AI 개발은 여전히 지수적 성장 곡선 위에 있다. 필자는 격주 정도로 Substack 글을 올리려 하지만, 발전 속도가 빨라질수록 그 주기조차 너무 느리게 느껴질 때가 있다. 지난 글을 올린 이후 몇 주 사이에도, AI가 수학 역사상 가장 유명한 난제 중 하나를 풀어냈다는 소식(논란과 함께)이 전해졌고, AI가 초래할 위험과 그 대응 방안을 둘러싼 논의(역시 논란과 함께)가 광범위하게 펼쳐졌다. 이러한 우려들은, 점점 쌓여가는 다른 걱정들과 함께, 결국 필자가 글을 쓰면서 느끼는 것과 같은 문제로 귀결된다. 인간이 만든 시스템과 절차가 AI 발전 속도를 따라가기에는 너무나 느리다는 것이다.

이런 우려가 틀렸다고 생각하지는 않는다. 하지만 미래의 AI에만 초점을 맞추는 것은, 그것이 아무리 중요한 문제라 해도, 지금 이 순간 AI가 이미 엄청난 능력을 갖추고 있다는 사실을 외면하는 것이다. 실제로 현재의 GPT-6 Astra와 Fable 5.1만으로도 경제 전반의 상당 부분을 변혁할 수 있으며, 제대로 안내하고 활용하기만 하면 수 주치 인간 노동을 안정적으로 처리해낸다.

그 몇 가지 흥미로운 사례를 들자면, 필자는 GPT-6 Astra에게 1977년작 텍스트 어드벤처 게임 'Zork'를실제로 플레이할 수 있는 완전한 3D 액션 어드벤처 게임으로변환해달라고 요청했다. Zork에는 그래픽이 없고 각 장소는 한 단락의 산문으로만 묘사되어 있어서, AI는 하얀 집이 어떻게 생겼는지, 그루(grue)가 어떻게 생겼는지(원작에서는 어둠 속에서 당신을 잡아먹을 가능성이 높다고만 알려준다)를 스스로 결정해야 했고, "트롤과 싸워라"라는 텍스트를 액션 시퀀스로 구현해야 했다. 또한 Fable 5.1에게는 이탈리아 작가 움베르토 에코의 서재를 3D로 재현해달라고 요청했다. 에코는 밀라노 아파트에 수만 권의 책을 소장했는데, AI가 평면도를 찾지 못하자 수십 개의 영상, 재단이 촬영한 각 책장 사진, 그리고 두 개의 도서 목록을 바탕으로 작업을 시작했다. AI는 프레임 단위로 책 등을 읽어냈고, 공간 구조를 추론한 뒤, 식별해낸 약 5,000권을 27,000개의 서가 칸에 배치했다. 확실한 것, 추정한 것, 알 수 없는 것을 각각 표시했고, 카메라가 닿지 않은 책장은 안개로 처리했다. 이 작업은 Zork 게임이나 최근 AI에게 맡긴 다른 실제 업무들과 마찬가지로, 연구자·개발자·디자이너가 함께해야 할 몇 주치 작업이었다. 그런데 지금 이런 일이 일어나고 있다.

요점은 이것이다. 미래 모델이 무엇을 할 것인지에 대한 논쟁이 한창인 지금, 정작 현재 모델의 능력은 거의 활용되지 않고 있으며 제대로 이해조차 되지 않는 경우가 많다. 예를 들어, GPT-6 Astra가 Blender(정교한 3D 모델링 소프트웨어)를 직접 조작할 수 있다는 사실은 필자도 실제로 그렇게 하기 전까지는 몰랐다.

필자는 곧 출간될 저서『Co-Existence』의 원고를 건네며, AI의 관점에서 책 예고편을 만들어달라고 요청했다. 별다른 지시 없이도 AI는 Blender를 활용해 완전한 애니메이션 3D 장면(결코 쉽지 않은 작업이다)을 구성하고, 몇 가지 농담과 반전을 담은 스크립트를 작성했다(첫 번째 농담은 거절했지만 두 번째는 꽤 괜찮았다). 이후 음성과 음악, 음향 효과까지 생성하는 방법을 스스로 찾아내어 45분 만에 영상을 내놓았다. 완성본이 책의 실제 분위기보다 다소 불길하게 느껴지지만, 그건 AI가 내린 판단이지 필자의 선택이 아니었다.

