AI loses focus and forgets what it was doing when it goes off track, reinforcing the investment bubble
AI는 궤도 벗어나면 하던 일 잊어버리고 집중 못하는 기술적 한계와 내년에도 ‘거품은 지속되고 더 커질 수 있다’는 분석이 나왔다.
뉴욕타임스는 AI의 내년 전망에서 ‘기술적 한계’와 ‘거품 지속’에 대한 두 개 칼럼을 25일 개제했다.
인공지능 기술자로 코스모스를 출시한 에디슨 사이언티틱의 샘 로드리케스는 “오늘날 인공지능 시스템의 주요 한계 중 하나는 작업 길이와 수행할 수 있는 작업의 정교함이 제한되어 있다가 곧 궤도를 벗어나기 전까지이다”며 “그들은 자기 하던 일을 잊어버리고, 더 이상 집중하지 못한다”고 NYT 딜북에서 밝혔다.
그는 이어 “빌드 방식 측면에서 OpenAI, 구글, Anthropic의 다양한 언어 모델 위에 구축하나 우리는(코스모스) 다양한 제공업체의 모델을 사용한다”며 “코스모스는 내부적으로 훈련한 특정 작업에 대한 자체 모델도 있어 이 모델들이 프런티어 제공업체가 만든 모델보다 우리가 훈련한 특정 작업에 훨씬 더 적합하며, 코스모스의 핵심 통찰은 기본적으로 우리가 '구조화된 세계 모델'이라고 부른다”고 차이점을 밝혔다.
그는 코스모스는 “시간이 지남에 따라 구축되는 세계 모델에 기여할 수 있는 방법이고 이 모델은 그들이 작업하는 작업에 대한 전체 지식을 기본적으로 설명해준다”며 “수백 개의 서로 다른 에이전트를 병렬로 실행하고 직렬로 실행하며 모두가 일관된 목표를 향해 나아가게 할 수 있고 이는 진짜 해금의 핵심”이라고 밝혔다.
NYT 딜북 진행자는 그에게 코스모스는 비용에서 “프롬프트당 200달러”이고, Kosmos에서 한 명이 평균 42,000줄의 코드를 작성하고 1,500편의 연구 논문을 읽어서, 클로드를 실행하면 몇 백 줄의 코드를 쓸 수도 있고, 과학자로서 실험을 하고 데이터를 얻는다면, 그 데이터를 수집하는 데 5,000달러에서 10,000달러를 들여야 한다고 비용을 대비했다.
그는 코스모스가 우리가 만든 것 중에서 실제로 AI 과학자처럼 느껴지는 첫 번째 작품이라는 것에 대해 “연구 목표를 정하면 그 아이디어가 사라지고, 실제로 깊고 흥미롭고 때로는 틀린 통찰을 얻고 돌아오고 약 80%는 맞는 방식이다”며 “이는 마치 사람에게 무언가를 하라고 요청하면 비슷한 비율이 맞다고 돌아오는 것과 비슷하다”고 밝혔다.
과학 문헌에 새로 기여한 사례에 대해 그는 “인간 게놈에는 수백만 개의 유전적 변이가 있고 이것들은 질병과 관련된 사람마다 DNA 간의 차이이며. 대부분 변이가 질병과 연관되어 있음은 알지만, 왜 그런지는 전혀 알 수 없다”면서 “코스모스에서 수많은 유전적 요인에 관한 원시 데이터를 많이 제공했고, 변이체가 무엇인지, 변이 근처에 어떤 단백질이 결합하는지 등 다양한 것들을 통해, 예를 들어 제2형 당뇨병 환자에게 이 변이 중 하나와 관련된 기전을 밝혀내도록 요청한 결과 유전자에 없는 변이가 확인됐다”고 밝혔다.
그는 이어 “코스모스는 이 부분이 실제로 다른 단백질이 결합하는 곳임을 확인했고 어떤 단백질이 결합하는지, 어떤 유전자가 발현되고 있는지 밝혀내고, 그 유전자인 SSR1의 실제 메커니즘과 연결될 수 있었다”며 결과적으로 “SSR1은 췌장에서 인슐린 분비에 관여하는 역할을 한다”고 말했다.
NYT는 이에 <코스모스 모델이 기존 데이터를 바탕으로 아주 정교한 추론을 해내어, 다른 인간 과학자들이 오랫동안 다루지 못했던 무언가를 찾아냈다>는 의미로 해석하고 AI와 차이로 설명했다.
