수원변호사 최근 열린 인공지능(AI) 활용 대회 ‘AI TOP 100’에 참가했다. 팀에서 다양한 데이터를 처리해본 경험이 있는 터라 기세 좋게 온라인 예선 시각에 맞춰 컴퓨터 앞에 앉았다. 텍스트 추출 등 아주 새롭지는 않지만 결코 쉽지도 않은 문제들이 나왔다. 나름 계획을 세우고 AI에게 지시를 던졌다. 결과는 참패였다. 정답을 다 채우지도 못했다. 본선에서 우승한 개발자 김진중씨는 “기존 경험과 지식을 버리고 ‘AI 딸깍’을 시전했다”는 비결을 전했다. AI에게 문제와 데이터를 던져주고 풀라고 한 뒤, 마우스만 딸깍 눌렀다는 의미다. AI가 엉뚱한 방향으로 가면, 방법을 제시하지는 않고 조건과 목적만 상기시켰다고 한다.
확실히 AI의 코딩과 데이터 처리 실력은 놀랍다. 내 경우 AI가 더 잘하는 영역을 뭘 좀 안다며 개입했다가 화를 자초한 셈이다. 그러나 현시점 AI의 한계를 지적하는 목소리도 여전하다. 오픈AI의 수석과학자로 일했고, 세이프슈퍼인텔리전스(SSI)를 창업한 일리야 수츠케버는 최근 한 유튜브 인터뷰에서 “놀랍게도 어려운 문제를 풀어내면서 다른 한편으로는 같은 말을 왔다 갔다 반복하는 바보 같은 모습도 보인다”고 말했다. 프로그램의 버그를 고쳐달라고 했더니 두 번째 버그를 만들어내는 식이다.
인간처럼 배우고 탐구하는 AI비슷한 질문에 획일화된 답변다르게 생각하는 사람들 필요모두가 자신만의 AI를 가져야
매번 새로운 AI 모델이 발표될 때마다 벤치마크(성능 비교평가) 점수가 몇점 더 올랐다며 화제가 된다. 수츠케버는 이런 식의 평가와 현재 모델을 만드는 핵심 방법론인 강화학습이 AI의 시야를 좁히고 있다고 본다. 강화학습은 행동마다 점수를 매겨 사전학습을 마친 모델의 행동을 교정하는 방법인데, 존재하는 경우의 수를 모두 가르칠 순 없다. 점수를 높이는 데 초점을 맞추다 보니 현실 대응 능력이 떨어지기도 한다. 현재의 AI는 데이터와 매개변수를 엄청나게 늘리면서 도약했지만, 운전 같은 복잡한 일도 조금만 배우면 그럭저럭해내는 강건함(robust)을 지닌 인간에 비해 일반화 능력이 떨어진다.
올해 신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 최우수 논문에서도 비슷한 주장이 나왔다. AI 석학 최예진 스탠퍼드대 교수가 참여한 이 논문은 언어모델들에 정답이 없는 개방형 질문을 던졌을 때 답변이 천편일률이라는 사실을 입증했다. “시간에 대한 은유를 써달라”고 요청하니 모델들은 대부분 “시간은 강이다”라는 똑같은 표현을 내놓았다. 연구팀은 이를 ‘인공 하이브마인드(Hivemind·집단지성)’라고 이름 붙였다. 서로 다른 회사에서 다른 데이터로 학습시켰다는 AI 모델들이 마치 하나의 뇌를 가진 것 같았다는 의미다. 연구팀이 추정한 원인도 강화학습이다. 모델들이 대체로 사람들이 동의하는 무난한 답변에 더 반응하도록 훈련받고, 평가가 엇갈리는 답변은 무시하도록 유도됐다는 것이다. 이 연구는 인류가 비슷한 답변을 내놓는 AI에 지속해서 노출된다면 사고방식도 획일화될 수밖에 없다는 우려에서 출발했다.
수츠케버는 AI의 규모를 키웠던 ‘스케일링 시대’를 넘어, 다시 근본을 파고드는 ‘연구의 시대’가 오리라 전망했다. 그는 궁극적인 AI의 모습이 만물에 통달한 초월자가 아니라 인간처럼 끊임없이 배우고 적응하는 ‘지속적 학습자’일 것이라 내다봤다. 마치 뭐든 흡수할 준비가 된 15세 아이처럼 말이다. 수츠케버는 인간의 모습에서 영감을 받는다고 말했다. 그는 인간의 판단에 결정적 영향을 끼치는 감정이나 사회적 욕구 같은 요소들이 어떻게 진화 과정에서 유전자에 새겨졌는지 궁금해한다. 지금 AI에는 아직 그런 요소가 빠져 있기 때문이다. 다양성도 과제다. 100만명의 ‘AI 수츠케버’를 만들면 어떻겠냐는 질문에 수츠케버는 “다르게 생각하는 사람들이 필요하다”고 말했다.
