나름 의식의 흐름 시리즈를 좋게 봐주셔서 하나 더 투척해 본다.
무엇을 하던 뭔가를 한다는 것은 의미가 있을 테니 무조건적으로 비판하고 싶지는 않다. 그런데 어차피 비판해도 내가 가진 영향력만큼만 영향을 줄 테니 세상이 움직이는 큰 그림에서 빗나갈 것은 없다. 블록체인, 메타버스 때 이미 경험했듯이… 열풍은 한 번 불고 또 지나간다. AI 열풍도 이제 끝났다고 보는데 AI 제품 설명이 아니라 AI 가 어떨 것이다라고 너무 말도 안 되는 이야기를 하는 사람이 많아져서 브레이크를 걸고자 글 하나 써 두려고 한다. 물론, 제동이 걸린 상태에서 이제 앞으로 가야 하는데 브레이크를 계속 밟을 필요는 없으니 챗봇 매거진이 아닌 글 폐기소에 남겨두려고 한다. AI라는 말보다 그냥 챗봇이라고 하고 싶지만, 주변에 AI 엔지니어도 있다 보니 폄하하는 느낌은 주고 싶지 않다. 그래도 매거진은 무조건 적으로 받아들이지 않고 비판하는 문화를 만들 유저 모임 목적으로 만들어 놨으니 매거진 글을 계속 쓸 생각이다. 자생적 모임이 되면 그때는 매거진도 필요 없겠지.
7년도 더 된 가트너 보고서의 내용을 사골 곰탕 우리듯이 우리고, 또 우려서 이야기하는 AI 유튜버들… 그 대상이 개발자, 프로그래머 대상이라면 어차피 내용은 걸러질 터이니 상관하고 싶지 않다. 그러나 일반인 타깃이 분명한데 말도 안 되는 내용으로 AI가 우리 모두를 위협할 거라고 말하는 것은
지겹다.
난 사실 AI 보다 AI 아닌 IT 제품이 무섭게 우리 삶을 바꾸고 있다고 본다.
식당은 자주 가니까… 식당 티오더가 AI던가? 식당 키오스크가 AI 던가? 식당 배달 로봇이 AI 던가?
삶을 혁신하는 AI를 볼까? 세무 관리 3.3이 AI던가? 카카오톡이 AI던가? 카카오 브레인 회사 최근 없어지지 않았나?
이제 국가 과제에서도 AI 과제는 2건 정도? 물론, 하부로 내려가는 과제는 더 많겠지만 다 실용화에 초점이 맞추어져 있다. 학습 경쟁은 끝났고, 국내 유망한 기업은 모두 패했다고 보인다.
이제 남은 건 추론 경쟁, 반도체화, 가격… sLM 정도?
그리고 그게 중요한 것 같다.
좋은 제품을 만들기보다, AI 어딘가에 무조건 자기 이름을 새기는 것.
그들은 잘 모를까? 삼성 임원 1년 커리어 찍고 그걸 등에 업고 자기 거 하는 것보다 그냥 그 이름 아래서 최선을 다해 망할 때까지 승부해 보는 임원이 더 멋져 보인다는 것을.
어딘가에 새겨진 AI 이름은 made in china 같이 보인다. 그나마 제품이라도 만들면 난 그걸 써보고 이루다처럼 망했어도 여전히 찬양하는데 무슨… 제품 만들 생각은 없고, 기생충처럼 이름 있는 AI 니 젠슨황이니 하면서… 똑같은 이야기를 계속 계속하는지. 지겹다.
본인 생각이 없는 건 뉴스 보는 게 빠르고 종군 기자가 아닌 다음에야 어디서 퍼와서 가공하는 것일 테니 어디서 가져왔는지 링크를 남겨두고 빠지는 게 현명하다. 그럼 그 링크에서 계속 새로운 정보를 얻을 수 있지 않은가? 혹은, 자신의 생각이 없다면 유명 유튜버처럼 핵심만 골라서 압축하고 항상 새로운 소식을 종합해서 전달해 주면 좋을 것 같다. 그것도 일정 기간만… 말이다.
그동안 소식 전해준 것은 고맙다만… 이제 일할 시간이야 라고 말해주고 싶다. AI 거품은 또 한 번 우리를 휩쓸고 갔다. 이제 보고서, 논문은 AI의 도움을 받아 쓰는 시대가 되었다. 재미있는 것은 AI로 썼는지 검사하는 기술과 AI처럼 안 보이게 하는 기술이 동시 발전한다는 점이다. 전에 말했던 뤼튼 서비스에 보면 AI로 안 쓴 것처럼 하는 서비스를 이미 하고 있다.