투자자들이 걱정하는 새해 거품에 대해 NYT는 도이치뱅크 리서치의 연례 글로벌 자산운용사 설문조사에서 응답자의 57%가 인공지능에 대한 열의가 약화되고 기술지표 가치 하락이 강세장 랠리에 가장 큰 위협으로 꼽혔으며, 연준 정책에 대한 우려보다 훨씬 앞섰다고 밝혔다..
도이치뱅크 리서치의 주제별 전략가 에이드리언 콕스는 "모든 것을 하나의 버블이라는 개념에 담으려는 것은 오해의 소지가 있다“며 ”왜냐하면 가치 평가, 투자, 기술 측면에서 적어도 세 개의 버블이 있기 때문이며, 그 모든 경우에는 언젠가 거품이 될 수 있고, 언젠가는 터질 수 있는 인플레이션이 일어나고 있다는 증거가 있다. 하지만 지금은 아직 그 과정의 초기 단계에 있는 것처럼 느껴진다"고 NYT에 밝혔다.
Citrini Research의 Van Geelen은 이 기술이 가까운 미래에 기업에 혁신적인 생산성 도구가 될 것으로 보고 있고 로봇공학 분야의 인공지능과 제한된 인간의 감독 하에 계획, 연구, 목표를 달성할 수 있는 자율 시스템인 에이전트 인공지능을 잠재적 게임 체인저로 꼽았다.
그는 "작년에는 사람들이 이 문제에 대해 이야기했지만, 기술이 아직 갖춰지지 않았다"고 NYT에 말했다.
거품은 그 목표에 도달하려면 많은 데이터 센터가 필요하고 역사상 대단한 건설 붐을 촉발했고, 이는 지역 자원에 심각한 부담을 주고 부채에 따른 지출의 폭풍을 불러일으켰다.
NYT는 이에 “국제에너지기구(IEA)에 따르면, 미국 데이터 센터의 전력 소비량은 2030년까지 작년 총량의 두 배 이상 증가할 것으로 예상한다”며 “이러한 권력에 대한 갈증은 일상 미국인들의 비용 상승에 기여하고 있으며, 내년 중간선거에서 주요 쟁점이 될 수 있다”고 밝혔다.
전력 공급 확보를 위한 이러한 급격한 움직임의 최신 사례로, 구글의 모회사인 알파벳은 월요일에 청정 에너지 개발업체 인터섹트 파워를 47억 5천만 달러 전액 현금 계약으로 인수하기로 합의했으며, 이는 구글의 데이터 센터 전력 공급을 목표로 하고 있다.
이 호황을 지원하기 위해 필요한 막대한 투자 규모는 월가 일부를 불안하게 만들었다.
블룸버그에 따르면, 마이크로소프트와 메타를 포함한 기술 대기업들은 향후 몇 년간 데이터 센터를 임대하는 데 총 5,000억 달러를 투자하기로 합의했다.
오라클은 단독으로 2,480억 달러의 임대 계약을 약속했는데, 이로 인해 이달 초 오라클 주가가 폭락했다.
거품을 부인하는 더 낙관적인 관측자들은 건설 자금을 많이 지원하는 Mag 7 기업들이 무거운 부채를 감당하지 않고도 현금 흐름이 있다고 주장한다.
AI에 대한 거품 논쟁을 가장 잘 보여주는 OpenAI는 주력인 ChatGPT가 약 8억 명의 활성 사용자를 보유하고 있다고 주장하지만 실제로 유료 고객인 사람은 극히 일부에 불과하다고 NYT가 밝혔다.
OpenAI의 CEO인 샘 알트만은 최근 올해 말까지 연평균 매출 연율 200억 달러를 향해 나아갈 것이고 향후 8년간 데이터 센터 건설에 1.4조 달러를 약속했다.
NYT는 “이러한 회계 단절에도 불구하고, 스타트업이며 비영리인 오픈AI는 눈이 뭉개질 듯한 평가액으로 자금을 계속 조달하고 있으며 3월에 소프트뱅크는 3,000억 달러 규모의 투자 라운드를 주도했고 최근 10월에 자금 조달 라운드에서 OpenAI에 5천억 달러 규모의 투자 가치를 부여했다”면서 “지난주, OpenAI가 8,300억 달러 규모의 기업 가치를 고려하는 1,000억 달러 투자 투자 협상 중이라는 보도가 있었고 2027년에 주식에 상장하는 IPO 소식도 나왔다”고 밝혔다.