언젠가는 한계를 극복한 AI가 또 나올 것이다. 수츠케버는 5~20년 걸린다고 본다. 그는 “모두가 자신만의 AI를 가져야 한다”며 모든 것을 AI에게 맡기거나, 혹은 인간의 뇌를 AI에 연결하는 미래(둘 다 부정적이지만)가 있을 수 있다고 봤다. 두 영화가 떠올랐다. 앉아서 꼼짝도 않고 로봇에게 지시만 하는 <월E>의 인간과, AI 비서를 자유자재로 활용하는 <아이언맨>의 토니 스타크. 어떤 쪽으로 갈 것인가. 우리는 그런 질문 앞에 서 있다.
[참고자료]
▶지금 AI에겐 결정적인 '이것'이 없다 - 일리야 수츠케버
▶Artificial Hivemind: The Open-Ended Homogeneity of Language Models (and Beyond)
원·달러 환율이 내년에도 고공행진을 이어가면 소비자물가 상승률이 2% 초중반까지 높아질 수 있다는 전망이 나왔다.
한국은행은 17일 발표한 ‘물가안정목표 운영상황 점검’ 보고서에서 “원·달러 환율이 내년 중 현재와 같이 높은 수준(1470원 내외)을 지속할 경우 환율의 물가 전가 효과 확대로 소비자물가 상승률이 2% 초중반 수준까지 높아질 수 있다”고 밝혔다. 한은이 지난달 발표한 내년 소비자물가 상승률 전망치는 2.1%다.
통상 환율이 10% 오르면 소비자물가 상승률도 0.3%포인트가량 뛰게 된다는 게 한은 자체 추산이다. 이에 따라 한은은 내년까지 환율이 현재와 비슷한 수준으로 유지될 경우 물가상승률이 기존 전망치(2.1%)보다 높은 2.3% 안팎을 기록할 것으로 보고 있다.
올해 들어 소비자물가 상승률은 9월(2.1%)까지 한은 목표수준(2.0%)에서 움직였지만 10월과 11월 연이어 2.4%로 다소 오른 상황이다. 한은은 최근 상승폭 확대는 기상 악화에 따른 농축수산물 가격 상승, 고환율에 따른 석유류 가격 상승 등이 원인이라고 설명했다. 세부적으로는 원·달러 환율 상승의 영향이 0.1%포인트, 기상 악화 등 기타 요인이 0.2%포인트 정도였던 것으로 추정됐다.
한은은 최근 높아진 환율이 농축수산물 가격에 미칠 영향에 유의해야 한다고 밝혔다. 축산물의 경우 수입 쇠고기 가격이 오르면서 환율 영향이 일부 나타나고 있고, 수입 비중이 높은 고등어·오징어 등 수산물의 경우 환율 움직임에 따라 가격 변동성이 확대될 가능성이 있기 때문이다. 한파·폭설 등 겨울철 이상기후, 가축전염병 발생 상황도 농축수산물 가격을 끌어올릴 수 있는 요인으로 꼽혔다.
한은은 다만 10~11월 중 물가 상승을 이끌었던 농축수산물 가격의 상승폭이 점차 줄어들 것으로 예상돼 내년 소비자물가 상승률이 2% 근방에서 안정된 흐름을 보일 것으로 전망했다. 한은은 “주요 농산물 출하가 확대될 것으로 보이고, 배추·무·감귤 등 주요 농산물 비축물량을 내년 1월까지 공급하는 정부 물가대책도 예정돼 있다”고 설명했다. 축산물도 돼지고기 등의 공급 확대, 연말 할인행사 등으로 가격 추가 상승은 제한적일 것으로 전망됐다.
한은은 고환율, 국제 정제마진 상승, 유류세 인하폭 축소 등의 영향으로 크게 올랐던 석유류 가격도 환율이 추가 상승하지 않는다면 최근 국제유가 약세에 따라 내년 초부터 하락할 것으로 예측했다.
또한 경기 회복이 반도체 수출 등 정보기술(IT) 부문에 집중돼 경기의 물가 영향이 제한적일 것으로 보이는 점 등도 한은이 내년 물가가 안정된 흐름을 보일 것으로 본 이유다.