재미있는 세상이다. 이 와중에 나도 그렇게 되지 않으려면 연구하고 제품 만드는 시간을 더 늘려야겠다는 생각이 든다. 내가 AI 미래에 대한 이야기를 하는 것도 사실 국가 과제 기조나 상황에 대해 모른 체 할 수 없는 상황이라 그렇다. 작년 10월부터 국가과제 참여율 50% 하고 있고 뭔가 도움 될 기술을 연구 중이다. AI 과제가 아니지만, AI 학습 기술은 써야 해서 모델 만들고 추론하는 방식은 쓴다. 물론, 세팅된 과제 말고 앞으로 세팅할 과제 부분도 AI를 쓸 수 밖에 없는데 AI라기 보다는 문제 해결 모델 생성 정도로 말하고 싶다. 딥러닝 기술 활용이 들어가는데 대부분 데이터 상에서 디멘션에 맞는(전이학습 때문) 적절한 모델을 선택하고 학습시켜서 end-to-end 모델로 문제 해결을 하는 것이다. 그전에는 복잡하게 시스템을 구성해서 여러 단계로 쪼개서 문제 해결을 했다고 하면, 이제 단일 모델로 문제 해결을 해 보려는 것이 end-to-end 다. 복잡한 용어지만 사실… 늘 말하는 ‘나누기’의 일환이다. 고깃덩어리가 크면 잘라서 먹는 것처럼 문제가 크면 나누어서 푼다. 양자 컴퓨터 만들 때 쓰는 학습이나 유전자 연구에 쓰는 것 등 제외하고 수많은 유튜버들이 이야기하고 지금 핫한 LLM 만 그렇지 않은데. LLM은 한 방에 학습한다. 이때 수많은 하드웨어 자원이 필요한데 중요한 건 메모리다. 파라미터라고 불리는 것은 4byte를 쓰기 때문에 x4를 해야 한다. 그전에 레이어 수 때문에 또 곱하기를 하고 레이어 안의 고려 인자 때문에 곱하기, 입력 데이터에서 고려해야 할 인자 수에 따른 또 곱하기. 간단히 음성을 예로 들었을 때 푸리에 변환으로 시간은 고정하고 진폭을 단순해서 1차원으로 데이터를 뽑아도 특징점 추출, 다양한 음성의 특징을 알기 위한 처리를 해야 한다. 내가 최대한 단순하게 이야기를 하지만 더 단순하게는 하드웨어 자원이 필요한데 우리는 그 자원 자체가 없다. 그래서 젠슨황이 집집마다 학습이 가능한 AI 컴퓨터, 내가 볼 때는 엔미디아가 만든 모델을 추론할 컴퓨터를 만든 것 같다. 즉, 본인들 소프트웨어 제품을 팔아먹는데 하드웨어도 구입하게 만든 꼴이다.
카카오톡이 개인 정보, 개인 카톡으로 정부 규제와 맞서다가…(그럴 것처럼 하다가)… 메시지 저장이 안 되게 해서 개인 정보 보호를 했다가 그걸 돈 받고 다시 파는 격의 비즈니스라는 것이다. 어차피 우리 시장 경제랑 같이 가야 하는 기업이니 그러려니 한다. 엔비디아도 인공지능 선두 격이니 비싸게 팔아도 그러려니 하는데 제품 개발한 엔비디아만큼 마진을 남겨먹는 유통 양아치가 유튜브도 같이 하는지. 위기론을 뭘 그렇게 펴는지 모르겠다. 가만히 기다리니 중국에서 만든 제품이 chatGPT 성능도 뛰어넘고 있는데 바로 옆에 살면서도, 글로벌 경제만큼의 내수를 가지고 있는 중국이랑 같이 뭘 못하는 게 더 위기 아닌가?라고 생각 해 본다. 사실, 나도 중국과 사업 파트너로 있다가 사기를 2번 당하고 주변 사람들도 마찬가지 입장이지만. 중국 소식 전하는 한국 유튜버들이 고마울 따름이다. 지금은, 앞으로도 계속 노력해야지. 우리도 열심히 사는데.
