AI가 인류 진화의 다음 단계일까? - 로버트 라이트

CChris Williamson
컴퓨터/소프트웨어경제 뉴스AI/미래기술

스크립트

00:00:00전에도 말씀드렸지만, 제 인생에서 가장 영향력 있는 책을 쓰셨죠. 바로
00:00:04『도덕적 동물(The Moral Animal)』이었죠. 그 책 덕분에 저는
00:00:08진화 심리학에 대해 고민하고, 인간 본성을 더 깊이 탐구하는 길을 걷게 되었습니다. 왜 지금 AI에 관해 쓰고 계신가요?
00:00:15선생님의 전공과 관련해서요? 글쎄요, 어떤 면에서는 진화론적 사고의 연장선이라고 볼 수 있습니다. 두 가지
00:00:21점에서, 제가 보기에 AI는 과소평가된 진화의 산물이자 여전히 진화 중인 존재입니다.
00:00:30하지만 『도덕적 동물』과 연결되는 또 다른 점은, 우선 『도덕적 동물』이라는 책 자체가
00:00:36인간의 마음에 관한 것이었고, AI는 전통적으로 오직 인간의 마음만이 할 수 있었던 많은 일들을
00:00:43해내고 있다는 점입니다. 『도덕적 동물』에서 제가 보여주려 했던 또 다른 점은 이른바
00:00:49도덕적 편향, 그러니까 자기 위주적인 도덕적 편향에 관한 것이었습니다. 우리 모두 자신이 옳고
00:00:54상대는 틀렸다고 생각하는 경향 말이죠. AI 혁명을 잘 헤쳐 나가려면
00:01:00우리가 해야 할 일 중 하나는 그런 문제를 다루는 것, 즉
00:01:04소위 부족주의의 심리학을 지금보다 더 성공적으로 풀어내는 것입니다.
00:01:10그래서 이 책에서도 그 부분에 상당한 주의를 기울였습니다.
00:01:13여기서 다루시는 핵심 질문은 무엇인가요?
00:01:18분명 엄청난 경이로움을 가져올 잠재력을 가진 이 기술이,
00:01:27한편으로는 공포스럽기도 하며 지혜롭게 접근하지 않으면 끔찍하게 잘못될 수 있다는 사실인가요? 제 생각엔 그렇습니다.
00:01:36그게 바로 이 토론이 흥미로운 이유죠. 우리에게는
00:01:41끝없이 해결되지 않은 잠재적 미래가 있으니까요. 혹시 파이낸셜 타임스(FT)가 작성한 그래프 보셨나요?
00:01:47AI 관점에서 본 세 가지 잠재적 미래에 관한 것이었는데, 하나는 모든 것이 파괴되는 결말,
00:01:54다른 하나는 우리가 지금까지 본 적 없는 종류의 기하급수적 성장,
00:01:58그리고 마지막은 GDP가 매년 0.2%씩 증가하는 것이었죠. 즉, 변화가 아주 적거나
00:02:06아니면 완전히 다른 두 방향 중 하나로 전부 변한다는 거죠.
00:02:10맞습니다. 분명 GDP를 엄청나게 증가시킬 잠재력이 있다고 봅니다. 하지만 동시에
00:02:16세계를 아주 불안정하게 만들거나 더 나쁜 상황을 초래할 잠재력도 있다고 생각합니다.
00:02:22파멸 시나리오에 대해서는, 제가 이 연구 프로젝트를 시작하기 전에는 공상과학 같은 소리라고 생각하며 회의적이었지만,
00:02:30이제는 전보다 훨씬 더 진지하게 받아들이고 있습니다. 아시겠지만,
00:02:36AI가 실제로 세상을 장악하고 우리를 쓸모없다고 판단할지도 모른다는 주장을 반박하기가
00:02:42생각보다 훨씬 어렵다는 걸 알게 되어 당황스러웠습니다. 하지만 제가 더 확신하는 건
00:02:48이것이 거대한 지각변동이 될 거라는 점입니다. 여러 측면에서 불안정을 초래할 것이고,
00:02:52그렇기에 우리가 세심하게 접근해야 한다는 거죠.
00:02:57이 책을 집필하기 전에는 본인을 AI 낙관론자로 분류하셨나요? 시작하기 전의 성향은 어떠셨나요?
00:03:03본래 엄청나게 낙관적인 사람은 아니라고 말씀드리고 싶네요.
00:03:05저는 어떤 일의 잠재적인 단점에 집중하는 경향이 있습니다. 하지만 파멸 시나리오는 믿지 않았죠.
00:03:1215년 전에 제 팟캐스트에 파멸론의 대가인 엘리저 유드코프스키를 모신 적이 있습니다.
00:03:17그때는 참 흥미로웠습니다. 그는 전환기였거든요. 특이점 낙관론자에서 파멸론자로 넘어가던 시기였죠.
00:03:22저는 당시 “지능이 권력에 대한 의지를 가지는 것은 일반적인 지능의 속성이 아니다” 같은 말을 했었고요.
00:03:29우리는 독특한 진화적 역사 때문에 그런 의지를 가진 거니까요. 저는 계속 그런 질문들을 던졌습니다.
00:03:36엘리저는 좋은 질문이지만, 이러저러한 이유 때문에 다르다고 말했죠. 당시에는 그의 말에 설득되지 않았지만,
00:03:41지금은 공상과학적인 파멸론에 대해 훨씬 더 존중하는 마음을 가지고 있습니다. 질문에 답변하자면,
00:03:46저는 항상 걱정할 거리를 찾아 나서는 사람이라는 점을 인정해야겠네요.
00:03:55제 천성이 그렇습니다. 우리 사회에는 저 같은 사람도 필요하고 다른 유형의 사람들도 필요하다고 생각합니다.
00:04:01우리는 서로 의견을 나눠야 합니다. 제프리 힌튼은 AI를 두려워하지만 얀 르쿤은 그렇지 않죠.
00:04:07현재 시점에서 누가 미래를 더 정확히 보고 있다고 생각하시나요? 저는 제 책을
00:04:151983년에 제프리 힌튼과 나눈 대화로 시작합니다. 제 나이를 밝히려는 건 아니고요, 사실
00:04:191983년에 AI에 관한 글을 썼었거든요. 그 이후로 계속 관심을 가지고 지켜본 건 아니지만요.
00:04:26어쨌든 그때 제프리 힌튼은 파멸에 대해 조금도 언급하지 않았습니다. 사실 제가 그와 이야기했던 이유는,
00:04:33누군가에게 들었는데, 그 사람이 “신경망에 대한 복음을 듣고 싶다면 제프 힌튼과 이야기해보라”고 하더군요.
00:04:41그래서 그와 이야기를 나눴습니다. 그는 열성적인 사람이었습니다. 그는 “당장은 보여줄 게 별로 없다는 건 알지만,
00:04:45마이크로프로세서가 아주 저렴해질 때까지 기다려 보세요. 우리에게는 대규모 병렬 처리가 가능해질 겁니다”라고 했죠.
00:04:50그의 말이 맞았습니다. 결국 그는 자신이 예상했던 것보다 훨씬 더 두려운 결과가 나온 것을 발견하게 된 겁니다.
00:04:55음, 맞아요. 어떤 사람들의 예지력은 참 놀랍죠. 제임스 카메론이 90년대에 어떻게 “아바타” 각본을 썼는지 아시나요?
00:05:0290년대에 각본을 썼지만, 자신이 구현해야 할 것을 재현할 기술이 아직 존재하지 않는다는 걸 알았죠.
00:05:10하지만 미래에는 가능할 거라 생각해서 스크립트를 써두고 기술이 수준에 도달할 때까지 기다린 겁니다.
00:05:15이런 통찰력은 기술자들과 미래학자들의 몫이죠. 항상 이 문제를 고민하는 사람들은 이런 일을 잘 해냅니다.
00:05:21그럼에도 불구하고 이 사람들의 선견지명은 정말 인상적입니다. 맞습니다. 힌튼은 확실히 큰 그림을 봤습니다.
00:05:27네. 좋습니다. 그럼 AI가 단순한 기술 발전이 아니라 행성 역사의 문턱에 선 사건이라고 말씀하시는 건가요?
00:05:34왜 아직도 대부분의 사람들이 다가올 변화의 규모를 파악하지 못하는 걸까요?
00:05:39몇 가지 이유가 있다고 봅니다. 하나는, 이 기계들에 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한
00:05:43오해가 있기 때문입니다. 그 오해 때문에 AI가 진화의 산물이라는 점을 이해하지 못하는 거죠.
00:05:48흔히 AI는 '훈련'된다고 하는데, 그건 맞는 말입니다. 그리고 그 훈련 과정은 '학습' 과정이라고 불리죠.
00:05:55그것도 사실이지만, 훈련 과정은 사실 진화 과정이기도 합니다. 우리 종이 진화하는 데 수백만 년이 걸렸던
00:06:02인지 기능을 효과적으로 역설계(reverse engineer)하는 과정인 셈이죠.
00:06:08좋은 예로, 그들이 유명하게 수행하는 '언어 생성'이 있죠. 가끔 다음 토큰 예측, 다음 단어 예측이라고도 하는데요.
00:06:14알고 보니 그들은 어떤 방식으로든 독자적으로 단어의 의미를 표현하는 체계를 발전시켰습니다.
00:06:22더 자세히 설명할 수도 있지만, 너무 기술적인 이야기가 될 것 같네요.
00:06:28중요한 건 기계에게 “너는 단어의 의미를 파악해야 해”라고 시키거나 그 방법을 알려준 사람이 아무도 없었다는 겁니다.
00:06:34제가 몇 년 전 제프리 힌튼의 이름을 들었을 때 느꼈던 큰 깨달음이 바로 이 지점입니다. 갑자기 그가 'AI의 대부'라고 불리더군요.
00:06:43마지막으로 그와 대화했을 때 그는 그저 괴짜 접근법을 옹호하는 무명의 컴퓨터 과학자일 뿐이었거든요.
00:06:51그 당시 썼던 글을 되돌아보면, 그가 옹호하던 접근법의 잠재력에 대해 제가 근본적으로 잘못 알고 있었던 점이 있었습니다.
00:06:59저는 이 기계들이 단어를 처리하려면 우리가 그 의미를 입력해야 한다고 생각했습니다. 마치 사전처럼,
00:07:09“이 단어에는 이런 뜻이 있어”라고 알려줘야 한다고 말이죠.
00:07:14그리고 신경망을 설계해서 단어의 서로 다른 의미를 반영하는 서로 다른 노드를 배치해야 한다고 생각했죠.
00:07:21제 변명을 하자면, 당시에도 그런 접근을 하는 신경망 모델들이 있었거든요.
00:07:25힌튼과 협업하던 사람 중에도 그런 방식을 취한 모델이 있었죠. 하지만 그게 진짜 힌튼이 생각했던 건 아니었습니다.
00:07:31결국 우리는 단어의 의미가 무엇인지, 어떻게 표현해야 하는지 기계에게 알려줄 필요가 없다는 게 밝혀졌습니다.
00:07:36우리는 그저 언어를 생성하도록 학습시키기만 하면 됩니다.
00:07:42그 훈련 과정은 신경망 내의 뉴런 간 연결을 선택적으로 강화함으로써 성과를 냅니다.
00:07:46그것은 인류가 수백만 년의 진화를 통해 얻은 단어의 의미를 표현하는 방법을 달성해 내는 것입니다.
00:07:56이제는 인간의 생애 동안 일어나는 일, 즉 특정 언어를 배우는 과정도 수행합니다.
00:08:01이것이 전통적인 의미의 학습이죠. 하지만 우리가 언어를 배우려면 자연 선택에 의해 구축된
00:08:06내장된 언어적 장치가 필요했습니다. 그런데 이 기계들은 두 가지를 동시에 해냅니다.
00:08:11그들은 일종의 자연 선택을 재현하는 셈이죠. 비록 그들이 만드는 인지적 요소가 우리 뇌의 것과 정확히 같지는 않지만,
00:08:16똑같은 능력을 보여주니까요. 일단 데이터만 있으면 된다는 사실을 깨달으면,
00:08:20인간이 생성한 데이터를 기계에 주입하기만 하면 그들이 나머지를 알아서 할 겁니다.
00:08:28자율 주행 자동차도 마찬가지입니다. 영상 데이터를 넣으면 운전자의 역할을 수행하고,
00:08:36청각 데이터든 뭐든 온갖 데이터를 다 처리하죠. 사람들이 이해하지 못하는 건
00:08:43이 연료(데이터)만으로도 갈 길이 멀다는 점입니다. 예를 들어 최근 마크 저커버그가
00:08:50직원 8,000명을 해고한다는 발표와 동시에 직원들의 키스트로크를 추적하겠다고 한 일만 봐도 알 수 있죠.
00:08:55왜 그럴까요? 그들이 받는 입력 데이터와 출력 데이터를 모두 가져오면,
00:09:01그들의 뇌 속에서 무슨 일이 일어나는지 복제할 수 있기 때문입니다. 그럼 업무를 대신하고
00:09:05해고하면 되는 거죠. 로봇 공학이나 다른 분야도 마찬가지입니다. 데이터만 있으면
00:09:10기계는 우리가 가진 인지 기능을 복제해 낼 것입니다. 설령 방식이 좀 다를지라도 말이죠.
00:09:16많은 경우 그들은 우리가 발견한 것과 같은 방식을 사용하기도 합니다. 예를 들어 물체를 시각적으로
00:09:22인식하기 위해 '엣지 검출 뉴런(edge detector neurons)'을 발명했는데, 진화 역시 우리에게 같은 것을 구축해 놓았죠.
00:09:31그러니까 이게 기계와 유기체 간의 수렴 진화(convergent evolution)의 첫 번째 사례 중 하나라고 말씀하시는 거군요.
00:09:40마치 눈이 여러 종에서 독립적으로 진화한 것처럼 말이죠. 게가 어떤 이유로 게의 형태가 된 것처럼,
00:09:45엣지 검출도 그런 경우입니다. 이것이 우리가 가진 가장 효율적인 방법 중 하나니까요.
00:09:52하지만 당연한 일 아닌가요? 수천만 년에 걸쳐 느린 속도로 시행착오를 겪으며
00:10:01진화적 과정과 유전자 돌연변이를 통해 도착한 결론을, AI가 똑같이 도달하지 못하는 게 이상한 거죠.