AI가 얼마나 더 나아갈 수 있는지 확인하기 위해 이렇게 요청했다. "좋은데, 사실 『Co-Existence』를 바탕으로 액션 영화 예고편을 만들어줬으면 해. 자유롭게 해봐. 30초를 넘기지 말고." 이번에도 AI는 스크립트를 쓰고 Blender에서 3D 프로토타입을 제작했다. 더 영화적인 버전을 요청하자, AI는 Blender 애니메이션을 스토리보드 삼아 브라우저에서 영상 생성기를 직접 조작하고 생성된 장면들을 편집해 최종 예고편을 완성했다. 필자는 사소한 창작 의견을 몇 가지 전달했을 뿐, 어떤 제작 결정에도 관여하지 않았고 AI가 어떻게 작업을 수행하는지 정확히 파악하지도 못했다. 결과물은 여기서 확인할 수 있다.

물론 이 결과물들에는 눈에 띄는 결함도 있다. 하지만 동시에 AI가 일종의 판단력과 창의성을 발휘한 사례이기도 하다. 불과 얼마 전까지만 해도 이것들은 오직 인간만이 가진 특성으로 여겨졌다. 게다가 이 모든 작업은 필자가 결제한 ChatGPT 계정의 토큰 예산 중 극히 일부만 사용했다. 흥미로운 시연이기도 하지만, 한편으론 AI가 순전히 인간의 영역이었던 것들을 점점 잘하게 된다는 점에서 다소 두렵기도 하다. 그럼에도 이 프로젝트들 중 어느 것도 저절로 이루어지지는 않았다. 필자가 주제를 선택했고, Zork와 에코, 그리고 자신의 책에 대한 충분한 지식이 있었기에 AI가 어디서 잘못되었는지 파악하고 첫 번째 결과물이 마음에 들지 않을 때 두 번째 버전을 요청할 수 있었다. 역량 오버행(Overhang), 즉 이 모델들이 할 수 있는 것과 실제로 대부분의 사람들이 활용하는 것 사이의 간극은 곧 기회다. 대부분의 사람들은 자신만의 강점을 AI에 접목시키지 않는 반면, 그렇게 하는 사람들은 훨씬 많은 것을 얻어낸다.

그래서 필자는 AI 능력이 향상되더라도 여전히 유용한 우리 각자의 고유한 특성에 집중해야 한다고 생각한다. AI와 결과물 생산 경쟁을 하는 건 애초에 이길 수 없는 게임이다. 대신, 우리는 각자의 인간적 강점을 바탕으로 AI와 협력함으로써 둘 중 어느 쪽도 혼자서는 할 수 없는 일을 해내야 한다. 필자는 저서에서 AI를 독창적이고 풍요롭게 활용하고자 할 때 특히 중요한 네 가지 개인적 강점을 제시한다. 깊은 전문 지식, 폭넓은 배경 지식, 안목, 그리고 주체성이다.