이창용 한은 총재는 이날 기자간담회에서 “코로나19 팬데믹 이후 높아진 물가 수준으로 인해 어려움이 커진 상황에서 생활물가를 중심으로 한 추가적 물가 상승이 국민 부담을 더 가중시킬 수 있다는 점을 심각하게 인식하고 있다”며 “경계심을 갖고 향후 물가 흐름을 보다 면밀히 점검하겠다”고 말했다.
내년이면 이세돌 9단과 딥마인드사의 알파고가 세기의 바둑 대결을 벌인 지 꼭 10년이다. 이를 기념해 현재 세계 최강으로 평가받는 한국의 신진서 9단이 9년 전의 알파고 버전과 다시 대국을 벌이는 이벤트를 추진 중이라고 한다. 신진서 9단은 ‘신공지능’이라는 별명으로 불릴 정도로 인공지능(AI)에 가장 가까운 인간 기사라고들 평가하기에 알파고와의 대국이 무척 기대된다.
알파고 이후 강산이 한 번 바뀔 동안 AI는 그야말로 괄목상대하게 발전했다. 2022년 11월 말에 등장한 오픈AI의 챗GPT는 ‘챗GPT 모멘트’라는 말을 만들어낼 정도로 세상을 바꾸었다. 챗GPT가 인간의 말을 그럴듯하게 ‘생성’하는 AI였다면 지금 나오는 AI 모형들은 논리적인 추론 능력도 월등하게 향상되었고 그림이나 영상까지도 척척 만들어낸다. 한 대학생이 몇 가지 최신 AI 모형들로 2026학년도 수능 문제를 풀게 한 결과 오픈AI의 GPT-5.1이 450점 만점에 435.5점을 기록해 클로드 소네트 4.5, 제미나이 2.5 프로, 딥시크-V3-2-Exp 등을 제치고 1위를 차지했다(이와는 전혀 다른 낮은 성적을 낸 실험 결과도 있다). 실험 직후에 출시된 제미나이 3는 GPT-5.1보다 더 높은 440.2점을 기록했다. 아마도 내년쯤에는 수능 만점을 받는 AI 모형들이 속출할지도 모르겠다.
다른 한편으로는 ‘여전히 왜 우리 학생들이 이런 유형의 수능 문제를 풀어야 하는가’라는 성토도 쏟아졌다. 국어 영역의 일부 지문은 너무나 난해해 해당 분야 전문가조차 이해하기 어려워했을뿐더러 정답을 두고도 논란이 일었다. 영어에서는 24번 지문의 경우 원저자인 영국 교수가 원어민도 모르는 단어를 출제한 것은 부당하다는 취지의 의견을 내기도 했다. 올해만 그런 것도 아니다. 해마다 수능철이면 한국의 수능 영어 문제를 풀지 못해 쩔쩔매는 미국이나 영국 원어민 학생들의 에피소드를 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 본격적인 AI의 시대, 이제는 AI로 대체할 수 없는 인간의 능력을 키우는 것이 중요하다는데 과연 우리는 얼마나 잘 대처하고 있는지 의문이다.
9년 전 알파고가 이세돌 이겼을 때만 해도‘제법이네’ 했는데, AI ‘위상’ 크게 달라져수능 만점자도 논술 채점자도 내어줄 판지식의 생산·유통 ‘혁명’ 수준의 변화 필요
잠깐 발상을 뒤집어보자. 입시라면 전 세계 어디에 내놔도 그 ‘난도 자부심’이 뒤처지지 않을 우리이기에, 바로 여기에서 소버린 AI를 가장 적극적으로 구현할 수 있지 않을까? 예컨대 서울시교육청은 이미 서·논술형 시험평가를 지원(채점 및 피드백)하는 AI 시스템 개발에 나섰다. 기술적 완성도가 높아져 공정성과 일관성에서 신뢰를 얻는다면 서울시교육청의 제안처럼 향후 수능에 서·논술형 문항을 도입할 수도 있을 것이다.
