포모(FOMO)는 ‘Fear Of Missing Out’의 약자로, 유행에 뒤처지거나 소외되는 것에 대한 두려움을 의미합니다. 소외 공포증이라고도 불리는 이 현상은 인공지능 분야에서 특히 두드러지고 있습니다.
‘딜리버러(Deliverer)’라는 새로운 용어를 제안합니다
인공지능을 둘러싼 FOMO를 조장하는 인플루언서들이 넘쳐나는 요즘, 이들을 지칭할 새로운 용어가 필요하다고 생각했습니다. 제가 제안하는 단어는 딜리버러(Deliverer)입니다.
딜리버러란 원천 기술을 직접 개발하지는 않으면서 AI 서비스나 정보를 ‘전달’하고 그 과정에서 FOMO를 조장하는 사람들을 의미합니다. ‘배달’의 의미도 있지만, 동시에 ‘구원자’라는 의미도 있어 AI 소비 전문가로서 적절한 서비스를 추천해주는 직업을 표현하기에 적합합니다.
딜리버러 랭킹의 필요성
산만한 개발자 모임에서 언젠가 딜리버러 랭킹을 정할 수 있을 것입니다. 방법은 다음과 같습니다:
- 딜리버러가 참조하는 모든 AI 뉴스 매체, 트위터, 재생산 뉴스매체를 정한다
- 딜리버러 중 가장 조회수가 많거나 많이 읽히는 랭킹을 정한다
- 해당 포스팅이나 영상에 나오는 내용을 1번과 매칭한다
- 추이를 지속적으로 관찰한다
AI 서비스의 실체와 과장된 홍보
UI/UX는 눈부시게 발전했지만, 많은 AI 서비스는 핵심 기능만 소개하면 충분합니다. 예를 들어 미드저니 같은 이미지 생성 서비스는 웹사이트 링크와 간단한 설명만으로도 충분히 소개될 수 있습니다.
https://www.midjourney.com/explore?tab=top
글자를 입력해서 높은 퀄리티의 이미지를 생성할 수 있는 서비스입니다.이것으로 설명은 충분합니다. 연간 구독료를 내거나 직접 서비스를 구축하고 싶다면 방법은 얼마든지 있습니다.
AI 포털과 실용적 접근
AI 포털 사이트도 좋은 아이디어입니다. 클릭하면 해당 서비스 링크로 바로 연결되는 형태로, 단순하게 접근할 수 있습니다. 저도 유용한 링크들을 모아 https://naver.how 에 올려놓을 수 있을 것 같습니다.
챗봇 매거진의 목적
챗봇 매거진을 시작한 목적은 AI에 대한 FOMO를 줄이는 것입니다. 일상생활에서 AI가 필수적이지 않은 많은 사람들(공무원이나 은퇴자 등)에게 인공지능을 과장되게 포장하는 현상에 의문을 제기합니다. 인공지능이 세상을 바꿀 것이라는 이야기가 10년 넘게 반복되고 있지만, 실제 변화는 제한적입니다.
자기 PR 시대와 AI
지금은 자기 PR의 시대입니다. AI 관련된 활동을 하고 있다면 그것을 공유하면 됩니다. 그러나 해외 제품이 대부분인 상황에서 한국인으로서 단순히 타 제품의 광고판이 될 필요는 없습니다. 물론 품질이 좋은 제품은 알리는 것이 맞지만, 비판적 시각도 필요합니다.
AI 시장이 성숙기에 접어들면 비용 경쟁으로 이어질 것입니다. 모든 사용자가 최고 품질의 서비스가 필요한 것은 아니기 때문에, AI 서비스의 비용과 효율성을 잘 아는 전문가가 필요해질 것입니다.
AI의 한계와 미래
인공지능에게 단점이 무엇인지 물어봤을 때(ChatGPT, Claude, GROK, Gemini, Perplexity, Flio 등), 공통적인 답변은 “복잡한 작업을 못한다”는 것이었습니다. 이것이 바로 ‘deep research’가 중요해지는 이유입니다.
챗봇은 말 그대로 챗봇이고, 문서 기술이 그 기반입니다. 복잡한 문서 작업 자체가 어렵기 때문에 항상 부족함이 있었고, 이를 해결하기 위해 여러 모델을 연결한 개인 agent를 만드는 시도가 있었습니다. 하지만 빅테크 기업들이 ‘deep’이라는 브랜딩으로 비슷한 서비스를 출시하면서, 결국은 그들의 서비스를 사용하는 것이 더 효율적이라는 결론에 이르렀습니다.
추론 경쟁과 하드웨어 발전
AI 분야는 추론 경쟁으로 넘어오고 있습니다. NVIDIA는 GPU를 만들지만 컴퓨터는 만들지 않습니다. 반면 애플은 ARM 아키텍처의 가능성과 unified memory 기술을 통해 성능과 저발열을 실현했습니다. 128GB 맥북 프로는 약 1,000만 원인 반면, 80GB 엔비디아 GPU는 5,000만 원 정도 하는 현실을 생각해볼 필요가 있습니다.
과학과 인문학의 융합 필요성
AI 시대에도 여전히 문과 출신보다 이과가 우대받는 현실이지만, 모든 이과가 다 같은 대우를 받는 것은 아닙니다. 특히 직장인을 채용할 때 몇몇 핵심 부서를 제외하고는 대부분 이과가 유리합니다.
앞으로는 수학, 철학 등 기초 과학이 더욱 중요해질 것입니다. 인공지능과 대화하며 가르칠 수 있는 것은 기초 과학이 중심이 될 것이기 때문입니다. 이상적으로는 인공지능이 식량 문제와 에너지 문제를 해결해 보편적 복지가 가능한 사회가 되어, 사람들이 철학과 예술에 더 집중할 수 있게 되기를 희망합니다.
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