“우리는 도구를 만들고, 그 다음에는 도구가 우리를 만든다.” – 존 컬킨

<image by beasternchen>

 

 

 

 

최근 샘 알트먼이 TED에서 진행자와 이야기 나눈 대담 영상이 올라왔습니다.

샘 알트먼의 TED 대담 내용을 굳이 보지 않아도 생성형 AI는 생각 이상의 속도로 우리에게 다가오고 있습니다.

하지만 챗GPT를 만든 Open AI의 수장 입장에서 AI가 현재 그리고 미래에 미치는 영향에 대한 생각은 충분히 의미있습니다.

대화 중에는 언론에서도 많이 다루고 있는 일자리 변화, 결과의 신뢰성 확보, 윤리 기준 정립 등 해결해야 할 과제도 언급합니다.

사람 지능이 AI의 도움을 받을 수록 감독자, 심사자로서 인간 고유의 비판적 사고와 최종 판단 역할은 더욱 부각될 것으로 보입니다. 물론 사람이 창의적 일이 아닌 그러한 AI의 감독자 역할만으로 행복할 수 있을지는 별개로 생각해 볼 문제입니다. 

샘 알트먼은 조심스런(?) 긍정주의자 입장에서 Open AI를 이끌며 사람 수준의 AGI(범용 인공지능)가 아닌 사람을 뛰어넘는 초지능(Super Intelligence) 개발을 목표로 재정의 했다는 부분이 인상적입니다.  

변화를 현명하게 맞이하기 위한 지속적인 학습과 성찰, 균형감이 필요하겠습니다.

대담 영상을 토대로 정리한 내용은 아래 확인하실 수 있습니다.

샘 알트먼의 AI 미래 청사진: 기회, 위험, 그리고 초지능으로의 길 탐색

1. 서론: 샘 알트먼, OpenAI, 그리고 AI 혁명의 맥락 설정

OpenAI의 CEO 샘 알트먼은 인공지능(AI) 개발의 방향을 설정하는 데 있어 핵심적인 인물로 부상했다. 그의 리더십 하에 OpenAI는 GPT-4, Sora 등 강력한 AI 모델들을 연이어 발표하며 기술 혁신의 최전선에 서 있다. 이러한 배경 속에서 알트먼의 비전을 이해하는 것은 단순히 한 기업의 전략을 파악하는 것을 넘어, 인공일반지능(AGI)과 초지능이라는 잠재적으로 사회 변혁적인 기술의 미래를 가늠하는 중요한 잣대가 된다. 그의 발언은 종종 업계의 논의 방향과 개발 우선순위를 설정하는 역할을 한다.

AI 능력의 발전 속도는 전례 없이 빠르며, 이는 거의 매주 새로운 모델이 등장하는 듯한 OpenAI의 행보와 o3 모델 등이 주요 벤치마크에서 달성한 성과를 통해 명확히 드러난다. 알트먼 자신도 이러한 급격한 성장이 자원과 팀에 가하는 부담을 언급한 바 있다. 특히 그가 언급한 기술적 ‘특이점(Singularity)’에 대한 암호 같은 메시지들은 이러한 가속화된 변화에 대한 인식을 반영하는 것으로 해석될 수 있다.

본 보고서는 샘 알트먼이 최근 TED 강연 요약본과 관련 자료들을 통해 밝힌 AI의 미래 능력, 사회적 영향, 내재된 위험, 안전 전략, 그리고 궁극적인 진화 경로에 대한 그의 견해를 체계적으로 분석하는 것을 목표로 한다.

2. AI 능력의 확장되는 지평: 도구에서 파트너로

현재 최첨단 기술 (제시된 내용 기준)

현재 AI 기술은 단순히 특정 작업을 수행하는 도구를 넘어, 다양한 능력이 통합된 형태로 발전하고 있다. GPT-4와 같은 모델은 정교한 이미지 생성(Sora 예시, 다이어그램 생성), 비디오 생성(Sora 언급), 그리고 높은 수준의 텍스트 생성(찰리 브라운 예시) 능력을 보여준다. 중요한 점은 이러한 기능들이 개별적인 도구가 아니라, 기반 모델의 핵심 지능에서 비롯된다는 것이다. 이는 텍스트, 이미지, 비디오 생성, 기억, 추론 등 다양한 기능이 단일 모델 내에서 통합되는 추세를 시사하며, 이는 고도로 다재다능한 통합 AI 시스템의 미래를 예고한다. 알트먼이 이미지 생성 모델이 GPT-4 지능의 일부라고 명시적으로 언급하고, ‘기억(Memory)’과 같은 기능을 통합하여 “훌륭한 통합 제품”을 만드는 것을 목표로 한다는 점은 이러한 전략적 방향성을 뒷받침한다.