수능 문제도 잘 푸는 AI는 대학의 풍경도 완전히 바꿔놓았다. 요즘 대학생들은 ‘챗GPT 없이 어떻게 대학 생활을 했을까’라는 말을 할 정도로 최신 AI 모형에 대한 의존도가 높다. 방대한 수업자료(강의노트나 교과서는 물론 교수들의 강의내용 녹음까지 포함해서)를 AI로 요약해 공부하거나 예상 문제를 생성해 시험에 대비하는 건 일상에 가깝다. 교과목에 따라서는 학생들이 수업 시간에 교수들로부터 배우는 것보다 AI에게서 배우는 내용이 훨씬 더 많을 수도 있다. AI는 지치지 않고 다양한 분야에 걸쳐 언제 어디서나 나에게 맞춤형으로 내가 원하는 대답을 내놓을 수 있기 때문이다.
상황이 이렇다면 대학 입시뿐만 아니라 대학에서의 교육 자체도 근본적으로 다시 생각해봐야 하지 않을까? 코로나19 팬데믹 시절 각급 학교에서는 온라인 수업을 전면적으로 시행했었다. 지금은 다시 대면 수업으로 많이 복귀했지만, 시간과 공간의 제약을 뛰어넘는 온라인 수업의 장점을 무시할 수는 없다. 지방의 학생들이 서울 소재 대학의 강의를 듣는 것도 기술적으로는 어렵지 않다. 어디 서울뿐이랴. 바다 건너 세계 어디라도 분야별 최고 석학의 강의를 누구나 쉽게 들을 수 있다.
여기에 최신의 AI 기술이 더해지면 어떻게 될까. 전 세계에서 강의를 가장 잘하는 사람들의 영상을 분석해 장점들만 뽑아 각자의 형편에 맞게 재구성하는 작업이 이제는 너무나 쉬워졌다. 학생들의 수업 수용도까지 데이터로 쌓이게 된다면 AI는 인간 교수가 하지 못하는 학생 맞춤형 최적화 강의도 만들어낼 수 있을 것이다. 어차피 지금도 학생들이 유튜브나 AI에게 더 많은 것을 물어보고 배우는 실정이라면, 오히려 대학이 앞장서서 이들의 장점을 극대화하는 방향으로 교육혁신을 도모할 수도 있지 않을까? 이렇게 되면 인간 교수가 하는 일은 직접적인 강의에서 AI 주도 수업을 설계하는 큐레이션과 코디네이션의 영역으로 옮겨가게 된다. 조교가 하는 일의 상당 부분도 (어쩌면 대부분 업무도) AI가 대체할 수 있을 것이다. 카이스트에서는 이미 작년 2학기 일부 대학원 교과목에 AI 조교를 도입해 성공적으로 운영하기도 했었다. 학생들은 밤늦은 시간에도 답을 얻을 수 있었고 인간 조교들은 핵심적인 문제에만 집중할 수 있어 업무 부담이 크게 줄었다고 한다. 교수들의 수업 및 행정 부담이 줄어들면 학생지도나 연구 활동에 더욱 매진할 수 있다.
대학의 역할은 아주 간단하게 말해 지식의 생산(연구)과 유통(교육을 통한 후대로의 전승)이다. AI는 지식의 생산 영역에서도 크게 활약하고 있다. 단백질의 구조를 예측하는 AI인 알파폴드 개발에 기여한 사람들이 이미 작년에 노벨상을 받았다. 앞으로는 분야를 막론하고 학문 연구에서 가장 필수적인 기본 기자재가 GPU나 데이터센터가 될지도 모를 일이다.
지식 유통의 영역에서는 앞서 소개했듯이 학생들 사이에서 이미 AI를 활용한 ‘유통 혁명’이 일어나고 있는 느낌(정확한 실태는 자세히 조사해봐야겠지만)이다. 반면 대학의 기존 체제는 학생들을 따라가지 못하고 있다. 최근 몇몇 대학에서 발생한 학생들의 AI를 활용한 부정 사례는 이런 불일치의 극히 일부를 보여줄 뿐이다. 비유적으로 말하자면 온라인 쇼핑몰이 등장하면서 유통구조 전체가 뒤바뀐 혁명이 AI와 함께 대학을 점령하지 말라는 법도 없다. 11세기 이후 유럽에서 처음 대학이 등장한 이유 중의 하나가 방대한 지식이 새롭게 유입되며 이를 연구하고 교육할 필요성 때문이었다. 그로부터 천년이 지난 지금 AI 덕분에 우리는 다시 지식의 생산과 유통 과정에서 모두 혁명적인 변화를 맞이하고 있다. 이 변화는 필연적으로 대학의 근본적인 변화를 강제하게 될 것이다. AI 중심으로 생산공장과 제조업이 뒤바뀌는 시대라면 대학도 마찬가지이다.
