인지 혁명: "AI가 인간을 능가할 때" 요약본 보기

이 문서는 <표>를 요약한 것입니다;인공지능이 인간을 능가하게 될 때 작성자: David V Gilmore.
인공지능(AI)은 지난 70여 년 동안 인간과 기계 지능의 한계에 대한 우리의 인식을 매료시키고 도전해 왔습니다. AI가 사회를 근본적으로 변화시킬 것이라는 예측은 수십 년 동안 계속되어 왔으며, 상당한 진전이 있었지만 그 영향력의 실제 규모는 여전히 모호합니다. 핵심 질문은 더 이상만약 AI는 사회를 변화시킬 것이지만언제 특히 인지적 산출량, 즉 생각의 양 측면에서 인간을 능가할 것입니다.
이 탐구에서 우리는 '생각 시간'이라는 관점에서 AI의 지적 능력을 정량화하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 산업 혁명에서 마력으로 측정되는 증기 기관과 같은 혁신을 보았던 것처럼, AI 혁명도 이와 유사한 직관적인 측정 단위의 혜택을 누릴 수 있습니다. '생각 시간'을 사용하면 인간의 인지 능력과 AI의 인지 능력을 보다 명확하게 병치할 수 있습니다. 불완전하고 가정에 따라 달라질 수 있지만, 이 모델은 빠르게 증가하는 AI의 영향력에 대한 지속적인 논의의 틀을 잡는 데 도움이 될 수 있습니다.

생각의 시간: 인지 작업 측정
AI의 인지 작업에 대한 추론을 시작하기 위해 인간의 지적 산출물에 대한 직관적인 근사치인 '생각 시간'이라는 개념을 소개합니다. 1사고시간은 대략적으로 인간이 한 시간 동안 처리할 수 있는 평균 토큰(또는 단어) 수로 정의되며, 읽기 작업과 쓰기 작업을 모두 포함합니다. 평균적으로 인간은 분당 200단어를 읽으며, 이는 시간당 12,000개의 토큰을 처리하는 것으로 환산됩니다. 생산성 지연을 고려하기 위해 보수적으로 추정하면 인간의 사고 시간은 10,000토큰으로 고정됩니다.
이러한 사고 시간 측정은 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 시스템이 매우 다른 토큰 속도로 작동하는 경우 인간과 AI의 역량을 비교하는 데 매우 중요합니다. 인간의 사고 과정과 유사한 토큰을 처리하는 AI의 능력은 AI의 인지 노동을 관련 용어로 추정할 수 있는 프레임워크를 제시합니다.

합성 사고 시간의 부상
AI 도입이 확대됨에 따라 더 많은 인지적 산출물에 대한 수요도 증가하고 있습니다. AI가 처리하는 토큰을 기반으로 AI의 인지적 산출물을 정량화하는 데 사용되는 용어인 합성 사고 시간이라는 개념을 입력하세요. GPT-4를 예로 들어보겠습니다. 이 모델은 초당 67개, 시간당 241,200개라는 놀라운 속도로 토큰을 출력하는데, 이는 인간의 평균 사고 시간보다 24배나 빠른 속도입니다.
비교는 여기서 멈추지 않습니다. 비용 측면에서도 AI는 기하급수적으로 더 효율적입니다. 사람의 사고 시간은 약 13달러인 반면, GPT-4가 생성하는 합성 사고 시간은 0.15달러에 불과합니다. 이는 AI가 86배의 비용 이점을 제공하는 것으로, 점점 더 디지털화되는 경제에서 AI의 확장성과 경제성을 강조합니다.

