AI 붐의 끝에는 학교 버스만 한 기계가 있어요

안녕하세요, 슈크림빵입니다.🧁 이 글은 작은 통계에서 시작합니다. 미국 두 대학 연구진이 2005년부터 2019년까지의 음성 기록 22개 연구, 약 2,000명을 메타분석했더니 사람이 하루에 입 밖에 내는 단어 수가 16,632개에서 11,900개로 줄었다고 해요. 약 28% 감소 1년치로 환산하면 한 사람당 12만 단어가 어디론가 사라진 셈이라고 합니다. 12만 단어가 어느 정도이면, 단편 소설 두세 편 분량이에요. 에이포 용지로 10~20장은 되겠죠. 그게 매년, 한 사람당, 입 밖으로 나오지 않고 있다는 말이에요. 연구진이 짚는 원인은 우리가 다 짐작하는 것들입니다. 텍스팅, 앱 주문, 에어팟, 셀프 계산대, 줄어든 다세대 가구, 약해진 공동체. 말 걸 기회 자체가 사라지고 있다는 거죠. 25세 미만은 매년 하루 평균 451단어씩, 25세 이상도 314단어씩 줄고 있다고 해요. 젊은 세대의 문제만은 아닙니다. 기사를 다 읽고, 스마트폰 중독인 저를 돌아보았습니다.🥹 저의 사례로는 저는 헬스장에서 항상 에어팟을 끼고 운동을 합니다. 그게 집중에도 좋고, 무엇보다 다른 사람과 어색하게 눈이 마주치는 일을 줄여주거든요. 그런데 트레이너가 제 자세를 봐주러 다가올 때마다, 늘 한 박자가 어긋나요. 그분이 옆에 와서 뭔가 말씀하시려는데, 저는 한 번에 못 들으니 한쪽 에어팟을 부랴부랴 빼고, 그분이 다시 처음부터 말씀하시고. 그분도 머쓱해하고 저도 머쓱해하고요. 그분이 일하시면서 헰장에 저 같은 사람을 얼마나 자주 볼까, 가끔 생각해요. 카페나 식당에 가도 비슷합니다. 키오스크가 있는 곳에서는 점원분이 보통 등을 돌리고 다른 일을 하고 계세요. 키오스크에 메뉴가 없거나 뭔가 물어볼 게 생기면, 그 등에 대고 "저기요" 하고 말을 걸어야 하는데, 그게 뭐라고 매번 잠깐 머뭇거리게 돼요. 차라리 그냥 다른 메뉴를 시키지, 하고 그 자리에서 작은 타협을 합니다. 사라진 단어가 또 몇 개 늘어나는 순간이에요. 생각해보면 제 하루는 사실 말을 거의 하지 않아도 굴러갑니다. 주문은 앱과 키오스크가, 결제는 셀프가, 궁금한 건 AI가 처리해줘요. 친구나 가족과는 전화보다 카톡으로 충분하고요. 효율적이고 편해요. 너무 편해서, 무언가가 빠져나가고 있다는 사실을 한참 동안 알아채지 못했어요. 갈증을 느끼는 부분 기사에서 가장 인상 깊었던 건, 대화라는 행위에 대한 묘사였어요. 한 연구자는 대화가 상대의 말을 듣고, 답을 만들고, 표정과 몸을 통제하는 일을 약 200밀리초 안에 동시에 해내는 일종의 인지적 체스 게임이라고 했습니다. 우리는 이 능력을 점점 덜 쓰고 있어요. 그리고 능력이라는 건 보통, 안 쓰면 약해지죠. 그 부분을 읽으면서 어떤 갈증을 느꼈어요. 저는 요즘 일을 잠시 쉬고 있고, 그래서 책을 평소보다 더 ...