네 가지 강점

처음 두 가지 강점은 '아는 것'에서 비롯된다. 깊은 전문 지식이란 특정 분야나 주제를 깊이 이해함으로써 쌓이는 전문성으로, 이를 바탕으로 빠르고 정확한 판단을 내리는 직관이 형성된다. 경험 많은 회계사가 스프레드시트를 한눈에 보고 무언가 잘못되었음을 직감하거나, 골프 프로가 스윙을 보는 순간 골퍼의 실수를 꿰뚫는 것이 바로 그것이다. 필자가 첫 번째 예고편이 책의 실제 분위기보다 훨씬 불길하다는 것을 몇 초 만에 알아챈 것도 마찬가지다. 깊은 전문 지식은 전문가의 영역이며, 들쭉날쭉한 프런티어(Jagged Frontier)의 윤곽을 제대로 이해하는 유일한 방법이기도 하다. 적어도 자신의 전문 분야에서는 AI가 어디서 잘하고 어디서 실패하는지 그 패턴을 전문가만이 온전히 파악할 수 있기 때문이다. 또한 깊은 전문 지식은 변화에 적응하는 데도 도움이 된다. 직접 작업하는 사람에서 그것을 관리하는 사람으로 전환하기가 훨씬 수월해지기 때문이다. 최근 Anthropic의 연구에 따르면 전문성은 AI로부터 얻는 결과물의 질에도 영향을 미친다. 전문가는 AI에게서 더 나은 결과물을 끌어낼 뿐 아니라, 더 많은 것을 얻어낸다.

하지만 깊은 전문 지식만으로는 충분하지 않다. 폭넓은 배경 지식도 필요하다. LLM의 학습 데이터는 인류의 방대한 지적 산물에서 폭넓게 가져온 것이다. AI는 디자인 씽킹(design thinking)과 베이즈 추론, 도요타 생산 방식, 로저리언 치료, 마르크스주의 문학 비평까지 어느 정도 익히고 있다. 하지만 AI는 당신이 먼저 물어보지 않는 한 이런 지식 체계를 자발적으로 꺼내놓지 않는 경향이 있다.

바로 여기서 폭넓은 배경 지식이 힘을 발휘한다. 한 가지 예를 들어보자. AI가 디자인 작업을 처리하는 방식이다. AI에게 웹페이지를 만들어달라고 하면, 제목 위에 작은 부제목을 덧붙이는 성가신 습관을 보이곤 한다. 디자인에 대한 기초 지식이 없다면 AI에게 작업에 "눈썹 달기"를 그만하라고 요청해야 한다는 사실조차 모를 수 있다. 또한 필자가 Blender 애니메이션을 영상 생성기의 스토리보드로 활용하는 것이 영화 제작에서 합리적인 방식이라는 것, AI가 제멋대로 한 행동이 아니라는 것을 알 수 있었던 것도 바로 그 덕분이다. 적절한 용어를 알고 있다면 수정 요청도 쉬워진다. 폭넓은 배경 지식을 쌓으려면 다양한 분야와 형식, 전통에 걸쳐 폭넓게 읽고 공부해야 한다. 이것은 그 자체로도 충분히 가치 있는 일이지만(교양교육의 귀환!), AI 시대에는 그 가치가 배가된다.

이제 앞서 보여준 영상과 프로젝트들로 돌아가보자. 어떤 작업에는 직관적으로 강하게 반응했거나, 아니면 전부 마음에 들지 않았을 수도 있다. 또는 더 발전시키고 싶은 주제나 아이디어를 발견했을 수도 있다. 그 반응 자체가 AI 시대의 세 번째 인간 차별점인 안목을 발휘하는 것이다. AI 이전에는 무언가를 만드는 일이 어렵고 오래 걸렸다. 초안 하나를 쓰는 데 몇 시간이 걸렸고, 제품 컨셉 스무 개를 뽑으려면 팀이 일주일을 매달렸으며, 학술 논문 한 편은 수년이 걸리기도 했다. 제약은 언제나 충분히 만들어내는 것이었다. 이제 만드는 건 빠르고 저렴해졌다. 희소한 자원은 자신만의 안목으로 결과물 중에서 가려내는 능력이다. 다시 예고편으로 돌아가서, 필자는 첫 번째 농담을 거절하고 두 번째를 채택했으며, 더 영화적인 버전을 요청했다. 예고편에서 내린 결정은 그것이 전부였지만, 그 결정들은 필자의 안목에서 나온 것이었다.

