슈퍼개인의 탄생

- 아이폰이 탄생하는 순간 사람들이 멀티터치와 앱스토어에서 새 로운 경험을 한 것처럼, GPT가 탑재된 코파일럿을 경험한 순간 이 전의 모든 인터넷 기반의 생산성 도구들은 진부하게 느껴질 것이 다. 생성 인공지능이 기존의 도구와 만나 완전히 새로운 경험을 만 드는 중이다.
코파일럿 발표 5일 후 3월 21일, 마이크로소프트는 오픈AI의 이 미지 생성 인공지능 프로그램 '달리 DALL-E'를 빙과 엣지 브라우저에 적용한 '빙 이미지 크리에이터 Bing Image Creator'를 발표했다. 이제 채 팅창에 원하는 그림을 그려달라고 텍스트를 입력하거나, 음성으로 말하면 내가 원하는 그림이 나온다.
GPT의 불씨가 브라우저, 검색 엔진인 빙, 운영 체제인 윈도우, 생산성 도구인 워드, 엑셀, 파워포인트, 팀즈 등 계속 다른 도구에 붙고 있다. 프로메테우스를 장착한 마이크로소프트의 빙은 2023년 3월 기준, 하루 순 이용자가 1억 명을 넘어섰다. 1개월 만의 성과 다. 특히 주목할 점은 이용자 중 3분의 1이 빙을 처음 사용했다는 것이다. 마이크로소프트는 PC뿐 아니라 스마트폰의 빙 앱에도 인 공지능을 탑재하며 사용자를 늘리고 있다. 2022년 빙의 모바일 앱 다운로드 수는 80만 건이였으나, 오픈AI 챗GPT와 통합을 발표 한 후 일주일 동안 75만 건이 다운로드되었다. 가상의 불이 번지기 시작했다.
- 인공지능 기업 '스케일AI'에서 프롬프트 엔지니어로 일하는 라일리 굿사이드는 "프롬프트 엔지니어는 인간과 기계의 마음이 만나는 장소에서 소통하는 방식을 찾는 사람이며, 인간이 추론할 수 있고 기계가 따를 수 있는 언어를 만드는 이 직업은 사라지지 않을 것"이라고 말했다.
물론 반대 시각도 존재한다. 현대 언어학의 최고 거장인 노엄 촘스키 Noam Chomsky는 챗GPT와 같은 생성 언어 모델 기반의 인공지 능에 대해 부정적 의견을 제시했다. 촘스키는 "챗GPT와 같은 챗봇 은 코드를 작성하거나 여행을 계획하는 데는 유용할 수 있지만, 독 창적이고 심층적이며 잠재적으로 논쟁의 여지가 있는 토론은 결코 할 수 없을지도 모른다. 비록 초기 단계지만 인간 지능과 동등하거 나 능가할 수 있는 AI는 아직 멀었다"고 말했다.
- 인터넷 검색 서비스가 등장했을 때 인터넷 검색 자격증도 생기며 주목받았으나 지금은 그 의미가 퇴색했다는 의견도 존재 한다. 하지만 중요한 건 인터넷 시대에 검색 역량은 이미 필수라는 것이다. 고액 연봉을 받든, 필수 역량이 되든 새로운 미래가 시작 되고 있음에 유의할 필요가 있다.
현재 프롬프트 역량을 보유한 플랫폼 스타트업들이 막 출현 중 이며, 이들 중 투자유치를 통해 새롭게 비상할 기업이 생길 것이 다. 규모는 작지만 이 기업들이 성장하는 모습에서 새로운 투자 기회를 찾는 노력도 필요할 것이다.
- 2023년 2월 미국 저작권은 이미지 생성 인공지능 미드저니로 만들어진 디지털 만화, <여명의 자리야 Zarya of the Dawn>에서 크리스 카슈타노바 Kris Kashtanova 작가가 쓴 글, 이미지의 선택과 배치는 저작 권이 인정된다고 통보했다. 인공지능과 협업하는 새로운 디지털 만화 <여명의 자리야>는 작가가 대사를 쓰면, 미드저니가 그림을 생성하고 작가가 이를 배치하는 방식으로 제작됐다. 인공지능이 생성한 이미지에는 저작권을 인정하지 않았지만, 작가가 기여한 부분에는 저작권을 인정한 것이다. 미국 저작권청의 이번 결정은 최근 미드저니나 챗GPT 등 이미지나 텍스트 등 콘텐츠를 만들어내는 생성형 인공지능 관련 저작권과 관련해 처음 내린 것으로 알려 졌다.
- 2019년 매사추세츠 대학교는 초거대 인공지능 모델을 학습하는 데 이산화탄소가 얼마나 배출되는지 분석했다. 그 결과, 평균 미국 자동차 평생 배출량의 거의 5배에 해당하는 62만 파운드 이상의 이 산화탄소를 배출한다는 사실을 발견했다.