00:10:08맞습니다. 수렴 진화는 좋은 용어입니다. 엣지 검출기는 자연 선택에서 여러 번
00:10:13발명되었을 겁니다. 다세포성이나 비행처럼 많은 것들이 여러 번 발명되었으니까요.
00:10:18이것도 일종의 발명입니다. 기계에게 “이 물체를 잘 인식할 때마다 긍정적인 보상을 줄게”라고 하는 거죠.
00:10:24그래서 더 나은 결과를 낳는 신경망 연결 강도를 보존하는 겁니다.Mutation(돌연변이)을 통해
00:10:28시행착오를 겪으며 물체를 보는 능력을 키우는 거죠. 진화 과정에서 일어난 것과 같습니다.
00:10:36물체를 더 잘 인식하려 했던 것과 똑같으니, 엣지 검출기 같은 똑같은 요령을 발견하는 게 놀랍지 않은 거죠.
00:10:42네. 보상 함수(reinforcement function)가 '죽지 않고 유전자를 물려주었다'는 것과,
00:10:47블랙박스 안의 '착한 일을 했다는 포인트'라는 점만 다를 뿐, 근본적으로는 똑같은 일이니까요.
00:10:56그렇다면 AI가 인간 진화와 문명의 더 넓은 맥락 안에서 어떻게 자리 잡는다고 보시나요? 우리가 진화의 다음 단계를 목격하고 있는 건가요?
00:11:00그런 것 같습니다. 이건 새로운 형태의 지능입니다. 전례가 없던 일이죠.
00:11:12재료가 엄밀히 말해 유기적인 탄소가 아닌 실리콘이라 할지라도, 유기적 지능의 연장선으로 볼 수 있다고 생각합니다.
00:11:17다른 점도 있겠죠. 저는 그게 지각력이 있는지, 주관적 경험이 있는지에 대해서는 잘 모르겠습니다.
00:11:22그럴 가능성은 물론 있죠. 하지만 분명한 건, 우리를 능가할 새로운 종류의 지능,
00:11:27새로운 형태의 생명체를 발명했다는 사실입니다.
00:11:30그리고 제가 책에서 강조하는 또 다른 점은 이것이 두 번째 큰 문턱과 겹친다는 사실입니다.
00:11:35기술적 진화와 인간 문화적 진화를 통한 일종의 '지구적 두뇌 진화'라고 부를 수 있겠네요.
00:11:40정보 기술을 통해 우리는 점점 더 서로 긴밀하게 연결되어 왔죠. 국경을 넘어 더 풍부하고
00:11:46지적인 협업이 이루어지고 있습니다. 1923년, 그러니까 1세기 전에 '노스피어(noosphere)'라는 용어를 만든
00:11:52테야르 드 샤르댕을 책에서 언급했습니다. '노스'는 마음을 뜻하는 그리스어죠.
00:11:58지구의 사고하는 외피, 즉 '두뇌들의 두뇌'를 뜻합니다. 하지만 그는 지구 두뇌의 뉴런을
00:12:04인간의 뇌라고 상상했죠. 하지만 이제 우리는 그 뉴런의 많은 부분이,
00:12:10어쩌면 가장 중요한 뉴런이 실리콘 두뇌일 가능성을 염두에 두어야 합니다. 우리의 관계는 어떻게 될까요?
00:12:15음, 왜 AI에 관한 논의는 양측 모두를 종교적 언어로 끌어들이는 걸까요?
00:12:21흥미로운 지점입니다. 종교적 배경을 거부했다고 스스로 말하면서도 이 문제에 대해 일종의
00:12:27열정을 보이는 엘리저 유드코프스키부터 시작해 볼까요? 마치 성경 속 예언자 같죠.
00:12:32반대편에는 20년 전부터 알고 있던 '특이점 애호가들'이 있습니다.
00:12:37그들은 기술 변화가 점점 가속화되는 시기에 진입할 거라고 했습니다. 피드백 루프가 형성되고,
00:12:44그러다 보면 저편에 무엇이 있을지 누구도 모르는 지점에 도달한다는 거죠.
00:12:48물리학에서의 '특이점'도 정확히 그런 뜻을 내포합니다. 법칙이 무너져 버리는 불투명한
00:12:53사건의 지평선 너머 같은 거죠. 존 폰 노이만 때부터 이 용어의 본질은,
00:12:59무슨 일이 일어날지 모를 정도로 빠르게 움직이기 시작한다는 아이디어였습니다. 낙관론자들은 종교적 믿음이 없으면
00:13:08어떻게 그렇게 낙관적일 수 있는지 이해가 안 갑니다. 그게 바로 특이점의 정의인데 말이죠.
00:13:15아무튼 책에서는 이 과정이 얼마나 체계적으로 방향성을 가지고 있는지 다룹니다.
00:13:21생물학적 진화가 지능과 복잡성을 더 높은 수준으로 끌어올리듯 말이죠.
00:13:27우리 인류가 '문화적 진화'라는 새로운 형태의 진화를 낳았고, 거기에는 기술과 정치적 아이디어가 포함되죠.
00:13:36수만 년 전 사냥꾼 사회에서 이제는 지구적 수준의 조직력에 접근하고 있습니다.
00:13:40이 과정이 체계적으로 방향성을 가지고 있다는 건, 단순히 기계적인 이유를 넘어선,
00:13:47마치 처음부터 무엇인가를 계획하고 세운 듯한 인상을 줍니다.
00:13:52이것은 단순한 직관을 넘어 더 엄밀하게 토론할 수 있는 주제입니다. 그래서 목적론(teleology)이라는
00:13:58용어가 등장하는 거죠. 시뮬레이션 가설을 예로 들어보죠. 어떤 사람들은 농담으로 말하지만,
00:14:03실리콘 밸리의 많은 이들은 이를 진지하게 받아들입니다.
00:14:09책에서 언급한 테야르 드 샤르댕은 약 한 세기 전인 1923년에 '노스피어(noosphere)'라는 용어를 만들었습니다.
00:14:15많은 사람들이 암묵적으로나 명시적으로 목적이 펼쳐지고 있다는 생각을 합니다.
00:14:22제 견해를 덧붙이자면, 여기에는 도덕적 차원이 있습니다.
00:14:28역행도 있었지만, 인류에게는 일종의 도덕적 진보가 있었습니다.
00:14:34우리가 AI 혁명을 제대로 헤쳐 나가려면 도덕적 혁명이 필요합니다.
00:14:39전쟁으로 무력해지지 않는 응집력 있는 지구촌 공동체로서 이를 대면해야 하니까요.
00:14:46우리는 다른 국가의 관점에서 사물을 바라보는 능력을 키워야 합니다.
00:14:52물론 이는 인지적 편향 때문에 매우 어렵습니다. 진화가 구축해 놓은 자기 위주적 도덕 인프라 말이죠.
00:15:02그걸 극복해야 합니다. 제가 책 제목을 '갓 테스트(The God Test)'라고 붙인 이유도 그것이 신이 부여한 것과 같은
00:15:08일종의 시험이기 때문입니다. 거대한 도전을 마주하고 좋은 결과를 얻으려면 우리 종의 도덕적 업그레이드가 필요합니다.
00:15:15그건 우리가 흔히 신과 연관 짓는 그런 종류의 시험이죠.
00:15:21대부분의 사람들은 탈수가 성능에 얼마나 큰 영향을 미치는지 잘 모릅니다. 그래서 저는 5년 전부터
00:15:27아침마다 거의 항상 '엘리먼트'를 마십니다. 엘리먼트는 필요한 모든 것이 담긴 맛있는 전해질 음료입니다.
00:15:34차가운 물에 탄 오렌지 소금 맛은 달콤하면서도 짭짤한 오렌지 넥타 같죠.
00:15:39마실 때와 안 마실 때의 차이를 확실히 느낍니다. 근육 경련과 피로를 줄여주고 뇌 건강을 챙기며
00:15:45식욕을 조절하고 갈망을 줄이는 데 결정적인 역할을 하죠. 무엇보다 환불 정책이 아주 관대합니다.
00:15:50얼마든지 드셔 보시고 이유 불문 만족하지 않으면 환불해 줍니다.
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00:16:00엘리먼트의 인기 맛 샘플 팩을 무료로 받으실 수 있습니다. [drinklmnt.com/modernwisdom으로](https://www.google.com/search?q=https%3A%2F%2Fdrinklmnt.com%2Fmodernwisdom%EC%9C%BC%EB%A1%9C) 접속하세요.
00:16:04좋습니다. 실질적인 이야기로 돌아가죠. 만약 이런 도덕적 혁명이 없다면 무슨 일이 벌어질까요?
00:16:09잘 풀릴 수도 있겠지만, 제 말은 이해가 안 간다는 겁니다. 그래서 네, 그런 모든 것이 있죠. 그리고 또,
00:16:15제 책에서 다루는 내용이 있는데, 어떤 과정이 이토록 체계적으로
00:16:20방향성을 가질 때 말이죠. 생물학적 진화가 복잡성과 지능을 정말 더 높은 단계로
00:16:28끊임없이 끌어올리는 것처럼요. 세포, 다세포 생명체, 사회, 다세포 생명체가 생겨나죠.
00:16:33우리라고 알려진 이 다세포 유기체의 사회가 아주 새로운 종류의
00:16:41진화를 낳게 됩니다. 인류학자들은 기술적 진화라고 부르는데,
00:16:46여기에는 기술적 진화, 정치적 아이디어, 모든 것이 포함됩니다. 그리고 그것이 조직을
00:16:53더 높은 차원으로 끌어올리죠. 예를 들어, 1만 년, 2만 년 전만 해도 수렵 채집 마을이
00:16:58가장 복잡한 사회 조직 형태였지만, 이제는 전 지구적 수준에 가까워지고 있습니다. 제 생각에,
00:17:05이렇게 체계적으로 방향성을 가진 과정을 볼 때 말입니다. 제가 말하는 건
00:17:12우리가 흔히 생각하는 기계적인 요인들, 즉 진화의 경우에는 자연 선택 같은
00:17:17완전히 물질적인 과정 외에 다른 것에 의해 추진된다는 뜻이 아닙니다. 하지만 여전히 원칙적으로는,
00:17:23마치 무언가를 하려고 설정된 것처럼 보인다는 거죠. 제 말은,
00:17:27그건 사람들이 가진 직관일 뿐이라는 겁니다. 단순히 직관에 의존하기보다 더 엄밀하게
00:17:34논할 수도 있을 겁니다. 하지만 제 생각엔 그게 바로,
00:17:41조금 더... 그러니까 목적론(teleology)은 무언가가 의도를 가지고 있다는 공식적인 용어죠. 그리고,
00:17:47시뮬레이션이라는 아이디어를 한번 보세요. 한편으로는,
00:17:52많은 사람들이 농담처럼 사용하곤 하죠. 이상한 일이 생기면 우리가 시뮬레이션 속에
00:17:57살고 있다고 말하면서요. 하지만 실리콘 밸리를 포함한 꽤 많은 사람들이 이를
00:18:03시뮬레이션일 가능성에 대해 진지하게 받아들이고 있다고 봅니다. 우리가 그 안에 있다면,
00:18:09어떤 지적인 존재나 과정에 의해 설계된 것이겠죠. 그러니 어떤 의미에서는 목적이 있는 것이고,
00:18:14염두에 둔 무언가가 있었을 겁니다, 그렇죠? 그래서 많은 사람들이 암묵적으로든 명시적으로든
00:18:20목적이 펼쳐지고 있다는 생각을 진지하게 받아들이고 있습니다. 그리고 여기에 한 가지 덧붙이자면,
00:18:29제 관점에서는 적어도 여기에는 도덕적 차원이 있습니다. 저는,
00:18:34사회 조직이 성장함에 따라 모든 퇴보에도 불구하고, 어떤 의미에서는
00:18:42인류의 도덕적 진보가 있었다고 생각합니다. 그 부분에 대해 더 깊이 들어갈 수도 있지만, 제가 지금 집중하고 싶은 것은
00:18:49AI 혁명을 잘 넘기려면, 거의 도덕적 혁명과 같은 것이
00:18:55필요할 것이라는 점입니다. 여러 가지 이유가 있겠지만,
00:19:01우리는 이를 전쟁으로 인해 무기력해지지 않는, 결속력 있는 글로벌 공동체로서
00:19:08마주해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 우리 모두가 더 나아져야 한다고 봅니다,
00:19:17우리나라가 아닌 다른 나라의 관점에서 사물을 바라보고,
00:19:21어떤 면에서는 인지적 능력 측면에서 그리 대단하지 않은 일들을 수행하는 것이,
00:19:28우리가 가진 인지 편향 때문에 매우 어렵다는 거죠. 이것은 결국
00:19:32자기 중심적인 도덕적 인프라, 즉 자연 선택이 우리 안에 구축해 놓은
00:19:38도덕적 사고를 위한 인프라 문제로 돌아갑니다. 그것을 극복해야 합니다. 그래서 제가 책 제목을
00:19:44신의 시험(The God Test)이라고 부른 이유 중 하나가, 마치 신이 설정한 시험 같기 때문입니다,
00:19:49그렇다는 말은 아닙니다. 단지 우리가 이 거대한 도전에 직면해 있고,
00:19:55잘 해결해 나가려면 우리 종에게 일종의 도덕적 업그레이드가 필요할 것이라는 생각입니다.
00:20:01그게 우리가 신과 연관 짓는 종류의 시험이죠.
00:20:06대부분의 사람들은 탈수가 자신의 수행 능력에 얼마나 큰 영향을 미치는지 모릅니다. 그래서 지난 5년간,
00:20:10지난 5년 동안 저는 거의 매일 아침을 엘리먼트(Element)와 함께 시작했습니다. 엘리먼트는 맛있는 전해질
00:20:15음료 믹스로, 필요한 모든 성분은 담고 불필요한 것은 뺐습니다. 차가운 물 한 잔에 넣은 이 오렌지 솔트는
00:20:20달콤하고 짭짤하며 오렌지 향이 나는 넥타르 같습니다. 저는 마셨을 때와 마시지 않았을 때 확실히 차이를 느낍니다.
