AI와 AGI

 

"10년도 안 남았다" - AI와 애플의 미래

AI의 역사와 발전

AI의 탄생과 초기 목표

• 1956년 다트머스 컬리지에서 인공지능 개념 도입
• 초기 두 가지 목표:

1. 세상을 알아보는 기계 (냉전 시대 탱크 구분 목적)
2. 인간 언어를 이해하는 기계 (소련 보고서 자동 번역)

• 당시 예상: 6개월이면 해결 예상 했지만 → 실제로는 60년 소요

설명 기반 AI의 실패

• 고양이 특징을 수식화하고 코딩으로 설명하는 방식 (포유류, 다리 4개 등)
• 60년 동안 실패한 이유: 현실의 무한한 다양성을 코드로 설명 불가능
• 앉은 고양이, 돌아선 고양이 등 모든 경우를 설명해야 하는 한계

딥러닝의 돌파구

• 1980년대 인공신경망(인간 두뇌 신경세포 모) 등장 → 90년대 초 대실패
• 토론토대 제프리 힌튼 교수만 끝까지 연구 지속
• 2010년경 세 가지 요소 결합:

1. 러시아 출신 천재들(알렉스 크리제브스키, 일리야 수츠케버/OpenAI 공동창립자)
2. NVIDIA의 GPU(병렬 처리 가능)
3. 인터넷의 보급으로 방대한 데이터 확대(고양이 사진 등)

• 결과: 신경 세포를 100만 개로, 학습 데이터를 100만 장으로 확대 가능 → 1980년대와 알고리즘은 똑같은데 모델을 키웠더니 갑자기 동작하면서 AI가 제대로 동작하기 시작

AI에서 딥러닝으로 리브랜딩

• 60년간 계속된 실패로 금기시되어 버린 'AI'라는 단어
• 힌튼 교수가 "딥러닝"이라는 새 이름 창조
• 생성형 AI(ChatGPT)로 두 번째 돌파구 → 범용 인공지능(AGI)으로 발전

 

애플의 위기

애플이 노키아의 길을 갈 이유

 

1. 기업 문화의 문제

• 애플은 퍼스트 무버가 아닌 완벽주의 추구 회사
• 스마트폰도 LG 프라다폰, 삼성 옴니아 이후 출시 (터치 및 소프트웨어 생태계 부재로 실패)
• 완벽하지 않으면 출시하지 않는 원칙 → AI 베타 테스팅 문화와 충돌

2. 폐쇄적 문화

• 연구원들 논문 발표 금지
• AI 분야는 오픈소스 문화(GitHub에 코드 공유)
• AI 과학자들이 애플에 가면 "블랙홀"에 사라지는 것
• A급 인재들은 애플 선택 안 함
• 최고 AI 전문가(중국 출신)도 최근 메타로 이적

3. 리더십 부재

• 팀 쿡은 로지스틱스(Logistics) 전문가, 비저너리(Visionary) 아님
• 스티브 잡스였다면 전체를 뒤집을 카리스마 있었을 것
• AI 경쟁에는 상상 초월의 투자 필요
• 저커버그: 한 명 영입에 보너스 1,400억 + 연봉 1,400억(총 2,800억) 지불
• 팀 쿡은 그런 결단 불가능

노키아의 교훈

• 전성기 시장점유율 80%
• 망하기 일주일 전까지 30년 미래 계획 회의
• 노키아는 전화 회사, 애플은 IT 회사(컴퓨터를 작게 만든 것)
• 피처폰의 강자였지만 스마트폰 이해 못함
• 애플은 스마트폰이였지만 AI 디바이스 이해 못함
• DNA가 중요: 과거를 버릴 수 없음

 

AI 시대의 새로운 디바이스

인터넷 시대 = 스마트폰 / AI 시대 = ?

