세계미래보고서 2025-2035

- 로봇이 인간을 능가하는 속도로 복잡성을 처리할 수 있다는 것 이 증명되면서 로봇이 한 국가의 대통령으로 선출될 수도 있다. 거 의 모든 리더는 전용 AI 로봇 고문을 둔다. 일부 정치인 후보들은 로 봇과 파트너십을 맺기도 한다. 로봇은 다른 후보들과의 경쟁에서 우 위로 간주되는 요인이 수 있다. '내 AI 로봇이 당신보다 더 똑똑 하다"고 자랑하는 정치인도 나타날 것이다. 물론 2050년에 A 로 봇이 한 국가의 대통령으로 선출된다면, 그 능력은 엄청날 것이다 AGI 로봇은 전 세계 I0T, 해당 국가의 모든 공공 정보 및 기밀 정보 에 접근할 수 있고, 오늘날 우리의 상상을 초월하는 양자 컴퓨팅의 지원을 받을 것이다. 변화의 속도가 빨라지고 있기 때문에 2020년 부터 2050년까지의 변화는 1990년부터 2020년까지의 변화보다 휠 씬 더클것이다. 2050년에 인류는 쾌락 과부하를 관리하는 법을 배우는 문제, 즉 앞서 언급한 '행복한 바보' 문제를 계속 고민할 것이다. 항상 원하는 것을 얻다 보니 인생에서 정말 중요한 것이 무엇인지 진지하게 고민 하게 된다. 삶과 죽음 사이에 무슨 차이가 있을까? 단지 즐거움? 명예?부 같은 것일까? 이는 2050년에도 계속되는 논쟁일 것이다. 

- 나아가 기후위기가 정신 질환에도 영향을 준다. 최근에는 '기후 우울증'이라는 용어가 대두되기도 했다. 대기 오염에 장기간 노출되 면 불안감이 높아질 수 있고, 열대야 등의 현상은 숙면을 방해해 더 욱 심한 스트레스를 유발할 수 있다. 또한 산불이나 홍수 등을 직접 겪은 경우, 외상 후 스트레스 장애가 나타날 수 있다 지구 온난화로 기온이 상승하면서 기후질병도 증가하고 있다. 뎅기열, 황열, 웨스트나일열 지카, 치쿤구니야열 같은 생소한 이름 의 질병들은 모두 곤충 매개 감염병이다. 곤충 매개 감염병은 주로 열대나 아열대에서 흔히 볼 수 있는 병으로 그동안 우리나라에서는 보기 어려웠다. 하지만 기후변화 등으로 우리나라도 더 이상 안전지 대가 아니다. 기후변화로 인해 온도가 올라갈수록 곤충의 개체수가 증가하고 발육 기간이 짧아지기 때문이다. 실제 질병관리청의 발표 에 따르면 일본뇌염, 말라리아, 쯔쯔가무시증 모두 감염자 수가 늘어나는 추세다 

- 글로벌 티핑 포인트에는 그린란드 빙상 의 붕괴, 서남극 빙상의 붕괴, 래브라도해 아한대 환류의 붕괴, 동남 극 빙하 밑 분지의 붕괴, 북극 겨울 해빙의 붕괴, 동남극 빙상의 붕 괴, 아마존 열대우림의 고사, 영구동토층의 붕괴, 대서양 대규모 역 전 순환 붕괴가 있다. 지역적 영향 요소에는 저위도 산호초 사멸, 아 한대 영구 동토층의 급격한 해빙, 바렌츠 해빙의 급격한 손실, 고산 지대 빙하의 손실, 사헬 및 서아프리카 계절풍 녹화, 북부 한대림의 남부 고사와 북부 확장이 있다. 이 중 그린란드 빙상과 서남극 빙상, 저위도 산호초, 아한대 영 구 동토층의 급격한 해동, 래브라도해 대류 붕괴 등 다섯 개의 티핑 포인트는 이미 지금의 온도 상승 폭에서도 티핑 포인트를 넘어설 수 있다는 것이 과학자들의 설명이다. 또한 1.5'C 상승한다면, 그중 네 개는 '가능성'이 아니라 현실에 더 가까워진다 특허 우려되는 점은 이러한 티핑 포인트가 활성화되면 지구 온 난화의 상태가 심각해지면서 자체 강화 순환이 발생할 수 있다는 것이다. 이는 결과적으로 우리가 더 이상 아무것도 안 해도 세계를 2°C 이상 더 따뜻해지는 상태로 만들 수 있다는 뜻이다. 