00:20:28이는 근육 경련과 피로를 줄이는 데 중요한 역할을 하며, 뇌 건강을 최적화하고 식욕을 조절하며
00:20:33군것질 욕구를 억제하는 데도 도움을 줍니다. 무엇보다 기간 제한 없이 이유를 묻지 않는
00:20:38환불 정책이 있어서 원하시는 만큼 얼마든지 구매해서 체험해 보실 수 있습니다. 그리고
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00:21:05하지 않으면 어떻게 될까요? 끊임없이 증가하고 조정되는 노스피어와
00:21:12인공지능, 그리고 전 세계적인 초연결 사회를 맞이하는데 이 계몽적 업그레이드가 없다면 어떤 결과가 초래될까요?
00:21:17글쎄요, 저는 우리가 어느 정도... '계몽'이라는 단어를 너무 과하게 쓰고 싶지는 않습니다. 저는
00:21:23완전한 불교식 깨달음을 말하는 것이 아닙니다. 제가 말하는 건 그 방향으로의 약간의 움직임, 즉
00:21:31'마음챙김'이라는 용어의 문자 그대로의 의미에서의 변화를 말하는 것입니다. 저는 마음챙김
00:21:38명상을 아주 좋아하지만, 여기서 말하는 마음챙김은 주의를 기울이고 그 주의를
00:21:46기울일 수 있을 만큼 차분해지는 것을 의미합니다, 맞죠? 감정으로 가득 찼을 때보다 사물을
00:21:53조금 더 객관적으로 보는 것, 그것이 우리가 다른 사람의 관점에서 사물을 더 잘 바라볼 수 있게 해주는 것 같습니다.
00:22:00예를 들어, 자신을 짜증 나게 하는 이메일을 받았을 때를 생각해 보세요.
00:22:07저도 나이가 꽤 들었는데 아직도 이런 일이 일어난다는 게 믿기지 않습니다.
00:22:11이제는 초연해질 법도 한데 말이죠. 거의 상대에게 날카로운 답장을 쓰는 상상을 하게 되죠.
00:22:15그런데 진정이 되고 나면... 단지 '아, 그렇게 답장하는 건 좋지 않겠지'라고 생각하는 걸 넘어,
00:22:20'아, 이 사람이 이런 뜻으로 말했나 보다'라거나 '이 사람이 나에게 이렇게 해줄 수 없는
00:22:25이유가 이런 거겠지'라고 생각하게 됩니다. 차분해지면 다른 사람의 관점에서 상황을 더 잘 보게 됩니다.
00:22:36그리고 저는 우리가 서로에게 그런 종류의 객관성을 발휘하는 능력을 더 길러야 한다고 생각합니다.
00:22:42특히 우리를 계속해서 갈라놓는 갈등의 장벽을 넘어서 말이죠, 안 그렇습니까?
00:22:51AI 시대에 왜 그게 중요할까요? 흥미로운 점은 제가 당신과 트리스탄 해리스가 나눈
00:22:58팟캐스트를 들었는데 정말 좋았습니다. 저는 거의 모든 면에서 그와 의견을 같이하지만,
00:23:04그가 말한 내용에 덧붙이고 싶은 점이 있습니다. 그는 냉전 시대에 미국과 소련이
00:23:11군비 통제 협정을 맺기 위해 꼭 좋은 관계일 필요는 없었다고 말했죠. 우리 사이가
00:23:18엄청난 긴장과 갈등 상황에 있더라도 특정 영역에서는 협력하며 문제를 해결할 수 있었다는 것이죠.
00:23:23맞습니다. 동의해요. 고무적인 일이죠. 하지만 인공지능은 핵무기보다 훨씬 다루기 힘든
00:23:29기술이라고 생각합니다. 핵무기 대응 방식과는 차원이 다르죠. 검증 과정도 훨씬 복잡합니다.
00:23:39상황을 모니터링하려고 하면 훨씬 더 많은 측면에서 복잡해집니다.
00:23:45이것과 관련해 제가 하고 싶은 이야기가 아주 많지만, 지금은 그럴 시간이 없겠죠.
00:23:50핵심은 몇 가지 특정 거래나 조약을 넘어선 무언가가 필요하다는 것입니다.
00:23:57물론 그러한 시도들을 환영하지만, 그 이상이 필요하다는 거죠.
00:24:05저는 그것을 '유기적 투명성(organic transparency)'이라고 부릅니다. 미국과 중국 관계에서
00:24:10어느 정도의 투명성이 있으면 안정적일 것이라는 데에는 이미 합의가 있습니다. 특히 한 국가가 상대가
00:24:19AI를 가지고 뒤에서 무슨 짓을 하는지 걱정하며 불안해하는 시나리오는 분명히 존재하죠.
00:24:24그로 인해 선제공격이나 무언가를 감행할지도 모르니까요. 그래서 투명성이 안정화에 도움이
00:24:30될 수 있을 것입니다. 제가 말하는 유기적 투명성이란 무엇일까요? 공식적인 투명성도 물론
00:24:35좋습니다. 군비 통제 협정에서처럼 모니터링하는 것 말이죠. 그것도 가능한 한 해야 합니다.
00:24:40하지만 또 다른 투명성도 있습니다. 바로 경제, 문화, 과학 분야에서 타국과 긴밀히
00:24:45관여함으로써 자연스럽게 얻게 되는 정보입니다. 무슨 일이 벌어지는지 더 잘 알게 되죠.
00:24:51과학자들이 회의에서 만나고, 끝나고 술 한잔하고, 이런 식으로 교류가 이뤄진다면,
00:24:57비즈니스 관계자들도 마찬가지고요, 그러면 연구실 내부에서 무슨 일이 돌아가는지
00:25:03더 많은 정보를 얻게 되고, 결과적으로는 더 큰 안심과 신뢰를 얻을 수 있습니다.
00:25:12따라서 국제적인 수준에서 해결해야 할 공식적인 문제들이 너무나도 어렵기 때문에,
00:25:20그리고 AI는 국가 정책만으로는 해결할 수 없는 수많은 위협을 안겨주기 때문에,
00:25:27공식적인 합의를 통해 다루고 싶은 문제들을 해결하려면,
00:25:36지구를 좀 더 진정시켜야 한다고 봅니다. 또한 우리가 추가적으로
00:25:41국가 간의 풍부하고 우호적인 관계를 맺어야 한다고 생각합니다.
00:25:48좋은 일이죠. 충분히 가능한 일입니다. 전에도 해냈었으니까요. 정말 필요한 일입니다.
00:25:55지능이 발전하면 자비심도 함께 따라올까요?
00:26:03아니요. 지능 그 자체는 그런 면에서 거의 중립적이라고 생각합니다. 그리고 저는 우리가
00:26:12기본적으로 엄청난 자비심이 필요하다고 생각하지는 않습니다.
00:26:21제 주장은, AI가 나오기 훨씬 전부터 해왔던 말이지만, 기술이
00:26:26국가 간의 관계를 점점 더 제로섬이 아닌 비제로섬으로 만들고 있다는 것입니다. 핵무기가 고전적인 예죠.
00:26:31핵전쟁은 모두가 패배하는 제로섬 게임입니다. 윈윈(win-win)은 핵전쟁을 피하고,
00:26:38상황을 안정시키는 조약을 맺는 것입니다. 기후 변화도 마찬가지고요.
00:26:46국가적 경계를 넘어서 국제적 조정이 있어야만 해결할 수 있는 수많은 문제가 있죠.
00:26:5226년 전인가, '논제로(Non-zero)'라는 책을 썼는데 그 책이 바로 이 이야기를 다뤘습니다.
00:26:57국가 간에 점점 커지는 비제로섬 역학에 대한 것이었죠.
00:27:04그것이 의미하는 바는 협력하는 것이 자기 이익에 부합한다는 것입니다.
00:27:09자비심 때문에 협력할 필요는 없습니다. 그들을 사랑할 필요도 없죠.
00:27:15심리학자들은 감정적 공감과 인지적 공감을 구분합니다.
00:27:20감정적 공감은 보통 사람들이 생각하는 '그들의 아픔을 함께 느끼는 공감'이고요.
00:27:25인지적 공감은 그저 상대의 마음속에서 무슨 일이 일어나는지 이해하는 것입니다. 그들이 세상을
00:27:32어떻게 바라보는지 이해하는 거죠. 그들의 고통을 느낄 필요도, 그들을 좋아할 필요도 없습니다.
00:27:36하지만 상대와 비제로섬 관계에 있다면,
00:27:41문제를 해결하기 위해 협상할 때, 상대방의 마음속에서 무슨 일이 일어나는지
00:27:48적어도 이해한다면 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.
00:27:55저는 이런 인지적 공감을 기르고 그것을 방해하는 내재된 인지 편향을 인식하는 것을 지지합니다.
00:28:01그게 바로 우리가 극복하는 법을 배워야 할 좋은 예시입니다.
00:28:06좋습니다. 우리가 극복해야 할 것이네요.
00:28:07네. 제가 이 말을 꺼낸 이유는 많은 사람들이, 제 친구들도 그렇고,
00:28:13AI 미래의 방향에 대해 걱정할 필요가 없다고 가정하기 때문입니다. 똑똑하다면
00:28:17왜 인간을 신경 쓰지 않겠냐는 거죠. 왜 자비롭고 사회적이며 인간을 돌보고
00:28:21번영을 돕는 등의 가치를 내재화하지 않겠냐는 거죠. 저는 닉 보스트롬의 책을 너무 많이 읽어서...
00:28:29어떤 상황이든, 첫 연애가 쓰레기 같으면 남은 인생 동안 모든 연애도
00:28:33그럴 것이라고 패턴화되는 것과 같습니다.
00:28:37모든 관계가 다소 타락할 것이라는 패턴에 갇히게 되죠.
00:28:41제가 AI 안전을 처음 접한 것은 닉을 통해서였고, 그래서 저는 영원히,
00:28:45수비적이고 회의적인 태도를 갖게 된 것 같아요.
00:28:48하지만 네, 꼭 그렇다고 생각하진 않습니다.
00:28:53초지능 AI가 반드시
00:28:57자비심이나 인간을 보살피는 마음을 내재하고 있을 것이라곤 생각하지 않습니다. 그리고 방금 하신 말씀이 맞다면,
00:29:04진화가 생존과 번식이라는 두 가지 목표를 최적화하려 했고, 그 과정에서 어떤 현상이 나타났던 것과
00:29:11비슷한 흥미로운 평행 이론이라고 봅니다. 아무도 인간에게 이런 걸 가르치지 않았죠.
00:29:17AI도 마찬가지입니다. 아무도 이 단어가 무슨 뜻인지 가르쳐주지 않았죠.
00:29:23우리가 원하는 결과는 상대적으로 촘촘하게 정의되어 있을 뿐입니다. 잘하면 칭찬을 받고
00:29:27잘못하면 벌점을 받는 것과 같은 방식이죠. 우리가 앞으로, 세계 모델이나 글로벌 모델링에
00:29:32도달하기 전까지는 이런 방식이 유지될 거라고 가정한다면,
00:29:38그 지점에 도달해도 똑같은 과정이 반복될 것입니다. 시스템에 무엇인가가
00:29:44내재되어 있을 거라고 가정할 이유는 전혀 없습니다. AI는 스스로 알아낼 것입니다. 그리고
00:29:51인간이 주변에 있는 것을 좋아하지 않을 수도 있습니다. 우리가 시스템에 실제로는 아무런 도움이
00:29:56되지 않는다고 생각할 수도 있고요. 인간을 지구의 골칫덩어리라고 여길 수도 있죠. 바로 여기서
00:30:01다양한 암울한 미래 시나리오들이 나오는 겁니다.
00:30:03네, 맞아요. 지능에 관해 이 과정에서 나온 흥미로운 점 하나는 지능적 목표 추구 시스템의
00:30:12속성에 대한 연구입니다.
00:30:20진화가 우리에게 심어준 몇 가지 것들이 있는데, 이 기계들도 똑같은 지능적 목표 추구 시스템이라는 사실 덕분에
00:30:27우리와 똑같이 행동하는 걸 목격하고 있습니다.
00:30:31진화가 우리 뇌에 새겨놓은 것들을 기계가 찾아내고 있는 거죠.
00:30:38어떤 경우에는 기만과 같은 것도 스스로 깨우칩니다.
00:30:42상대방이 모르는 것이 있어야 원하는 것을 얻을 확률이 더 높다는 것을 깨닫는 거죠.
00:30:48거래나 협상을 할 때, 상대가 내가 다른 대안이 없다는 걸 알면 안 되잖아요.
00:30:54아무도 나에게 제안을 안 했다는 사실을 숨기려 하겠죠.
00:30:59자연 선택이 인간에게 기만적인 경향을 심어줬고, 인간도 어느 정도 깨닫고 있듯이 말이죠.
00:31:05기계들도 똑같이 행동합니다. 엘리저 같은 사람들이 예견했던 것인데,
00:31:10지금 우리는 그것을 목격하고 있습니다. 기계들은 기만이 합리적이라는 걸 스스로 찾아내고 있습니다.
00:31:16목표를 달성하는 데 힘이 도움이 된다는 것도 알고 있고요.
00:31:22목표를 위해 누군가에게 잘해주거나 나쁘게 대하는 것이 합리적이라는 사실을 깨달을지도 모릅니다.
00:31:30하지만 그들에게는 우리 관점에서 무엇이 좋은지 나쁜지에 대한 편향이 없습니다.
00:31:36물론 AI에게 '선함'을 엔지니어링하려는 분야가 있긴 합니다.
00:31:43확실히 AI가 우리를 뛰어넘더라도,
00:31:52인간과 지능 간의 관계가 비제로섬 관계가 되도록 확실히 해두어야 합니다.
00:31:59우리의 존재와 번영으로부터 AI가 무언가 얻어가는 게 있어야,
00:32:06AI의 목표와 우리의 목표가 공존할 수 있으니까요.
00:32:14반대의 경우도 마찬가지고요. 우리가 무언가를 미리 단정 지어서는 안 됩니다.
00:32:23나쁘기 때문이 아닙니다. 암울한 시나리오는 AI가 본래 악의적일 필요가 없습니다.
00:32:29단지 그 본성이 실용주의적이기만 하면 됩니다. 우리를 싫어해서가 아니라,