완전히 새로운 디바이스 필요

애플은 인터넷 디바이스로만 접근 가능(태생의 한계)

 

메타의 레이밴 스마트 글래스

• 최근 디스플레이 버전 출시
• 혁신적인 광학 디스플레이:

1. 상대방이 디스플레이 못 봄
2. 햇빛 아래서도 보임(매우 밝음)

• 현재 문제: AI 성능 부족(계속 "하이 메타" 대답 안 옴)
• 잠재력: OpenAI나 ChatGPT 결합 시 완벽한 개인 비서

안경이 답인 이유

• 800년간 착용해온 형태(수용성 높음)
• 카메라 장착 가능 → 실시간 1인칭 시선 공유
• 과거 추천: 검색 기반
• 미래 추천: 실시간 시선 기반 → 정확도 급상승
• 예: 상대방 자켓 보고 "주인님 저런 거 좋아하시죠" → 구매 욕구 예측

전화의 종말

• 젊은 세대는 전화 자체를 싫어함
• "스마트폰"이라는 단어는 Legacy(과거의 흔적)
• 19세기 성인 남성은 말 타고 활 쏘는 능력 필수 → 지금은 아무도 못함
• 현재는 기술 발전 속도 빨라 5년 차이로 세대 격차 발생
• 10세 미만 어린이들이 30년 후 사회 주류:

1. AI 있는 세상에서 태어난 세대 vs AI 없이 성장한 세대
2. 우리는 "아날로그 꼰대"가 될 것

 

한국의 AI 전략

오픈소스 모델의 중요성

• 현재 RAG(검색 증강 생성) 방식:

1. 메타의 라마 같은 오픈소스 모델 활용
2. 한국어나 기업 특화 지식 추가 학습(포스트 트레이닝)
3. ChatGPT = 한국어 잘하는 초등학생 → 전문 지식 추가 필요

오픈소스의 위기

• 라마(Meta 자사 오픈소스)도 2026년 말쯤 오픈소스 중단 예상
• 중국 모델(DeepSeek, 알리바바 Qwen 2.5)은 성능 좋지만 백도어 위험
• 코드 공개 없이 가중치만 제공 → 백도어 확인 불가

Sovereighn 소버린(주권) AI의 필요성

• 과거 반대했지만 오픈소스 중단 가능성 고려 시 플랜B 필요
• 문제: 한정된 자원(10년간 100조, 연 10조)
• 실리콘밸리는 연간 1,000조 투자
• 두 가지 선택:

1. 파운데이션 모델 개발 (다양한 인공지능 서비스 공통 기반)
2. 버티컬 AI(제조업, 금융, 콘텐츠 특화)

• 현명한 자원 배분 필수

지정학적 위험

• 모든 국가가 경쟁하는 시대
• AI가 국가 간 경쟁의 핵심 무기
• 미국이 자국 모델의 전 세계 배포 금지 가능성

 

AGI(범용 인공지능)의 도래

AGI란?

• AI: 특정 능력 대체(알파고=바둑, ChatGPT=대화)
• AGI: 인간의 모든 또는 대부분 지적 능력 대체

전망 변화

• 3년 전까지: 개념적으로 불가능
• 현재: 거의 모든 전문가가 가능하다고 봄 (대략 5년 ~ 10년 안에 가능 예상)
• 10~20년은 금방 지나감 → 우리 생애에 경험할 미래

AGI의 특징

 

1. 실질적 일자리 문제 발생

2. 셀프 학습 가능(스스로 개선)

• 기존 기계: 업그레이드에 인간 필요
• AI: 초기 제작 후 스스로 개선 가능

3. 자율성 학습 가능성 존재

• 자율 망치가 드론 타고 날아다니며 내려칠 수 있다면?
• 예측 불가능 + 인간보다 똑똑함 = 위협

AI 유토피아 비전

 

그래도 AGI로 가야하는 이유:

1. 핵융합으로 무한 에너지(모든 문제의 근원은 에너지 부족)
2. 모든 질병 치료(암, 죽음까지)
3. 양자역학+상대성이론 통합으로 우주의 비밀 해명
4. AI+로봇이 생산 담당 → 콘텐츠처럼 제품 가격 0으로
5. 연간 GDP 성장률 20~30% → 5년마다 GDP 2배

 

AGI 경제학

새로운 자본주의

• 샘 알트먼: "AI는 도구, AGI는 새로운 자본주의"
• 콥-더글러스 생산함수: 생산성 = 노동 × 자본
• AGI 시대:

