러닝은 기존 AI를 대체하지 않는다기존 AI가 풀지 못한 문제를 푸는 열쇠다

퀀텀 머신러닝은 기존 AI를 대체하지 않는다

기존 AI가 풀지 못한 문제를 푸는 열쇠다

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망치와 드라이버

목수가 있다.

평생 망치 하나로 일했다. 못을 박고, 뜯어내고, 다듬었다. 이 목수의 망치 실력은 동네에서 제일이다. 망치로 할 수 있는 일이라면 누구보다 빠르고 정확하게 한다.

어느 날 나사못이 필요한 작업이 생겼다.

목수가 망치를 들었다. 나사못 머리를 내리쳤다. 나사못이 구부러졌다. 더 세게 내리쳤다. 박히는 것 같지만 제대로 고정되지 않는다. 나사산이 뭉개졌다.

망치가 나빠서가 아니다. 목수 실력이 부족해서가 아니다. 나사못은 망치로 박는 것이 아니다. 돌려서 박는 것이다. 드라이버가 필요하다.

드라이버가 생겼다. 나사못이 정확하게 박혔다. 그렇다고 드라이버가 망치를 대체한 것인가.

아니다. 목수는 여전히 망치를 쓴다. 못을 박을 때는 망치가 드라이버보다 훨씬 낫다. 드라이버가 망치가 하던 일을 빼앗은 것이 아니다. 망치가 할 수 없던 일을 드라이버가 새로 맡은 것이다.

퀀텀 머신러닝이 드라이버다. 기존 AI라는 망치를 버리는 것이 아니다. 망치로 박을 수 없던 나사못을 처음으로 박는 것이다.

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수술실의 두 의사

외과 의사가 있다.

이 의사는 수술을 잘한다. 어떤 부위를 어떻게 절개할지, 어디를 봉합할지. 손이 빠르고 정확하다. 수백 번의 수술 경험이 쌓였다.

그런데 이 의사에게 한계가 있다. 눈으로 보이지 않는 것은 수술할 수 없다. 절개하기 전까지 안에 무엇이 있는지 정확히 모른다. 그래서 열어봤더니 생각과 달랐던 경우가 생긴다.

MRI가 나왔다.

MRI는 수술을 하지 않는다. 메스를 들지 않는다. 그러나 수술 전에 몸 안을 보여준다. 종양이 어디 있는지, 신경이 어디를 지나는지, 혈관이 어떻게 분포되어 있는지. 의사가 보지 못하던 것을 보여준다.

MRI가 의사를 대체했는가. 아니다. 의사가 할 수 없던 일을 MRI가 했고, 그 덕분에 의사가 더 정확하게 수술한다. 둘이 함께 있어야 더 나은 의료가 된다.

퀀텀 머신러닝이 MRI다. 기존 AI가 보지 못하던 것을 보여주는 도구다. 기존 AI가 틀린 것이 아니라, 볼 수 없었던 것이 있었다. 퀀텀이 그것을 보여준다.

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등대와 배

항구를 생각해보자.

등대가 있다. 밤에 불을 밝힌다. 배가 암초를 피해 안전하게 들어올 수 있도록 빛을 비춘다. 등대가 없으면 배가 항구를 찾지 못하거나 암초에 부딪힌다.

그런데 등대가 배를 대체하는가. 아니다. 등대는 항구를 떠나지 않는다. 배는 바다를 항해한다. 둘은 하는 일이 다르다.

등대가 있어야 배가 더 안전하게 더 먼 곳까지 갈 수 있다. 배가 있어야 등대가 의미를 갖는다. 둘이 함께 있을 때 항구가 살아있다.

기존 AI가 배다. 데이터를 처리하고, 패턴을 찾고, 예측을 한다. 세상을 항해하는 것이다.

퀀텀 머신러닝이 등대다. 기존 AI가 보지 못하던 암초를 보여주고, 기존 AI가 찾지 못하던 경로를 밝혀준다. 배를 대체하는 것이 아니라 배가 더 멀리 갈 수 있게 한다.

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요리사와 새 재료

30년 경력의 요리사가 있다.

한식을 전문으로 한다. 된장찌개, 갈비찜, 비빔밥. 손맛이 완벽하다. 이 요리사의 요리는 어떤 식당도 따라올 수 없다.

그런데 손님이 트러플을 가져왔다. 프랑스 최고급 버섯이다. 한 번도 써본 적 없는 재료다.

요리사는 당황하지 않는다. 트러플의 향이 어떤지 맡아본다. 어떤 요리에 어울릴지 생각한다. 자신이 가진 기술과 결합한다. 된장과 트러플의 조합을 실험한다. 세상에 없던 요리가 나온다.

트러플이 요리사를 대체한 것이 아니다. 요리사가 한 번도 낼 수 없었던 맛을 트러플이 가능하게 했다. 요리사의 기술이 있어야 트러플이 요리가 된다.