추론 능력과 성능 면에서도 괄목할 만한 진전이 있다. o3와 같은 최신 모델은 주요 추론 벤치마크(ARC-AGI 87.5%)에서 높은 점수를 기록하며, 일부 전문가들이 AGI 잠재력과 연관 짓는 기준점을 넘어섰다. 또한 대학원 수준의 수학, 물리, 화학 문제 해결 능력과 향상된 코딩 능력을 보여준다. 이러한 벤치마크 점수의 강조는 단순히 기술적 진보를 측정하는 것을 넘어, 업계 리더십을 공고히 하고 내외부적으로 신뢰를 구축하며, AGI 및 초지능 목표를 향한 추진력을 정당화하는 전략적 신호로 작용할 수 있다. o3 모델의 결과가 알트먼이 AGI 구축 방법에 대한 확신을 표명한 시점과 맞물려 발표되었다는 점, 그리고 특정 벤치마크 기준점 돌파를 중요한 증거로 제시한다는 점은 이러한 공개적 검증이 급속한, 잠재적으로 기하급수적인 진보라는 서사를 뒷받침하고 있음을 보여준다.

개인화 및 기억 능력 또한 강화되고 있다. ‘기억’과 같은 기능은 모델이 사용자에 대해 시간이 지남에 따라 학습하여 더욱 개인화되고 맥락을 인지하는 상호작용을 가능하게 한다. 알트먼은 AI가 사용자의 “확장”, “동반자”가 되어 최선을 다하도록 돕는 존재가 될 것이라고 전망한다.

단기적 혁신 및 응용 분야

알트먼은 AI가 인류의 삶을 개선하는 가장 중요한 동력으로 새로운 과학적 발견을 꼽으며, 이 분야에서의 AI 역할에 큰 기대를 걸고 있다. 그는 질병 연구에서의 의미 있는 진전이나 심지어 상온 초전도체와 같은 혁신적인 목표 달성 가능성까지 언급한다. 이미 일부 과학자들은 최신 모델을 사용하여 생산성이 향상되고 실제 발견에 영향을 미치고 있다는 피드백을 전하고 있다.

소프트웨어 개발 분야 역시 AI로 인해 이미 상당한 변화를 겪었으며, 알트먼은 조만간 또 한 번의 큰 도약이 있을 것으로 예측한다. 일부 엔지니어들이 새로운 모델을 통해 과거 몇 년이 걸렸을 작업을 단 몇 시간 만에 완료하는 “종교적인 순간과 같은 경험”을 했다는 일화는 이러한 변화의 극적인 성격을 보여준다.

더 나아가, AI 에이전트 개념의 등장은 중요한 변화를 예고한다. AI 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 계획 수립, 도구 사용, 작업 실행 등 자율적인 행동을 수행할 수 있는 시스템이다. OpenAI의 ‘오퍼레이터(Operator)’가 초기 예시로 언급되었으며, 알트먼은 2025년까지 AI 에이전트가 노동 시장에 진입할 것으로 예측한다. 이러한 AI 에이전트에 대한 강조는 AI의 역할이 정보 제공(초기 ChatGPT와 같은)에서 능동적인 ‘행위자(doer)’로 전환되고 있음을 명확히 보여준다. 알트먼이 현재 시스템(질문하기)과 에이전트(인터넷 클릭, 전화 걸기 등)를 대조하고, AI 에이전트의 노동력 합류를 예측하는 것은 이러한 전환을 분명히 나타낸다. 이 변화는 새로운 차원의 신뢰를 요구하며 동시에 새로운 안전 문제를 제기한다.

3. AI의 직업, 창의성, 경제 변혁

고용에 미치는 영향

알트먼은 AI를 인간의 능력을 증강시켜 사람들이 “훨씬 더 많은 일”을 할 수 있게 돕는 도구로 보는 관점을 주로 제시한다. 그는 역사 속 기술 혁명과의 유사성을 강조하며, 특정 직업에 대한 요구 수준이 높아지겠지만 AI가 개인의 역량을 동시에 향상시켜 이러한 기대를 충족하기 쉬워질 것이라고 주장한다.