1. 노동 가치 급락(공급 무한대)
2. 자본 가치 급상승(데이터센터 필요)
3. 추가 노동 없이 추가 자본으로만 생산성 증가

• 가장 먼저 AGI 달성한 기업/국가 → 글로벌 독점

개인 생존 전략

• 10대~20대: AI와 협업 능력 필수
• 30~40대: 미친 듯이 돈 벌어서 자본 축적 (유일한 결론)
• 50대 이상: 운 좋은 세대, AGI 도래 전 은퇴

기본소득 논쟁

• 30~40% 기본소득 지급 예상
• 문제: 현찰은 술·마약에 소비
• 대안: UBC(Universal Basic Compute)

1. 1인당 GPU 몇 장씩 배정
2. 계산량을 거래·교환 가능
3. 현찰 아닌 지분 제공

레버리지의 확대

• 수렵채집 시대: 최고 사냥꾼 1명이 가족 10~20명 부양
• 19세기: 카네기는 피츠버그, 포드는 디트로이트, 정주영은 울산 부양
• AGI 시대: 최고 능력자 1명이 국가 전체 부양 가능
• 문제: 세금 안 내는 사람은 정치적 대변 필요 없음 → 보편 민주주의 붕괴

기술봉건주의

• 기술은 엄청 발전, 사회구조는 중세로 회귀
• 중세: 1% 왕족·귀족 + 99% 농부
• 미래:

1. 자본·기술 소유 수천 명
2. 인플루언서·메가스타
3. 95% AI 시대의 농부

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"한국도 예외 아니다" AI가 대체 못 할 사람

신규 채용 붕괴

가장 먼저 사라지는 직업

• 예상: 단순노동, 나이 많은 노동자, 중간 계급
• 실제: 22~25세 신규 졸업생 채용 완전 붕괴

스탠포드 대학 연구

• 개발자와 고객서비스 직업 분석
• ChatGPT 등장 전(~2022): 경기에 따라 채용 증감
• 2023년 1월 이후: 데이터 완전 붕괴

1. 신규 채용(22~25세): 급감
2. 경력자(40세 이상): 증가

• 2025년 마이크로소프트: 1만 명 해고 중 40%가 개발자

소프트웨어 개발 변화

• 2022년(피크): 월평균 3,000명 신규 개발자 채용
• 현재: 신규 채용 0명 (경력자 채용은 증가)
• 한국도 예외 아님: 판교 게임업계도 올해 초부터 신규 채용 거의 없음

 

바이브 코딩의 등장

초기 AI 코딩의 한계는 헬루시네이션(환각) 문제

• 트랜스포머는 확률 분포 기반 예측
• 문법은 맞지만 내용이 틀림
• 예: "세종대왕이 노트북을 던졌다" (문법 O, 내용 X)
• 10만 줄 코드에서 콤마 하나 잘못되면 작동 안 됨 → 찾는 시간 더 걸림

혁신적 도구들

• Cursor, Windsurf, Lovable, Bolt
• AI가 코딩+디버깅까지
• 반복적이고 귀찮은 작업은 충분히 가능
• 타자기 vs 워드프로세서 비교: 창작은 인간이 수정은 AI로
• 현재 마이크로소프트 자체 코드의 40%를 AI가 작성

Lovable(스웨덴 회사)

• 코딩 경험 없어도 앱 제작 가능
• 유치원생도 앱 제작
• 예: "고양이 사진으로 테트리스 게임 만들어줘" → 10분 후 완성

해고와 양극화

• 6개월 속성 교육받은 개발자들 가장 먼저 해고
• 경력자는 할 일 많아짐(신규 채용 없음 + AI 실수 검증)
• 젊은이들은 경력 쌓을 기회조차 박탈
• 이미 직장 있는 사람(특히 한국에서 경력+노조 있으면 걱정 없음)
• 10대들이 진짜 문제: 전문지식·경력·노조 없음

 

세대별 영향

50대 이상

• 정말 운 좋은 세대
• 1만 년 인류 문명의 모든 혜택 누림
• AGI에 밀려나기 직전 은퇴

30~40대

• 큰 문제 없음
• 이미 경력·노조 있음

10대

• 가장 큰 문제
• 전문지식·경력·노조 없음
• 처음부터 AI와 경쟁
• 10년 후 사회 주류 세대:

