오픈AI 에세이 "AI가 아이디어 늘리면 할 일도 늘어난다"

오픈AI 웹사이트에 10월 1일(현지시간) 에세이 한 편이 공개됐다. 제목은 ‘The eternal complement’다. 필자인 헤만트 아시르바탐(Hemanth Asirvatham)과 엘리엇 목스키(Elliott Mokski)는 뛰어난 아이디어를 현실로 옮기는 일을 AI의 중요한 역할로 제시했다.

이 글은 사람 수준으로 폭넓게 일하는 AI(AGI)가 등장한 미래를 다루는 새 플랫폼의 ‘다음 경제’ 연재 첫 편이다. 두 필자는 글에 담긴 견해가 오픈AI나 동료들의 입장을 대변하지는 않는다고 밝혔다.

아이디어를 누가 실행할까

필자들은 과학을 한 걸음 더 밀고 나가는 데 필요한 조직과 자원이 계속 커져 왔다고 설명했다. 갈릴레오의 망원경과 제임스 웹 우주망원경을 나란히 놓은 이유다. 글에서 제시한 웹 망원경의 비용은 100억 달러다. 제작에는 14개국의 300개 조직이 참여했다. 더 멀리 보려면 좋은 발상만으로는 부족하고 대규모 협업이 필요했다는 주장이다.

연구에 드는 노력도 근거로 들었다. 닉 블룸과 공동 연구진의 연구를 인용해, 무어의 법칙을 유지하는 데 필요한 연구자가 1970년대 초보다 18배 넘게 늘었다고 설명했다. 새로운 지식이 실제 성과로 이어지려면 장비, 자금, 공급망과 행정 조직이 함께 뒷받침해야 한다고 강조했다.

혼자서 어디까지 만들 수 있나

필자들은 AI가 지금 바꾸는 지점으로 개인의 실행 능력을 꼽았다. 코드 작성, 낯선 분야의 자료 찾기, 구상을 실제로 돌아가는 시제품으로 옮기는 일을 예로 들었다. 과거에는 조직의 지원이 있어야 했던 작업을 개인이 혼자 밀어붙일 여지가 커지고 있다는 설명이다. 자기 아이디어를 직접 시험해 볼 수 있는 범위가 그만큼 넓어진다.

이미지: OpenAI

만드는 일이 쉬워지면 무엇을 만들지 고르는 판단이 더 중요해진다고 필자들은 내다봤다. 다만 AI가 스스로 새로운 연구 주제와 창작 구상을 쏟아내면 이야기가 다시 달라진다. 시험해 볼 가설과 만들어 볼 기획이 늘어나는 속도를 시설과 조직이 따라가지 못할 수 있다는 전망이다. AI가 일을 덜어 주는 동시에 할 일도 늘린다는 것이다.

더 적은 실험으로 충분할까

필자들은 앞으로의 길을 두 가지로 나눠 제시했다. 하나는 AI가 기존 지식과 데이터를 깊이 분석해 꼭 해야 할 실험을 줄이는 방향이다. 다른 하나는 자연의 복잡함을 풀기 위해 더 크고 정교한 실제 실험이 계속 필요한 방향이다. 어느 쪽으로 가느냐에 따라 아이디어를 실행할 장비와 조직의 수요도 달라진다고 봤다.

이미지: OpenAI

필자들의 논의를 일에 적용하면, AI가 반복 업무를 얼마나 덜어 주고 구상을 실제 결과물로 얼마나 연결하는지가 판단 기준이 된다. 결국 AI의 분석이 실제 실험을 줄이는 효과와, 새 아이디어가 실행 수요를 늘리는 효과 가운데 어느 쪽이 더 클지가 관건이다.