“인공지능(AI)이 인류 전체에 끼칠 위험은 많은 사람들이 걱정하는 것보다 훨씬 낮은 수준입니다.”
세계적인 ‘AI 석학’으로 꼽히는 앤드류 응 스탠퍼드대 교수는 지난 2일 미국 라스베이거스에서 열린 ‘아마존웹서비스(AWS) 리인벤트 2024’ 행사에 참석해 “AI는 범용 기술이고 사람들이 걱정하는 AI의 위험성은 기술이 실제로 어떻게 적용되는지에 따라 달라지는 것”이라며 이같이 말했다. ‘구글브레인’(현 구글 딥마인드), 코세라, 랜딩AI 등을 설립한 응 교수는 글로벌 AI ‘4대 구루’로 꼽히는 최고 권위자다. 지난 4월 아마존의 사외이사로 합류했다.
응 교수는 AI가 누구나 쓸 수 있는 ‘범용 기술’이라는 점을 강조했다. 그는 “AI는 전기 같은 범용 기술”이라며 “전기가 전기톱으로도 쓰이는 것처럼 긍정적인 일에 쓰일 수도 있고 해로운 일에 쓰일 수도 있다”고 말했다. AI도 다른 모든 기술처럼 악용될 수도 있고 부작용이 있을 수도 있지만 그런 점에 너무 집착해서는 안 된다는 취지다. 이어 “전 세계의 수많은 연구팀들은 AI의 정보 편향성 등 부작용을 매우 심각하게 받아들이고 이를 해결하기 위해 노력하고 있다”고 덧붙였다.
AI를 구축하는 비용이 과거와 달리 비싸지 않다는 점도 강조했다. 응 교수는 “아직도 남아있는 큰 오해 중 하나는 AI를 구축하는 데 비용이 많이 든다는 것”이라며 “AI 파운데이션 모델은 이미 다른 사람들에 의해 학습됐기 때문에 매우 자본 효율적”이라고 말했다. 이어 자신의 학생이 5만5000달러(약 7700만원)의 지원금으로 훌륭한 AI 모델 시제품을 개발했다는 사례를 들며 “과거 6~12개월이 걸리던 것도 오늘날에는 열흘이면 가능해졌다”고 덧붙였다.
그는 다만 최근 들어 AI를 실험하는 속도가 느려졌다고 지적했다. 응 교수는 “과거에는 예를 들어 머신러닝(기계학습) 애플리케이션을 구축하는 데 6개월이 필요하다고 하면 6개월을 투자한 다음 제대로 작동하기만을 바랐다”며 “현재는 구축하는 데 시간이 줄어든 만큼 한 번에 각기 다른 수십 개의 시제품을 만들고 모두 성공하길 바란다”고 말했다. 이어 “20개를 만들어서 단 하나만 성공하더라도 이는 가치있는 실험”이라며 “그런 것이야말로 혁신을 위한 진정한 방법”이라고 덧붙였다.
이날 수백명의 스타트업 창업자들의 환호 속에 입장한 그는 창업자들에게 실패를 두려워하지 말라고 조언했다. 그는 “자전거를 타는 사람을 보는 것과 실제로 자전거를 타는 것은 매우 큰 차이가 있다”며 “자전거를 타보지 않으면 자전거 타는 법을 배우지 못할 것”이라고 말했다. 생성형 AI는 양쪽으로 열리는 문을 뜻하는 ‘투웨이도어(two-way door)’에 비유했다. 그는 “제프 베이조스 아마존 창업자로부터 배운 점 중 하나는 한 쪽으로만 열리는 원웨이도어는 한 번 열고 나간 이상 되돌리기가 힘들다는 것이었다”며 “생성형 AI는 실패해도 되돌아 올 수 있는 투웨이도어에 가깝다”고 말했다.
라스베이거스=송영찬 특파원 0full@hankyung.com
세계적인 ‘AI 석학’으로 꼽히는 앤드류 응 스탠퍼드대 교수는 지난 2일 미국 라스베이거스에서 열린 ‘아마존웹서비스(AWS) 리인벤트 2024’ 행사에 참석해 “AI는 범용 기술이고 사람들이 걱정하는 AI의 위험성은 기술이 실제로 어떻게 적용되는지에 따라 달라지는 것”이라며 이같이 말했다. ‘구글브레인’(현 구글 딥마인드), 코세라, 랜딩AI 등을 설립한 응 교수는 글로벌 AI ‘4대 구루’로 꼽히는 최고 권위자다. 지난 4월 아마존의 사외이사로 합류했다.
응 교수는 AI가 누구나 쓸 수 있는 ‘범용 기술’이라는 점을 강조했다. 그는 “AI는 전기 같은 범용 기술”이라며 “전기가 전기톱으로도 쓰이는 것처럼 긍정적인 일에 쓰일 수도 있고 해로운 일에 쓰일 수도 있다”고 말했다. AI도 다른 모든 기술처럼 악용될 수도 있고 부작용이 있을 수도 있지만 그런 점에 너무 집착해서는 안 된다는 취지다. 이어 “전 세계의 수많은 연구팀들은 AI의 정보 편향성 등 부작용을 매우 심각하게 받아들이고 이를 해결하기 위해 노력하고 있다”고 덧붙였다.
AI를 구축하는 비용이 과거와 달리 비싸지 않다는 점도 강조했다. 응 교수는 “아직도 남아있는 큰 오해 중 하나는 AI를 구축하는 데 비용이 많이 든다는 것”이라며 “AI 파운데이션 모델은 이미 다른 사람들에 의해 학습됐기 때문에 매우 자본 효율적”이라고 말했다. 이어 자신의 학생이 5만5000달러(약 7700만원)의 지원금으로 훌륭한 AI 모델 시제품을 개발했다는 사례를 들며 “과거 6~12개월이 걸리던 것도 오늘날에는 열흘이면 가능해졌다”고 덧붙였다.
그는 다만 최근 들어 AI를 실험하는 속도가 느려졌다고 지적했다. 응 교수는 “과거에는 예를 들어 머신러닝(기계학습) 애플리케이션을 구축하는 데 6개월이 필요하다고 하면 6개월을 투자한 다음 제대로 작동하기만을 바랐다”며 “현재는 구축하는 데 시간이 줄어든 만큼 한 번에 각기 다른 수십 개의 시제품을 만들고 모두 성공하길 바란다”고 말했다. 이어 “20개를 만들어서 단 하나만 성공하더라도 이는 가치있는 실험”이라며 “그런 것이야말로 혁신을 위한 진정한 방법”이라고 덧붙였다.
이날 수백명의 스타트업 창업자들의 환호 속에 입장한 그는 창업자들에게 실패를 두려워하지 말라고 조언했다. 그는 “자전거를 타는 사람을 보는 것과 실제로 자전거를 타는 것은 매우 큰 차이가 있다”며 “자전거를 타보지 않으면 자전거 타는 법을 배우지 못할 것”이라고 말했다. 생성형 AI는 양쪽으로 열리는 문을 뜻하는 ‘투웨이도어(two-way door)’에 비유했다. 그는 “제프 베이조스 아마존 창업자로부터 배운 점 중 하나는 한 쪽으로만 열리는 원웨이도어는 한 번 열고 나간 이상 되돌리기가 힘들다는 것이었다”며 “생성형 AI는 실패해도 되돌아 올 수 있는 투웨이도어에 가깝다”고 말했다.
라스베이거스=송영찬 특파원 0full@hankyung.com
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