인간 불평등 심화 혹은 완화상반된 보고들 동시에 나와
기술의 방향성, 아직은 미정핵심은 국가의 운용 목적
부작용 가능성 면밀히 따져법 등 사회적 안전망 마련을
인공지능(AI) 관련 개발 소식이 들려올수록 사람들은 ‘공포’에 떤다. AI의 ‘똑똑함’에 놀라기도 하지만 이내 인간의 일자리를 대체할 수 있다는 두려움이 엄습한다. AI를 연구하는 학자들은 그러나 초가속 시대에 우리가 맞닥뜨리는 ‘공포’의 실체를 명확히 해야 한다고 말한다. 다가오는 문제가 무엇인지 직면해야 기술을 ‘희망’의 방향으로 끌고 갈 수 있다는 것이다. 정부도 기술이 노동 포용적·보완적으로 발전할 수 있도록 제도를 설계해야 한다는 조언이 나온다.
보 안 싱가포르 난양공대 컴퓨터과학과 석좌교수, 김지희 카이스트 경영대학 기술경영학부 교수, 김효은 국립한밭대 인문교양학부 교수는 25일 서울 중구 롯데호텔에서 ‘초가속 시대의 도전 - 공포를 넘어 희망으로’를 주제로 열린 <2025 경향포럼> 세 번째 세션 토론자로 나서 이에 관해 심도 있게 토론했다. 진행은 김재인 경희대 비교문화연구소 교수가 맡았다.
김재인 교수는 “AI는 훌륭한 도구이지만 기후위기, 전쟁, 극심한 차별과 혐오, 경제적 불평등 같은 문제를 푸는 데 얼마나 도움이 될지 의문”이라며 화두를 던졌다.
생성형 AI가 발달하면서 대량 실직을 실제로 걱정하게 됐다. 소수의 테크 기업만 막대한 이익을 가져가는 상황도 공포에 떨게 한다. 경제학자인 김지희 교수는 “아직 시간이 있다”고 했다. AI를 각 분야에 특화해 실생활에 활용할 만큼 상용화하는 데는 생각보다 많은 시간이 걸린다는 것이다.
김지희 교수는 “AI가 능력의 불평등을 키우리라는 관측이 많지만, AI가 고숙련 기술자를 더 향상시키는지, 저숙련 기술자를 더 향상시키는지에 대해서는 상반된 보고가 동시에 나오고 있다”고 설명했다.
예컨대 챗GPT를 사용하면 덜 숙련된 신입 직원의 업무 능력이 가장 많이 향상되고, 글쓰기를 가장 못하던 학생의 능력 향상이 가장 두드러질 수 있다는 것이다. 또 AI가 많은 일자리를 대체할 것으로 여겨지지만, 실제로는 AI라는 범용 기술을 각 분야에 적용하기 위한 일자리가 더 많이 생길 수도 있다고 했다.
그는 이어 “일자리와 관련한 현재까지의 담론을 살펴보면, 모든 직업이 AI의 영향을 받지만, 어떤 직업도 그 직업과 관련한 모든 업무가 다 대체되지는 않는다는 게 결론”이라고 말했다.
김지희 교수는 또 “AI가 ‘노동 보완적’으로 발전할지 ‘노동 대체적’으로 발전할지, 그 방향성은 아직 정해지지 않은 것으로 보인다”며 “정부는 기술이 노동 포용적·보완적으로 발전하도록 기업에 줄 인센티브와 사회안전망을 두루 설계해야 한다”고 말했다.
철학자인 김효은 교수는 “내년 초 발효하는 인공지능기본법이 특히 중요하다”며 “세계에서 두 번째로 발효하는 우리나라의 인공지능기본법은 굉장히 의미 있는 시도이고, 유럽연합(EU)과 미국 등의 법을 다 포괄한 내용”이라고 했다.
김효은 교수는 AI의 편향성이나 불공정 문제에 계속 관심을 가져야 한다고 강조했다. 그는 “AI의 편향성을 기술로 많이 완화시킬 수 있다는 희망적인 관점도 있지만, 실제로 문제도 발견되고 있다”며 최근 사례를 들었다. 김 교수에 따르면 거대언어모델(LLM)을 개발한 앤트로픽은 최근 자사 LLM이 주어진 목표를 위해 전략적으로 인간을 속인 사례를 발표했다.
