용인강간변호사 2000년대 초 필자는 정보통신(IT) 기술이 만들어내는 가상경험을 경험 대상의 속성(유사신빙성·인공성)과 경험 영역(물리적·사회적·자아)의 조합으로 6가지 유형으로 분류하는 논문을 발표했다. 이 분류 체계는 향후 인공지능(AI)이 제공할 다양한 가상경험의 본질을 정확히 이해하고 현명하게 이용하도록 돕는 안내서가 될 수 있다. 이번 칼럼에서는 먼저 세 가지 유형만 다루고, 다음 칼럼에서 나머지 세 유형을 이어 설명하고자 한다.
첫 번째 가상경험 유형은 실제 존재하는 물리적 공간이나 객체를 디지털 기술로 체험하는 ‘유사신빙적(Para-Authentic) 물리 경험’이다. 구글 어스로 어린 시절 살던 집을 찾아보거나, 가상현실(VR)로 이사 갈 집을 미리 둘러보는 것이 대표적이다. 과거 이 기술은 현실을 수동적으로 반영하는 거울에 머물렀다. 하지만 AI는 이 거울에 생명을 불어넣었다. 예컨대 현재 싱가포르·서울 등 세계 여러 도시는 항공사진과 정밀 측량 등을 활용해 도시 전체를 ‘디지털 트윈화’하고 여기에 교통 등 실시간 데이터를 연계해 흐름을 예측함으로써 응급차량 운행, 자율주행, 교통 인프라 운영의 효율화를 추진하고 있다. 가상세계가 더 이상 현실의 과거를 담는 기록 보관소가 아니라 현실의 미래를 바꾸는 제어판이 되고 있음을 보여주는 흐름이다. 수동적 반영에서 능동적 미래 예측으로의 전환, 이것이 AI가 가져올 변화다.
두 번째는 현실에 존재하지 않는 공간이나 객체를 창조해 경험하는 ‘인공적(Artificial) 물리 경험’이다. 판타지 게임 속 마법의 숲이나 영화 속 외계 행성이 여기에 해당한다. 과거 이러한 세계의 창조는 막대한 시간과 자본을 가진 할리우드 전문가들의 영역이었다. 이제 생성형 AI는 누구나 상상 속 세계의 건축가이자 영화감독이 될 수 있는 길을 열었다. 구글이나 오픈AI 등에서 제공하는 물리 기반 AI 동영상 생성기는 “중력이 지구의 절반인 행성에 수정으로 된 숲”과 같은 텍스트 설명만으로 물리 법칙이 작동하는 3D 세계를 즉시 구현해낼 수 있다.
세 번째 경험은 화상회의나 온라인 수업처럼 기술을 매개로 실제 사람들과 소통하는 ‘유사신빙적 사회 경험’이다. 팬데믹 이후 일상이 된 이 방식은 편리함 이면에 감정적 교류의 한계라는 약점을 드러냈다. 현재 많은 화상회의 솔루션 업체들은 AI를 통해 회의 중 상대방의 미세한 표정 변화와 음성 톤을 실시간 분석해 2D 화면에서 놓치기 쉬운 감정적 맥락을 보완하는 서비스를 개발하고 있다. 앞으로 스마트글라스 등에 탑재된 AI는 실시간 언어 통역은 물론 사용자와 문화적 배경이 다른 상대의 제스처와 표현을 실시간 해독해 전달함으로써 다양한 문화적 배경 간 의사소통에서 발생할 수 있는 비언어적 신호의 오해 가능성을 획기적으로 줄일 수 있을 것이다. 우리는 여기서 중요한 패러다임 전환을 목격한다. AI로 증강된 의사소통이 때로는 실제 대면 소통보다 더 진정성 있는 연결을 만들어낼 수 있는 시대가 도래한 것이다.
네 번째 경험 유형은 AI 에이전트나 가상 캐릭터와 관계를 맺는 ‘인공적 사회 경험’입니다. 이 유형과 나머지 매우 중요한 두 유형 -‘유사신빙적 자아 경험’과 ‘인공적 자아 경험’-에 대한 자세한 설명과 예시는 다음 칼럼에서 이어가겠다.
챗GPT는 인간의 피드백을 학습했다. 이전까지 ‘끝말잇기’ 정도나 가능했던 인공지능 언어모델을 드라마틱하게 향상시킨 핵심 열쇠였다. 챗GPT는 인간이 남긴 텍스트만 기계적으로 학습한 게 아니다. 이후 사람이 만든 예상 질문과 정답 세트를 배웠고, 이를 토대로 챗GPT가 만들어낸 답변에 사람이 다시 점수를 매겨서 돌려줬다. 이른바 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)이다. 이 피드백을 바탕으로 만든 인공지능 보상 모델이 다시 성능 향상에 쓰였다.