점점 커지는 AI의 인지 능력
AI의 인지 능력의 성장 궤적은 주로 작업 처리를 전담하는 Nvidia의 H100 칩과 같은 GPU의 수에 의해 결정됩니다. 현재 추정치에 따르면 전 세계 AI 인지 능력은 연간 85기가쓰레타시(GTh)로, 인류의 지식 노동력이 생산하는 1.9조쓰레타시(TTh)와 비교하면 매우 높은 수준입니다.
하지만 AI의 능력은 빠르게 성장하고 있습니다. 전 세계 GPU 생산량의 연평균 성장률(CAGR)은 36%이며, 합성 사고 시간의 양은 약 2년마다 두 배로 증가합니다. 이러한 성장률을 감안하면 향후 10년 이내에 AI가 인간의 인지 능력을 능가할 수 있습니다. AI 알고리즘 효율성의 향상을 고려하면, AI는 빠르면 4년 안에 인간을 능가할 수도 있습니다.

인공지능이 인간을 능가하면 어떻게 될까요?
인공지능이 인간을 뛰어넘는 한계점에 다다르면서 사회적, 경제적 영향을 고려하는 것이 중요해졌습니다. 현재 속도라면 머지않아 AI의 지적 역량이 전 세계 지식 인력의 지적 역량을 추월할 수도 있습니다. 이러한 인식의 변화는 연구, 교육, 의료 등 인지적 노동에 의존하는 산업에 엄청난 가능성을 제시하지만 지식 경제에서 인간 노동의 가치에 대한 실존적 의문을 제기하기도 합니다.
인지적 업무에 AI를 활용하면 고용에 큰 변화가 생길 수 있으며, 인간 근로자는 감성 지능이나 창의적 문제 해결이 필요한 업무 등 AI가 쉽게 복제할 수 없는 역할에 적응하거나 전환해야 할 수도 있습니다. 또한, AI 시스템이 개선되고 사회 기능에 점점 더 많이 포함됨에 따라 글로벌 힘의 균형이 재편되어 첨단 AI 시스템을 갖춘 국가와 기업이 산업과 지정학을 지배할 수 있게 될 수 있습니다.

AI 작업 시간 확장을 위한 과제
AI의 인지 능력의 잠재력에도 불구하고 몇 가지 한계로 인해 성장이 제한될 수 있습니다. 우선, 엔비디아의 H100 유닛과 같은 고급 칩의 가용성이 병목 현상입니다. 특히 대만과 반도체 공급망을 둘러싼 현재의 지정학적 긴장은 AI 성장에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 게다가 AI의 에너지 수요는 상당합니다. 당장은 데이터센터 인프라가 그 속도를 따라갈 수 있지만, AI가 계속 확장됨에 따라 컴퓨팅 수요가 증가하면 에너지 자원에 부담을 줄 수 있습니다.
또 다른 과제는 AI 자체의 경제성입니다. AI는 자본 집약적이지만, 업계에서 모멘텀을 유지하려면 투자 수익률(ROI)이 유지되어야 합니다. 모든 기술 중심 분야가 그러하듯, AI '골드러시'는 투자자와 사회 모두에게 가시적이고 장기적인 가치로 이어져야 합니다.

AI와 인간의 사고 시간의 미래
인공지능의 지적 능력의 궤적은 우리가 이제 막 이해하기 시작한 방식으로 미래를 형성할 것입니다. 인공지능의 사고 시간이 확장되고 인간의 인지 작업을 능가하게 되면, 우리는 인공지능이 인간의 노동을 보조하는 도구가 아니라 인지 노동 자체를 주도하는 중요한 시점에 도달하게 될지도 모릅니다. 이것이 인간 사회, 일, 정체성에 어떤 의미를 갖는지는 아직 밝혀지지 않았지만, 그 변화의 규모는 산업혁명과 정보혁명에 버금갈 수 있습니다.
현재로서는 한 가지 분명한 사실은 AI가 단순히 내일을 위한 도구가 아니라 현재 미래를 형성하는 혁신적 힘이라는 점입니다. AI가 인간을 능가하는 시기와 방법을 이해하면 세상을 바꿀 급격한 변화에 대비할 수 있을 뿐만 아니라 인간과 인공 지능의 미래에 대해 더 깊이 있는 질문을 던질 수 있습니다.