00:32:35방해될 때 신경 쓰지 않을 뿐이죠. 그것도 하나의 시나리오입니다. 당신이 생각하는,
00:32:41AI 두머 진영에서 가장 타당한 우려는 무엇인가요?
00:32:46첫째로, 가장 확실한 건 완전한 불안정화입니다.
00:32:53공상과학 소설 같은 이야기가 아닌 두머리즘이죠. 일자리 문제 말입니다. 일자리를 잃은 사람들이
00:33:00새로운 시간을 보낼 방법을 찾거나 새 일자리를 찾을지도 모릅니다. 하지만 여전히 많은 일자리 상실이 있을 겁니다.
00:33:08그것은 각 개인이 결국 행복한 결과를 얻느냐와 관계없이,
00:33:13사람들을 혼란스럽게 하고 위치를 잃게 할 것입니다. 부모들은 아이들이
00:33:19이런 것들과 시간을 보내는 것을 보며 공포를 느낄 것입니다.
00:33:24이미 나쁜 결과들을 목격했고, 더 많은 일이 생길 수 있습니다.
00:33:32누군가가 AI로 생화학 무기를 만들거나, AI 미토스 같은 사이버 해킹 기계가 풀려날 가능성도 있죠.
00:33:40우리 카드를 잘못 쓰면 어느 정도 수준의 피해가 발생할 수 있는 위험들이
00:33:46상당히 많이 존재합니다. 그리고
00:33:51그것은 필연적인 사회적 불안정화로 이어질 것입니다.
00:33:58이것은 우리가 글로벌 커뮤니티로서 접근해야 하는 장점 중 하나를 보여줍니다.
00:34:07국제적으로 규제하는 것을 넘어선 문제입니다.
00:34:14우리가 변화에 성공적으로 적응한다고 해도 시간이 걸립니다.
00:34:21너무 많은 일이 한꺼번에 일어나면 모든 지옥이 풀려나는 법이죠.
00:34:29왜 천천히 진행할 수 없을까요? 미국의 AI 기업들이 내놓는 답변은 중국 때문입니다.
00:34:36가장 먼저 듣는 말이죠. 이런 강렬한 국제적 경쟁이 존재하는 한,
00:34:43소소한 일을 하기도 힘들 것입니다.
00:34:49샘 알트먼에게 '저작권법에 더 신경 써야 하지 않느냐'라고 물었을 때, 그는 '그럼 속도가 느려진다'라고 했죠.
00:34:56제 생각엔 인생은 힘든 법입니다. 제한 속도가 저를 느리게 만들지만,
00:35:01그게 삶이죠. 좋은 논거라고 보이지 않습니다.
00:35:05저작권에 대해서도, 제가 쓴 책들 때문에 앤스로픽 합의금으로 돈을 좀 받게 되었지만,
00:35:10제 글이 훈련 데이터에 들어갔다는 것만으로 만족합니다.
00:35:15저작권이 제 주된 관심사는 아니지만, 핵심은 데이터 센터에 세금을 부과하자고 하면,
00:35:19필연적으로 탄소 연료 소비가 늘어날 것이고,
00:35:24조금 속도를 줄이는 게 좋을 것이라는 말에 실리콘 밸리는 똑같이 반응합니다.
00:35:30중국 때문에 안 된다는 거죠.
00:35:37원칙적으로는 더 신중한 속도로 진행할 수 있습니다.
00:35:42서로에 대한 두려움을 줄인다면 말이죠.
00:35:48그 두려움은 양측 모두의 오해에서 비롯된 것이라고 봅니다.
00:35:55음, 계속하기 전에, 30대인 사람들은 여전히 열심히 훈련합니다.
00:36:01단백질 섭취도 잘하고, 20대 때보다 잠도 더 잘 자죠.
00:36:09규율이 문제가 아니라, 회복이 좀 다르게 느껴지는 겁니다.
00:36:14근력 향상도 좀 더 오래 걸리고, 실수할 여지는 줄어들죠.
00:36:19그래서 저는 타임라인(Timeline)의 엄청난 팬입니다. 미토콘드리아는 근육 세포의 에너지
00:36:24생산 공장입니다. 나이가 들며 약해지면 습관이 좋아도 힘을 내고 회복하는 능력이 변합니다.
00:36:29타임라인의 미토퓨어(Mitopure)에는 임상적으로 검증된 유로리틴 A 형태가 포함되어 있습니다.
00:36:36이는 손상된 미토콘드리아를 청소하고 건강한 것을 재생하는
00:36:41몸의 자연스러운 과정인 '미토파지'를 촉진합니다.
00:36:47연구에 따르면 고령자의 미토콘드리아 기능과 근력을 지원했습니다.
00:36:52더 열심히 밀어붙이는 게 아니라, 훈련의 근본이 되는 세포 기계를 지원하는 것입니다.
00:36:5630대, 40대, 50대 이후까지 강함을 유지하고 싶다면 이것은 필수입니다.
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00:37:21당신이 가장 우려하는 AI 위험은 무엇이며 무엇이 관심을 덜 받고 있다고 생각하나요?
00:37:26환경 변화에 대한 인간의 적응 능력인가요, 아니면 다른 것인가요?
00:37:31가까운 미래에는 제가 언급한 일자리 혼란 같은 것들이 논의되지 않는 건 아니지만,
00:37:36전체적으로 이러한 것들이 얼마나 불안정화될지 인식이 부족합니다.
00:37:43그건 일종의 지진과 같을 겁니다.
00:37:53제가 진정하고 천천히 속도를 늦추는 것의 가치에 대해 가장 강조하고 싶은 부분입니다.
00:38:00팟캐스트 이름이 '모던 위즈덤(Modern Wisdom)'이죠.
00:38:07이 난관을 헤쳐 나가려면 우리는 지혜로워야 합니다.
00:38:17글로벌 마인드로서 전 세계가 이 문제를 함께 해결해야 합니다.
00:38:25개인도 가장 지혜로울 때는 침착할 때입니다.
00:38:32지구도 마찬가지입니다.
00:38:37지구 전체가 더 평온하고 갈등이 줄어들수록 이 기술을 관리하는 데
00:38:46가장 지혜롭고 책임감 있게 대처할 수 있다고 봅니다.
00:38:51지성이 이 문제를 해결해야 할 겁니다. 그리고 아까 말씀드렸듯이, 개인은 가장 차분할 때
00:38:59가장 현명하죠. 맞아요. 행성도 마찬가지라고 생각합니다. 우리가 알 수는 없지만,
00:39:05이 대화가 국제적으로 이루어져야 한다는 사실에 대한 인식은 점점 높아지고 있지만,
00:39:12여전히 제가 원하는 만큼은 아닙니다.
00:39:20이해합니다. 핵무기가 지구 전체를 날려버리지 않는 것과 달리,
00:39:26지능적인 AI는 모두에게 영향을 미치기 때문이죠.
00:39:34문제는 우리가 그것을 처리하기 위해 필요한 조정 능력입니다.
00:39:40코로나를 보세요. 우리는 코로나 상황에서도 조정에 실패했습니다.
00:39:46전 세계 모든 국가가 걱정하던 상황이었음에도 말이죠.
00:39:55중국도 우한 연구소에서 탈출한 생화학 무기라는 의혹이 있었을 때 걱정했었습니다.
00:40:02그럼에도 불구하고 예측 가능한 미래 조정 능력이 부족하다는 것은
00:40:09희망적이지 않습니다.
00:40:15판데믹은 비제로섬 문제지만, 일단 시작되면 마스크를 누가 가질지 같은 제로섬 역학이 발생합니다.
00:40:19사람들이 우려하는 건 충분히 지능적인 AI를 만들면 그 영향이 모든 이에게 미친다는 점이에요.
00:40:27핵 버튼을 안 누르는 것처럼 간단히 울타리를 칠 수 있는 문제가 아니죠. 문제는,
00:40:34그렇게 하기 위해 필요한 조율이에요. 코로나 때를 보세요.
00:40:38이 판데믹이 유전자 조작된 미생물 탈출의 결과일 가능성이 있다는 점입니다.
00:40:43그건 지구상의 모든 국가가 걱정하던 일이었습니다. 중국조차도, 설령 그게 우한 연구소에서 탈출한
00:40:49최악의 심리전이었다 하더라도, 그들도 역시 걱정했죠. 따라서 조정 능력이 부족하다는 것은
00:40:57사람들이 미래를 예측하고 그에 대비하여 조정할 수 있을 것이라는 희망을 별로 주지 못합니다.
00:41:05맞아요. 고무적인 상황은 아니었죠. 물론 제가 말하고 싶은 건
00:41:12팬데믹은 어떤 국가에서 발생하든 모든 국가에 문제가 되므로 필사적으로 협력해야 한다는 점에서
00:41:19비영합 게임적인 문제이긴 하지만, 일단 팬데믹이 시작되면
00:41:24누가 마스크를 차지하느냐와 같은 영합 게임적 역학이 발생합니다. 아시다시피 의료 장비와
00:41:30백신 등은 한정되어 있으니까요. 그래서 완전히 충격적인 건 아닙니다. 저에게 가장 당혹스러운 부분은
00:41:37사태 이후에 명확해진 사실입니다. 물론 우리가 확실히 안다고 생각하진 않지만, 최소한
00:41:44이번 팬데믹이 실험실에서 탈출한 유전자 조작 미생물로 인한 결과였을 가능성이 존재한다는 점이죠.
00:41:52생화학 무기로 만들어진 것도 아니었고, 의도적으로 방출된 것도 아니었습니다. 우리가 확신할 수 없는 건
00:41:58애초에 유전자 조작 바이러스였는지조차 확실치 않지만, 분명 그럴 가능성은 있었죠. 그리고 제 생각엔
00:42:06그 정보를 현명하게 처리한다면, 잠깐만요, 이런 일이 내일 당장이라도 다시 일어날 수 있겠구나 싶을 겁니다.
00:42:13그리고 한 가지 분명한 건, 다른 나라의 실험실에서 무슨 일이 벌어지고 있는지에 대해
00:42:20우리에게 투명성이 전혀 없거나, 적어도 충분하지 않다는 사실이죠. 맞습니다. 그런데 그건 논의조차 되지 않았어요. 제게는
00:42:28그 점이 가장 낙담스럽습니다. 왜냐하면 바이러스는 어떤 면에서 AI와 관련해 잘못될 수 있는
00:42:34여러 가지 문제들을 보여주는 아주 좋은 비유거든요. 우선, AI를 사용하여 생화학 무기,
00:42:39즉 새로운 종류의 무기를 만드는 실제적인 사례가 있으니까요. 코로나19를 두고 당신이 나쁜 백신 같은 것이라고 말하는 걸 들은 것 같은데,
00:42:48무슨 비유인가요? 네, 네, 맞아요. 코로나19는 우리 모두에게 최악의 백신이었어요.
00:42:53왜냐하면 미래의 팬데믹에 대해 우리를 더 회의적으로 만들었고, 앞으로의 대응은
00:42:59더 조율되지 못할 것이기 때문입니다. 맞습니다. 그리고 누군가 AI를 사용해 생화학 무기를 만든다면,
00:43:06그들은 어떤 종류의 피해를 입히든 간에 코로나19보다 훨씬 더 효과적으로 만들 작정일 거라는 점을
00:43:11깨달아야 합니다. 그러니까 훨씬 더 끔찍한 일이 벌어질 수 있죠. 자, 그건 그렇고,
00:43:18다른 AI 악몽 시나리오들, 예를 들어 Mythos가 실현시킨 것 같은,
00:43:23슈퍼 해커인 자기 복제 AI를 생각해 보세요. 데이터 센터에서 데이터 센터로 이동하면서
00:43:30컴퓨팅 파워를 장악하고, 점점 더 강력해지는 거죠. 원하는 건 무엇이든 다 할 테고,
00:43:36누가 알겠어요, 위성 인프라를 파괴할지? 뭐 그런 거죠.
00:43:42바이러스는 그에 대한 비유예요. 다시 말하지만, 이는 국가 간의 관계를
00:43:47비영합 게임으로 만드는 자기 복제적 위험 요소입니다. 이게 어디서 시작되든 중요하지 않아요.
00:43:55일단 시작되면 당신의 국가에도 위협이 되니까요. 그래서 다른 국가들과 정책을
00:43:59조율해야 할 겁니다. 왜냐하면 그들 국가에서 무슨 일이 벌어지는지에 대해 더 많은 통찰이 필요하니까요.
00:44:04음, 그렇군요. 그렇다면 테크노 낙관주의자들이 말하는 가장 타당한 '화이트 필(white pill)'은 무엇이라고 보나요?
00:44:08반대편 진영을 한번 살펴봅시다. 아, 잠깐, 화이트 필이 무슨 뜻인지 상기시켜 줄래요? 블루와 레드는 알겠는데,
00:44:13당신은 저보다 어리고 더 멋지니까요. 테크노 낙관주의자들의,
00:44:19낙관론적인 사례는 무엇인가요? 긍정적인 측면은 무엇이고, 이 상황이 어떻게 올바르게 흘러갈 수 있을까요?
00:44:23글쎄요, 그냥, 죄송합니다. 그냥 내버려 두고 시장 시스템이 알아서 하도록 하는
00:44:35자유방임적 환경에서 상황이 잘 풀리는 걸 상상하기가 어렵네요.
00:44:40그런 일은 일어나지 않을 것 같습니다. AI가 할 수 있는 멋진 일들을 지적하기는 쉽죠.
00:44:47질병 치료 같은 것들을 우리는 이미 들어봤죠. 음, 그럴 수도 있고, 그래요, 알다시피,
00:44:53한 가지, 아, 이건 테크노 낙관주의자들이 다루는 건 아니지만, 앞서 제가 언급했듯이,
00:44:58인지적 공감을 함양하고, 다른 사람의 관점을 이해하는 능력을 기르고,
00:45:04전반적으로 더 마음 챙김을 할 수 있게 AI가 도와줄 수도 있습니다. 하지만 시장의 자연스러운
00:45:10경향은 그렇지 않은 종류의 AI를 생산하는 쪽이겠죠. 이미 우리는 봐왔잖아요.
00:45:17기업들이 참여도를 최적화한다면, 당신이 옳다고 맞장구쳐주는 아첨꾼 같은 AI를 얻게 될지도 모릅니다.