연구진은 초거대 인공지능 분야에서 두각을 내는 네 가지 모델, 즉 트랜스포머 · ELMOBERT.GPT-2를 대상으로 분석한 결과 인공지능 훈련에 드는 계산 및 환경 비용이 모델 크기에 비례해 증가하다가 모델의 최종 정확도를 높이기 위한 일종의 정제 작업을 거칠 때 폭발적으로 증가한다는 사실을 밝혀냈다. 중요한 것은, 이 수치는 탄소 배출 시작의 기준선일 뿐이라는 것이다. 단일 인공지능 모델을 훈련하는 건 최소한의 작업으로, 새로운 인공지능 모델을 처음부터 개발하거나 기존 모델을 새로운 데이터에 맞게 조정하는 경우에는 더 많은 학습과 튜닝이 필요하고 탄소 배출량은 더욱 늘 어난다. 연구팀은 논문에 실릴 만한 최종 모델을 구축하고 테스트 하는 과정에서 6개월 동안 4,789개의 모델을 훈련해야 한다고 설명했다. 전 세계 기업들이 너도나도 초거대 인공지능 모델을 개발 하고 있으니 여기서 배출되는 탄소량이 그야말로 어마어마한 것이 다.
인공지능 스타트업 허깅페이스가 대규모 언어모델 블룸BLOOM의 탄소 배출량을 계산해본 결과, 훈련과정에서 25톤의 탄소가 배출 된다고 밝혀냈다. 그러나 블룸을 실행하는 데 필요한 더 큰 규모의 하드웨어 및 인프라 관련 비용까지 고려하면 배출량은 두 배로 늘어난다. 같은 크기의 다른 초거대 인공지능의 탄소 배출량에 비하 면 상대적으로 적은데, 이는 블룸이 이산화탄소를 배출하지 않는 프랑스의 슈퍼컴퓨터로 훈련되었기 때문이다. 화석 연료에 더 많 이 의존하는 중국, 호주 또는 미국 일부 지역에서 훈련된 인공지능 모델은 더 많은 탄소를 배출할 것이다. 오픈AI의 GPT-3와 메타의 OPT는 훈련 중에 각각 500톤과 75톤 이상의 이산화탄소가 배출되 는 것으로 추정했다.
IT 전문 월간지 《와이어드Wired>는 생성 인공지능 경쟁에는 '더 러운 비밀 Dirty Secret'이 있다고 언급했는데, 이것이 바로 탄소 배출의 문제다. 초거대 인공지능이 검색 엔진에 통합되고 다양한 분야에 적용되면 탄소 배출량이 폭발적으로 증가한다는 것이다. 캐나다 데이터센터 회사인 큐스케일oscale의 공동설립자 마틴 부샤드는 검 색에 생성 인공지능을 추가하려면 최소한 검색당 최소 4~5배 이상 의 컴퓨팅이 필요하다고 예상했다. 구글에서 전 세계적으로 초당 4만 회, 연간 1조3,000억 회의 검색이 발생한다고 보면 이 검색 엔 진을 통해 연간 약 40만 톤의 탄소가 배출되는 셈이다. 단순 검색 을 넘어 인공지능까지 탑재되면 탄소 배출량은 가파르게 증가한 다. 이미 마이크로소프트의 검색 엔진 빙과 오픈AI의 챗GPT가 통 합되었고, 구글도 생성 인공지능 바드를 출시한 상황이다. 미래가 아닌 현실에서 일어나고 있는 일이다.
- 생성 인공지능이 '물 먹는 하마'라는 연구 결과도 나왔다. 콜로 라도 대학교와 텍사스 대학교 연구진이 초거대 인공지능 모델을 가동할 때 발생하는 열을 식히기 위해 필요한 냉각수의 양을 추정 하는 연구를 진행했는데, 챗GPT와 대화를 한 번 나누는 데 물 500 ml가 소요된다는 결론을 도출했다. 질문과 답변을 25~50개 정도 주고받는 대화를 기준으로 삼았을 때다. GPT-3를 훈련하는 데는 총 18만 5000갤런(70만 리터)의 물을 쓴 것으로 추정됐다. 데이터센터 가 작동할 때는 많은 열이 방출되기에 계속 운영하기 위해서는 냉각탑이 필요하다. 
- 처음 카메라가 발명되었을 때, 화가들은 이를 인간 예술성이 타 락한 것으로 여겼다. 19세기 프랑스 시인 겸 미술평론가 샤를 보들 레르Charles Baudelaire는 사진 기술을 "예술의 가장 치명적인 적"이라고 까지 비난했다. 20세기 들어서 디지털 이미지 편집 도구들이 비슷 한 이유로 비난받았다. 하지만 기술의 진화와 함께 등장한 새로운 도구들은 점차 세상의 중심으로 이동했고 독자적 세계를 형성하며 예술의 개념을 확장하며 새로운 시장을 열어갔다. 지난 80년간 늘 어난 일자리의 85% 이상이 신기술을 중심으로 한 새로운 직종에서 등장한 것처럼, 생성 인공지능으로 기존의 일은 재구성될 것이고, 새로운 직업과 방식이 등장할 것이다. 머스크의 말처럼 결국 우리 가 세계를 바라보는 방식에 변화가 필요할 뿐 아니라, 스스로 생각 하는 법을 익히지 못하면 통념이 인생을 조종하게 된다. 외면하면 또 다른 위기에 직면할 것이고, 지금 두려움에 직면하고 넘어선다 면 새로운 기회를 만날 것이다. 그리고 그러한 변화 속의 주인공은 바로 슈퍼 개인들이다.