그러나 이러한 낙관적인 증강론과 함께, AI 에이전트가 2025년까지 노동 시장에 합류할 것이라는 예측은 AI가 인간이 수행하던 작업을 직접 대체할 가능성을 시사한다. 이는 공급망 관리, 시장 예측, 고객 경험 등 다양한 산업 분야에 혁신적인 변화를 가져올 수 있다. 알트먼의 주된 메시지는 긍정적인 증강에 초점을 맞추지만, 창작자를 위한 새로운 경제 모델의 필요성을 인정하고 AI 에이전트의 노동 시장 진입을 예측하는 것은 그가 전환 과정이 관리 가능하다고 보더라도 상당한 혼란이 발생할 가능성을 암묵적으로 인정하고 있음을 시사한다. IP 갈등의 구체적인 예시와 AI 에이전트가 작업을 수행하는 비전은 노동과 가치 창출의 근본적인 변화를 가리키며, 새로운 경제 모델에 대한 요구는 예상되는 혼란에 대한 직접적인 반응이다.

창의성의 재정의

알트먼은 AI가 창의성을 민주화하여 더 많은 사람이 “더 나은 예술, 더 나은 콘텐츠, 더 나은 소설”을 창작하도록 돕는 도구가 될 것이라고 본다. 그는 인간이 창작 과정의 중심에 남을 것이라고 믿음을 표명한다.

하지만 AI 시대의 지적 재산권(IP), 스타일 모방, 보상 문제는 중요한 갈등 지점으로 부상하고 있다. 역사적으로 용인되어 온 ‘영감’과 명백한 복제 또는 허가 없는 스타일 모방 사이의 경계가 모호해지고 있다 (피너츠 예시, 캐롤 캐드왈라 예시). 알트먼은 AI 시대에 창작자에게 보상하는 새로운 모델이 필요함을 인정하며, 현재 OpenAI는 살아있는 예술가의 스타일 요청은 차단하지만 특정 분위기나 사조 같은 광범위한 스타일은 허용하는 정책을 운영하고 있다고 밝힌다. 프롬프트나 영감에 기반한 수익 공유의 복잡성도 언급된다.

창작자들 사이에서도 의견은 갈린다. 일부는 자신의 작품이나 미래가 도둑맞았다고 느끼며 분노하거나 두려워하는 반면, 다른 이들은 AI를 강력한 새 도구로 받아들인다. 알트먼은 변화에 저항하는 이들에게 공감을 표하면서도 이러한 변화가 불가피하다고 본다. OpenAI는 창의성 지원과 창작자 권리 보호 사이에서 균형을 잡아야 하는 중요한 과제에 직면해 있다. 살아있는 예술가의 이름을 차단하는 현재 정책은 AI 시대의 영감과 침해에 대한 근본적인 질문이 해결되지 않은 상태에서의 임시 방편으로 보인다. 알트먼이 창작자 지원 의사를 밝히면서도 IP 문제를 인정하고, 특정 예술가 이름 사용과 광범위한 ‘스타일’ 사용 간의 구분이 법적, 윤리적으로 복잡하다는 점, 그리고 새로운 경제 모델이 어떤 모습일지 정확히 모른다고 인정하는 것은 이것이 진행 중인 미해결 문제임을 나타낸다.

경제적 함의

AI 발전, 특히 초지능의 등장은 생산성, 과학적 발견, 그리고 전반적인 풍요와 번영의 막대한 증가로 이어질 잠재력을 가진 것으로 제시된다.

그러나 첨단 모델 개발 및 운영에 드는 막대한 비용은 중요한 고려 사항이다. 알트먼은 GPU 확보의 어려움을 토로하며, 월 200달러의 Pro 구독 계층조차 높은 컴퓨팅 비용 때문에 수익성이 없다고 밝혔다. 이러한 경제적 현실은 최첨단 AI의 광범위한 배포를 제한하거나 다른 비즈니스 모델을 필요하게 만들 수 있으며, 이는 민주화된 접근과 보편적 혜택이라는 비전과 충돌할 수 있다. 알트먼이 자원 제약을 언급하고 Pro 계층의 수익성 문제를 밝힌 것은 광범위한 혜택 및 민주화된 도구라는 목표와 대조된다. 이러한 재정적 현실은 가격 책정, 접근성, 그리고 잠재적으로 파트너십이나 자금 조달 구조(예: 마이크로소프트와의 관계, 비록 이 자료들에서는 명시적으로 상세히 다루지 않지만)에 대한 전략적 결정을 이끌 수 있다.

4. AGI와 초지능 추구: OpenAI의 야심

목표 정의

인공일반지능(AGI)에 대한 단일하고 명확한 정의는 OpenAI 내부에서도 부재하다 (“연구원 10명에게 물으면 14개의 정의가 나온다”는 농담). 알트먼은 정확한 정의나 특정 ‘순간’의 중요성을 낮추어 보고, 대신 지속적인 기하급수적 개선 곡선에 초점을 맞춘다.