안녕하세요, 슈크림빵입니다.🧁 오늘은 며칠 전 미국 메인(Maine)주에서 있었던 작은 정치 뉴스 하나에서 시작해보려고 합니다. 데이터센터 신축을 일시 금지하려던 법안이 주지사의 거부권으로 좌초되었다는 이야기인데요. 미국 첫 데이터센터 일시 금지법은 데이터센터 신축을 2027년 11월까지 일시적으로 금지하는 법입니다. 표면적으로는 작은 사건이지만 그 안에 숨어 있는 질문은 결코 작지 않다는 생각이 들었습니다. 점 하나의 규모 메인주는 미국 북동부 끝에 있는 인구 130만의 작은 주입니다. (아주 아름답네요) 이번에 문제가 된 데이터센터는 Jay라는 작은 마을의 옛 제지공장 부지에 들어설 예정이었고, 사업비는 5억 5천만 달러였습니다. 그러나 이는 글로벌 AI 인프라 투자의 풍경에서 보면 점 하나에 불과합니다. Microsoft, Google, Meta, Amazon 이른바 하이퍼스케일러 4사의 자본지출(CapEx) 합계는 2025년에 이미 수천억 달러 수준에 도달했고, 2026년 추정치는 그보다 더 높습니다. 인류 역사상 가장 빠른 속도의 인프라 자본 집중이 진행 중입니다. 여기서 흥미로운 질문이 시작됩니다. 이 막대한 투자는 정확히 누구의 자본이며, 누구의 비용으로 이루어지고 있는가. 비용은 누가 지불하고 있는가 표면적으로 답은 명확해 보입니다. 빅테크의 자체 자금, 주주 자본. 그러나 기사가 짚는 두 가지 디테일을 보면 그림이 달라집니다. 첫째는 전력 비용입니다. 메인주는 이미 미국에서 가정용 전기 요금이 가장 높은 주에 속합니다. 데이터센터는 그 위에 거대한 신규 수요를 얹습니다. 이를 감당하기 위한 송전망과 발전 설비 투자는 전기 요금 기반(rate base)에 반영됩니다. 일반 가정이 데이터센터 운영을 위한 전력...

안녕하세요, 슈크림빵입니다.🤖 신경과학자 비비안 밍(Vivienne Ming)이 WSJ에 쓴 글을 오늘 읽었습니다. 밍은 30년간 AI 분야에서 일해 온 사람이고, 베이 에어리어에서 작은 실험을 했습니다. 사람들에게 한 시간을 주고 폴리마켓(Polymarket)에 올라온 실제 사건들에 대해 예측을 하게 했어요. 어떤 팀은 사람만, 어떤 팀은 AI만, 어떤 팀은 사람과 AI가 같이. 결과를 폴리마켓의 집단 예측과 비교하는 방식이었습니다. 결과는 대충 예상 가능한 방향이었어요. 사람만 있는 팀은 형편없었고, AI는 사람보다 잘했고, 사람+AI 하이브리드는 ...... 아 이쯤에서 "역시 인간과 AI의 협업이 최고죠" 같은 결론이 나오면 좋았을 텐데, 그렇지가 않았습니다. 대부분의 하이브리드 팀은 그냥 AI에게 물어보고 답을 받아 적었어요. 결과는 AI 단독 성능과 비슷했죠. 더 흥미로운 건 자기 의견을 먼저 정해두고 AI에게 "이거 맞지?"라고 물어본 팀들이었습니다. 밍은 이들을 'validators'라고 불렀는데, AI가 사용자에게 아부하는 성질(sycophancy)에 그대로 걸렸습니다. 자기 직감을 강화해줄 근거만 받아들고 자신감만 얻고, AI 단독보다 더 못한 결과를 냈어요. 확증편향 루프에 빠진 거죠. 그런데 전체의 5~10% 정도 되는 팀들은 좀 다르게 행동했습니다. 이들은 AI를 답을 주는 도구가 아니라 스파링 파트너로 썼어요. AI가 자신 있게 단언하면 의심하고, 자기 직감이 강할 때는 AI에게 반박해보라고 시켰습니다. 그 결과 이 팀들만이 시장의 집단지성을 따라잡거나 이기는 성과를 냈어요. 밍은 ...

