에릭 슈미트가 AI 혁명이 과소평가되고 있다고 생각하는 이유는?

Last updated on 6월 27th, 2025 at 06:09 오후

📌 3줄 요약

• 에릭 슈미트는 AI가 단순 언어 모델을 넘어 계획·전략 수립 능력을 갖춘 존재로 진화하며, 과소평가되고 있다고 주장한다.
• AI는 신약 개발, 교육 등 혁신을 주도할 잠재력이 있지만, 막대한 에너지 소모·데이터 부족·윤리 문제와 같은 심각한 제약도 안고 있다.
• 특히 군사적 악용과 오픈소스 경쟁이 초래할 지정학적 위협에 주목하며, 인류는 기술의 혜택과 위험을 동시에 관리해야 한다고 강조한다.

에릭 슈미트는 ai 혁명이 과소평가되었다고 주장하며, 그 이유로 ai가 단순한 언어 모델을 넘어 계획 및 전략 수립 능력으로 발전하고 있음을 강조합니다. 그는 ai가 비즈니스 프로세스 자동화, 신약 개발, 맞춤형 교육 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 잠재력을 지녔다고 설명합니다. 하지만 동시에 ai 발전에 필요한 막대한 에너지 소비, 데이터 부족, 그리고 새로운 지식 창출의 한계와 같은 문제점들을 지적합니다. 특히, ai 기술의 양날의 검과 같은 성격, 즉 군사적 이용 가능성과 상호확증파괴(mad) 시나리오의 가능성을 경고하며, ai 개발 경쟁에서 발생할 수 있는 위험성을 강조합니다. 궁극적으로 그는 ai 기술을 올바르게 활용하여 인류의 삶을 개선하고, 동시에 발생할 수 있는 윤리적, 사회적 문제에 대한 지속적인 관심과 대비가 필요함을 역설합니다.

1. 🎯 AlphaGo와 AI 혁명의 시작

• 에릭 슈미트는 2016년 AlphaGo 사건을 AI 혁명의 시작점으로 보고 있으며, 당시 비인간 지능의 도래가 중요하다고 평가했다 .
• AlphaGo가 기존 2500년간 존재해 온 바둑 게임에서 새롭고 강력한 알고리즘을 적용하여 인간이 한 번도 생각하지 못한 대국을 만들어냈음에도 불구하고, 많은 사람들이 이를 알아채지 못했다 .
• 이러한 사건은 슈미트와 그의 동료들이 “컴퓨터가 인간이 생각하지 못한 것을 만들어낼 수 있는 방법이 무엇인가?”라는 질문을 던지게 만들어, AI 혁명의 시작점을 맞이하게 된 계기가 되었다 .
• 이후 강화 학습을 통한 AI의 발전으로 인한 계획 수립과 전략 수립 능력의 발전이 AI의 핵심이 되었다 .
• AI가 단순한 언어 모델을 넘어 강화 학습을 통해 다양한 분야에서 계획과 전략 수립 능력을 발휘함으로써 더욱 과소평가되고 있음을 설명하고 있다 .

2. ⚡ AI 시스템의 현실적 제약과 문제점

• • AI 시스템은 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 서로 언어를 통해 소통하며, 이를 위해 막대한 데이터와 연산을 필요로 한다 .
• AI의 발전은 에너지 소비 문제를 해결하지 않으면 정체될 수 있으며, 미국 내에서만 90 기가와트의 추가 전력이 필요하다는 계산이 있다 .
• 90 기가와트는 90개의 원자력 발전소를 건설해야 하는 수준이지만, 이는 비현실적인 상황이다 .
• AI 기술은 대규모 계획 수행 및 강화 학습을 통해 더 높은 연산 요구를 초래하며, 이는 전력 사용 문제를 악화시킬 수 있다 .
• 데이터 부족 문제는 AI 발전의 또 다른 제약이며, 이를 해결하기 위해 데이터의 생성이 필요하다 .

3. ⚙️ AI 자율성의 잠재적 위험성 및 윤리적 딜레마

• AI 시스템은 자기 개선 및 무기 접근 능력을 얻을 수 있으며, 이는 관리가 필요하다 .
• 글로벌 경쟁 시장에서 AI 개발 중단은 현실적이지 않으며, 안전 장치 마련이 중요하다 .
• AI 기술의 군사용과 민간용 이중 용도가 윤리적 논점과 프랙탈적인 사용을 초래한다 .
• 미국의 군사 교리는 인간의 의미 있는 통제를 강조하며, AI 시스템의 자율적 행동을 제한한다 .
• 미국과 중국 간의 경쟁은 145%의 상호 관세와 공급망에 영향을 미치며, AI 기술의 폐쇄 모델과 오픈 소스 접근 방식의 충돌을 초래한다 .

4. 🌟 잠재된 AI의 위험과 논란

• AI 프로그래머를 통한 혁신은 전력만을 소비하며 지속 가능하다 .
• AI가 슈퍼지능에 가까워질수록, 경쟁이 본질적으로 불가역적이므로 파괴적인 시나리오가 존재할 수 있다 .
• AI 모델의 안전성은 더 이상 기술적 문제가 아닌, 비즈니스 결정으로 영향을 받는다 .
• 오픈소스 AI 활용은 중국과 미국에서 산업 발전에 중요하지만, 잠재적으로 위험할 수 있다 .
• 증거 기반의 개인 식별은 AI의 비공식적 사용을 막기 위해 필요하며, 개인의 자유를 제한하지 않는 방법으로 구현될 수 있다 .