그럼에도 불구하고, 알트먼이 생각하는 AGI의 작동 정의는 인간이 컴퓨터 앞에서 할 수 있는 모든 지식 노동을 수행하는 능력, 잠재적으로 지속적인 학습과 발견 능력, 그리고 에이전트로서의 자율적 행동 능력을 포함하는 것으로 추론할 수 있다. 그는 현재 모델들이 여전히 어떤 면에서는 “꽤 어리석고”, 이러한 특징들이 부족하다고 지적한다.

확신과 일정

알트먼은 OpenAI가 이제 AGI를 구축하는 방법을 알고 있다고 확신한다고 여러 차례 밝혔다. 그는 AGI가 “다음 대통령 임기 중에” 개발될 가능성이 있으며, 최초의 AI 에이전트가 2025년까지 노동력에 합류할 것이라고 예측하는 등 공격적인 일정을 제시한다. 이러한 자신감은 o3 모델과 같은 내부적인 기술 진보 및 벤치마크 결과와 연결되어 있다.

AGI를 넘어: 초지능으로의 전환

OpenAI의 야망은 AGI를 넘어 인간의 인지 능력을 훨씬 능가하는 AI, 즉 ‘초지능(Superintelligence)’으로 이동했다. 이러한 목표 전환은 이미 야심 찬 AGI 목표를 넘어 더 높은 곳을 지향함으로써 상당한 자신감과 진전을 시사하며, 막대한 자원 배분(GPU 확보 노력, Pro 계층의 비용 문제 등)을 정당화하고, 과학 발전과 번영이라는 궁극적인 인류 혜택의 관점에서 이 노력을 프레이밍하는 다목적 전략으로 해석될 수 있다. 초지능은 사회 변혁에 대한 더 웅장한 서사를 제공하며, 이는 인재와 자금 유치에 유리할 수 있고, 구조가 변경되었음에도 불구하고 원래의 비영리 미션 범위(인류의 이익)와도 일치한다. 이 목표를 추구하는 이유는 과학적 발견 가속화, 혁신 촉진, 그리고 궁극적으로 전례 없는 풍요와 번영을 가져올 수 있다는 믿음 때문이다.

‘특이점’ 맥락

알트먼의 “특이점에 가까워짐; 어느 쪽인지는 불분명”이라는 메시지와 그에 대한 다양한 해석(기술적 이륙, 시뮬레이션 가설, 특정 시점 포착의 어려움)은 주목할 만하다. 이러한 메시지는 급격한 진보와 AGI/초지능과 관련된 예측 불가능하고 변혁적인 변화의 가능성에 대한 전반적인 서사와 연결된다. o3 모델 출시 및 연구원들의 관련 언급 시점과 맞물려 이러한 메시지의 의미는 더욱 증폭된다.

AGI 구축 방법에 대한 자신감을 표명하면서도, AGI의 정의나 ‘특이점’의 시점/본질에 대한 의도적인 모호성을 유지하는 것은 알트먼이 기대를 관리하는 방식일 수 있다. 이는 임박하고 변혁적인 진보라는 서사를 유지하면서도 구체적이고 반증 가능한 이정표에 얽매이지 않게 해준다. AGI 정의에 대한 내부적 불일치를 인정하고, 단일 ‘순간’의 중요성을 낮추어 보며, 특이점 트윗에 대해 여러 해석을 제공하는 것은 이러한 수사적 전략을 보여준다. 이는 정확한 예측에 얽매이지 않고 기하급수적 곡선에 초점을 맞추게 한다.

또한, 알트먼의 담론, 특히 변화의 속도와 초지능을 향한 추진력에 대한 언급은 종종 ‘불가피성’의 기조를 띤다 (“이것은 일어날 것이다”, 경쟁은 경주를 암시). 이러한 프레이밍은 빠른 개발을 정당화하고, 속도 조절 요구(트리스탄 해리스의 비판처럼)를 잠재적으로 부차적인 것으로 만들 수 있다. 알트먼이 “이것은 일어날 것이다”라고 물리학 법칙처럼 말하고, 경쟁 압력을 인정하며, 안전이 최우선이라고 주장하면서도 서사는 멈추거나 현저히 속도를 늦추는 것이 실행 가능한 옵션이 아님을 암시한다. 이는 도전을 속도나 목적지를 바꾸는 것이 아니라 책임감 있는 항해로 프레이밍한다.