- AI에 대한 현재의 열광은 19세기 캘리포니아에서 금이 발견된 초창기와 비슷하다. 모두가 AI 분야로 달려가 부자가 되기를 희망하 고 있다. 최근 몇 년간 기술에 대한 투자가 폭발적으로 증가하면 서, 빅테크 기업들은 미래 성장 동력 확보를 위해 치열한 경쟁을 벌 이고 있다. 하지만 골드만삭스의 분석가들은 AI가 아직 큰돈을 벌지 못하 고 있다고 결론지었다 오픈AIOpen 시의 첫GPT 등장 이후, AI 개발 경쟁은 더욱 가속 화되고 있으며, 마치 죄수의 딜레마와 같은 상황에 놓였다. 죄수의 딜레마는 두 사람이 서로 협력하면 더 나은 결과를 얻을 수 있지만, 각자의 이익을 위해 배신할 경우 모두에게 손해가 될 수 있는 상황을 말한다. AI 투자도 마찬가지로, 각 기업이 A 기술 개발에 막대 한 자금을 투자하며 경쟁하고 있지만, 과도한 투자는 오히려 기업의 재무 건전성을 악화시킬 수 있다. 메타, 구글 등 빅테크 기업들은 AI 개발에 수십억 달러를 투자하고 있지만, 단기간 내에 의미 있는 수 익을 기대하기 어려운 상황이다. 골드만삭스는 H&R블록H&R Block에서 월마트Walma에 이르기 까지 AI를 사용해 생산성을 향상함으로써 이익을 얻으려는 기업의 주가가 2022년 말 .이후 전체 주식 시장보다 크게 저조했다는 사실 을 발견했다 AI의 시장 침투력도 예상외로 않다. 미국 인구조사국 보고서에 따르면 기업의 5%만이 A를 사용하고 있으며, 이 수치는 2024년 가 을까지 약 6.6%까지 중가할 것으로 예상된다. 인터넷에 연결된 AI 는 중요한 영업 비밀을 유출할 수 있는 블랙박스이며, 환각에 대한 우려, 보안 및 개인 정보 보호 문제 등으로 채택률이 높지 않은 것으 로 보인다. 
결국 AI의 능력은 현재 엄청난 과대광고에 불과하다. AI 산업 분야에서 실제 수익을 창출하는 회사는 엔비디아Nvidi처럼 시1에 필 요한 하드웨어를 판매하는 회사뿐이다. 

- 하지만 과도한 투자는 기업의 생존을 위협할 수 있으며, 투자자들의 불안감을 증폭시킬 수 있다는 우려도 제기되고 있다. 구글의 모기업인 알파벳^phabet의 경우 2024년 2분기 자본 지 출이 91% 급증한 132억 달러에 달했으며, 이 중 22억 달러가 A 개 발에 사용되었다. 오픈AI는 연간 운영 비용이 85억 달러에 이르는 반면, 수익은 35억~45억 달러에 그칠 것으로 예상된다. 앤스로픽 Anchropic의 상황은 더욱 심각해, 오픈AI 수익의 10분의 1에서 5분의 1 수준의 수익만을 올리면서 25억 달러의 컴퓨팅 비용을 소모하고 
있다. 이러한 대규모 투자에도 불구하고 실질적인 수익 실현은 최소 2026년까지 기대하기 어렵다는 분석이 나오고 있다. 그럼에도 마크 저커버그Mark Zuckerberg와 순다르 피차이Sundar Pichai 같은 CEO들은 이러한 투자가 미래를 위해 필요한 결정이라고 주장하고 있다.
- 각 기업은 지금 투자하지 않으면 미래에 경쟁에서 뒤처질 수 있 다는 두려움으로 인해 막대한 자금을 투입하고 있다. 하지만 이러한 과도한 투자가 지속 가능한지에 대한 의문이 제기되고 있으며, At 과대광고로 인한 기술 부문의 거품이 우려되고 있다. 결론적으로, 빅테크 기업들의 시 투자 경쟁은 단기적으로는 기 술 발전을 가속화할 수 있지만, 장기적으로는 상당한 재무적 위험을 동반한다. 이러한 상황이 지속된다면 기술 부문뿐만 아니라 전체 경 제에 상당한 영향을 미칠 수 있으며, 향후 시장 조정의 가능성도 배 제할 수 없다.

- 2024년 7월 사이버 보안 기업 크라우드스트라이크Crowdstrike의 소프트웨어 업데이트 오류로 인해 전 세계적으로 IT 마비 사태가 발생했다. 5,000편 이상의 항공편이 중단되었으며, 영국 전역에서 의료 서비스가 지연되었다. 호주의 소매업체에서는 현금 거래 외에 는 모두 불통되었다. 금요일에 벌어진 이 사태에서 대부분 주요 시 스템은 하루 만에 다시 온라인 상태가 되었지만, 많은 기업들이 이 틀이 지난 일요일 오후에도 여전히 정상화되지 못했다. 그 피해를 금액으로 환산하면 10억 달러를 넘을 가능성이 크다. 이는 단순한 시스템 오류를 넘어, 우리가 AI 시대를 맞이할 준비가 얼마나 되어 있는지에 대한 심각한 질문을 던졌다. 많은 IT 전문가들이 이 사태에서'과도한 중앙 집중화'를 근본문제로 지적했다. 미래에는 시가 모든 소프트웨어와 서비스에 깊숙 이 침투해 새로운 운영 체제와 같은 역할을 할 가능성이 크다. 실제 로 마이크로소프트는 이미 모든 프로그램에 AI를 내장할 계획을 세 있다. 그런데 이번 같은 사태가 더 강력한 AI 시스템에서 발생한다 면 어떻게 될까? 일부 전문가들은 시I로 구동되는 IT 중단은 크라우 드스트라이크 사태보다 10배 더 심각할 수 있다고 예측한다 이것이 우리가 의료, 군사, 사법, 운송과 같은 중요한 분야에 A 를 배치할 때 극도로 조심해야 하는 이유다. 우리 삶의 필수적인 부 분을 담당하는 시스템들이 시에 의존하게 될 때, 시스템 오류는 단 순한 불편함을 넘어 생명과 안전에 직접적인 위협이 될 수 있기 때 문이다. 