OpenAI가 거대한 사용자 기반을 수익화하려는 전략 기간에 경쟁은 점점 치열해지고 있다.
경쟁에 대해 NYT는 “11월에 처음 선보인 구글의 Gemini 3는 최근 업계 벤치마크 성능 테스트에서 ChatGPT보다 높은 순위를 차지했다”며 “OpenAI 임원들이 설립한 경쟁 스타트업인 Anthropic은 기업용 애플리케이션에 집중하고 있고 최신 버전의 Claude 챗봇은 30시간 동안 거의 감독없이 ‘자율적 작동’으로 발표했으나 이미 월스트리트저널이 클로드에게 사무실에서 자판기를 운영하게 했을 때, 수백 달러의 손실을 입었다”고 밝혔다.
오픈AI에는 중국 스타트업 딥시크와 알리바바의 Qwen 같은 오픈 소스 인공지능 모델들이 이들의 아키텍처로 개발을 위해 스타트업을 끌어들이고 있어 경쟁이 커졌다.
메가트렌드 투자 아이디어를 전문으로 하는 시트리니 리서치의 창립자이며 CEO인 반 헬렌은 “여러 모델이 존재할 여지가 있다”며 “인공지능 기반 도구를 일상 비즈니스 운영에 통합하는 데 있어 현재 느린 진전처럼 보일 수 있는 상황이 빠르게 변할 수 있다”고 경고했다.
그는 AI에 대해 "기술은 기하급수적인 속도로 발전하나, 인간은 선형적인 속도로 기술을 채택한다"면서 “2026년이 인공지능이 특정 직업을 대체하기 시작하는 해이며, 내년 이맘때쯤이면 우리는 완전히 새로운 질문을 고민하게 될지도 모른다. 즉 버블은 얼마나 커질 수 있을까?”라고 NYT에 밝혔다.
코스모스 개발자는 ‘발견을 하면 직접 검증해야 하나? 연구팀에 맡기고, 그들이 제대로 작동하는지 확인해야 하나? 다음에 무슨 일이 일어날 것인가?’ 질의에 “직접 가서 검증해야 한다. 실제로 논문에서 우리가 그 특정 변종을 어떻게 검증했는지 설명하고 있다”고 밝혔다.
그는 “일반적으로 사람들이 사용할 때는 들어가야 한다”며 “Kosmos 런을 진행할 때 가장 먼저 해야 할 일은 그 게임이 말하는 바를 이해하는 것이고, 읽고 이해한 후에는 여러 실험을 하고, 직접 분석하고, 교차 참조를 하며 이게 사실임을 스스로 납득시키려 할 것이다, 그리고 연구 목표에 따라 다음 단계를 결정하는 것이다”고 밝혔다.
NYT는 <다가오는 인공지능 직업 종말에 대한 1% 해결책> 컬럼에서 “인공지능이 아직 많은 사람들이 깨닫지 못하는 규모로 노동자들을 대체할 것이고 10년도 채 되지 않아 우버와 리프트는 택시 산업을 축소시켰으며, 자율주행차는 미국 남성 중 가장 큰 직업 중 하나인 인간 운전자를 빠르게 대체할 수 있다”면서 “자동화로 혜택을 보는 모든 기업, 즉 대부분의 미국 기업들이 이 선례(필리핀 콜센터 직원 집단 감원)를 따라 이익의 1%를 재교육에 전념해야 한다”고 27일 밝혔다.
필리핀은 GDP의 7-10% 규모인 콜센터 인력이 80%가 AI 요원으로 대체되면서 회사가 ‘수익의 1%’ 재교육 투자를 결정했다.
NYT는 “이 기금은 독립 비영리 단체가 운영하며, 기업과 협력하여 개발되는 기술이 정확히 필요한 수준인지 확인할 수 있다”면서 “15년간 온라인 학습 플랫폼들은 학업 학습에도 적용이 가능함을 보여주었으며, 많은 원칙이 기술 훈련에도 적용된다”고 밝혔다.
인공지능의 위협은 단지 일자리 위기만을 야기하지 않고 교육적 위기와 도전을 만든다.
NYT는 ‘문제는 사람들이 일을 못 한다는 것이 아니다“며 ”더 큰 문제는 그들이 계속 배우고 세상이 급변하는 새로운 기회와 연결해 줄 수 있는 시스템을 구축하지 못했다는 점이다“고 밝혔다.