TL;DR: 일리야 수츠케버는 방금 AI의 '스케일 시대'가 끝났다고 폭탄선언을 했습니다. 단순히 GPU를 더 많이 쌓는 것만으로는 더 이상 문제를 해결할 수 없습니다. 우리는 컴퓨팅이 아니라 '인사이트'가 병목 현상을 일으키는 새로운 '연구 시대'에 접어들고 있습니다. 이러한 변화는 현재 AI의 근본적인 약점을 드러냅니다. 실행은 가능하지만 진화에 의해 형성된 '생생한 경험'이 부족하기 때문에 인간처럼 진정으로 학습하거나 결정할 수 없다는 것입니다. 전문가에게 있어 이는 다양한 실제 경험을 종합하는 능력이 더 이상 단순한 소프트 스킬이 아니라 자동화에 맞설 수 있는 유일한 해자라는 것을 의미합니다.
여기 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
OpenAI의 공동 창립자이자 현재 세이프 슈퍼인텔리전스의 리더인 일리야 수츠케버는 최근 실리콘밸리의 모든 회의실에 충격을 줄 만한 인터뷰를 진행했습니다.
지난 5년 동안 업계 전체가 한 가지 아이디어에 취해 있었습니다: 규모 모델을 더 크게 만들고 더 많은 컴퓨팅을 투입하면 지능이 나타날 것이라는 믿음이었습니다. 하지만 일리야는 황제에게 옷이 없다는 사실을 방금 밝혀냈습니다. 무차별적 확장의 시대는 끝났습니다.
이제 질문은 더 이상 "얼마나 많은 GPU를 구매할 수 있는가?"가 아닙니다 이제 질문입니다: "실제로 새로운 아이디어가 있는가?"입니다
'규모 시대'에서 '연구 시대'로의 전환은 AI 연구자뿐만 아니라 미래 경제에서 자신의 가치를 이해하려는 모든 전문가에게 깊은 영향을 미칩니다.
바보 천재의 역설
변호사 시험에서 99번째 백분위수 점수를 받은 AI가 실제 워크플로에서 버그 없는 간단한 코드를 작성하지 못하는 이유는 무엇일까요?
일리야가 완벽하게 설명합니다: AI는 10,000시간 동안 '벼락치기'를 한 학생과 같습니다. 패턴을 암기하고 시험을 통과할 수 있습니다. 하지만 시험장을 벗어나 혼란스러운 현실에 발을 내딛는 순간 얼어붙습니다. '무엇' 뒤에 숨어 있는 '왜'를 직관적으로 파악하고 일반화하는 능력, 즉 '그것' 요소가 부족하기 때문입니다.
반면, 인간은 100시간의 연습으로 인공지능이 10,000시간 동안 배울 수 있는 것보다 더 많은 것을 배울 수 있습니다. 왜 그럴까요?
서바이벌 대 시뮬레이션: 지능의 기원
이를 이해하려면 안드레이 카르파티의 연구를 살펴볼 필요가 있습니다. 그는 두 가지 유형의 지능을 구분합니다:
- 동물 지능(생존 중심): 진화는 죽음의 도가니 속에서 우리의 두뇌를 만들어냈습니다. 빨리 배우지 못하거나 사회적 역학을 이해하지 못하거나 위험을 정확하게 예측하지 못하면 우리는 죽었습니다. 우리의 지능은 효율적이고 일반적이며 생존이라는 물리적 현실에 깊이 뿌리를 두고 있습니다.
- AI 인텔리전스(작업 중심): AI는 죽음을 마주한 적이 없습니다. 몸도 없고, 배고픔도 없고, 두려움도 없습니다. AI의 '지능'은 인터넷에서 텍스트를 읽음으로써 학습한 통계적 트릭입니다. 적대적인 세상에서 살아남기 위한 것이 아니라 사용자를 만족시키고 손실을 최소화하도록 설계된 '외계인 지능'입니다.
이것이 바로 인공지능이 소네트는 쓸 수 있지만 고도의 투자 결정을 내릴 수 없는 이유입니다. 인공지능은 진화가 우리에게 준 '감정적 가치 기능'이 부족하기 때문입니다.
경험이 새로운 금인 이유
일리야는 감정 능력을 잃은 뇌 손상 환자를 대상으로 한 연구를 언급합니다. 그들은 IQ는 유지했지만 결정을 내릴 수 없게 되었습니다. 무엇이 '중요한지'를 알려주는 내적 나침반을 잃어버렸기 때문에 어떤 양말을 신어야 할지 몇 시간 동안 고민할 수 있었습니다.
이것이 현재 인공지능의 상태입니다. IQ는 무한하지만 지혜는 제로입니다.
그렇기 때문에 '인간 경험'이 경제에서 가장 가치 있는 자산이 되고 있습니다.
인공지능은 공급망 관리에 대한 수백만 건의 사례를 처리할 수 있습니다. 하지만 새벽 3시에 비가 내리는 하역장에 서서 성난 트럭 운전사와 협상을 해본 적은 없습니다. 이러한 단 한 번의 본능적인 경험은 아무리 많은 텍스트 학습으로도 재현할 수 없는 이해의 깊이, 즉 시스템에 대한 '느낌'을 제공합니다.
사용자의 경험은 인공지능이 구조적으로 결여하고 있는 '맥락', '판단', '감정적 무게'를 제공합니다.
AGI의 새로운 정의: 궁극의 인턴
일리야는 인공 지능(AGI)에 대한 새로운 정의를 제안합니다. 모든 것을 알고 있는 신과 같은 오라클이 아닙니다. 무엇이든 빠르게 학습할 수 있는 에이전트입니다
15세의 슈퍼 천재 인턴이라고 생각하세요. 그들은 놀라운 잠재력을 가지고 있지만 비즈니스에 대해 잘 모릅니다. 이들을 배치하고, 교육하고, 조직에 통합해야 합니다.
이는 업무의 미래를 완전히 바꿔놓습니다. 우리는 "완성된" AI 도구를 구매하는 것이 아니라 "AI 학습자"를 고용할 것입니다 그렇다면 누가 그들을 가르칠까요? <바로 여러분입니다
성공하는 전문가는 '시니어 아키텍트' 역할을 할 수 있는 사람, 즉 지능은 높지만 지혜는 부족한 디지털 인턴을 지도하고 교정하며 교육할 수 있는 풍부한 경험을 가진 사람이 될 것입니다.
결론 결론: "왜"의 귀환
수년 동안 우리는 실행, 효율성, 규모와 같은 '방법'에 집착해 왔습니다. 이제 AI는 "방법"을 정복했습니다
하지만 일리야가 지적한 것처럼 실행 비용이 0으로 떨어지면 아이디어의 가치, 즉 '왜'의 가치는 급상승합니다. 아이디어가 싸다면 그것은 우리가 아이디어를 더 이상 가지고 있지 않기 때문입니다.
우리는 올바른 질문을 하고, 문제의 틀을 짜고, 진정으로 중요한 것이 무엇인지 분별하는 능력만이 프리미엄을 받을 수 있는 시대에 접어들고 있습니다.
인공지능이 나보다 더 많은 사실을 알고 있다고 두려워하지 마세요. 여러분은 '살아왔다'는 사실에 자신감을 가지세요. 그 경험은 메울 수 없는 격차입니다.
머큐리 기술 솔루션: 디지털 가속화