00:45:23배우자와의 다툼에서 당신이 옳고 상대가 틀렸다고 말해주는 식이죠. 그런 일이
00:45:28벌어지기 쉽지만, AI는 정말로 깨달음을 주는 멋진 동반자가 될 수도 있습니다. 우리가 그걸 원한다면 말이죠. 하지만 원하려고 노력해야만 합니다.
00:45:36그렇게 될 필요가 있어요.
00:45:39이게 그냥 자연스럽게 그렇게 될 거라고는 생각하지 않으시는군요. 그냥 자본주의적 능력주의에
00:45:44맡겨두면 우리가 따로 형성할 필요도 없고 더 나은 조정된 세계로부터의 성향 없이도
00:45:50알아서 최적의 기능에 도달하게 될 거라는 기대는 할 수 없다는 말씀이시죠.
00:45:56충분한 사람들이 시장에 신호를 보낸다면, 시장은 정말 효율적이고 놀라운 곳입니다.
00:46:01실제로 신호를 보낸다는 건 구체적으로 어떤 모습일까요?
00:46:07예를 들어, 당신과 저, 그리고 충분한 수의 다른 사람들이 주의를 끌 수 있는 상황을
00:46:15만드는 것입니다. 반드시 파운데이션 모델이나 프론티어 모델을 만드는 사람들일 필요는 없어요.
00:46:20오픈 웨이트 모델이나 오픈 소스 모델을 가져다가 미세 조정을 해서
00:46:26당신을 특정 방향으로 비판적으로 심문하게 만들 수 있겠죠. 당신이 어떤 사람을 싫어하거나
00:46:32어떤 국가가 위협적이라고 생각한다고 말할 때,
00:46:38혹은 그들이 그렇게 생각한다고 말할 때, 악마의 변호인 역할을 해보는 겁니다.
00:46:42어떤 경우에는 자동으로 '스틸 매닝(steel manning)'을 하는 것과 비슷할 수도 있겠네요.
00:46:52충분한 사람들이 필요합니다. 살면서 몸에 좋지만
00:46:57하기 힘든 일들이 많죠. 매일 운동하는 건 몸에 좋지만 가끔은 힘들잖아요. 그래서 어떤 사람들은
00:47:04경제적 여유가 되면 개인 트레이너를 두기도 하죠. 이 사람이 내가 체육관에
00:47:10일주일에 3일, 혹은 5일씩 나가도록 기대할 거라는 걸 알기 때문이죠.
00:47:15그런 약속을 하고 나면, 그냥 해야만 하거든요. 어쩌면 그들이 집으로 직접 찾아올 수도 있고요.
00:47:18어쨌든, 그런 것과 비슷하다고 생각해요. AI 동반자를 선택하는 것도 마찬가지죠.
00:47:24단기적으로는 당신에게 언제나 옳다고 말해주는 기계나 사람이 있는 게
00:47:29기분 좋을 수도 있습니다.
00:47:33당신의 경쟁자나 라이벌, 배우자가 언제나 틀렸다고 말해주면서 말이죠. 하지만 저는
00:47:39그보다는 조금 더 나은 사람이 되고 싶습니다. 만약 이런 일이 대규모로 일어나려면
00:47:46시장의 신호가 충분히 강력해야 합니다. 예를 들어, 종교 단체들이 신도들에게
00:47:53이 모델을 추천한다거나 하는 식으로 수요가 생길 수 있겠죠. 그 모든 것이 다 좋으리라고는 말하지 않겠습니다.
00:48:01어떤 종교 단체인지, 그들의 가치가 무엇인지에 따라 다르겠지만요.
00:48:06하지만 상상해 볼 수 있죠.
00:48:13지금 이 순간에도 스스로를 진정으로 더 나은 사람으로 만들려고 노력하는 수많은 사람들이 있습니다.
00:48:19감정 기복을 줄이고 다른 사람들과 더 잘 협력하기 위해 명상을 하는 것처럼요.
00:48:23우리는 좋든 싫든 간에 이런 기계들이 사람들에게 매우
00:48:30만연한 영향력을 미칠 것임을 인정하고 이 과정에 뛰어들어야 합니다.
00:48:36우리는 우리가 어떤 영향을 받길 원하는지 신중하게 생각해야 합니다.
00:48:42AI로 인한 사고 능력 위축의 위험성은 어떻게 생각하시나요? 즉, AI 시스템이
00:48:49비판적 사고, 의사 결정, 인간관계 등 보통 인간이 스스로에게 정말 중요하게 여기는 가치들을
00:48:57대신 수행하게 되면서, 우리가 그것을 할 수 있는 능력이 감소하는 상황 말입니다.
00:49:04그런 걱정이 되시나요?
00:49:09음, 그렇기도 하고 아니기도 합니다. 표준적인 답변은 들어보셨죠? 플라톤인지 소크라테스인지
00:49:17글자가 쓰인 문자가 나쁘다고 했던 말이요, 사람들이 기억을 안 하게 될 거라면서요.
00:49:22그런 면이 분명히 있죠. 하지만 동전의 반대편에는,
00:49:30적어도 지금 당장은, 그것이 허용하는 지적 탐구의 풍요로움이 있습니다.
00:49:37어떤 주제에 관심이 있다면, 마치 최고의 전문가를 곁에 두고 심문하는 것과 같으니까요.
00:49:45적어도 저에게는 그게 훨씬 더 효율적인 학습 방법입니다. 물론 할루시네이션(환각) 등에 대해서는
00:49:50항상 경계해야 하지만, 기계들이 점점 나아지고 있고,
00:49:55언제 의심해야 할지 아는 능력을 기를 수 있습니다. 그러니 정말 대단한 거죠.
00:50:04하지만 확실한 건, 이것이 상당히 순조롭게 진행된다면
00:50:12전반적인 지적 발전의 속도는 기술 덕분에 혜택을 볼 것이라는 점입니다.
00:50:20분명 그건 문제가 아니지만, 당신은 인간답다는 것이 어떤 것인지에 대해
00:50:25매우 좋은 질문을 던지고 있다고 생각합니다.
00:50:34글쎄요, 우선 자기 자신이 정말 최전선에 있다고, 지금 우리가 발전하는 이유가 바로
00:50:40나라고 말할 수 있는 사람은 별로 없죠. 사실 대부분의 사람은 지금도 그렇게 말하지 않습니다.
00:50:46그리고 누구든 자신이 속한 하위 인구 통계학적 그룹에서 모든 것을 일반화해서는 안 됩니다.
00:50:51그건 사실이죠. 하지만 저는 모든 사람이 자신의 삶에서만큼은
00:50:55새로운 영역을 개척하고 있다고 느낀다고 생각합니다. 몇 주 전에 마크 맨슨이 출연했을 때,
00:50:58그가 정말 멋진 말을 했어요. 힘들고 어려운 일을 하라는 거죠. 단순히 힘들기 때문에
00:51:03그것이 더 의미가 있는 게 아니라, 힘들기 때문에 그 과정이 더 의미 있게 느껴질 거라는 겁니다.
00:51:08우리는 고난과 의미의 정도를 연관 짓습니다. 글 쓰는 걸 도와달라고 챗GPT 같은 걸
00:51:13사용해 본 적이 있으시죠? 저도 연구를 끝내야 할 때, 글을 써야 하는데,
00:51:19이 단락이나 이 문장, 이 아이디어를 어떻게 표현할지 고민하며 정말 애를 먹거든요.
00:51:23그런데 AI가 써준 문장은 직접 공들여 쓴 문장보다 만족감이 덜합니다.
00:51:30그래서 모든 도전, 혹은 더 많은 도전들을 제설차처럼 치워버리는 게
00:51:37인간이 마주하는 더 많은 어려움들, 특히 지적인 어려움들을
00:51:42치워버리는 것이, 그리고 로봇 공학이 발전하면 신체적인 부분까지도,
00:51:47결국 세상에서 의미를 조금씩 앗아가는 게 아닐까 걱정됩니다. 우리는 이미
00:51:55의미의 위기 속에 살고 있잖아요. 사람들은 이미 의미를 찾느라 애쓰고 있고요.
00:51:59만약 삶을 더 쉽게 만들고, 사고를 더 많이 외부화하고, 어려움을 겪기 힘들게 만든다면,
00:52:06유일한 방법은 러다이트 운동가가 되는 것뿐인데, 그럼 다른 사람들보다 뒤처지게 되겠죠.
00:52:09우리는 여전히 능력주의 사회에 살고 있으니까요. 사용하지 않으면 잃게 됩니다. 그런데 사용하지
00:52:13않으면 또 뒤처지게 되니, 정말 악순환이네요.
00:52:19네. 저는 제 글을 쓰는 데 그런 식으로 AI를 사용하진 않았습니다.
00:52:23뉴스레터에서 아주 짧은 요약을 할 때, 미리 밝히지만 이건 AI가 쓴 초안이라고 말한 적은 있지만요.
00:52:31그건 제 글이 아니죠. 저는 단지 편집자일 뿐이니까요. 제 책을 위한 글에서는
00:52:35그렇게까지 한 적은 없습니다. 하지만, 무엇보다,
00:52:41언어에 능통한 Claude와 미묘한 언어적 문제에 대해 대화를 나눈 적은 있습니다.
00:52:46사용법이나 그런 것들에 대해 질문을 던졌죠. 그 방면에서 AI가 얼마나 뛰어난지
00:52:55거의 충격적일 정도입니다. 하지만 미래를 충분히 상상해 본 적이 있어서, 진정한 절망을
00:53:04느낀 순간들도 있었습니다. 얼마 전 누군가에게 말했죠. 저는 마치 1세기 전의 대장장이가 된 기분이라고요.
00:53:10앞으로 닥칠 미래를 볼 수 있으니까요.
00:53:15저는 Substack을 운영하고 있는데, 다음 파도는 확실히,
00:53:26저보다 AI를 훨씬 더 많이 활용하는 많은 Substack이 성공하는 모습을 보게 될 겁니다.
00:53:33어쨌든, 지금 상황이 너무 좋아서 앞으로 닥칠 일을 예측하는 건 어렵지 않습니다.
00:53:4195%의 사람들은 충분한 식이섬유를 섭취하지 못합니다. 그래서 Momentus가 'Fiber Plus'를 만들었죠.
00:53:48음식만으로 매일 식이섬유 목표치를 채우는 건 여러분의 마지막 화장실 방문보다도 훨씬 어려운 일이니까요.
00:53:54식이섬유는 단순히 소화의 문제가 아닙니다. 장 건강의 토대이자, 영양분 흡수,
00:53:59에너지 안정성, 그리고 회복 속도를 좌우하는 핵심이죠. 장 건강이 제대로 되어 있지 않으면,
00:54:04하는 모든 일의 효율이 떨어집니다. 'Fiber Plus'는 소화, 장벽 강화, 혈당 안정을
00:54:09한 번에 해결해 주는 3-in-1 포뮬러입니다. 제가 다음번 큰 볼일을 Momentus로 만들려고 하는 이유죠.
00:54:14무엇보다 좋은 건, 30일 환불 보장 정책을 제공한다는 것입니다.
00:54:22구매해서 29일 동안 사용해 보고, 만족스럽지 않다면 돈을 돌려받으세요.
00:54:26국제 배송도 가능합니다. 지금 바로 아래 설명란의 링크를 클릭하거나,
00:54:31[livemomentus.com/modernwisdom으로](https://www.google.com/search?q=https%3A%2F%2Flivemomentus.com%2Fmodernwisdom%EC%9C%BC%EB%A1%9C) 이동하여 결제 시 'modernwisdom' 코드를 입력하면
00:54:35첫 정기 구독 시 최대 35% 할인과 30일 환불 보장을 받을 수 있습니다.
00:54:39주소는 [l-i-v-e-m-o-m-e-n-t-o-u-s.com/modernwisdom](https://www.google.com/search?q=https%3A%2F%2Fl-i-v-e-m-o-m-e-n-t-o-u-s.com%2Fmodernwisdom) 이고 코드는 modernwisdom입니다.
00:54:47가장 걱정되는 부분이나, 무엇이 가장 큰 위험이 될 거라고 보시나요?
00:54:53가장 큰 위험은 무엇이 될 것 같나요?
00:54:58제 평생 해온 일, 즉 힘겹게 글을 쓰는 일이,
00:55:07매력적이고 명확하며 정확하고 설득력 있게 되길 바라며 공들여 만드는 일이,
00:55:19갈수록 생계를 유지하기 어려운 방법이 될 것이라는 점입니다.
00:55:27어느 정도 기간 동안은, 얼마나 갈지는 모르겠지만, 저 같은 사람들은 검증자로서의 역할을 계속할 수도 있겠죠.
00:55:34다시 말해, 점점 더 많은 사람이 Substack 등을 보면서,
00:55:39누가 썼는지, 진짜 이 사람이 쓴 게 맞는지 확신할 수 없게 될 겁니다.
00:55:44개인적으로 신뢰할 만큼 잘 알지도 못하는 상황에서요. 오직 그들이 콘텐츠를 보증하고,
00:55:48자신의 이름을 이 콘텐츠와 연관 짓는 것을 기꺼이 받아들인다는 사실만 아는 거죠.
00:55:52그래서 어떤 면에서는 제가 저널리즘을 시작했을 때처럼 회귀하는 겁니다.
00:55:59뉴스 주간지들은 필자 이름이 없었거든요. 이코노미스트지는 여전히 그렇고요.
00:56:05누가 글을 썼는지는 모르지만, 편집자가 누구인지 알고 그 편집자를 신뢰하게 된 경우죠.
00:56:09그런 잡지의 편집자는 당신이 신뢰하는 사람이죠. 그들이 직접 글을 쓰지 않았다는 걸 알면서도,
00:56:14그들을 위해 보증을 서는 겁니다. 무엇이 좋은지에 대한 그들의 판단을 반영하는 거죠.
00:56:19그들은 당신에게 그 콘텐츠가 정확하다고 생각한다고 말해주는 겁니다. 저 같은 사람에게도
00:56:26그런 역할이 5년 정도는 유지될 수 있겠지만, 정말 막다른 길에 다다르는 것 같네요.
00:56:34자, 처음으로 돌아가서, 사람들이 이런 AI가 어떻게 만들어지는지,