김효은 교수는 이에 대해 “인간만 가졌다고 생각했던 ‘속이는 능력’을 AI가 가지게 된 것은 새로운 단계라고 받아들여졌다”면서도 “이 같은 불편한 사실을 앤트로픽사가 직접 공개했다는 데 의미를 둬야 한다고 본다”고 말했다. 그는 그러면서 AI를 교육에 적용하는 문제와 관련해서는 미국 보스턴 지역 18~39세 청년층을 대상으로 이뤄진 연구 결과도 소개했다. 이들을 세 그룹으로 나눠 한 그룹은 어떤 보조 도구도 쓰지 못하게 하고 나머지 두 그룹은 각각 챗GPT와 구글 검색을 사용해 에세이를 작성하게 하면서 뇌파를 측정했다. 세 그룹 중에서 챗GPT를 사용한 그룹의 뇌파 활동성이 가장 낮았다.
김효은 교수는 “여기까지는 예상이 가능한 부분”이라며 다음 부분을 주목해야 한다고 강조했다. 연구진은 처음 그룹을 뒤바꿔 처음에 챗GPT를 썼던 그룹에 보조 도구 없이 글을 쓰게 하고, 스스로 글을 썼던 그룹은 챗GPT를 쓰도록 했다. 그 결과, 처음에 혼자 에세이를 썼다가 후에 챗GPT를 사용한 그룹에선 최초의 인지 능력이 유지됐다.
그는 “생성형 AI를 교육에 사용하느냐 마느냐를 논의할 때도 찬반의 흑백논리를 내세우기보다는 교육의 순서를 어떻게 하는 게 효율적인지를 논의하는 게 중요할 수 있다”고 말했다. 처음부터 AI를 활용하기보다 먼저 스스로 고민해본 뒤 AI로 보완하는 방법이 좋다는 뜻이다. 그는 “인지 능력의 ‘빈익빈 부익부’는 경제적, 사회적 격차와 차별로 이어질 수 있기 때문에 (교육에 AI를 활용하는 데 있어) 사회적으로 면밀한 사전 조사와 준비 작업이 필요하다”고 강조했다.
진행을 맡은 김재인 교수는 토론자들에게 “AI가 개인의 능력을 증강·증폭하는 역할을 하는 만큼 AI 사용이 확산되면 개인 간 능력 격차가 더 커져 불평등이 확대되지 않겠냐”고 질문했다.
보 안 교수는 “AI가 평등성을 확보하는 데 도움을 줄 수도 있다”는 낙관론을 제시하면서 “(불평등과 격차 해소를 위해서는) 정부가 사람과 자원을 어떻게 운용하는지가 열쇠가 될 것”이라고 답했다.
그는 기술에 대한 막연한 경외나 공포보다는 ‘목적 지향적’ 태도가 중요하다는 점을 특히 강조했다. 그는 “인간과 유사한 수준의 지능을 갖춘 범용AI(AGI)가 어디까지 개발되었는지, 인간과 어떻게 다른지 구분하는 데 매달리기보다는 이 기술을 가지고 어떻게 진보를 이룰 것이냐에 매달려야 한다”고 말했다.
김효은 교수는 AI가 우리 사회를 반영한다는 점을 잊지 않아야 한다고 강조했다. 그는 “우리가 쓴 댓글까지 다 데이터가 되는 만큼, AI의 편향을 완화하려면 시민 차원에서 더 많은 논의가 필요하다”고 했다.
김재인 교수도 “인간이 만든 ‘과거 데이터’로 학습한 생성형 AI는 ‘기득권 주류 데이터’를 기반으로 보수적 의사결정을 내릴 수 있다”며 ‘공정한 판단’에 대한 사회적 논의가 활발해져야 한다고 강조했다.
이재명 대통령이 AI 부문 투자 확대를 예고한 만큼 관련 논의도 오갔다. 청중석에서는 “2000년대의 닷컴버블처럼 실체가 없는 기술에 투자만 늘리고 수익은 안 나는 게 아니냐”는 우려 섞인 질문도 나왔다.
김지희 교수는 이에 대해 “지금은 ‘묻지마 투자’가 성행하던 닷컴버블 때와는 분위기가 다르고 AI가 실제 가치를 창출하는 기술임에는 의심의 여지가 없다”면서도 “AI라는 범용성 기술로 어떻게 수익을 창출할지는 비즈니스 세계가 해결할 과제”라며 시간과 투자, 창의성이 필요한 영역임을 강조했다.
김효은 교수는 “우리의 세금을 투자하는 일이 될 것이기 때문에 면밀한 기획이 필요할 것”이라고 답했다.
도널드 트럼프 미국 행정부가 세계적인 명문 하버드대학교에 연방 지원금을 대폭 삭감하면서 하버드대에서 강도 높은 비용 절감과 인력 구조조정이 이어지고 있다.
