5분 전에 AI를 성공적으로 사용했다.

고작 5분 전, 소프트웨어를 하나 작성하면서 AI의 도움을 받았다. 그런데 지금 나는 이 블로그 글을 시작하면서 지금까지 인공지능이 다소 쓸모없었다고 말하고 있다. 방금 그렇게 도움이 됐는데 어떻게 그런 말을 할 수 있을까? 사실 우리가 정확히 무엇을 말하는지 분명히 하면 전혀 모순되지 않는다.

요점은 이렇다. 현시점에서 인공지능은 나에게 상당한 도움이 된다. 복잡한 코드 때문에 막혔을 때나 어려운 수학 논문을 이해해야 할 때 AI에게 도움을 청할 수 있다. 프로젝트용 이미지를 만들거나, 번역을 하거나, 유튜브 자막을 다듬는 데도 도움을 준다. 분명 일상적인 작업에서는 실용적이고 유익하다.

하지만 AlphaFold — 단백질 접힘에 대한 이해를 크게 발전시킨 구글의 AI — 같은 드물고 획기적인 사례를 제외하면, 인공지능은 아직 인간 지식 자체를 근본적으로 앞으로 밀어내지는 못했다. 이런 몇몇 예외적인 성과를 제외하면, 인공지능은 (당연하게도) 아직 가장 뛰어난 인간 두뇌의 역량에 도달하지 못했다. 만약 AI 시스템이 가장 뛰어난 인간과 같은 수준에 도달한다면 (그보다 더 뛰어날 필요도 없다. 인류의 첫 번째 도약을 위해서는 그 정도면 충분하다) 우리는 그런 시스템을 수백만 개 배치해 연구를 극적으로 가속할 수 있을 것이다. 수백 년이 걸릴 것으로 예상되는 진보를 수십 년 안으로, 수십 년이 걸릴 일을 수년 안으로 앞당기는 식으로 말이다.

하지만 인공지능이 현재 수준에 무기한 머무른다면 (번역가, 프로그래머, 운전기사, 배우 등 많은 사람을 해고시킬 만큼의 작고 점진적인 개선이 있더라도), 애초에 없는 편이 더 나았을지도 모른다. 나는 시칠리아에서 열린 한 콘퍼런스에서 이 이야기를 한 적이 있다. 무대에서 질문을 받기 전까지는 이런 생각을 해본 적이 없었다. 답변을 준비하며 스스로에게 물었다. 만약 AI가 사소한 점진적 개선만을 가져올 뿐이라는 걸 알았다면, 일자리 상실과 여러 스트레스로 인한 사회적 혼란을 감수할 가치가 있을까? 아마 아닐 것이다. 기술은 더 큰 문화적 발전을 가능하게 하고, 고통을 줄이며, 그렇지 않으면 불가능했을 일을 이룰 수 있게 함으로써 인류에 봉사해야 한다. 현재 수준의 AI는 도움이 되긴 하지만, 그 역할을 충분히 해내지는 못한다.

그래서 AI에 투자하는 것은 하나의 베팅과 같다. 나는 추가적인 투자와 지속적인 발전을 지지한다. 지금 AI가 할 수 있는 일 때문이라기보다는, 앞으로 무엇이 될 수 있을지 때문이다. 오늘날 우리가 보는 발전은 종종 기대를 뛰어넘으며, 내일 더 크고 예측하지 못한 돌파구를 암시한다.

AI를 옹호하는 우리에게 논거는 AI의 현재 능력에만 매달려서는 안 되고, 그 잠재력에 두어야 한다. 5년 후 AI는 의학에서 혁명적인 발전을 이루어 수많은 생명을 구할 수도 있다. 10~20년 안에는 환경 문제 해결에 크게 기여하여 복잡한 쟁점을 명확히 하거나 기후변화를 완화할 효과적인 방법을 제공할지도 모른다.

사소한 돌파구만으로도 기후변화의 역학이 심각하기는 하지만 우리가 현재 믿는 것보다 더 효과적으로 통제될 수 있다거나, 생각만큼 극적이지 않아 통제가 필요하지 않다거나, 혹은 단호한 조치로 관리 가능한 시간 안에 문제를 해결할 수 있다는 점을 명확히 할 수 있다. 진짜 승부는 미래에 있지 현재에 있지 않다. 오늘날 AI의 능력에만 집중하면 시야가 좁아지고 회의론자들을 설득하기 어려워진다. 하지만 미래의 발전이 기대에 부응하거나 이를 넘어선다면, 오늘날 발생하는 일시적인 사회적 문제는 엄청난 혜택에 비하면 치를 만한 작은 대가일 것이다.

하지만 우리는 신중해야 한다. 실존적 위험(AI가 재앙적 위협이 될 가능성)은 실제로 존재하지만, 그 가능성은 낮다. 우리는 경계심을 유지하고 대비해야 한다. 사회적 과제 역시 정부와 사회의 신중한 관심이 필요하다.

결국 나는 우리가 위험을 감수하고, 계속 나아가며, 경계 너머에 무엇이 있는지 탐험해야 한다고 믿는다. AI가 그 엄청난 잠재력 중 일부라도 실현한다면, 우리의 역량을 재정의하고, 사회를 재편하며, 인류의 미래를 완전히 바꿔놓을 수 있기 때문이다. 더 나은 방향으로.

이제, 공짜로 빠르고 신속한 코드 리뷰를 위해 다시 내 LLM으로 돌아가야겠다.