기존 AI가 30년 경력의 요리사다. 쌓인 기술이 있고 검증된 방식이 있다.

퀀텀 머신러닝이 트러플이다. 기존 AI가 한 번도 낼 수 없었던 답을 가능하게 하는 새로운 재료다. 둘이 만났을 때 세상에 없던 요리가 나온다.

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자물쇠와 열쇠

서랍에 자물쇠가 채워져 있다.

서랍 안에 무언가가 있다. 중요한 것이다. 꺼내야 한다. 그런데 자물쇠가 채워져 있어서 열 수 없다.

더 강하게 당기면 열릴까. 아니다. 더 빠르게 당기면 열릴까. 아니다. 자물쇠가 걸려있는 것은 힘이나 속도의 문제가 아니다. 맞는 열쇠가 없어서다.

열쇠를 가져왔다.

열쇠를 꽂고 돌린다. 딸깍. 서랍이 열린다. 열쇠가 서랍을 대체한 것이 아니다. 서랍 안의 것을 꺼낼 수 있게 해준 것이다. 서랍은 그대로 있다. 그 안의 것도 처음부터 있었다. 다만 열쇠가 없어서 꺼내지 못했을 뿐이다.

기존 AI가 서랍이다. 데이터라는 서랍 안에 답이 있다. 그런데 특정 문제들은 아무리 강하게 당겨도, 아무리 빠르게 처리해도 열리지 않았다. 열쇠가 없어서.

퀀텀 머신러닝이 그 열쇠다. 기존 AI가 열지 못했던 서랍을 여는 것이다. 서랍을 버리는 것이 아니라 서랍 안의 것을 비로소 꺼내는 것이다.

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구체적으로 어떤 문제인가

비유만으로는 부족하다. 실제로 어떤 문제들이 이 열쇠를 기다리고 있는지 보자.

첫 번째 문제. 신약 개발이다.

기존 AI는 이미 신약 개발에 쓰인다. 논문을 읽고 후보 물질을 추천한다. 임상 데이터를 분석한다. 이것을 퀀텀이 대체하는 것이 아니다.

기존 AI가 못 하는 것이 있다. 분자 하나 안에서 전자들이 어떻게 상호작용하는지 정확하게 계산하는 것. 이 계산이 되어야 약이 실제로 몸 안에서 어떻게 작용하는지 알 수 있다. 전자들의 상호작용은 퀀텀 역학으로 이루어지기 때문에, 클래식 컴퓨터로는 근사치만 나온다. 그 근사치가 틀려서 임상시험에서 실패하는 경우가 많다.

퀀텀 머신러닝이 이 계산을 정확하게 한다. 자연이 퀀텀 원리로 작동하기 때문에, 퀀텀 컴퓨터가 그것을 그대로 재현한다. 기존 AI가 하던 논문 분석과 데이터 처리는 그대로 한다. 기존 AI가 못 하던 분자 계산을 퀀텀이 새로 맡는다.

두 번째 문제. 기후변화 예측이다.

기존 AI는 이미 기후 데이터를 분석한다. 과거 온도 데이터를 보고 추세를 예측한다. 위성 사진을 분석해서 산불 위험 지역을 찾는다. 이것들을 퀀텀이 대체하는 것이 아니다.

기존 AI가 못 하는 것이 있다. 지구 전체의 대기, 해양, 지면이 서로 어떻게 영향을 주는지 동시에 계산하는 것. 변수가 너무 많고 너무 복잡하게 얽혀있어서 클래식 컴퓨터로는 몇 주 앞의 날씨도 정확하게 예측하기 어렵다.

퀀텀이 이 복잡한 얽힘을 그대로 품고 계산한다. 기존 AI가 하던 데이터 분석은 그대로 한다. 기존 AI가 풀지 못했던 복잡한 상호작용 계산을 퀀텀이 맡는다.

세 번째 문제. 금융 사기 탐지다.

기존 AI는 이미 신용카드 사기를 탐지한다. 평소와 다른 결제 패턴을 잡아낸다. 이것을 퀀텀이 대체하는 것이 아니다.

기존 AI가 못 하는 것이 있다. 수백만 건의 거래가 서로 어떻게 연결되어 있는지 동시에 보는 것. 사기 집단은 여러 계좌를 통해 돈을 세탁한다. 각각의 거래는 정상처럼 보이지만 전체 패턴은 비정상이다. 이 전체 패턴을 한꺼번에 보려면 수백만 건을 동시에 처리해야 한다. 클래식으로는 한 번에 하나씩 보기 때문에 전체 패턴을 놓친다.

