안드레 카파시의 AI 발전 속도와 인식 격차
LLM의 역량에 대한 사람들 사이의 인식 격차가 점점 더 벌어지고 있기 때문이다. 이제는 단순히 서로 다른 두 집단이 상대방의 말을 이해하지 못하는 수준을 넘어, 급격하게 좁아지는 깔때기 형태에 가까워지고 있다.
- 약 60억 명(전체 인구의 약 75%)은 LLM을 거의 접해 본 적이 없는 것으로 추정된다. 대략적인 계산이다.
- 약 10억~20억 명(약 20%)은 무료 버전의 ChatGPT와 유사한 제품을 가끔 사용하는 일반 사용자들이다. 이들은 다소 어설픈 챗봇을 경험하고, 이를 조금 더 나은 구글 검색이나 글쓰기 보조 도구 정도로 활용한다. 때로는 에이전트가 항공편 예약을 시도하기도 한다. 기술 분야에 종사하지 않는 내 친구들 중에는 AI가 별로 쓸모없다고 말하는 사람들도 있다. 내 생각에는 충분히 이해할 만한 반응이다. 수학과 코딩 분야를 제외하면 많은 전문직 종사자들도 이 범주에 속한다. 예를 들어 경영진을 비롯한 여러 직무의 사람들은 업무 시간의 상당 부분을 다른 사람들과 대화하는 데 사용한다. 따라서 AI에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 지적으로는 이해하더라도, 직접 경험한 것이 아니라 간접적으로 접한 것이기 때문에 여전히 다소 추상적으로 느낀다.
- 약 2,000만 명(0.2%)은 수학과 코딩 분야에서 최첨단 수준의 LLM을 전문적으로 활용하는 사람들이다. 이들은 과거 몇 주 또는 몇 달이 걸렸던 크고 복잡한 프로젝트를 이제는 프롬프트 하나로 에이전트가 완성할 수 있다는 사실을 직접 경험하고 있다. 애플리케이션 개발, 기존 애플리케이션 복제, 다른 환경으로의 변환, 바이너리 파일에서 애플리케이션을 역공학하는 작업 등이 여기에 포함된다. 이 모든 변화는 매우 빠르게, 그리고 최근에 일어났다. 불과 1년도 지나지 않은 시점에 나는 코드 편집기에서 외워 둔 프로그래밍 명령어를 한 글자씩 직접 입력하며 코드를 작성하고 있었다. 가끔 Tab 키를 눌러 짧은 코드 조각을 자동 완성하는 정도였다.
- 마지막으로 약 5,000명(0.00006%)은 내부적으로 최첨단 AI 시스템에 접근할 수 있는 사람들이다. 외부 세계는 지금까지 그 일부만 미리 보았을 뿐이다. 실제로는 수천 개의 에이전트가 몇 주에 걸쳐 협업하면서 초대형 소프트웨어 프로젝트를 수행하는 모습에 가깝다. 제로데이 취약점을 발굴하고, 기계적인 속도로 사이버 공격과 방어를 수행하며, 새로운 과학적 발견을 이루고, 수학 연구의 최전선을 확장하고 있다. 과거에는 업계 최고의 전문가들이 수년간 작업해야 가능했던 일들이다. 그동안 인간의 검토와 이해 능력은 점차 이러한 발전 속도를 따라가지 못하기 시작했다. 예를 들어 사람들은 여전히 몇 달 전에 발생한 OpenAI-HF 사건의 경위를 추적하고 분석하는 작업을 진행하고 있다. 수학자들 역시 최첨단 수학 분야에서 작성된 722편의 논문을 앞으로 상당 기간 검토해야 할 수도 있다.
이러한 깔때기 구조는 여러 요인이 결합되어 형성된다.
1. AI의 영향력은 목표의 야심찬 정도, 문제의 규모, 작업 수행 기간에 따라 커진다. 한 문단 정도의 답변을 요구하는 질문은 시스템의 역량을 거의 시험하지 못한다. AI의 진정한 역량을 경험하려면 자신이 진지하게 해결하고 싶은 크고 어려운 문제들이 충분히 쌓여 있어야 한다. 이러한 특성이 깔때기 구조에서 일반 사용자와 전문 사용자를 구분하는 주요 요인이다. ———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————–
2. AI 시스템의 역량은 영역에 따라 불균일하게 나타난다. 이는 내가 별도로 여러 차례 설명했던 특성이다. AI의 역량은 디지털 환경에서 수행할 수 있고, 결과를 검증할 수 있으며, 경제적 가치가 높은 분야에서 특히 두드러진다. 그 이유는 LLM의 역량이 수익 창출 가능성을 고려해 선별하고 구성한 다양한 환경에서, 검증 가능한 보상을 기반으로 강화학습을 수행하는 과정에서 나타나기 때문이다. 이러한 특성은 깔때기 구조에서 수학과 코딩처럼 특정 분야에 역량이 집중되는 현상을 설명하는 주요 요인이다. ————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————–
3. 접근 권한의 차이도 중요한 요인이다. 무료 사용자, 유료 사용자, 내부 시스템 접근 권한을 가진 사용자 사이에는 사용할 수 있는 AI 시스템의 수준과 역량에 차이가 존재한다. 결국 이것이 지금 우리가 경험하고 있는 기묘한 상황이다. 일반 대중의 대부분은 아직 이러한 AI 시스템을 직접 사용해 보지 않았다. 사용해 보았더라도 다소 어설픈 챗봇 정도로 인식한다. 대다수의 전문직 종사자들도 여전히 AI를 통해 제한적인 생산성 향상만 경험하고 있다. 반면 극히 일부의 전문가는 AI의 역량 발전 곡선이 거의 수직으로 치솟는 듯한 현상을 직접 경험하면서 현기증을 느끼고 있다.
그리고 이 모든 일이 지금 같은 시기에 동시에 벌어지고 있다
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