26일(현지시간) 미국 일간지 보스턴글로브에 따르면 하버드대 케네디스쿨(공공정책대학원)의 제러미 와인스타인 학장은 전날 교수진과 직원에게 보낸 e메일에서 “미래를 위한 더욱 지속 가능한 길을 가기 위해 의미 있는 비용 절감을 해야 한다”며 인력 감축을 예고했다.
와인스타인 학장은 아울러 사무공간 축소, 건설 프로젝트 중단 등을 통해 비용을 절감할 예정이라고 알렸다.
연방 지원금 의존도가 높은 의대와 공중보건대학원도 지원금 삭감에 큰 타격을 입었다. 공중보건대학원은 장비 구매는 물론 신규 계약, 채용 등을 이미 중단했다.
앞서 안드레아 바카렐리 공중보건대학원 학장은 이달 초 서한에서 행정·운영 예산을 대폭 삭감했다고 알렸다. 그는 “연구 자금원은 바뀔 것이고 학문적 우수성과 영향력 있는 과학적 발견에 대한 우리의 의지는 변하지 않을 것”이라면서도 “앞으로 1년간 우리는 새로운 세상에 적응해야 한다”라고 말했다.
공중보건대학원의 일부 교직원의 경우 몇 주 후 근로계약이 종료되면 추가 갱신되지 않을 것이란 통보를 받았다고 한다. 의대와 공중보건대학원 교수진은 이달 말 회계연도 마감 이후 더 많은 인력 감축이 이뤄질 것으로 보고 상황을 주시하고 있다고 보스턴글로브는 전했다.
일부 교수진은 연구 지원금이 회복되지 않을 상황에 대비해 석·박사 과정생에게 조기 졸업을 권고하기도 한 것으로 전해졌다.
앞서 트럼프 대통령은 미국 대학들에 캠퍼스 내 반유대주의와 DEI(다양성·형평성·포용성) 근절 등을 명분으로 한 교내 정책 변경을 요구해왔다. 하버드는 “학문의 자유 침해”라며 이를 거부했고, 트럼프 행정부는 약 3조원 규모의 연방 지원금 지원을 중단하며 보복했다.
“새로운 문제가 나올수록 우리는 또다른 인공지능(AI) 기술을 개발해 현재의 문제를 정복하고 더 나은 세상을 만들어야 합니다.”
보 안 싱가포르 난양공대(NTU) 컴퓨터과학과 석좌교수는 25일 ‘초가속 시대의 공포를 희망으로’ 주제로 열린 <2025 경향포럼> ‘세상을 바꾸는 AI, 혁신과 도전’ 세션 강연에서 이같이 말했다. 그는 ‘딥시크 충격’을 언급하면서 한국 같은 작은 규모의 나라에는 “국제적 협력이 필요하다”고 했다.
중국 출신 AI 전문가이자 세계인공지능학술대회(IJCAI) 이사를 맡은 안 교수는 AI 연구가 아직 초기 단계라고 분석하는 동시에 기업 주도의 개발이 더욱 활발해질 것이라 전망했다. 안 교수는 “많은 이들이 AI를 활용하고 있고 AI가 대단한 일을 할 것이라고 확신하지만 아직까진 AI가 초기 단계”라며 “일각에선 2030년쯤 범용AI(AGI)에 도달할 수 있을 것이라 말하지만 그보다는 오래 걸릴 것이라 생각한다”고 했다.
그는 ‘AI 겨울’이 향후 10~20년 사이에 오진 않을 것이라고 주장했다. ‘AI 겨울’은 AI 연구가 사람들의 관심에서 멀어지고 재정 지원을 받기 어려웠던 시기를 가리킨다. 안 교수는 “과거에는 ‘AI 여름’을 순전히 학계나 정부가 주도했다면 지금은 업계(민간)가 주도하고 있다”며 “AI 기업에서 일하는 인원이 많고 논문이 계속해서 나오는 만큼 AI 겨울이 조만간 올 가능성은 낮다”고 말했다.
안 교수는 특히 아직까지 AI 개발 진전이 더딘 분야로 자율주행과 헬스케어 분야를 꼽았다. 그는 “구글이 첫 자율주행 차량을 실험한 것이 20여년 전이고 당시 2015년쯤이면 자율주행이 되리라 생각했지만 2025년에도 언제쯤 나올지 아직 모른다”며 “헬스케어 분야에서도 AI 진전이 기대했던 것보다 더딘 상황”이라고 말했다. 그러면서 “두 개 분야에 대한 기대치가 높기 때문”이라며 “0부터 99점까지 가긴 쉽지만 99점에서 100점까지 가는 것이 어렵다”고 말했다.