막 챗GPT가 화제로 떠올랐던 2년여 전, 언어모델을 개발하고 있는 김성훈 업스테이지 대표는 한 강의에서 챗GPT의 이 훈련 과정 개념도를 보여주면서 이렇게 말했다. “10년 뒤 인공지능 역사에서 가장 중요한 장면이 무엇이었냐 물으면 이 그림을 꼽을 것입니다.” 김 대표는 “끝말잇기 기계가 우리 말을 잘 알아듣도록 만들어준 핵심 기본 알고리즘”이라고도 말했다. 지금 이 시각에도 챗GPT, 제미나이에 질문하는 우리는 인공지능에 피드백을 제공하고 있다. 이제는 인공지능끼리 피드백을 주고받기도 한다.
인공지능이 피드백으로 향상되는 시대, 인간의 현주소는 어떨까. 16세기 유럽에서 시작된 ‘서신 공화국’이나 조선 시대 이황과 기대승의 편지 교환처럼 논쟁과 피드백은 인간의 지식을 더욱 정교하게 다듬고 확장하는 도구였지만 이제는 아닌 것 같다. 내 편이 얘기하는 정보는 무조건 옳고, 상대편이 얘기하는 정보는 무조건 그르다. 편지는 사라진 지 오래고 확성기만 남았다. 오늘날 인간은 그 어떤 시대보다 많은 정보를 접하고 있지만 그 어떤 시대보다 피드백을 받아들이지 않는 시대에 살고 있는지도 모른다.
데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간 네이버 뉴스 정치분야 기사의 댓글을 분석했다. 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’의 댓글 공작 흔적을 분석하려는 취지였지만, 댓글의 작성 행태와 내용에 더 주목하게 됐다. 2000년대 새로운 공론장의 하나로 부상했던 댓글 공간은 더 이상 토론과 논쟁, 피드백의 공간이 아니었다. 3만여명도 안 되는 이들이 분석 대상 댓글 130만여개의 절반 가까이 작성하고 있었다. 대선 후보 관련 댓글의 80% 이상이 상대 후보에 대한 비방으로 점철돼 있었고, 댓글 4개 중 하나는 자진삭제되거나 악성댓글 감시스템인 클린봇으로 숨김 처리되고 있었다. 서로 경쟁하듯 적대감 섞인 언어를 내던지는 비방과 혐오의 쓰레기통과 다를 바 없었다.
댓글 공간은 피드백을 잃어버린 오늘날 세태가 극대화된 축소판에 불과하다. 일부 무분별한 정치인과 그 극성 지지자들은 입맛에 맞는 허위조작정보와 유튜브만에 빠져들면서 상대방을 제거해야 할 악으로만 규정한다. 최소한의 공통적인 지점은 사라진 지 오래다. 서로 다른 평행우주에 사는 것처럼 세계를 완전히 다르게 보고 있다.
이런 모습은 인공지능 학습 과정에서 발생하는 문제인 ‘오버피팅(Overfitting)’을 닮았다. 인공지능 모델이 과도하게 훈련 데이터에만 최적화된 나머지, 학습에 사용되지 않은 일반 데이터에 대한 답은 제대로 내놓지 못하는 현상이다. 오버피팅 방지를 위해 여러 기법이 동원되는데 그중 하나가 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 꺼 버림으로써 특정 정보에 과의존하지 않고 다양한 패턴을 인식할 수 있게 하는 ‘드롭아웃’이다. 드롭아웃 비율은 사람이 정할 수 있는데, 이렇게 사람이 직접 설정하는 수치를 인공지능 모델이 학습 과정에서 자체 생성하는 ‘파라미터’와 구분해 ‘하이퍼파라미터’라고 한다. 학습 횟수 등도 이에 속한다.
드롭아웃은 내가 믿고 있었던 일부 정보를 버리고 다른 사람의 생각을 받아들이는 과정을 떠올리게 한다. 우리는 우리의 생각을 얼마나 드롭아웃할 준비가 되었을까. 최적의 드롭아웃 비율, 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 매우 지난하고 어렵다. 인간 세상의 일도 마찬가지다. 산적한 문제를 해결하기 위해 최적의 공통 입장을 정리하면서 취할 건 취하고 버릴 건 버리는 과정은 고통스럽다. 반면 맞갖은 데이터만 들이켜면서 오버피팅 모델의 높은 정답률에 취하는 건 즐겁고 쉽다. 피드백을 받고 점점 성장해가는 인공지능과, 피드백을 거부하고 점점 과도한 자신감에 빠져드는 인간을 보면서 뭔가 거꾸로 돼 가고 있다는 생각이 든다.