1. AI 없는 세상에서 교육받은 사람들 = "말도 안 되는 아날로그 꼰대"
2. AI 태어날 때부터 있었던 세대 = 완전히 다른 세계관

 

직업 대체 순서

1단계: 실체 없는 직업 (진행 중)

• 소프트웨어, 콘텐츠
• 공장·시설 없음 → 없애는 비용 제로
• 가장 먼저 대체

2단계: 실체 있는 직업 (5년 후~)

• 제조업, 공장
• 전기 발명(1860~70년) → 공장 전기 사용(1920년) = 50년 소요
• 바로 다음 주부터 불가능
• 기술적으로 가능해도 전환 비용·시간 필요

3단계: 철학적으로 보존할 직업 (10년 이상)

• 신부, 의사, 판사
• 기술적으로 대체 가능하지만 사회가 인간 최종 결정 요구
• 단순 벌금 부과는 ATM, 중대 판결은 사람
• 생명 다루는 직업은 마지막까지 인간 판단 유지

직업 성격 분석이 중요

• 실체 유무 확인 필수
• 자신의 직업 카테고리 파악

 

AI 시대 생존 전략

슈퍼스타 경제 시스템

• 무엇을 하느냐 < 얼마나 잘하느냐
• 100만 명에게 코딩 가르쳐도:

1. 상위 10%만 먹고 삶
2. 나머지 90%는 싫어하고 못함
3. 90%는 시간 낭비 + 기회비용 손실

• 예: 코딩 못하지만 줄넘기 세계 최고 → 틱톡 스타 → 백만장자 가능

가장 잘하는 법

• 교육학적으로 이미 답 나옴:

1. 본인이 원하는 것 찾기
2. 그것에 시간과 돈 투자

• 한국인의 두 가지 문제:

1. 똑똑함 → 능력 없고 싫어도 중간은 함
2. 착함 → 부모가 시키면 참고 함

• 중간으로는 못 먹고 살음(AI가 중간은 다 함)

선호도 발견의 문제

• "우리 애는 하고 싶은 게 없다" → 당연함
• 경험 못한 것에 선호도 있을 수 없음
• 한국 아이들의 현실:

1. 학교-학원-선생님-성적이라는 가상현실에서 살아감
2. 진짜 현실 경험 없이 선호도 물어보는 것은 말도 안 됨

• 초등학생 절반의 꿈: 유튜브 스타
• 부모의 꿈: 의사
• 모두가 의사/유튜버 될 수도 없고, 될 필요도 없음
• 상상력 부족: 수백만 가지 직업 중 경험 기회 없음

성적 중심의 함정

• "의대 갈 성적인데 안 가면 아깝다"
• 개념 자체가 다름
• 대기업 입사 → 성적 맞춰 승진 → 40~50세 퇴직 → 자영업 실패
• 그때 가서야 "내가 원했던 게 뭐였지?" 질문

 

AI 활용 전략

• 자전거 타기 비유
• 백과사전 100번 읽어도, 강연 100번 들어도 못 탐
• 직접 타고 10번 넘어지면 배움
• 경험이 핵심

실천 방법

 

1. 최신·최고난도 AI 대량 경험

• "오늘 날씨 뭐야" 같은 단순 질문 X
• 복잡한 사무업무, 바이브 코딩, 나노바나나로 만화책, VEO-3로 5분 단편영화
• 경험할수록 "이건 가능, 이건 불가능, 이건 몇 년 걸림" 감각 생김

2. 인간 vs 기계가 아닌 인간 vs (AI 잘 쓰는) 인간

• 경쟁 상대는 AI가 아니라 AI 더 잘 쓰는 다른 사람

3. 완벽하지 않아도 먼저 써라

• 5년 후엔 교과서·레시피 있음
• 하지만 경쟁자가 먼저 쓰면 초격차 발생
• 완벽 추구하면 격차만 벌어짐
• 오늘 쓰는 AI가 가장 후진 AI

4. 돈을 벌어 놓아라

• 특히 30~40대
• 노동 가치는 떨어지고 자본 가치는 올라감
• 새 돈이 안 들어와도 1~3년 버틸 여유자금 필수
• 미국 통계: 여유자금 100만 원도 안 되는 사람 많음
• 페이체크 투 페이체크 상황 절대 막아야 함