많은 사람들이 공감할 만한 취향을 가진 사람도 있고, 완전히 개인적인 취향을 가진 사람도 있으며, 새롭고 참신한 것을 향한 취향을 가진 사람도 있다. 물론 생성형 AI는 대부분 슬롭(slop), 즉 서로 비슷비슷한 결과물의 홍수를 만들어낸다. 하지만 슬롭은 안목으로 극복할 수 있다. AI로 훌륭한 것을 만든다는 것은 어떤 결과물을 취하고, 어떤 것을 버리며, 어떤 것을 AI 혼자서는 결코 만들어내지 못했을 무언가의 원재료로 삼을지 아는 것이다.

마지막 인간의 강점인 주체성은 어쩌면 가장 중요하면서도 이야기하기 가장 어려운 개념일 것이다. 정의 내리기가 쉽지 않고 많은 논쟁의 대상이기도 하다. 그러나 AI의 맥락에서 주체성이란, AI가 무엇을 할 수 있는지 아무도 확실히 모르는 상황에서 가능성의 경계를 스스로 탐색하려는 의지라고 생각한다. 들쭉날쭉한 프런티어는 당신의 분야에서 아직 지도가 그려지지 않은 영역이고, 주체성이란 그 지도를 직접 그려나가는 탐험가가 되는 것이다. 누군가 AI가 이제 이것을 할 수 있다고 알려줄 때까지 기다리는 것과, 직접 시도해서 스스로 발견하는 것의 차이가 바로 그것이다. 필자가 AI에게 게임을 플레이시키는 것처럼 온갖 기묘한 AI 실험을 계속하는 이유도 거기에 있다. AI가 무엇을 할 수 있는지에 대해 정말 많은 것을 배우게 된다.

저서 선주문 혜택 안내

이 네 가지 강점과 그 이상의 내용을 10월 20일 출간 예정인 『Co-Existence』에서 자세히 다룬다. co-existence.ai에서 선주문 후 알려주시면(선주문은 저자에게 실질적인 도움이 된다), 하루 이틀 안에 AI와 나누는 무료 음성 인터뷰 링크를 보내드린다. 무엇을 알고, 무엇을 좋아하며, 무엇을 시도해봤는지 묻고, 그에 맞춘 깊은 전문 지식·폭넓은 배경 지식·안목·주체성 보고서와 함께 각각에 맞는 활용 사례와 프롬프트를 제공한다.

인터뷰 결과 보고서 예시. 여기서는 수달에 집착하는 LLM이 인터뷰이로 등장했지만, 실제 보고서는 당연히 본인에 대한 내용으로 구성된다.

이 모든 것이 우리에게 남기는 것

현재 AI를 둘러싼 불안의 대부분은 미래 모델과 그것을 통제할 수 있을지에 관한 것이다. 개발 속도를 조절해 위험을 줄이는 방법을 두고 각국 정부와 AI 연구소들이 논쟁을 벌이는 것은 합당한 일이다. 하지만 속도를 늦춘다고 해서 이미 존재하는 것이 사라지지는 않는다. 내일 당장 모든 연구소가 새 모델 훈련을 중단하더라도, GPT-6 Astra와 Fable 5.1이 이미 경제 상당 부분의 작동 방식을 바꿀 만한 수준이라는 사실은 변하지 않는다. 이 모델들이 오늘 할 수 있는 것과 대부분의 사람들이 실제로 활용하는 것 사이의 역량 오버행은 실로 어마어마하다.

따라서 프런티어의 속도가 어떻게 조율되든 변화는 반드시 온다. 한꺼번에 일어나지도 않고 균일하지도 않겠지만, 피할 수 없다. 그러나 변화가 불가피하다고 해서 변화의 방향까지 정해진 것은 아니다. 사회로서 우리는 인간의 노동을 단순히 대체하는 것이 아니라 강화하는 AI-인간 협업 모델을 개발하고 공유하는 데 더욱 힘써야 한다. 개인으로서도 AI를 단순히 대체의 도구가 아니라 우리 자신의 역량을 키우는 방향으로 활용하는 것이 그만큼 중요하다. AI가 절대 넘지 못할 선이 있다고 단언할 수는 없다(위의 사례들을 보라). 하지만 당신의 네 가지 강점은 오늘 당장 시작할 수 있는 출발점이다.