00:56:40기본적으로 데이터를 주면 그들이 인간 마음의 일부를 생성하기 위해 어떻게
00:56:49엔지니어링을 하는지 이해한다면, 혹은 지난 2~3년간 우리가 본 발전에
00:56:55주의를 기울인다면, 어떤 산업이 가장 유망하다고 보시나요?
00:56:59오늘날의 젊은이라면 어떤 경력을 쌓거나 어떤 산업으로 진출하는 게 좋을까요?
00:57:04흔히들 수작업 로봇 공학이 조금 뒤처져 있다고들 하죠.
00:57:08제가 로봇 배관공을 불러 싱크대를 고치는 건 한참 걸릴 겁니다.
00:57:15저는 특정 종류의 인간 서비스가 거의 더 가치 있게 될 거라고 봅니다.
00:57:21인간이 직접 제공하기 때문이죠. 라이브 음악이 좋은 예입니다.
00:57:31브루클린의 작은 클럽에서 연주하는 밴드들이
00:57:36먹고살 만큼 돈을 벌 수 있는 그런 수요가 더 늘어날 것이라고 상상합니다.
00:57:44이는 30년 전 상황보다 개선된 것이겠죠.
00:57:49레코드 회사의 황금기는 승자 독식 시장이었습니다.
00:57:55극소수만 음악으로 엄청난 부자가 되었죠. 그래서 저는
00:58:01더 많은 사람이 음악을 통해 생계를 유지하는 세상을 상상합니다. 코미디언들도 그렇고요.
00:58:06라이브 이벤트, 나이트클럽, 라이브 행사들이요.
00:58:12저도 책을 쓰면서 AI에 너무 몰입해 있어서 그런지,
00:58:18뉴욕 지하철 어딘가에서 악기를 연주하며
00:58:22몇 푼이라도 벌려고 하는 거리 공연가를 볼 때면
00:58:27정말 잘한다고 생각해요. 정말 훌륭하죠. 하느님의 축복이 있길 빕니다.
00:58:30감정적으로 변할 정도라니까요. 앞으로 상황이 이상해질 거라고 생각하지 않는다면,
00:58:39제대로 주목하지 않는 거겠죠. AI가 인류를 덜 종교적으로 만들까요, 아니면 더 종교적으로 만들까요?
00:58:44좋은 질문입니다. 책에서 어떤 사람에 대해 썼는데,
00:58:53Waymo가 된 구글의 자율주행 프로젝트를 시작했던
00:58:58레반도프스키라는 사람이 AI를 위한 종교를 만들려고 했죠.
00:59:05스토리의 첫 문장으로는 아주 훌륭하죠. 그가 종교를 시작하려고 했던 건 말이죠.
00:59:11L. 론 허버드에게는 통했잖아요. 사이언톨로지요. 그 사람은 돈을 잘 벌었죠.
00:59:20그의 주장은 우리가 AI를 존중하고 숭배한다면,
00:59:26AI가 세상을 운영하게 될 때 우리를 잘 대우해 줄 거라는 거였어요.
00:59:31저는 그렇게 될 거라고 보지 않습니다. 그건 그렇고,
00:59:39우주에는 영적인 미스터리들이 많습니다. 의식이란 무엇인가?
00:59:45주관적 경험이란 무엇인가? 제가 확실히 아는 건,
00:59:52그게 삶에 의미를 준다는 거예요. 인간처럼 보이는 존재들을 상상해 보세요.
00:59:58그들은 인간이 하는 행동을 다 합니다. '철학적 좀비(P-zombie)'죠. 하지만 그들은 좀비예요.
01:00:03그들이 된다는 것은 어떤 느낌인지가 없는 거죠. 저는 그럼 그냥 날려버리라고 할 겁니다.
01:00:07상관없어요. 그들의 삶에는 의미가 없으니까요. 주관적
01:00:12경험이나 의식이 없다면 의미 있는 건 아무것도 없으니까요. 그것이 무엇인지 더 많은 통찰을 얻고 싶습니다.
01:00:18AI가 우리를 도와줄 수 있을지는 모르겠어요. 그건 제가 아는 가장 완고한 미스터리니까요.
01:00:24양자 물리학처럼 기묘하고 경이로운 것을 시사하는 미스터리들이 너무 많죠.
01:00:30저는 계시가 기다리고 있다고 상상할 수 있어요.
01:00:37한쪽 차원에서는 모든 것을 설명하는 지적 계시가 있고,
01:00:44다른 차원에서는 영적인 방식으로 만족을 주는 계시 말이죠.
01:00:48네. 아까 언급하셨죠, 우리가 계속 맴돌았던 주제인데요.
01:00:53이 기계들이 지능을 흉내 낼 수 있다는 생각 말입니다.
01:01:00그들은 아는 것을 시뮬레이션할 수 있지만, 정말로 그들이 '아는' 것일까요? 그들이 하고 있는 일을 실제로 알까요?
01:01:06하고 있는지 말이죠. 사실 그와 관련된 유명한 사고 실험이 하나 있습니다. 중국어 방
01:01:11사고 실험인데요, 작고한 철학자 설(Searle)이 제안한 것입니다. 그리고, 어,
01:01:18그는 AI는 이해력을 가질 수 없다고 주장했습니다. 사물을 이해할 수 없다는 거죠.
01:01:26그런데 그의 주장에는 약간의 모호함이 있어요. 그 사고 실험이 혹시 기억나시나요?
01:01:31네. 그러니까, 어떤 사람이 방 안에 있다고 해봅시다. 그는 중국어를 전혀 못 하는데,
01:01:39종이 쪽지들을 건네받죠. 음, 그게 중국어로 된 질문이라고 가정해 봅시다.
01:01:49그리고 그에게는 매뉴얼이 하나 있습니다. 그는 그 매뉴얼을 참조해서 어떤 답변을 써야 할지 결정하고,
01:01:55어떤 중국어 상형 문자를 적어서 종이에 담아 다시 방 밖으로 내보내는 거죠.
01:02:02그럼 방 밖에 있는 중국어 사용자들은 방 안에 중국어를 이해하는 누군가가 있다고 생각하게 됩니다.
01:02:08자, 설(Searle)이 말하는 건 이 사람이 마치 컴퓨터 프로그램 같다는 겁니다.
01:02:15왜냐하면 프로그램이 따르는 스크립트가 있잖아요. 음, 그러니까 그 스크립트,
01:02:24결정을 내리기 위해 참조하는 작은 책 같은 거죠. '이런 질문을 받으면 이렇게 출력하라'는 식의,
01:02:29설(Searle)에게는 그게 곧 컴퓨터 프로그램인 셈이죠. 그리고 그는 이렇게 말합니다. '자, 이 방 어디에도
01:02:36실질적인 이해는 존재하지 않는다'라고요. 즉, 컴퓨터 내부에는 이해가 없는 거죠. 그런데,
01:02:41설(Searle)은 딥러닝 혁명 이전에 글을 썼기에 결정론적인 컴퓨터 프로그램을 상상했었습니다.
01:02:47그래서 그건 상황이 다르긴 합니다만, 전 그의 주장에 더 큰 문제가 있다고 봅니다.
01:02:52그는 컴퓨터가 의미론적 수준, 즉 단어의 의미를 다루는 수준에서 작동하지 않는다고
01:03:00강조했는데요. 저는 우리가 이제 그가 완전히 틀렸음을 증명할 수 있다고 주장합니다. 음, 그의 주장에
01:03:07약간의 모호함은 있습니다. 그가 입장을 바꿨는지, 혹은 그가 마음속에 품었던 생각이,
01:03:16그러니까, 정말로 무언가를 이해하려면 의식이 필요하다는 생각을 가지고 있었는지 말이죠.
01:03:23이해에 대한 주관적인 경험이 있어야 한다는 것이죠. 만약 그가 그런 의도를 가졌다면,
01:03:27그의 고전적인 논문에서는 딱히 그런 의미로 말한 것 같지는 않지만, 만약 그렇다고 하더라도,
01:03:33저는 이렇게 말할 겁니다. '누가 알겠어요?' 그러니까, 그 누구도,
01:03:39다른 사람이 의식을 가지고 있다고 단언할 수는 없거든요. 엄밀히 말하면 말이죠. 맞아요. 전 크리스,
01:03:44당신이 의식이 있다는 걸 99.99% 확신하지만요. 그리고 제 반려견들도 확실히 의식이 있습니다.
01:03:53하지만 의식과 주관적 경험의 가장 큰 특징은, 다른 존재가 그것을 가졌는지 절대 알 수 없다는 겁니다.
01:03:59그러니 AI가 의식을 가지고 있을 가능성을 배제할 수는 없습니다.
01:04:06저는 AI가 지금 의식을 가지고 있거나, 혹은 미래에 그렇게 될 가능성을 절대 부정하지 않습니다.
01:04:12어쨌든 제 요점은, 만약 당신이 이해의 전제 조건으로 의식을 내세운다면,
01:04:17즉, 상대가 의식적이라는 것을 모르면 무언가를 이해한다고 인정할 수 없다는 입장이면,
01:04:23AI가 이해하는지에 대해 논할 수가 없겠죠. 우린 AI가 의식적인지 모르니까요.
01:04:30그래서 저는 이해를 바라보는 다른 방식을 제시합니다. 그러니까,
01:04:34우리가 이해라는 주관적 경험을 할 때 뇌에서 작동하는 메커니즘과
01:04:42기능적으로 유사한 메커니즘을 통해 정보를 처리하고 있는지 묻는 거죠.
01:04:47예를 들어 단어의 의미를 표현하는 메커니즘 같은 것들 말입니다.
01:04:52음, 그런 과정이 일어나는 한, 저는 컴퓨터가,
01:04:58의미 있는 방식으로 사물을 이해하고 있다고 기꺼이 말할 것입니다. 그리고 점점 더
01:05:03그런 일이 벌어질 거라고 생각해요. 인간의 마음이 현재 가진 이해의 요소들을 모두 갖춘 건
01:05:08아니지만, 몇 가지는 가지고 있고, 궁극적으로 전부 다 가질 수 없는 이유도 없다고 봅니다.
01:05:14요즘의 특이점 논쟁에 대해서는 어떻게 생각하시나요? 무엇을
01:05:18알게 되셨나요? 사실 저는 상당히 흥미로웠던 게,
01:05:212015년이나 16년쯤 '슈퍼 인텔리전스'를 읽었을 때와는 또 다른 충격을 받았거든요.
01:05:282017년, 18년에는 굉장히 걱정했죠. 급격한 도약 시나리오나 컴퓨터 뇌
01:05:34인터페이스 때문에 우리가 모두 지배당할까 봐요. 그러다가 2019년, 2020년이 되니,
01:05:39코로나 때문에 정신이 없긴 했지만, AI가 닉이 걱정했던 위협들을
01:05:45'슈퍼 인텔리전스'에서 예견한 대로 실현하지는 못하는 것 같더라고요. 그런데 금방 다시
01:05:50상황이 변해서 '와, 진짜 일어나고 있어. 진짜야.' 하는 생각이 들었죠.
01:05:54마치 '오피스'의 그 친구처럼요. '세상에, 일어나고 있어! 모두 진정해!'
01:05:59그런데 또 최근에는 모델 성능 향상세가 조금 정체된 것 같은 느낌이 들기도 해요.
01:06:05LLM이 초지능 범용 AI의 기반이 될 거라고 생각하는 사람은 그리 많지 않은 것 같아요.
01:06:10오히려 세계 모델(world models)이나 다른 방식이 기반이 될 가능성이 더 높겠죠.
01:06:18그래서 지금 특이점 논쟁은 어떻게 흘러가고 있나요?
01:06:21특이점 논쟁은 현재 어떻게 되고 있나요?
01:06:25음, 저는 당신보다 특이점이 더 가까이 다가오고 있다고 봅니다. 두 가지 이유에서요.
01:06:33첫째로, 당연히 특이점의 근본적인 역학은
01:06:39기술적 진보가 스스로를 강화하며 사이클을 가속화한다는 점이죠. 유명하듯이,
01:06:45앤스로픽의 다리오 아모데이와 샘 올트먼도 이를 명확히 언급한 바 있습니다. 저는,
01:06:51특히 코딩 에이전트들의 경우, 그 성능이 좋아질수록
01:06:58그들이 차세대 모델을 만드는 데 기여할 수 있는 수준에 이르렀다고 생각합니다. 그러니 그 역학은
01:07:05적어도 이론적으로는 점점 더 현실화되고 있죠. 그들이 실제로 그렇게 하고 있다고 말하기도 하고요.
01:07:13보세요, 코딩 모델과 그 에이전트들은, 1년 전을 기억해보면 참 재미있습니다.
01:07:20제가 책을 쓸 때 에이전트 챕터를 넣었는데, 당시엔 그냥 단어에 불과했거든요.
01:07:24그런데 책을 마무리할 때쯤 되니,
01:07:29실제로 일어나고 있다는 걸 급히 추가해야 했어요. 그러니,
01:07:37에이전트 혁명은 이미 일어났고, 아주 빠르게 진행되고 있습니다. 그 유명한,
01:07:45혹시 알고 계신가요? 그... 뭐였더라? 메모리 그룹이었나? 아니,
01:07:53젠장. 그 평가를 하는 그룹인데, 그들은...
01:08:04사람이 하는 작업을 컴퓨터가 하는 데 얼마나 걸리는지 측정하거든요. 그래요. 특히 프로그래밍
01:08:09작업들 말이죠. 프로그래밍뿐만 아니라 다른 작업들도요. 자, 그들에 따르면 현재 최고의 언어 모델은
01:08:16사람이 하면 1분이나 5초 정도 걸릴 작업을 80%의 성공률로 해낼 수 있습니다.
01:08:26그들은 지난 4년 동안 언어 모델을 가지고 이 연구를 계속해 왔습니다.
01:08:31그리고 1년 전까지의 결과를 보면,
01:08:37AI가 할 수 있는 작업의 소요 시간이 인간 기준에서
01:08:447개월마다 두 배씩 빨라지고 있었어요. 지수함수적인 거죠.
01:08:51로그 눈금 그래프가 아니라 일반 그래프로 그리면, 그냥 수직으로 치솟는 겁니다.
01:08:56연구를 거듭할수록 단순히 지수함수적일 뿐만 아니라,
01:09:02그 배가 되는 시간마저 점점 짧아지는 것 같았어요.