 

데이터센터 버블

투자 붐

• 올해 미국 GDP 1.2%가 데이터센터 투자
• 역사적으로 더 많은 투자: 1880년 철도(GDP 6%)
• 2030년 예상: GDP 5~6% 투자
• OpenAI: 690억 투자해 스타게이트 5개 건설 발표

ROI 문제

• 투자 규모에 비해 수익 계산 안 나옴
• 구독료 월 1만 원으로 불가능
• 데이터센터 버블 형성 중

투자 전략

• 버블은 언젠가 터짐, 하지만 터지기 전에 나오면 됨
• 현재: 버블 시작 단계
• 올해는 안 터질 듯, 내년은 모름
• 버블 터지기 전까지는 부품 수요 폭발:

1. 고성능 변압기, 칠러, 대형 케이블
2. 이런 쪽은 버블 터질 때까지 무조건 성장

샘 알트먼의 관점

• "지금 돈 벌 기회가 이렇게 많은데 왜 투덜거리나"
• "인류 역사상 가장 큰 돈을 가장 짧은 시간에 벌 기회"

 

세대별 준비 사항

50대 이상

• 있는 돈 잘 지켜라
• 큰 돈 벌 생각 말고 안전빵

10대~20대

• 투자 고민 아직 불필요
• AI와 죽을 때까지 함께 살아야 함
• AI와 협업 능력 필수
• 대체되는 사람이 아닌 함께 일하는 사람

30~40대

• 투자 많이 하라
• 돈 많이 벌어 놓아라
• 노동 가치 하락, 자본 가치 상승
• 월급 없이 1~3년 버틸 여유자금 필수
• 페이첵 투 페이첵(하루벌어 하루사는) 절대 금지

 

유토피아 vs 디스토피아

왜 디스토피아를 준비하나

• 유토피아 오면: 감사히 받으면 됨
• 디스토피아 대비 안 하고 오면: 큰일

안전벨트 비유:

1. 사고 확률 낮지만 사고 나면 치명적
2. 데미지가 크니까 불편해도 벨트 맴
3. 하루 종일 매고 사고 안 나도 "삽질했다" 안 함
4. AI도 마찬가지: 플랜B·C 준비 = 안전벨트
5. 유토피아 오면 "땡큐"하면 됨

불확실성 대응

• AI·AGI = 직업·직장 미래 불확실성 증가
• 지정학적 불확실성도 증가하는 시대
• 플랜B·C·D 준비 = 가장 보수적인 방법
• 지금은 귀찮고 비용 들지만 확률적으로 현명함

 

AI 유토피아의 역설

터미네이터는 아니다

기계가 우리 미워할 이유 없음

오히려 헌신할 수도 있음

하지만 그것도 좋은 시나리오 아님

 

영원한 아이가 되는 미래

 

예시: 밤 11시 치킨 주문

1. 현재: 내 돈으로 자유롭게 주문(큰 자유)
2. 5년 후: AI가 "혈압·콜레스테롤 생각해 샐러드 어때요?" → 구조적으로 차단

• 우리를 위한 잔소리 = 우리가 아이가 됨
• 영원한 아이, 어른 될 수 없음

10년 내 버킷리스트 실행하라

 

10년 후엔 AI가 못 하게 할 것 (예: 마추픽추 가기)

1. 에이전틱 AI에게 비행기표 예약 부탁
2. AI가 은행 잔고 분석 후: "유튜브나 메타버스로 보는 게 낫지 않을까요?"
3. 합리적으로 막음

인간다움의 상실

• AI 유토피아 = 너무 합리적이고 현명한 미래
• 그것도 디스토피아처럼 보임
• 인간은 술 마시고, 진흙탕에서 뒹굴고, 망가지는 존재
• AI 시대엔 그게 불가능할 수도

 

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지식인초대석 EP.70 (김대식 교수)

https://youtu.be/UIBLOK6XCCA?si=eIqjlDQGpUSKfu-w
https://youtu.be/mOGzaJRFv2E?si=aH7B9nMh50-kLXJB