AI 혁명은 정말 속도를 잃었을까요?

AI 혁신의 속도 둔화: 사실일까요?

먼저 WSJ는 AI의 개선 속도가 느려지고 있다고 주장했습니다. AI 모델인 챗GPT와 구글의 제미니 같은 대형 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트를 학습하며 기능을 개선해왔습니다. 하지만 이제는 추가로 학습할 데이터가 부족한 상황이라고 합니다. AI 연구자들은 이를 해결하기 위해 다른 AI가 생성한 ‘합성 데이터’를 사용하고 있지만, 효과는 미미한 상황입니다.

인지과학자 게리 마커스는 “챗GPT와 같은 AI는 초기에 빠르게 개선됐지만, 최근에는 점진적인 증가에 그치고 있다”고 말했습니다. AI의 핵심 기능은 안정기에 도달했거나 최소한 개선 속도가 느려졌다는 것이 그의 진단입니다.

AI 투자의 수익성: 불확실한 미래

AI 투자의 수익성도 큰 문제입니다. AI 스타트업 스카이플로의 CEO 안슈 샤르마는 “AI 스타트업의 미래는 어둡다”고 말했습니다. 오픈AI나 앤트로픽 같은 AI 스타트업이 성공하려면 장기간에 걸쳐 막대한 자금을 투자해야 하는데, 이는 현실적으로 쉽지 않은 일입니다.

실제로, 인기 이미지 생성 AI 툴 ‘스테이블 디퓨전’을 만든 스태빌리티 AI의 CEO가 돌연 자리를 떠났으며, 많은 다른 AI 스타트업들도 매각을 위해 협의 중이라고 합니다.

AI 운영 비용: 큰 부담

AI 운영 비용도 문제입니다. AI는 사용자가 질문할 때마다 새롭게 생각해야 하고, 답을 생성하는 데 필요한 자원은 기존의 검색에 비해 훨씬 많습니다. 이는 AI 기술을 사용하는 기업들의 마진을 잠식할 가능성이 큽니다.

예를 들어, 실리콘밸리 벤처케피털 회사인 세콰이어는 AI업계가 엔비디아의 칩을 사는 데 500억 달러를 썼지만, 수익은 30억 달러에 불과하다고 발표했습니다. 이는 AI 운영 비용이 얼마나 큰 부담인지를 보여주는 사례입니다.

AI 사용의 증가: 제한적

마이크로소프트와 링크드인이 실시한 조사에 따르면, 사무직 근로자 4명 중 3명은 현재 직장에서 AI를 사용하고 있습니다. 하지만 이는 여전히 AI 기업들이 필요로 하는 수치와는 거리가 멀다는 지적이 있습니다. 펜실베니아대 와튼스쿨의 피터 카펠리 교수는 “AI가 홍보해 온 것처럼 생산성 향상에 도움이 되지 않는다”고 말했습니다.

결론

AI, 과연 우리의 미래일까요? WSJ은 “AI가 장기적으로 모든 종류의 일자리와 산업을 변화시키지 않을 것이라고 말할 수는 없다”며 AI의 가능성을 완전히 부정하지는 않았습니다. 하지만 현재 드러나는 증거는 AI가 훨씬 더 발전하고 빠르게 채택될 것이라는 생각에는 의문을 제기합니다.

이제 우리는 AI에 대한 과도한 기대를 조정하고, 현실적인 시각에서 AI의 역할을 재평가할 필요가 있습니다. AI가 모든 문제를 해결해 줄 것이라는 환상에서 벗어나, AI를 올바르게 활용할 수 있는 방법을 찾는 것이 중요할 것 같습니다.