- 기술 혁신은 항상 설명할 수 없는 부작용을 동반한다. AI의 발 전은 그동안 우리가 해답을 찾지 못했던 난치병의 치료, 기아의 해 소, 온난화의 해답 등을 찾아줄 것이라는 기대를 갖게 한다. 그런 데 막상 A가 발전하다 보니 다른 유형의 컴퓨팅보다 더 많은 에너 지가 필요하다는 사실이 밝혀졌다. IEA는 최근 GPT-3 Generative Pre- trained Transformer 3와 같은 모델을 훈련하는 데 약 1,300메가와트시 의 전기가 사용된다고 보고했다. 이는 미국 130가구의 연간 전력 소 비량과 거의 같다. 더욱 진보된 GPT-4를 훈련하는 데는 50배더 많 은 전력이 사용된 것으로 추정된다 전반적으로 AI의 성장을 유지하는 데 필요한 연산 능력은 약 100일마다 2배로 증가하고 있다.

- 구글과 마이크로소프트가 2023년에 각각 24테라와트시의 전 력을 소비한 것으로 나타났다. 이는 아이슬란드, 튀니지, 아제르바 이잔, 가나 등 100개국의 에너지 총소비량(19테라와트시)보다 많은 양이다. A 시대 이전에는 일반적으로 데이터센터가 전 세계 전력 수요의 약 1%를 차지하는 것으로 추정되었다. IEA 보고서에 따르 면 2022년 데이터센터, 암호화폐, AI를 합쳐 전 세계적으로 460테 라와트시의 전기를 사용했으며, 이는 전 세계 전력 총수요의 약 2% 에 해당한다. IEA는 이 수치가 2026년까지 2배로 증가할 것으로 추 산했는데, 이는 2022년 전 세계 전력 소비량의 약 9%에 해당하는 수치다. 

- 사용자가 켓봇이나 생성형 시에 요청을 입력할 때마다 요청이 데이터센터로 전송된다. AI가 더 많아질수록 서버는 더 뜨거워지므 로 냉각을 위해 더 많은 전기가 필요하다. IEA는 2024년 초 보고서 에서 일반적으로 데이터센터가 컴퓨팅에 약 40%, 냉각에 40%의 전 기를 사용한다고 밝혔다 첫GPT 제조업체 오픈시I에 투자하고 생성형 AI를 제품의 핵 심으로 배치한 마이크로소프트는 최근 데이터센터 확장으로 인해 2020년 이후 이산화탄소 배출량이 30% 가까이 증가했다고 발표했 다. 구글의 탄소 배출량은 2023년에 13% 증가했으며(2019년 대비 48% 증가), 1,430만 톤의 이산화탄소를 배출했다. 이는 가스 화력발 전소 38개가 배출하는 양과 동일하다. 구글의 탄소 배출량 급증에 는 A 모델 훈련 및 운영에 막대한 양의 전력이 필요한 데이터센터 확장이 가장 큰 영향을 미친 것으로 분석된다. 실제로 구글 데이터 센터는 2023년에만 100만 톤의 탄소를 배출했다. 

- 미래에 생성형 A와 로봇공학의 결합은 몇 가지 주요 영역에서 상당한 발전을 가져올 것이다. 특히 강화 학습rinforccment learming, RI: 특정 목표를 향한 진전에 대해 알고리즘이 보상을 받는 머신러닝 방법에 관한 지속 적인 연구는 로봇이 시행착오를 통해 학습해 성능을 향상시키는 핵 심 영역이다. 강화 학습을 사용하면 로봇은 복잡한 행동을 자율적으로 개발하고 새로운 작업에 적응할 수 있다 강화 학습을 통해 바둑 을 배운 대표적인 사례로 딥마인드의 알파고 Alphaco가 있다. 또 다른 흥미로운 연구 분야는 로봇이 최소한의 훈련 데이터로 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 하는 퓨샷 학습 for-shotlearn. ing이다. 예를 들어 CPI-3은 몇 가지 예만으로 새로운 작업을 이해 하고 수행함으로써 퓨샷 학습을 보여준다. 유사한 기술을 로봇공학 에 적용하면 로봇이 새로운 작업을 수행하도록 훈련시키는 데 필요 한 시간과 데이터를 크게 줄일 수 있다. 또 다른 중요한 측면은 적절한 인간-로봇 협업의 개발이다. 로 봇이 일상생활에 점점 더 많이 도입되면서 인간과 공존하고 긍정적 으로 상호작용하는 시스템을 개발하는 일은 반드시 필요하다.