5. 위험 탐색: AI 안전과 위험 완화를 위한 알트먼의 프레임워크

인식된 위험

알트먼은 AI의 잠재적 위험을 인지하고 있다. 그는 대규모 허위 정보 유포나 모델이 “싫어하는 것들을 말하는 것”과 같은 위험을 언급하지만, 때로는 이를 실존적 위협에 비해 덜 심각한 문제로 프레이밍하기도 한다. 더 심각한 위험으로는 새로운 생물학 무기 개발(“생물 테러 모델”), 심각한 사이버 보안 문제 야기, 그리고 통제 상실로 이어질 수 있는 방식으로 모델이 스스로 개선하는 가능성 등을 명시적으로 거론한다.

특히 AI 에이전트의 등장은 새로운 차원의 안전 문제를 제기한다. AI가 시스템 접근 권한이나 인터넷 활동 능력을 부여받을 경우, AI의 실수는 훨씬 더 큰 위험을 초래할 수 있기 때문이다. 알트먼은 이를 지금까지 직면한 가장 중대하고 흥미로운 안전 문제 중 하나로 간주한다.

OpenAI의 명시된 안전 접근 방식

OpenAI는 모델 배포 전에 중대한 위험을 식별, 측정, 완화하기 위해 설계된 ‘대비 프레임워크(preparedness framework)’를 가지고 있다고 밝힌다. 여기에는 위험한 능력과 임계값을 정의하는 것이 포함된다.

또한, 실험실에서 완벽한 안전을 기다리기보다, (불완전하더라도) 시스템을 실제 세계에 배포하여 피드백을 얻고 비교적 낮은 위험 상황에서 문제를 식별하며 학습하는 반복적 배포 철학을 강조한다. 이러한 반복적 배포와 실제 피드백 학습에 대한 강조는 실용적이지만, 해악이 완전히 이해되고 완화되기 전에 발생할 위험을 내포한다. 이는 잠재적 해악을 경험적 증거 없이도 예방하는 것을 우선시하는 보다 예방적인 접근 방식과 대조된다. 알트먼이 “비교적 낮은 위험 상황”에서의 배포를 통한 학습을 명시적으로 옹호하고, 에이전트와 같은 새로운 능력과 함께 새로운 안전 문제가 발생함을 인정하는 것은 이러한 접근 방식이 알려지지 않은 잠재적 위험 최소화보다 속도와 실제 데이터 수집을 우선시함을 보여준다. 이는 강력한 신기술 배포에서 나타나는 고전적인 긴장 관계이다.

알트먼은 안전과 능력이 점차 통합되고 있다고 주장한다. 특히 에이전트 AI의 경우, 사용자는 안전하고 신뢰할 수 있다고 입증되지 않으면 강력한 AI를 사용하거나 신뢰하지 않을 것이기 때문에 “좋은 제품은 안전한 제품”이라는 논리를 편다. 안전을 제품 매력도의 핵심 요소로 프레이밍하는 것은 강력한 주장이지만, 부정적인 결과가 사용자 경험이나 효용에 직접적인 영향을 미치기보다 외부(제3자 또는 사회 전체)에 발생하는 위험을 과소평가할 수 있다. 알트먼은 사용자가 신뢰하지 않는 에이전트를 사용하지 않을 것이라고 말하며, 이는 안전을 사용자 채택과 신뢰에 초점을 맞춘다. 그러나 대규모 허위 정보나 시스템적 편향과 같은 위험은 효용성에 동기 부여된 개별 사용자를 단념시키지 않을 수 있으므로, 시장의 힘만으로는 모든 안전 문제를 해결하기에 충분하지 않을 수 있다.

사용자 통제 강화와 사회적 가치와의 연계도 중요한 요소로 제시된다. 명백한 실제 세상의 해악을 야기하지 않는 한, 잠재적으로 불쾌하거나 편향된 결과까지도 허용하는 방향으로 사용자에게 모델 행동에 대한 더 많은 통제권을 부여하는 변화가 있었다. 이는 “엘리트”의 결정보다는 사용자 피드백에서 학습한 광범위한 사회적 가치를 따르는 것으로 프레이밍된다. 모델 출력에 대한 사용자 통제를 강화하고 중앙 집중식 규제를 경시하는 것은 특정 AI 위험(예: 불쾌한 콘텐츠나 편향) 관리 책임을 개발자나 규제 기관뿐만 아니라 사용자 및 광범위한 사회 규범으로 이전할 가능성을 시사한다. 알트먼이 “엘리트” 결정과 “수억 명의 사용자”로부터 배우는 것을 대조하고, 사용자 피드백과 “실제 세상의 해악” 부재를 근거로 제한 완화를 정당화하는 것은 플랫폼 책임에 대한 보다 자유주의적인 관점과 일치하지만, 개별 사용자 선택으로 쉽게 해결되지 않는 시스템적 해악에는 문제가 될 수 있다.