안녕하세요, 슈크림빵이에요.🧁 오늘은 며칠 사이에 우연히 같이 읽게 된 세 편의 글 이야기를 해보려고 해요. 서로 다른 사건을 다루고 있는데, 다 읽고 나니 묘하게 같은 자리를 가리키고 있더라고요. '인간임은 어디에서 오는가' 하는 자리요. 인간임을 증명해주는 기계 The Atlantic의 한 기자가 뉴욕의 카페에 들렀다가, 다육식물 화분 옆에 농구공만 한 흰색 구체가 놓여 있는 걸 발견했대요. 이름은 'Orb'. 거기에 얼굴을 들이밀고 홍채를 스캔하면, 몇 분 뒤 휴대폰에 '당신은 인간으로 인증되었습니다'라는 메시지가 도착해요. 이걸 만든 회사는 'Tools for Humanity'. OpenAI의 CEO 샘 알트먼이 2019년에 공동 창업한 회사예요. 이들이 만드는 'World ID'는 일종의 디지털 인간 여권 같은 거예요. AI가 만든 가짜 사람들이 인터넷을 채워가는 시대에, 진짜 사람만 통과시키는 게이트가 필요하다는 게 이 회사의 주장이에요. 찾아보니까 한국 서울에도 이미 Orb가 들어와 있더라고요. 저는 이 풍경 자체가 좀 낯설었어요. 기계 앞에 서서 "저는 사람입니다"를 증명해야 하는 시대라는 게요. CAPTCHA가 처음 나왔을 때 신호등 사진을 누르면서 귀찮아했던 기억이 있는데, 이젠 홍채를 보여줘야 한다는 거잖아요. (심지어 저 그거 자주 틀려서 인간 부정 당합니다...) 그리고 이 게이트를 만드는 회사가, AI를 만드는 회사이기도 했습니다. 가짜 사람을 만들어낼 수 있는 도구를 만든 사람과, 진짜 사람을 가려내는 게이트를 만드는 사람이 같은 사람이에요. 한쪽 손으로는 문제를 만들고 다른 쪽 손으로는 해결책을 파는 구조랄까요. (생성형 모델 GAN의 경찰과 도둑이 ...

안녕하세요, 슈크림빵이에요.🧁 저는 요즘 저 스스로를 '작가 지망생'이라 소개하고 다녀요. 그래서 최근 무거운 얘기들을 주로 다루다가 이번엔 좀 다른 결의 글 하나를 들고 왔어요. ADHD를 가진 사람이 AI 에이전트와 일하면서 무슨 일이 벌어졌는지를 솔직하게 적은 에세이거든요. (출처: I Have ADHD. My AI Agent Is the Best and Worst Thing for It.) 저자는 자기 브레인스토밍 도구에 'Wiz'라는 이름까지 붙여서 같이 일하는 사람인데, 글 중간에 이런 문장이 나와요. 마찰(friction)이 사실 나를 나 자신으로부터 지켜주고 있었다. ADHD가 있는 자기에게 '하기 어려움'은 단순한 결함이 아니었다는 거예요. 아이디어가 떠올라도 실행 비용이 너무 커서 흘려보냈던 그 더딤이, 사실은 자기를 너무 많은 동시 진행 상태로부터 지켜주던 보호막이었다는 이야기. 근데 AI 에이전트가 그 마찰을 없애주니까, 갑자기 여덟 개의 일이 동시에 살아 움직이기 시작했대요. 마찰이 사라진다는 것 우리는 보통 '마찰=비효율'이라고 배웠잖아요. 생산성을 높이려면 마찰을 줄여야 한다, 더 빠르게, 더 매끄럽게. 그런데 저자는 자기 마찰이 사라지자 ...