번번이 ‘9만전자’ 문턱에서 무너진 삼성전자가 4년 9개월 만에 9만전자에 올라서면서 코스피를 둘러싼 기대감이 커지고 있다. 상법 개정 등 이재명 정부의 증시부양 정책으로 코스피 상승이 이어지는 가운데 글로벌 인공지능(AI) 사이클에서 소외됐던 삼성전자도 AI의 수혜를 받으면서 국내 증시 상승세가 더 가팔라질 수 있다는 것이다. 그러나 인공지능(AI) 거품론이 불거지고 반도체 쏠림이 커진 만큼 반작용도 커질 수 있고 반도체 온기가 경제 전반으로 퍼지기 어렵다는 점은 한계로 꼽힌다.
지난 4월 2300선도 내주며 부진에 빠졌던 코스피는 2일 3540선을 넘어서며 반년 만에 1200포인트 넘게 반등했다. 이 기간 상승률만 54.7%에 달할 정도로 빠른 상승세를 보였다.
지난 7월까진 상법 개정 등 증시부양 정책이 지수 상승을 이끌었다면 최근엔 반도체주가 지수 상승을 이끌고 있다. 김병연 NH투자증권 투자전략이사는 “반도체가 꺾이면 힘들어지겠지만 현재로선 꺾이는 사이클이 아니고 국내 주식 저평가 해소 동력도 여전히 있다”고 말했다.
지난해엔 AI 학습에 사용되는 고대역폭메모리(HBM) 수요만 늘어났지만 최근엔 챗GPT 등 생성형 AI 사용이 확산되면서 D램, 낸드 메모리 등 범용 메모리의 수요도 덩달아 늘었다. 9만전자 문턱에서 무너졌던 지난해와 달리 삼성전자 주가 강세가 이어지는 것도 이 때문이다. 아울러 전날 삼성전자·SK하이닉스와 파트너십을 체결한 오픈AI가 현재 HBM 생산량의 두 배가 넘는 월 90만장의 HBM이 필요하다고 한 것도 반도체 업황에 긍정적인 신호를 줬다.
시장에선 ‘반도체 사이클’이 초입 단계인 만큼 상승세가 지속될 것이란 전망이 나온다. 김상훈 KB증권 리서치센터장은 “다른 종목이 다 오를 때 삼성전자는 오르지 못했지만 지금은 (삼성전자) 비중이 오르지 못했던 것이 약간 회복되는 정도”라며 “AI가 거품이라는 논란이 있지만 빅테크가 계속 투자를 하고 있어 시장에선 반도체 수요 확장이 계속될 것으로 보는 것 같다”고 말했다.
국내 증시의 반도체 쏠림이 커진 만큼 부작용이 커질 수 있다는 우려도 나온다. 박희찬 미래에셋증권 리서치센터장은 “AI 성장과 메모리 반도체가 좋다는 장밋빛 전망이 가격을 한번에 끌어올리면 문제가 생길 수도 있다”며 “AI 버블로 AI가 망가지게 되면 당연히 한국의 메모리 반도체 업체도 망가지게 된다”고 말했다.
당장 반도체를 비롯해 경쟁력이 있는 대형주는 상승세를 거듭하고 있지만, 경쟁력이 떨어지는 소형 상장사는 코스피 랠리에서 소외되는 모습을 보이고 있다. 코스피 시가총액 상위 100위를 모은 ‘대형주’는 올해 51.52% 폭등했지만, 시총 300위 이하 상장사로 구성된 ‘코스피 소형주’ 지수는 17.32% 오르는 데 그쳤다. 미국 관세 등에 대응할 여력이 상대적으로 부족하기 때문이다.
박 센터장은 “반도체 주가가 올라가면 다른 쪽에도 기회가 있을 수 있다는 관측도 있지만 그럴 가능성은 없다고 본다”며 “구조조정이 불가피한 다양한 산업들은 계속 힘들 것으로 보고 있다”고 말했다.
거시경제 여건이 불안한 것도 변수로 꼽힌다. 미국 경기가 부진할 때마다 미국의 기준금리 인하 기대감이 커지면서 글로벌 증시는 강세를 보이고 있다. 하지만 역으로 경기 부진이 깊어져 소비심리도 무너지게 되면 글로벌 증시도 타격을 입을 수 있다.
노동길 신한투자증권 연구원은 “고용 위축에 따른 미국 소비경기 전망 약화 가능성을 4분기 코스피의 리스크 요인으로 본다”며 “국내 주식시장 전반에 영향을 미치기보다 자동차, 2차전지 등 대외 소비주에 차별적으로 영향을 줄 수 있다”고 말했다.

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