알파고 이후 고도로 발달한 AI가 바꾼 바둑계의 모습이 좋은 참고자료가 될 것이다. AI는 이제 인간 기사들의 가장 훌륭한 스승이자 훈련 파트너이다. 인간이 생각할 수 없는 수와 정석이 등장했음은 물론이다. 바둑 중계에서도 매 수에서 승률이 정량적으로 표시되며 최적의 수와 가능한 모든 변화도가 인간 해설자를 압도한다. 덕분에 시청자들이 바둑 중계를 보는 재미도 새로워졌다. 그렇다고 해서 인간 기사들 사이의 바둑이 무의미해진 것은 아니다. 오히려 인간 기사들의 실력은 AI 덕분에 일취월장했다. ‘신공지능’ 신진서 9단이 세계 최강의 기사로 올라선 것도 가장 AI에 친화적이었기 때문이다. 동네 바둑을 두던 아마추어들에게도 초고수 사범과 대국하며 배울 기회가 열렸다.
대학에서도 이런 변화를 눈여겨봐야 하지 않을까? 하필 이 전환기에 한국의 대학들은 국제적인 경쟁력에서 밀리고 있다. 네이처인덱스의 기관별 순위에서 최근 중국의 대학들이 상위권을 휩쓴 반면 서울대나 카이스트는 50위권 밖으로 밀려났다. 아시아 대학 순위에서도 국내 대학의 존재감은 미미하다. 국내 언론사의 대학 순위 지표관리에 아웅다웅하는 모습이 무색할 지경이다. 그렇기에 더욱 지금의 전환기를 새로운 혁신의 기회로 받아안아야 한다.
최근 나는 오픈AI의 연구과학자로 일하고 있는 가브리엘 페테르손의 인터뷰 영상을 아주 흥미롭게 시청했다. 스웨덴 출신의 페테르손은 고등학교를 중퇴하고 어린 나이에 스타트업에 뛰어들어 엔지니어로서의 삶을 시작했다. 가장 인상적이었던 대목은 그가 말했던 상향식 학습과 하향식 학습의 차이였다.
전자는 지금 우리가 대학에서 배우듯, 예컨대 선형대수학 같은 수학이나 물리학을 먼저 배우고 프로그래밍의 정규 교과목들을 밑바닥부터 배워서 차츰 올라가는 식으로 딥러닝을 배우는 과정이다. 페테르손에 따르면 이 방식으로는 대학 4년 동안 딥러닝을 구경하지 못할 수도 있다. 반면 고등학교를 중퇴한 페테르손이 선택했던 방식은 실질적이고 구체적인 문제를 먼저 접하고 이를 해결하는 데 필요한 요소들만 선택적으로 집중해 터득하는 방식이다. 예전 같으면 후자의 방식이 효과를 보기 어려웠겠지만 지금은 AI의 발달로 개인에게 맞춤화된 학습이 높은 수준으로 가능해졌다. 페테르손 본인이 그 증거물인 셈이다.
“제가 하향식으로 (AI의) 확산모형을 배우는 데에 3일 걸리는 반면 당신이 학계에서 상향식으로 그걸 배우는 데에는 6년이 걸립니다.” 페테르손이 엑스(구 트위터)에 쓴 말이다. 페테르손이 미국 샌프란시스코로 가기 위해 비자를 받을 때 필요했던 것은 학술논문이나 저서 같은 전통적인 업적물이 아니었다. IT 개발자 커뮤니티 사이트인 스택오버플로에 남긴 자신의 수많은 답변과 수백만 조회 수와 추천이 그를 보증했다. 이런 페테르손에게 대학은 엄청난 시간 낭비이지 않았을까?
물론 그의 처지와 스웨덴의 현실을 한국과 곧바로 비교하기는 힘들 것이다. 또한 모든 분야에서 페테르손의 하향식 접근법을 적용할 수도 없을 것이다. 그러나 새로운 전환기의 고등교육이 어떤 방식으로 가능할 것인지에 대한 힌트를 얻는 데에는 모자람이 없다.
내년에 알파고와 신진서의 대국이 성사되면 나는 9년 전과 마찬가지로 신진서 9단의 승리에 베팅할 것이다. 내심 나는 신진서 9단이 이세돌 9단의 1승4패 패배를 역으로 갚아줬으면 좋겠다. 그보다 더 바라는 게 있다면, 이제 우리의 입시나 대학도 ‘신공지능’이나 페테르손 같은 인재를 키울 수 있는 방향으로 변혁하는 것이다. <연재 끝 >

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