


가트너의 Hype cycle은 잘 알려져 있는 개념입니다. 개념인즉슨 모든 신기술들은 위와 같은 흐름을 거치며 발전 및 정착하게 된다는 거죠. 저도 이를 별 저항없이 받아들여 왔습니다.
그런데, 최근 Economist 아티클은 Hype cycle의 정합성에 대한 의문을 제기합니다. 좀 더 구체적으로는 현재 AI에 대한 높은 기대치를 꼬집는 내용입니다.

AI의 화려한 미래를 이야기하는 이들은 AI가 trough of disillusionment 단계를 거칠 수는 있지만 결국에는 보편적으로 생산성 향상을 이끌어낼 혁신적인 기술이라는 점에 대해 확신하고 있습니다. 과거 인터넷이 그러했듯 엄청난 인프라 투자가 수반되고, 수익성보다 가능성에 집중했던 초기 플레이어들이 정리되는 bust가 나오고, 진정한 승리자들이 살아남아 구축된 인프라를 활용해 세상을 뒤집는 혁신으로 자리잡게 되었다... AI도 비슷한 경로를 타게될 것이라는 겁니다.

AI가 아직은 대규모 인프라 투자 이후의 대규모 bust를 경험하지는 않았지만, AI를 생산적으로 활용하는 방법을 몰랐다는 것을 깨달으며 bust가 오고, 점차 방식을 깨닫게 되면서 천천히 살아날 것... 이라고 Noah Smith라는 경제 평론가는 이야기합니다.
과연 이 말이 맞느냐... 그러니까, Hype cycle이라는 프레임을 기반으로 AI의 미래를 점치는 것이 맞느냐는 겁니다.
당장 쉽게 떠오르는 예시를 생각해 보면... 아티클에서는 클라우드 컴퓨팅, 소셜미디어, 태양광 패널 같은 경우 zero에서 hero로 직선 코스를 밟았다는 겁니다. 광적인 유포리아나 폭망 같은 드라마는 없었죠. 3D 프린터, 탄소 나노튜브 등도 한 때 조명받았지만 ...

매우 공감합니다. 제가 Hype Cycle을 배웠을때는 소형 성장주의 버블을 피하라는 맥락에서 배웠습니다. 그런데 요즘에는 사람들이 Chasm을 버티면 그 이후에 장기우상향을 하는 그래프를 주목하는 것 같습니다. 그건 거의 수업시간 내내 졸다가 교수님이 한 농담만 기억하는 꼴입니다. 산업 성숙기에는 대부분의 기업이 파산하는 압축과정을 겪는다는걸 알아야 합니다.

수업시간 내내 졸다가 농담만 기억하는 꼴 ㅎㅎ 동감입니다.

좋은 글 감사합니다. 전에 언젠가 AI, GenAI 에 대한 생각 적어주시겠다고 하신 글 오늘 작성해주셨네요.^^

그랬었어요? ㅎㅎ 하고싶은 말은 사실 더 있지만 그냥 저 정도로 줄이려구요.

"Gartner Hype Cycle은 그저 그럴듯해 보이는 관념적인 프레임일 뿐, 현실을 반영하고 있지 못하다" 곱씹어 봅니다. AI가 gen AI의 폭발적 발전 과정에서 실질적인 열광의 대상이 되는 과정을 거칠거라는 생각도 있는데 어떻게 보시는지요?

Gen AI의 거의 유일한 순기능이 그 지점이라고 생각해요. 대중들에게 AI의 실효성을 피부로 느끼게 해주었다는 것... 문제는 사람들이 체감하는 그 효용이 AI 전체로 보면 지극히 일부이며, 가장 자극적인 지점이라는 점입니다. 앞으로 AI의 발전이 Gen AI처럼 드라마틱한 효용을 대중이 느끼게 해 줄 수 있을까?... 글쎄요. 저는 Gen AI가 중장기적으로 오히려 AI의 발전을 저해하고 있다고 생각합니다. 인력과 재화는 한정되어 있는데 사람들의 관심이 Gen AI에게 너무 쏠리면서, 인력과 재화도 지나치게 Gen AI에게 쏠리고 있기 때문에 그렇습니다. AI 발전에 필요한 리소스를 Gen AI가 다 잡아먹고 있어요. 마치 오른팔 근육만 집중적으로 비대하게 키운 사람처럼 말이죠. LLM이기에 데이터 센터가 그렇게 많이 필요한 거고, LLM이기에 그렇게 많은 전력이 필요한 거죠. Field of dreams 처럼 "지으면 사람들이 올 것이다".... 마인드인 것 같은데... 과연 그럴까요? 대표적인 AI 구루인 Yann LeCun은 "AI의 미래는 generative AI가 아니다" 라고 대놓고 이야기했죠. https://aibusiness.com/nlp/meta-s-yann-lecun-wants-to-ditch-generative-ai https://www.youtube.com/shorts/LeUsw6vhG3w?app=desktop 단기적으로 Gen AI가 AI에 대한 세간의 관심을 집중시키는 데에는 기여했다고 생각하지만, 조금 길게 보면 지나치게 Gen AI에 리소스가 집중되며 오히려 전체 AI 발전에는 악역향을 미치고 있다고 생각합니다.

댓글로 답글 주셔서 감사합니다. 링크 자료도 감사합니다.