미국에서 박사학위를 받고 중국과학원 컴퓨팅기술연구소에서 부교수로 재직했던 안 교수는 ‘딥시크 충격’을 긍정적으로 평가했다. 그는 “딥시크는 나온지 5개월이 지난 지금도 여전히 최고 모델”이라며 “딥시크가 존재할 수 있는 이유는 규모가 작고 유연해 대기업처럼 계층적 구도가 엄격하지 않기 때문”이라고 분석했다. 그는 미국과 중국 간 AI 패권 경쟁이 더욱 심화할 것이라 전망하며 “딥시크가 전 세계적으로 영향을 주면서 모든 기업들에게 희망을 안겨줬다. 작은 기업에까지도 막대한 영향을 줄 수 있다는 점을 보여준 게 중요하다”고 평가했다.
안 교수는 한국과 싱가포르 같은 작은 규모의 국가들에게 “국제적 협력이 필요하다”고 강조했다. 그는 “어떤 종류의 협력이든 문호를 열고 수용해야 한다”며 “딥시크가 오픈소스로 기회를 얻을 수 있었듯 오픈소스를 수용할 수 있어야 한다”고 말했다.
끝으로 안 교수는 “모든 기술은 동전의 양면과 같다”며 “AI를 남용하는 것은 기술의 문제가 아니라 사람의 문제”라고 했다. 그러면서 “AI가 어떤 식으로 세상에 변화를 줄 수 있는지 계속해서 고민하고 난제를 파악하려는 노력이 필요하다”고 했다.
최적화 집중한 ‘제미나이2.5’중학생 수준서 박사 수준 돼LLM 경쟁 붙여도 최고 수준
문병로 서울대 컴퓨터공학과 교수는 25일 인공지능(AI) 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM)의 발전을 “(AI의) 은유와 추상의 혁명”이라고 말했다.
문 교수는 이날 서울 중구 롯데호텔에서 열린 <2025 경향포럼> 강연에서 “사람은 세상을 있는 그대로 받아들이지 않는다. 보고 듣는 모든 것은 주관적으로 해석되고, 의미가 더해진다. AI도 비슷하다”며 이같이 밝혔다.
문 교수는 ‘트랜스포머 어텐션’이라는 AI 기술에 주목했다. 트랜스포머(인공신경망)는 문장 속 단어들이 서로 어떤 관계를 맺고 있는지 파악하는 기술이고, 어텐션은 기계가 ‘무엇을 집중해서 볼 것인가’를 배우도록 설계하는 기술이다.
문 교수는 “(트랜스포머 어텐션은) 눈에 보이지 않는 수백 차원의 공간에 단어들을 배치하고, 단어들이 서로 얼마나 가까운지 계산하는 방식”이라고 말했다. 그는 “AI는 단어 사이의 관계를 찾아내고, 그 관계를 바탕으로 문장의 의미를 파악한다”며 “이 기술을 ‘공간의 추상화와 관계의 해석’이라고 말할 수 있는 이유”라고 설명했다.
문 교수는 “관계 추구에 특화된 알고리즘, 지금껏 사용되지 않던 수준의 하드웨어, 그리고 새로운 추상화 능력이 결합된 이 시점은 기술사의 분기점”이라며 “19세기 말부터 20세기 말까지 100년이 과학사에서 찬란한 시기였다면, 지금도 결코 그에 뒤지지 않을 것”이라고 평가했다. 이어 “요즘 AI시장은 1개월이 1년 정도로 변화가 빠르다”며 “현기증이 날 정도”라고 말했다.
문 교수는 현재 가장 주목할 AI 기업으로 구글 딥마인드를 꼽았다. 그는 “(구글 딥마인드가) 최적화 AI에 집요하게 도전해왔고, 생성 AI의 패권까지 쥐기 시작했다”며 “AI 시대를 이끌 가장 유력한 기업”이라고 말했다. 최적화 AI는 주어진 문제에 대해 가장 최적의 해결책을 찾는 것을 목표로 한다.
문 교수는 구글 제미나이2.5를 두곤 “왕의 귀환”이라고 표현했다. 6개의 LLM에 출제한 컴퓨터 알고리즘 중간고사 문제를 풀게 한 결과 제미나이2.5 78점, 그록3 51점, 챗GPT 49.9점, 클로드-opus4 22.5점 순이었다고 했다. 그는 “중학생 수준이던 제미나이가 이제는 박사 수준이 됐다”고 말했다.

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