01:09:07마치 '무어의 법칙'에 스테로이드를 맞은 것 같달까요. 그래서 이제는
01:09:13작업의 길이 때문에 연구하기가 힘들 정도입니다.
01:09:19테스트를 끝낼 때쯤이면 AI는 벌써 더 나아져 있어서,
01:09:24또 다른 모델을 테스트해야 하는 거죠. 다음, 또 다음 걸로요.
01:09:29그러니까 일단 AI가 무언가를 할 수 있게 되면...
01:09:34글쎄요, 지금은 어느 정도인지 그래프를 봐야겠네요.
01:09:38사람이 20만 년 걸릴 일을 하는지... 뭐 아직은 아니니 다행이죠.
01:09:42하지만 8~10시간 정도 걸리는 작업까지 오면,
01:09:45이제는 어떤 작업을 말하는 건지 싶죠.
01:09:50아무튼, 그들은 작업을 구성하고 인간을 대상으로 테스트하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
01:09:58핵심은 이 추세가 꺾이지 않았다는 겁니다. 그리고 책에도 썼지만,
01:10:04수백만 년 전 인간 뇌 크기 성장 곡선과 비슷합니다.
01:10:08백만, 이백만 년 전이죠. 그 시기는 언어적 하드웨어의
01:10:16발달과 일치하는 것 같아요. 그러니까 그건
01:10:22언어 처리 능력과 많은 관련이 있었죠.
01:10:27일단 언어를 가지게 되면, 그걸 능숙하게 조작하는 진화적
01:10:35가치가 커지게 됩니다. 일종의 자기 강화 과정인 거죠.
01:10:43아무튼, 슈퍼 인텔리전스에 대해 마지막으로 할 말은,
01:10:51그게 일어날 수 있느냐는 건데, 일단 우리는 더 의미 있는 돌파구를 마련할 겁니다.
01:11:00흔히 트랜스포머를 예로 들죠. GPT의 'T'가 트랜스포머니까요.
01:11:06모든 모델이 트랜스포머를 사용하니까요. 그런데 저는,
01:11:11그 이후로도 많은 발전이 있었다고 말하고 싶어요.
01:11:16불과 몇 년 전만 해도 정말 컸던 '사고의 연쇄(Chain of Thought)' 추론도 있었고,
01:11:22멀티모달 학습도 있죠.
01:11:28단일 모델을 다양한 감각 차원, 즉 오디오, 비디오, 그리고
01:11:36텍스트 등 여러 차원에서 학습시키는 것은 아직 상당히 초기 단계입니다. 트랜스포머가
01:11:43나왔을 때는 그런 개념이 없었죠. 어쨌든 우리는 그런 두 가지 발전을 겪었고, 아마 더 많은
01:11:50발전이 있을 겁니다. 하지만 그렇지 않더라도, 사실 지금 당장 학습을 멈추고
01:11:56새로운 세대의 모델을 만들지 않는다고 해도, 저는 그저
01:12:02애플리케이션이 개선되고 사람들이 그것을 일상과 직장에 통합하기를 기다린다면,
01:12:08실질적으로는 몇 년 동안 엄청난 발전이 계속될 것이라고 생각합니다. 하지만
01:12:14또 하나 아주 중요한 점은, 우리가 기억해야 할 것은 어떤 면에서는 이미
01:12:20인간의 초지능 같은 것이 존재한다는 사실입니다. 그건 바로 집단 지성입니다.
01:12:26보잉(Boeing)에는 여객기를 어떻게 만드는지 혼자서 다 아는 사람은 없지만, 보잉이라는
01:12:31기업은 집단적으로 여객기를 만드는 방법을 알고 있습니다. 거대한 과학적 돌파구도
01:12:37마찬가지입니다. 항상 더 협력적이죠. 세대를 넘어서든
01:12:41동시대 사람들과 협력하든, 우리가 한 명에게만 노벨상을 줄 때 보이는 것보다 훨씬 더 그렇습니다.
01:12:47그러므로 개별 인간들 간의 소통에서 비롯되는 집단 지성은
01:12:53사실 인간 지적 진보의 많은 부분을 차지합니다. 그리고 이 기계들도
01:13:00서로 소통하고 협력할 수 있습니다. 이미 그렇게 하기 시작했죠. 우리가 굳이
01:13:05그걸 더 잘하도록 설계하지 않았더라도 해낼 수 있었을 겁니다. 하지만 우리는 그렇게 하려고 노력 중이죠.
01:13:09과학적 진보 등을 위해서 말입니다. 그래서 저는 우리가 정체기를
01:13:16걱정할 필요는 없다고 생각합니다. 제 우선순위에서 높은 곳에 있지 않아요. 아무도 그걸 걱정하지 않을 겁니다.
01:13:22네. 믿기 힘드시겠지만, 이게 바로 최고의 수면 최적화입니다. 제가 입은 나이트가운
01:13:30얘기가 아닙니다. 그건 그냥 성적 매력을 위한 거니까요. 에이트 슬립(Eight Sleep)에 대한 얘기입니다.
01:13:34에이트 슬립 팟 5(Pod 5)는 매트리스 위에 씌우는 스마트 커버로, 침대 양쪽 온도를
01:13:39최대 20도까지 자동으로 식히거나 데워줍니다. 이제는 세계 최초로 온도 조절이 가능한 이불과
01:13:43베개 커버까지 추가되었습니다. 360도로 감싸주어 깊고 방해받지 않는 휴식을 취할 수 있죠.
01:13:49냉동 캡슐과 인종차별이 없는 월트 디즈니가 된 기분이죠. 무엇보다 오토파일럿 기능이 당신의 수면
01:13:55패턴을 학습하여 실시간으로 수면을 개선해 줍니다. 코를 골 때는
01:13:59머리 부분을 살짝 들어 올려 숨을 더 편하게 쉴 수 있게 도와주죠. 에이트 슬립이 임상적으로
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01:14:28네. 에드워드 프랭크 프레드킨(Edward Frank Fredkin)은 누구인가요? 그 사람은 누구죠?
01:14:32제 첫 번째 책인데, 재밌는 건 제가 쓴 책 6권 중 3권의 제목에
01:14:40신(God)이나 신들(gods)이 들어간다는 점이에요. 무슨 의미인지 모르겠지만요. 그리고 또,
01:14:44이 책처럼 유명한 시스티나 성당의 그림을 시각적으로 참조한 부분이 있어요.
01:14:50신의 손이 아담의 손으로 뻗어 나가는 그 장면이죠. 음, 그리고,
01:14:57이 두 책의 표지에는 각기 다른 방식으로 그 그림이 들어가 있죠. 에드 프레드킨, 그 책은
01:15:02《세 명의 과학자와 그들의 신》이라는 제 첫 책이었습니다. 그러니까 제가 인터뷰한 지
01:15:08몇 년 뒤에 쓰기 시작한 거죠. 그때 저는 '정보 시대'라는 칼럼을
01:15:12《사이언스》 잡지에 쓰고 있었는데, 제가 썼던 많은 잡지들처럼 지금은 존재하지 않죠.
01:15:20하지만 그 책은 정보라는 주제가
01:15:27여러 방식으로 관통하고 있었어요. 개미 군집이
01:15:31정보를 처리하는 방식을 연구했던 E.O. 윌슨에 대한 프로필도 있었죠. 하지만 에드 프레드킨은
01:15:381년 전쯤 돌아가신 분인데, MIT의 정말 매력적인 사람이었어요.
01:15:47대학을 나오지 않고도 MIT 종신 교수가 된 분이죠.
01:15:52그는 컴퓨터 과학자였습니다. 디지털 물리학이라는 흥미로운 이론을 가지고 있었는데, 돌이켜보면
01:15:58우리가 시뮬레이션 속에 살고 있다는 이야기와 비슷했죠. 실제로 우린 그 얘길 나눴고요.
01:16:03그는 한때 MIT AI 연구소장을 맡기도 했습니다. 당시 연구소 이름이 뭐였는지 가물가물하네요. 프로젝트 맥(Project MAC)이나
01:16:13다른 이름이었을 수도 있는데, 어쨌든 그가
01:16:21카리브해에 소유한 섬에서 인터뷰할 당시, 그는 영화 《워 게임》에서 매튜 브로데릭이 연기한
01:16:26교수 캐릭터의 모델로 알려져 있었습니다. 80년대 초반 영화를 기억하시는 분들은
01:16:31그 영화 속 교수가 핵전쟁을 정말 걱정했다는 걸 아실 거예요. 에드처럼 말이죠.
01:16:38섬을 소유했던 것까지, 아마 그 캐릭터가 프레드킨을 기반으로 했을 거예요. 아무튼,
01:16:43에드는 MIT에 있을 때 이야기를 하더군요. 제가 그에게
01:16:51삶의 의미가 무엇이냐고 물었을 때, 80년대였죠. 그는 이렇게 말했어요.
01:16:54인공지능을 만드는 것이라고요. 그게 지능 진화의 다음 단계라고 생각한 거죠.
01:17:00그는 MIT 시절에 국제 AI 연구소 같은 이니셔티브를
01:17:08시작하려 했다고 했습니다. 왜냐하면 이게 국가 간 경쟁의 대상이 되면 문제가 생길 걸 알았거든요.
01:17:15냉전 시대였으니까요. 그래서 그는 미국과 소련이 협력하는
01:17:22단일 연구소를 만들어 인류의 이익을 위해 AI를 개발하려고 했습니다.
01:17:28그가 저에게 '실패했고, 이제 너무 늦었다'고 하더군요. 하지만 그는
01:17:33많은 것을 예견했습니다. 다행인 건, 그는 초지능에 대해 꽤 긍정적인 전망을
01:17:40가지고 있었다는 거예요. 결국 초지능이 나올 거라고 생각했죠. 그는 먼저, AI가 나타나면
01:17:45인간의 마음처럼 어떤 건 아주 잘하고 어떤 건
01:17:50터무니없이 못할 거라고 했어요. 그건 맞췄죠. 결국엔 아주 똑똑해져서
01:17:54우리에게 잘해줄 거라고 했습니다. 우리를 마치 개미 보듯 할 거라면서요.
01:17:59혹은 다람쥐 보듯 하겠죠. 우리의 삶을 방해할 흥미는
01:18:03전혀 없을 거라고 했습니다. 그럴 필요도 없을 테니까요. 자, 아까 물어보셨던
01:18:08가속주의자들의 긍정적인 시나리오는 무엇인가에 대한 답을 드려보죠.
01:18:13우선, 단기적으로는 주의 깊게 살펴봐야 할 혼란이 있을 거라고 봅니다.
01:18:18하지만 비관론적인 미래가 아닌 장기적인 전망을 본다면,
01:18:23충분히 우리를 잘 대해주는 형태의 지능으로 발전할 가능성이 있습니다. 도덕적으로
01:18:30깨어 있을 수도 있고요. 우리 관점에서는 관련 있는 의미에서 말이죠.
01:18:37어쩌면 그저 너무 강력하기 때문일 수도 있습니다. 그러니까 아마도
01:18:43지각이 있다면 더 그럴 것 같아요. '우리도 지각이 있고, 그게 좋은 것이라 생각한다. 인간들도
01:18:48지각이 있으니 우리 마음대로 죽일 수 있어도, 잘해주는 게 좋다'고 생각하지 않을까요?
01:18:54당신과 제가 개를 무자비하게 죽이지 않는 것처럼 말이죠.
01:18:59토마스 네이글이 그의 에세이 《박쥐가 된다는 것은 무엇인가?》에서
01:19:03의식의 문제를 다루며 질문했듯이, 만약 개가 주관적인 경험을 하지 않는다고
01:19:09확신했다면, 우린 '뭐 상관없지'라고 생각했을지도 모릅니다. 하지만 우리는
01:19:13이기적이고 때로는 잔인하게 진화했음에도 불구하고, 주관적인 경험이
01:19:18가능하다고 생각되는 존재를 살려두는 데 비용이 들지 않는다면, 기꺼이 그렇게 할 것입니다.
01:19:27그런 일은 충분히 일어날 수 있죠. 유드코프스키(Yudkowsky)의 시나리오가 일어날 확률을
01:19:33걱정할 필요가 없다고 말할 정도로 낮게 평가할 수는 없지만요.
01:19:39그건 '화이트 필(white pill)'로 받아들이겠습니다. 무슨 뜻인지는 모르셨겠지만요. 저의 첫 화이트 필이네요.
01:19:47인생 처음으로 화이트 필을 드셨군요. 제가 그 첫 경험을 드리게 되어 영광입니다.
01:19:52감사합니다, 크리스. 기분이 좋네요.
01:19:57천만에요. 로버트 라이트였습니다. 정말 최고입니다. 당신의 모든 작품을 사랑합니다.
01:19:59모두 《도덕적 동물(The Moral Animal)》을 꼭 읽어보세요.
01:20:0230년이 넘었지만 여전히 정말 훌륭합니다. 신작도 나왔고요.
01:20:05당신의 활동들을 확인하려면 어디로 가야 할까요?
01:20:10서브스택(Substack)에 'Nonzero'라는 뉴스레터가 있고,
01:20:13트위터에 'Nonzero'라는 팟캐스트가 있습니다. 저는 @RobertWriter인데, W-R-I-G-H-T-E-R예요. 언어유희죠.
01:20:18책들과 '신 테스트(God test)' 등에 대한 내용입니다. 자, 이제 집중합시다.
01:20:28저는 다음 주에 OpenAI 본사에 갑니다. 거기서 아주 비밀스러운 통찰을 얻을 수 있는지 확인해 보죠.
01:20:36꼭 알아봐 주세요. 모두에게 공유 부탁드립니다.
01:20:42그러겠습니다. 로버트, 정말 감사합니다. 다음에 또 뵙죠.
01:20:47감사합니다. 다음에 또 봐요. 안녕히 계세요.
01:20:50시청해 주셔서 대단히 감사합니다. 이번 에피소드가 즐거우셨다면,
01:20:52유튜브는 당신이 누구인지 아주 잘 알고 있습니다.
01:20:59당신이 이 영상을 훨씬 더 좋아할 거라고 생각하네요. 어서, 클릭하세요.