고도로 발전된 모델에 대해서는 외부 안전 테스트의 필요성을 지지하지만, 공식적인 정부 규제에 대한 그의 견해는 진화한 것으로 보인다.

거버넌스 및 내부 역학

알트먼은 초기에 면허 발급 기관 설립을 지지했으나, 이후 입장을 바꿔 현재는 산업 주도 표준이나 테스트 메커니즘을 선호하는 것으로 보인다.

OpenAI 내부적으로는 안전 중심 인력의 이탈과 AI 안전 시스템에 대한 견해 차이가 있었음을 인정한다. 알트먼은 이러한 이탈에도 불구하고 OpenAI의 안전 기록을 방어한다. 2023년 11월의 리더십 위기(해고 및 복귀)는 알트먼에 의해 “선의의 사람들에 의한 거버넌스의 큰 실패”로 묘사되었으며, 이는 안전과 상업화 속도 등과 관련된 내부적 의견 불일치가 있었을 가능성을 시사한다.

표: 주요 AI 위험 및 OpenAI의 명시된 대응 요약

식별된 위험 범주	알트먼의 인식 (출처)	OpenAI의 명시된 완화/철학 (출처)	분석적 관점 / 잠재적 긴장 관계
악의적 사용 (허위 정보/생물/사이버)	생물 테러, 사이버 위험 명시적 언급	대비 프레임워크	새로운 유형의 해악을 예방하는 것과 신속한 반복적 배포 사이의 긴장 관계.
통제 상실 / 자기 개선	통제 상실로 이어질 수 있는 자기 개선 위험 인식	대비 프레임워크, 외부 테스트 지지	통제 불가능한 자기 개선의 잠재적 속도와 현재 완화 능력 사이의 격차 가능성.
에이전트 오작동	AI 에이전트의 높은 위험성 강조	안전과 능력 통합 (“좋은 제품은 안전한 제품”), 반복적 배포 통한 학습	사용자에게 직접적인 영향이 없는 외부 효과(제3자 피해)를 시장 메커니즘(사용자 신뢰)만으로 해결하기 어려울 수 있음.
편향 / 유해 콘텐츠	“싫어하는 것들을 말하는 것” 언급, 사용자 불쾌감 가능성	사용자 통제 강화, 실제 해악 없을 시 허용 범위 확대, 사회적 가치 반영 (엘리트 결정 지양)	책임 소재를 사용자/사회로 이전하는 경향. 시스템적 편향이나 대규모 조작과 같이 개별 사용자 통제만으로는 해결하기 어려운 문제 발생 가능성. 안전팀 이탈/거버넌스 위기가 시사하는 상업적 속도와 안전 엄격성 간의 잠재적 갈등.

6. OpenAI의 전략적 과제: 미션, 성장, 개방성 균형

오픈 소스 딜레마

알트먼은 오픈 소스가 중요한 역할을 한다고 인정하며, OpenAI가 기존 모델보다 더 강력할 수 있는 오픈 소스 모델을 출시할 계획이라고 밝혔다. 그는 OpenAI가 이 분야에서 “늦었지만” 이제 “정말 잘 해낼 것”이라고 말한다.

그러나 그는 오픈 소스 모델이 “일부 사람들이 좋아하지 않는 방식”으로 사용될 것임을 인지하고 있으며, 이는 개방성과 통제 사이의 본질적인 트레이드오프를 반영한다. 이러한 변화는 초기에 안전 문제로 강력한 모델 공개를 주저했던 것과 대조되며, 이제 “세상이 더 잘 이해하고 있다”는 판단 하에 더 큰 개방성으로 나아가는 현재의 전환을 보여준다. OpenAI의 오픈 소스에 대한 새로운 약속은 이념적 동기보다는 실용적인 고려에 따른 것으로 보인다. 이는 경쟁자들에 대응하고, OpenAI 아키텍처에 의존하는 더 넓은 생태계를 구축하며, 다양한 피드백을 수집하고, 특히 회사 이름(‘Open’AI)을 고려할 때 지나치게 폐쇄적이거나 독점적이라는 인식을 관리하기 위한 전략일 수 있다. 알트먼이 “늦었다”고 인정한 것은 반응적인 움직임을 시사하며, 강력한 OS 모델 출시는 완전 개방형 경쟁자들에 대응하고, ‘Open’AI의 ‘Open’에 대한 비판을 해소하며, 광범위한 배포를 통한 학습이라는 변화와도 일치한다.