퀀텀이 수백만 건을 동시에 품고 전체 패턴을 찾는다. 기존 AI가 하던 개별 거래 분석은 그대로 한다. 기존 AI가 보지 못했던 전체 패턴을 퀀텀이 찾는다.

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망원경과 현미경 이야기

갈릴레오가 망원경을 만들었다.

그전에도 사람들은 하늘을 봤다. 맨눈으로. 달을 보고, 별을 보고, 행성을 봤다. 이 관찰이 틀린 것이 아니다. 수천 년 동안 쌓인 천문학 지식이 있었다.

망원경이 나왔다. 맨눈으로 보던 것들이 더 선명해졌다. 그리고 맨눈으로는 절대 볼 수 없던 것들이 보이기 시작했다. 목성의 위성, 토성의 고리, 은하수의 별들.

망원경이 맨눈 관찰을 대체했는가. 아니다. 갈릴레오도 여전히 맨눈으로 하늘을 봤다. 망원경은 맨눈이 할 수 없던 일을 새로 가능하게 했다.

현미경도 마찬가지다. 의사들이 환자를 맨눈으로 진찰하던 것을 대체하지 않았다. 맨눈으로 볼 수 없던 세균과 세포를 보여줬을 뿐이다. 그 덕분에 의학이 전혀 새로운 영역으로 나아갔다.

퀀텀 머신러닝이 망원경이고 현미경이다. 기존 AI라는 맨눈이 볼 수 없던 것을 보여준다. 기존 AI를 버리는 것이 아니라 기존 AI의 시야를 넓혀주는 것이다.

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언어와 번역기

한국어만 아는 사람이 있다.

이 사람은 한국어로 된 책은 모두 읽을 수 있다. 한국 사람들과 대화할 수 있다. 한국어로 된 계약서를 작성할 수 있다. 한국어 능력이 뛰어나다.

그런데 프랑스 문학을 읽고 싶어졌다. 프랑스어를 모른다. 아무리 한국어를 잘해도 프랑스어 책은 읽을 수 없다.

번역기가 나왔다.

번역기가 이 사람의 한국어 능력을 대체하는가. 아니다. 한국어 능력은 그대로다. 번역기는 이 사람이 접근할 수 없던 새로운 세계, 즉 프랑스 문학을 열어줬다. 번역기 덕분에 한국어 능력을 가진 이 사람이 프랑스 문학도 이해할 수 있게 됐다.

기존 AI가 한국어 능력이다. 탄탄하고 검증됐다. 많은 일을 한다.

퀀텀 머신러닝이 번역기다. 기존 AI가 읽지 못하던 언어로 쓰인 문제들, 즉 복잡하게 얽힌 분자 구조, 전체 금융 패턴, 지구 전체의 기후 방정식을 읽을 수 있게 해준다.

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마지막 이야기 — 도구 상자

장인의 도구 상자가 있다.

안에 여러 도구가 들어있다. 망치, 톱, 드라이버, 줄자, 수평기. 각자 쓰임새가 다르다. 망치로 못을 박고, 톱으로 나무를 자르고, 드라이버로 나사를 조인다.

어느 하나가 다른 것을 대체하지 않는다. 각자 할 수 있는 일이 있고 할 수 없는 일이 있다. 도구 상자에 새 도구가 추가될 때, 기존 도구들이 사라지지 않는다. 할 수 있는 일의 범위가 넓어지는 것이다.

퀀텀 머신러닝이 도구 상자에 새로 추가되는 도구다.

기존 AI라는 망치와 톱과 드라이버는 그대로 있다. 새 도구가 생겨서 지금까지 할 수 없었던 일을 처음으로 할 수 있게 됐다. 기존 AI가 박지 못했던 나사못을 처음으로 박을 수 있게 됐다.

그리고 그 나사못으로 고정해야 하는 것들이 있다. 신약 개발, 기후변화, 금융 안정, 안드로이드의 두뇌. 오래전부터 풀어야 했지만 도구가 없어서 풀지 못했던 문제들이다.

도구가 생겼다. 이제 풀 수 있다.

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결국 하나의 문장으로

지금까지 많은 비유를 들었다.

망치와 드라이버. 의사와 MRI. 등대와 배. 요리사와 트러플. 자물쇠와 열쇠. 망원경과 현미경. 번역기와 언어. 도구 상자.

이 모든 비유가 말하는 것이 하나다.

퀀텀 머신러닝은 기존 AI가 잘못된 것을 고치는 것이 아니다. 기존 AI가 애초에 갈 수 없던 영역으로 가는 문을 여는 것이다.

망치는 나쁘지 않았다. 드라이버가 필요한 나사못이 있었을 뿐이다.

기존 AI는 충분히 훌륭하다. 퀀텀이 풀어야 하는 문제들이 있었을 뿐이다.

둘이 함께 있을 때, 세상에서 가장 중요한 문제들이 처음으로 풀리기 시작한다.