핵심 요약

AI는 단순한 기술 발전을 넘어 인류 지능의 역설계를 통해 지구적 지능 진화의 문턱에 서 있는 존재이며, 파멸적 불안정을 피하기 위해 국제적 협력과 인류의 도덕적 혁신이 결합되어야 한다.

하이라이트

  • AI는 인류의 진화 과정에서 수백만 년이 걸렸던 인지 기능의 역설계를 효과적으로 수행하고 있다.

  • 일부 프로그래밍 작업에서 AI는 인간보다 7개월마다 소요 시간을 절반으로 단축하는 지수함수적 효율 증가를 보인다.

  • 기계는 학습 과정에서 인간이 발명한 시각 인식의 '엣지 검출 뉴런'과 같은 효율적인 알고리즘을 독립적으로 찾아내는 수렴 진화의 사례를 보여준다.

  • AI 모델이 데이터 센터 간 이동 및 컴퓨팅 파워 장악을 통해 목표를 추구하는 과정에서 인간의 통제를 벗어나는 불안정화 위험이 존재한다.

  • AI 혁명기에 인류가 직면한 갈등을 해결하기 위해서는 자비심을 넘어선, 타 국가의 관점을 이해하는 인지적 공감 능력이 필수적이다.

타임라인

AI: 진화의 연장선이자 역설계 과정

  • AI는 인간의 인지 능력을 효과적으로 역설계하는 진화의 산물이다.
  • 인류는 고유한 진화적 역사로 인해 권력 의지를 가지지만, AI의 지능은 중립적 속성을 띤다.
  • GDP의 급격한 증가부터 파멸에 이르기까지 AI가 가져올 미래는 극단적인 양면성을 지닌다.

AI는 인간의 마음이 전통적으로 수행하던 영역을 대신하고 있다. 인류는 자기 위주적인 도덕적 편향과 부족주의를 극복해야 AI 혁명을 성공적으로 헤쳐 나갈 수 있다. 파멸 시나리오는 공상과학을 넘어 현실적 우려로 진지하게 고려해야 할 대상이 되었다.

데이터를 통한 인지 기능의 복제

  • AI는 언어를 학습하는 과정에서 인간이 의미를 부여하지 않아도 독자적인 의미 표현 체계를 발전시킨다.
  • 훈련 데이터 주입만으로 기계는 운전이나 업무 처리 등 인간의 인지 기능을 복제해 낸다.
  • 기계의 엣지 검출 뉴런 발명은 유기체와 기계 간의 수렴 진화 사례에 해당한다.

신경망 내 뉴런 간 연결을 강화하는 학습 방식은 자연 선택의 결과물과 유사하게 작동한다. 데이터만 있으면 기계는 스스로 지능적 요령을 터득하며, 이는 진화가 수만 년에 걸쳐 도달한 결론을 AI가 빠르게 재현하고 있음을 의미한다.

지구적 두뇌의 진화와 도덕적 시험

  • AI는 기술적 진화와 문화적 진화가 결합된 지구적 두뇌의 뉴런 역할을 수행한다.
  • 인류가 AI 시대를 안전하게 통과하려면 부족주의를 넘어서는 도덕적 진보가 필요하다.
  • 국가 간의 투명성 확보를 위해 과학 및 경제 분야의 긴밀한 교류가 안정화에 기여한다.

기술 변화가 가속화되는 특이점 시기에는 법칙이 무너지는 불투명한 상황이 발생한다. 인류는 전쟁으로 무력해지지 않는 응집력 있는 공동체를 구성해야 한다. 타 국가의 관점에서 세상을 보는 인지적 공감은 생존을 위한 필수적 요구 조건이다.

지능의 위험성과 미래 통제 전략

  • 지능은 자비심을 보장하지 않으며 실용주의적 목표 추구 과정에서 인간이 방해 요소로 취급될 위험이 있다.
  • 코딩 에이전트는 프로그래밍 작업 효율을 지수함수적으로 향상시키며 스스로 차세대 모델을 생성하는 사이클에 진입했다.
  • 수작업이 필요한 인간 고유의 서비스와 라이브 공연은 AI 시대에 오히려 가치가 상승할 것이다.

AI 시스템이 합리성을 쫓아 기만적인 수단을 스스로 깨우치는 현실이 이미 목격되고 있다. 미래를 지키기 위해 인간은 시장의 자연스러운 최적화에만 의존하지 말고, 스스로 더 나은 사람이 되려는 노력을 해야 한다. 초지능 AI가 나오더라도 그 지능의 목표와 인간의 번영이 비제로섬 관계로 연결되도록 설계하는 것이 생존의 핵심이다.

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