성장과 경쟁 환경

ChatGPT의 성장은 “미친 수준”으로 묘사되며, 주간 활성 사용자 수가 5억 명에 달할 수도 있다는 언급(정확한 수치는 편집/불명확했지만, 가파른 성장 궤적)이 있었다. 이러한 폭발적인 성장은 팀의 소진과 스트레스를 동반한다.

동시에, 특히 GPU와 같은 자원 확보에 대한 지속적인 어려움이 강조된다. 이는 막대한 투자에도 불구하고 발생하는 제약이다 (S_S3에서 암시됨). DeepSeek과 같은 경쟁자들의 존재 및 암묵적인 경쟁자들(Google, Anthropic, Meta 등)은 OpenAI가 선두를 유지해야 한다는 압박감을 준다. 알트먼은 단순히 모델뿐만 아니라 우수한 제품을 통해 경쟁할 수 있다는 자신감을 보인다.

이러한 초고속 성장, 자원 제약, 경쟁 압력은 잠재적으로 위험한 기술에 필요한 신중하고 안전 중심적인 접근 방식과 본질적인 긴장을 형성한다. 이 긴장은 거버넌스 위기에 영향을 미쳤을 가능성이 높으며 계속해서 전략적 결정을 형성하고 있다. 알트먼이 성장을 “미친 수준”으로 묘사하고 팀이 “지쳐 있다”고 말하며, 끊임없이 GPU를 찾고 있는 것은 이러한 압박을 보여준다. “따라잡아야 한다”는 필요성은 안전 점검을 위해 잠시 멈추는 것과 충돌할 수 있으며, 이는 반복적 배포 철학에서도 시사된다. 비영리에서 제한적 영리로의 전환은 명시적으로 자원 필요성과 연결되었다.

미션, 구조, 그리고 정당화

OpenAI의 명시된 미션은 인류의 광범위한 이익을 위해 안전한 AGI를 구축하고 배포하는 것이다. 알트먼은 비영리 연구소에서 제한적 영리 구조로의 전환이 첨단 AI 구축에 필요한 예기치 못한 막대한 자본 요구에 대한 불가피한 적응이었다고 설명하며, 이러한 변화가 미션의 궁극적인 목표와 일치한다고 방어한다. 그는 지난 거의 10년 동안 OpenAI가 대체로 목표를 달성해 왔으며, 좋은 안전 기록과 함께 강력한 도구를 많은 사람들의 손에 쥐어주었다고 주장한다.

비판과 논란에 대한 대응

알트먼의 신뢰성에 의문을 제기하거나 그가 초기 이상에서 벗어났다고 시사하는 서사(“두 가지 이야기”)에 대해, 알트먼은 자신도 복잡한 사람이며 일부 비판이 타당할 수 있음을 인정한다. 안전팀 이탈과 같은 내부적 의견 불일치나 일론 머스크의 “권력의 반지” 비판과 같은 외부 비판은 복잡한 영역을 탐색하는 과정의 일부로 프레이밍된다.

OpenAI가 과도한 홍보(hype)에 관여한다는 비판, 그리고 실제 기술 진보와 마케팅 사이의 경계를 모호하게 만든다는 지적도 존재한다. 알트먼은 OpenAI의 미션, 진화, 도전에 대한 서사를 적극적으로 형성한다. 그는 구조적 변화를 정당화하고, 안전 접근 방식을 긍정적으로 프레이밍하며, AGI/특이점에 대한 기대를 관리한다. 이러한 서사 관리는 이해관계자의 신뢰를 유지하고, 자원을 유치하며, 대중의 감시를 헤쳐나가는 데 매우 중요하다. 그는 자신에 대한 “두 가지 이야기”를 직접 언급하고, 비영리에서 제한적 영리로의 전환 이유를 설명하며, 콘텐츠 필터 완화와 같은 안전 결정의 근거를 신중하게 설명한다. 그의 답변은 일관되게 미션과 OpenAI의 책임감 있는 리더십을 강조한다.

7. 미래 비전: 특이점과 인류의 다음 장

‘특이점’ 해석

“특이점에 가까워짐”이라는 메시지는 급진적인 변화 지점에 근접했다는 인식을 전달하려는 의도적이고 도발적인 신호로 해석될 수 있다. 그러나 알트먼은 이것이 특정 날짜나 사건보다는 지속적인 기하급수적 능력 향상 곡선을 안전하게 탐색하는 문제에 가깝다고 강조한다.