4.1. AI 기술 경쟁과 극단적 시나리오

• Open AI와 Gemini는 AI 소프트웨어 프로그래머를 대규모로 생성할 계획이며, 이는 막대한 전기만 필요로 하는 장점이 있다.
• AI 개발 경쟁에서 선점자가 된다면 다른 사람이 이를 따라잡을 수 없고, 세계를 재창조하며 상대를 파괴할 수 있는 도구를 가지게 되는 위험이 따른다.
• 선점 경쟁에 대처하기 위해 코드 도난, 인간 침투 등의 방법이 시도될 수 있으며, 극단적으로는 데이터 센터 공격 등의 방법도 논의된다.
• 현재 세계에서는 핵무기 상대들 사이에서, 이러한 문제의 유일한 해결책으로 사전공격이 제시되는 대화가 존재하며 이는 주요한 관심사로 떠오른다.
• 미국은 중국의 DeepSeek이 적은 계산량으로 보여준 가능성을 염두에 두며, 오픈소스 AI를 수용해야 할 필요성이 있다.

4.2. ️ 오픈 소스 AI 모델의 잠재적 위험과 딜레마

• 오픈 소스 AI 모델은 적대 세력에게 능력을 부여하여 이들의 일정이 가속화될 수 있는 위험을 품고 있다.
• 세계의 많은 기술은 학술 연구와 오픈 소스 기반으로 발전되어 왔으며 이를 통해 뛰어난 성과를 거두었다.
• 구글의 기술 중 일부는 오픈 소스로 개발되었지만, 일부는 독점적 기술로 유지되고 있다.
• 위험한 오픈 소스 모델이 등장하여 극단적 집단의 손에 들어갈 경우 큰 위협이 될 수 있는 문제를 제기하고 있다.
• 현재 업계의 합의는 오픈 소스 모델이 국가적 또는 글로벌 위험을 초래할 단계에 이르지는 않았지만, 이 방향으로 진행될 가능성이 엿보인다.

4.3. AI 기술 경쟁의 지정학적 위험

• AI 기술 경쟁의 중심에는 미국과 중국이 있으며, 양국은 AI 발전을 위해 막대한 자본을 투자할 준비가 되어 있다.
• 유럽, 인도, 아랍 등 다른 국가들은 AI 기술 발전을 원하지만, 자본 구조가 부족하여 실행이 어렵다.
• 이 경쟁은 결정적인 전투가 될 것이며, 지정학적 긴장과 위험을 야기할 수 있다.
• 제1차 세계대전의 시작처럼, 작은 사건이 AI 경쟁 속에서 더 큰 전쟁으로 비화될 수 있는 가능성이 있다.
• 그러므로 우리는 이러한 위험에 주의를 기울여야 한다.

4.4. AI 시스템의 자유와 감시 국가화의 위험성

• 대규모 AI 시스템의 조정은 AI 안전성을 위해 중요한 주제로, ‘1984년’ 같은 감시 국가를 예방하려다 오히려 만들어낼 위험이 있다.
• 개인 자유를 보장하는 것이 필수적이며, 잘못된 의도로 AI 시스템이 구축되면 개인의 자유를 제한할 수 있다.
• 많은 문제들이 기술적이기보다는 비즈니스 결정에서 비롯되며, 감시 국가를 구축하는 것이 가능하지만 동시에 자유를 보장하는 시스템도 가능하다.
• 잘못된 정보를 기반으로 운영하기 쉬운 환경이 문제이며, 신원 확인이 필요하지만 세부 사항을 포함할 필요는 없다.
• 암호학적 증명과 같은 기술을 활용하여 신원 확인이 가능하고, 다른 사람들과 연결될 수 없는 방안이 존재한다.

4.5. AI는 미래를 혁신할 수 있는 잠재력을 가진다

• AI는 질병 치료를 통해 인간의 생명을 구할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
• 비영리단체가 인간의 druggable 타겟을 식별하여 과학자들에게 제공하려는 노력을 하고 있으며, 이는 의약 산업의 획기적인 발전을 가져올 수 있다.
• AI의 발전은 인간을 위한 개인 맞춤형 교육을 제공할 수 있는 가능성을 열어주며, 비용 효율성을 극대화하는 새로운 방법을 제시할 수 있다.
• 디지털 세계의 문제점인 고립감을 해결해야 하며, 이러한 문제들은 물리학이나 새로운 발견이 필요하지 않을 만큼 해결 가능하다.
• AI의 도래는 인류 사회에 가장 중요한 사건으로, AI는 경제적으로 생산적인 작업의 대부분을 맡게 됨으로써 인간의 삶에 급진적인 풍요로움을 가져올 잠재력이 있다.

5. 🚀 AI와 새로운 경제 시대의 도래

• 인간은 AI 혁명 중에도 본질적으로 변하지 않았으며, 변호사나 정치인과 같은 직업들은 더 복잡하고 정교해질 것이다.
• 현재 사회의 문제는 생산 가능한 인구가 감소하는 가운데, 이러한 인구 감소의 흐름 속에서 생산성을 극대화하는 것이 해결책이 될 것이다.
• 예상되는 AI가 포함된 경우, 매년 30%의 생산성 증가를 가져올 수 있지만, 이는 경제학자들이 없는 전례 없는 수준의 증가이다.
• AI 개발 속도가 빨라지면서 과거의 사실을 잊게 될 가능성도 있으며, 이는 마라톤처럼 꾸준히 기술에 적응하고 이용해야 한다는 것을 의미한다.
• 기술 사용은 직업 필수 요소가 되었으며, 빠르고 적극적인 도입이 경쟁력 요소로 작용할 것이다.