남들이 뭐라고 해도… 내 삶은 변화는 크지 않다. AI와 관련된 일을 하거나 주니어 개발자는 입장이 다를 수도 있겠다. 심지어 나는 개발자고 2년 전 주니어들이 정말 AI를 통해 개발했어도, 변화가 없었다. AI의 힘을 등에 업고 개발하니 그 능력에 맞게 자유와 보상을 주장해서 보상도 맞춰주고 일 자체를 주고 책임도 같이 줬기 때문이다. 그리고 그 책임을 다하지 못했을 때는 알아서 나가도록 길을 만들어 줬다. AI를 활용하지만 본인이 이미 커리어가 있고, 공부해서 제품을 책임지는 직원은 나간 직원을 연봉을 고려해서 파격적으로 인상해 주려고 했다(타 부서 때문에 확 인상은 아니지만 그래도 연봉 협상 기간도 아닌데 일한 지 3개월 만에 500은 올려줬다) 세상은 일한 만큼 받아가는 법칙은 여전했다. AI를 잘 이용해서 본인이 일 안 하고 AI가 일하도록 만들어도 된다.(이게 지금 내가 하는 방식이다) 챗봇끼리 대화를 시켜서 퀄리티 있는 코드를 뽑아내고 난 머지맨으로 활동한다. (merging도 자동화 중) 그럼에도 성능이나 도메인 지식, 그리고 아키텍트 들은 잘 알겠지만. 지금껏 아키텍처 패턴이라고 하면 아키텍트나 모듈이었지. 시스템 단에서의 패턴은 단 하나의 패턴도 없었다. 물론, 꽁꽁 숨겨진 회사 내 패턴이 있는데요 하면? 공개해 주면 좋다. 사실, 구라겠지만. 그게 가능하면 OS는 이미 통일되었어야 한다. 구글의 구분투던 마소의 윈도던, 애플의 macOS 던 말이다. 각자 OS에서 강한 설루션들이 있다 보니, 그런데 유저들은 무엇이든 자기네들 삶에 편리하면 되다 보니, 시대적 요구사항에 맞춰서 온갖 운영체제와 그 안의 프레임웍과 그 위에 어플이나 모듈 뭉치를 연결한다. 여기에 무슨 패턴이 있을까? 패턴이 있다고 하면 소비자의 심리를 아는 심리학이나 마케팅이 패턴일 것이다. 우리가 제대로 정의한 패턴이 없는데 무슨 패턴을 학습시킬까? 명확한 방법론의 한계, 시스템의 한계를 먼저 봐야 한다.
챗봇 경쟁은 사실상 끝났다. 내가 국내 서비스를 소개하듯이 그럼에도 도전하는 서비스가 있다면 그런 서비스에 대해 알리는 역할을 하는 것이 맞다는 생각이다. 내가 만들 수 있는게 있다면 다른 사람들이 쉽게 도전할 수 있도록 어느 정도 보상은 받고 나누며, AI를 통한 아이디어를 나누고 공유하며 지내고 싶다.
난 불변의 법칙을 계속 반복하고 있다. 지금은 made in china가 이미지가 많이 좋아졌지만 예전 이미지로 made in china가 되지 않기 위해 자신의 생각을 말하고 또 인기를 끌어 나눌 수 있게 되면 다른 사람들도 할 수 있게 아이디어를 주고 싶다. made in china가 변하듯 모든 것은 변한다. 계속 써서 나아가듯이 지금 내 독자들과 이 삶을 계속 살아가며, AI 뉴스는 끄고 있어도 프로그래머(개발자)가 아닌 이상 삶에 별 영향이 없다는 것이다. 지금 수준으로는 영상 편집자도, 영상 크리에이터도, 회사 디자이너도, 개발자도 바꿀게 아무것도 없다. 단, 초급 개발자는 교체가 가능해서 코드에 미친 정도가 아니고 설득이 가능 가능하다면, 미래 경쟁이 가능한 다른 교육을 시키는 편이 좋다. 개발을 못하는 자칭 개발자라는 유튜버가 방송을 하는 건 이해한다. 그래야 살아 남겠다고 본인이 판단했을 것이다. 돈은 많이 벌어서 지식을 나눈다? 통장 오픈한 사람 있었나? 성공팔이는 https://namu.wiki/w/%EC%84%B1%EA%B3%B5%ED%8C%94%EC%9D%B4
성공이야말로 항상 인간을 가장 크게 기만하는 자였다. 니체가 성공한 사람을 숭배하는 것은 ‘노예’들이 하는 일이라면
또 지나간 주제다.
이런 키워드를 거치며 선진국이 되어 간다.
노브노브
이렇게 글을 써놔도 또 최소 7년 뒤에나 퍼질 것이다. 저 기준에 AI 가 들어갈 자리는 없다. TV에 나오는 연예인 중 혹시 좋아하는 캐릭터가 있다면, 그게 AI 랑 무슨 상관인가?