지난 책에 쓴 문장인데, 그 후로 매 순간 말 그대로 사실이었습니다. 2023년 초부터 2024년 초까지는 누가 봐도 세계 최고인 AI 모델이 하나 있었습니다. OpenAI의 GPT-4입니다. 많은 사람이 AI를 쓰기 시작한 첫 두어 해를 떠올릴 때 기억하는 모델이고, 제가 Co-Intelligence를 쓰면서 염두에 둔 모델이며, ChatGPT가 많은 사람에게 기본 AI로 자리 잡게 해 준 모델이기도 합니다. 그 이후 선두에 오른 AI 모델은 스무 개에 이릅니다. 모두 Anthropic, Google, OpenAI 세 회사의 모델입니다.

하지만 선두가 바뀐 것만으로는 더 큰 변화가 드러나지 않습니다. 현재 출시 당시의 GPT-4보다 성능이 좋은 AI 모델은 모두 180개입니다. 이 중에는 누구나 자유롭게 쓰고 수정할 수 있는 오픈 웨이트 모델도 많고, 열아홉 개는 최신 스마트폰에서도 돌아갑니다.

우리는 지수 곡선 위에 살고 있습니다

아래 데이터는 한때 AI 분야에서 가장 유명한 차트였던 METR Long Horizon Benchmark를 바탕으로 합니다. 이 벤치마크는 AI가 프롬프트 하나로 최소 50% 확률로 성공시킬 수 있는 사람의 작업량을 측정했습니다. 이 벤치마크의 성장세는 놀랄 만큼 꾸준했습니다. GPT-4 출시부터 METR 측정이 끝날 때까지 AI가 해낼 수 있는 작업량은 여덟 번 두 배로 늘었습니다. 2024년에는 AI가 4분짜리 작업을 해냈습니다. 제가 2026년 4월에 Co-Existence 초고를 넘길 무렵에는 사람이 17시간 걸리는 작업까지 해낼 수 있었습니다.

그러다 벤치마크가 한계에 부딪혔습니다.

METR은 기존 방식으로는 AI가 해낼 수 있는 작업량을 더 이상 정확하게 측정할 수 없다고 밝혔습니다. 다른 연구들은 그 수치가 17주 분량, 혹은 그 이상일 수 있다고 봅니다.

성능이 높아지는 동안 가격은 떨어졌습니다. 제가 예전부터 좋아하던 AI 벤치마크인 Google Proof Question and Answer Exam은 대학원생도 자주 막히는 문제를 AI에게 내는 시험인데, 정답 하나를 얻는 데 AI 사용 비용이 30센트 들었습니다. 지금은 같은 결과를 얻는 데 0.04센트면 됩니다.

사람이 AI와 일하는 방식이 달라지고 있습니다

이렇게 많이 발전했지만, AI 능력의 최전선은 30개월 전과 마찬가지로 여전히 들쭉날쭉합니다. 어떤 영역은 끈질기게 약한 채로 남아 있고(AI는 아직도 긴 글쓰기에 꽤 서툽니다), 수학 문제 풀이처럼 같은 기간에 형편없는 수준에서 인간을 뛰어넘은 영역도 있습니다. 책에서 다루었듯이, AI가 뛰어난 분야에서조차 작은 빈틈이 사람에 대한 큰 수요를 만들어냅니다. 적어도 지금은 그렇습니다.

그러나 AI의 성능이 워낙 크게 올라서 우리가 AI와 일하는 방식도 달라질 수밖에 없습니다. Co-Intelligence에서 저는 켄타우로스 방식(AI와 사람이 일을 나눠 맡는 방식)과 사이보그 방식(AI와 사람이 작업을 섞어서 하는 방식)을 소개했습니다. 두 방식 모두 사람이 작업 과정에 계속 관여하지만, 한 사람이 동시에 관여할 수 있는 과정에는 한계가 있습니다. 이제 진짜 에이전트가 생겼기에 세 번째 방식으로 마법사(conjurer) 방식을 추가했습니다. 마법사는 필요할 때 에이전트를 불러내 일을 맡기고, 돌아온 결과물을 평가합니다. 이 글의 차트도 그렇게 만들었습니다. 에이전트를 불러내 대략적인 방향만 알려주고 "더 좋게 만들어 줘"라는 말을 수없이 했습니다. 가장 강력한 AI 활용법이지만, AI가 그런 결과를 내기 위해 정확히 무엇을 하는지 우리가 통제하기 어려워지는 만큼 새로운 위험도 따릅니다.

수달 테스트가 무너졌습니다

오랜 독자라면 아시겠지만, 저는 지난 몇 년 동안 "비행기에서 와이파이를 쓰는 수달"이라는 프롬프트로 AI 이미지 생성 및 영상 도구를 테스트해 왔습니다. 30개월 전 최고의 이미지 생성기였던 Midjourney는 이런 결과물을 내놓았습니다.

그래서 오늘은 Opus 5.5에게 이렇게 요청했습니다(오타도 그대로입니다. AI가 좋아질수록 프롬프트는 훨씬 덜 중요해졌습니다). "I have a post showing the what happened over the past 30 months of AI in honor of my new book (published 30 months after the origina). i want you to make the ultimate otter on an airplane using wifi video. just something fantastic, i know you are creative, give it a go." Google과 ElevenLabs의 여러 온라인 서비스 구독을 연결해 주었더니 다음 영상을 만들어냈습니다. (소리를 켜고 보세요)

영상에는 몇 가지 결점이 있습니다. 그래도 AI는 대본, 이미지, 콘셉트, 음악, 이 모든 것을 만드는 기술적인 부분까지 제 도움 없이 스스로 방법을 찾아냈습니다. 바로 이것이 달라진 점입니다.

앞으로 AI는 지금보다 훨씬 더 많이 거론될 것입니다

이런 발전의 결과로 AI는 세상에서 점점 더 큰 이슈가 되고 있습니다. Co-Intelligence가 나온 뒤의 성과와 논란을 정리한 이 연표를 보면 얼마나 많은 일이 있었는지 짐작하실 수 있습니다(중요한 사건 수백 개를 뺐는데도 이만큼입니다. AI의 도움을 받아도 우리 모두 따라가기 벅찬 형편입니다).

물론 AI의 발전 속도는 저 같은 저자에게 골칫거리입니다. 그래서 이번 책은 뉴스나 최신 모델 출시를 쫓아가려 하지 않았습니다. 대신 이 글에서 보여드린 것과 같은 흐름에 집중했습니다. AI는 지수적으로, 그러나 고르지 않게 발전하고 있으며, 우리가 AI를 쓰는 방식은 챗봇에서 실제 일을 해내는 에이전트로 옮겨가고 있다는 것입니다. 책은 이런 시스템과 공존해야 하는 사람에게 이것이 어떤 의미인지를 다룹니다. 사람에게 아직 우위가 남아 있는 영역(저는 깊은 지식, 넓은 지식, 안목, 주체성 네 가지로 요약된다고 주장합니다), 언제 AI에게 일을 맡겨야 하는지, 언제 아예 맡기지 말아야 하는지를 이야기합니다. 흐름을 이해하면 현재와 가까운 미래도 훨씬 덜 놀랍게 느껴질 것입니다.

Co-Existence는 오늘 출간됩니다. 여기에서 구매하실 수 있습니다. 이 웹사이트는 Opus 5.5가 새로 디자인했습니다. "더 좋게 만들어 줘"라고만 했습니다.