알트먼의 장기적 전망

그의 미래 비전은 “엄청난 물질적 풍요”, 믿을 수 없을 정도로 빠른 변화, 그리고 오늘날의 규범을 훨씬 뛰어넘는 개인의 능력과 영향력이 극도로 확장된 세상이다. 이러한 장기 비전은 압도적으로 낙관적이며, 풍요, 능력, 그리고 현재를 원시적으로 보이게 할 미래에 초점을 맞춘다. 위험을 인정하면서도(5절), 지배적인 서사는 진보와 심오하고 긍정적인 변화에 대한 것이다. 미래 세대가 우리의 현재 현실을 제한적이고 “끔찍했다”고 회상할 것이라는 예측은 이러한 긍정적 프레이밍을 보여주며, 이는 첨단 AI 추구를 고무하고 정당화하는 역할을 한다.

그는 잡지를 고장난 아이패드처럼 여기는 아이의 비유를 사용하여, 미래 세대에게 AI가 현재의 터치스크린처럼 근본적이고 당연한 것이 될 것이라고 설명한다. 이는 미래가 단순히 양적으로 다른 것이 아니라 질적으로 다르며, 현재 우리의 이해 능력을 넘어설 수 있음을 시사한다. 이 비유는 현실에 대한 기본 가정의 근본적인 변화를 강조하며, 초지능 개념 자체가 인간의 이해를 넘어서는 능력을 내포하고, 이는 예측이 어렵거나 불가능해지는 지점으로서의 ‘특이점’ 개념과도 일치한다. 그는 AI가 사용자를 깊이 이해하고 상상할 수 있는 거의 모든 작업을 수행하는 미래를 그린다.

개인적 성찰과 동기

알트먼은 세상을 바꿀 기술을 개발하는 데 따르는 책임의 무게를 인정한다. 그는 개인적 동기가 부의 축적보다는 영향력 있는 것을 만들고자 하는 열망에 더 가깝다고 시사하며, 자신의 일상 현실은 작업의 규모에도 불구하고 변함없다고 주장한다.

아버지가 된 경험은 안전에 대한 그의 헌신을 강화했으며(“세상을 파괴하고 싶지 않다”), 그가 만들고 있는 미래에 대한 초점을 더욱 명확히 했다고 말한다. 그는 아기와 관련된 “삶의 의미”에 대한 공동 창업자의 말을 인용하며, 이것이 그의 근본적인 목표를 바꾸기보다는 강화했다고 본다. 알트먼이 아버지로서의 경험, 동기, 변함없는 자신에 대한 개인적인 성찰을 공유하는 것은 그를 인간적으로 만들고 신뢰를 구축하는 역할을 한다. 아버지로서의 영향력을 공유하는 것은 감정적 연결을 형성하고, 막대한 영향력에도 불구하고 개인적인 변화를 경시하는 것은 “권력에 의해 타락했다”는 비판에 대응하며, 책임을 강조하는 것은 그의 개인적인 서사를 OpenAI의 명시된 미션과 일치시킨다.

그는 확신의 필요성을 믿지만 “맹목적이 되어서는 안 된다”고 경고하며, AI를 “주의 깊게, 그러나 두려움 없이” 받아들여야 한다고 주장한다.

8. 결론: 알트먼의 비전 종합과 그 심오한 함의

샘 알트먼은 AGI의 단기적 도래와 그에 이은 초지능 추구에 대한 강한 확신을 가지고 있으며, 이는 전례 없는 과학적 진보와 사회적 번영의 약속에 의해 추동된다. 그는 AI를 주로 인간 능력의 증강 도구로 보면서도, 불가피한 사회경제적 혼란을 인정한다.

그의 담론 전반에 걸쳐 핵심적인 긴장 관계가 존재한다: 세상을 바꿀 AI를 신속하게 개발하려는 추진력과 그 심오하고 잠재적으로 실존적인 위험을 관리해야 하는 시급성 사이의 긴장이다. 반복적 배포, 진화하는 안전 프레임워크, 개방성에 대한 전략적 변화 등은 이러한 긴장 속에서 이루어진 선택들을 반영한다.

선도적인 AI 연구소의 수장으로서 알트먼의 비전은 매우 중요하다. 그의 신념, 전략, 그리고 제시된 일정은 경쟁사, 정책 입안자, 투자자, 연구자, 그리고 대중을 포함한 전 세계 AI 환경에 지대한 영향을 미친다. 그가 OpenAI를 위해 설정한 궤적은 기술, 노동, 사회, 그리고 잠재적으로 인류 자체의 미래에 광범위한 영향을 미칠 것이다.

따라서 그가 이끌고 있는 AI 혁명의 거대한 파도를 헤쳐나가는 데 있어 관련된 막대한 이해관계를 인식하고, OpenAI의 발전과 알트먼의 진화하는 관점에 대한 지속적이고 비판적인 참여가 필수적이다.

끝.