AI는 어떻게 세상을 장악했나

AI의 역사를 1940년대 암호 해독 기계부터 2020년대 대규모 언어 모델까지 시간순으로 훑는다. 침체기와 신경망 연구의 부활, 트랜스포머와 ChatGPT의 빠른 확산을 짚고, 마지막으로 AI 학습을 뒷받침한 케냐 노동자들의 열악한 임금 문제를 다룬다. 미래 전력 수요 예측은 예측일 뿐이라고 구분한다.

⏱ 00:00영상은 사람이 말을 주고받는 기계를 만드는 데 약 80년이 걸렸고, 그 기계를 약 3년 만에 주간 8억 명이 쓰기 시작했다는 말로 시작한다.

AI는 기존 소프트웨어와 달리 규칙을 직접 적지 않고, 많은 예시를 보여주면 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아내는 방식이라고 설명한다. 이것이 머신러닝이다. 챗봇은 휴대폰의 자동완성처럼 다음에 올 단어를 하나씩 예측하는 원리라서 그럴듯하지만 틀린 답을 자신 있게 내놓기도 한다고 짚는다.

⏱ 00:422차 세계대전 때 영국 블레츨리 파크에서 앨런 튜링이 독일군 암호 기계 에니그마를 풀기 위한 기계를 설계했고, 그 기계가 1940년에 가동되었다고 소개한다.

1943년에는 매컬러와 피츠가 뇌세포를 켜짐과 꺼짐의 단순한 모델로 수학화한 논문을 발표했는데, 영상은 이를 오늘날 모든 챗봇의 먼 조상으로 본다. 1950년 튜링은 기계가 생각할 수 있는가라는 질문을 던지며, 사람과 구별되지 않으면 그 질문이 의미를 잃을 수 있다는 튜링 테스트를 제안했다.

1955년 다트머스 워크숍 제안에서 인공지능이라는 용어가 처음 쓰였다. 1958년에는 로젠블랫의 퍼셉트론이 단순한 도형을 구별하는 시연을 보였고, 1966년 와이젠바움의 엘리자는 사용자의 말을 질문으로 되돌려주는 초기 챗봇이었다.

⏱ 02:321973년 영국 정부 보고서는 AI가 큰 약속을 지키지 못했다고 평가했고, 그 결과 연구 자금이 줄어들었다.

그러나 1986년 럼멜하트, 힌턴, 윌리엄스가 신경망이 자신의 실수로부터 배우는 역전파 방법을 발표했다. 이 기술은 이후 딥러닝의 중요한 바탕이 된다.

1997년에는 IBM의 딥블루가 세계 체스 챔피언 카스파로프를 정식 대국에서 이겼다. 현직 세계 챔피언을 컴퓨터가 처음 꺾은 사례로 소개된다.

⏱ 03:072012년 알렉스넷은 이미지 인식 대회 ImageNet에서 오류율 15.3%를 기록해 2위(26.2%)를 크게 앞질렀다. 게임용 그래픽카드 두 장으로 학습했다는 점도 짚으며, 게임 하드웨어가 AI 발전에 쓰였다는 흥미로운 사실을 전한다.

2016년 구글 딥마인드의 알파고는 바둑 기사 이세돌을 4대 1로 이겼다. 바둑은 가능한 경우의 수가 우주의 원자 수보다 많아 무작위 탐색으로는 풀 수 없고, 그래서 학습이 필요했다고 설명한다.

2017년 구글 연구진의 논문 Attention Is All You Need에서 트랜스포머 구조가 소개되었다. 문장의 모든 단어를 한꺼번에 보고 서로 중요한 관계를 파악하는 방식이며, 영상은 이것이 GPT의 T에 해당한다고 설명한다.

⏱ 04:35오픈AI는 2018년 GPT를 시작으로 2019년 GPT-2, 2020년 GPT-3로 갈수록 더 많은 텍스트를 학습시켰다. 2022년 11월 30일 채팅 창을 붙인 ChatGPT가 공개되었고, 약 일주일 만에 사용자 100만 명을 넘었다.

영상은 UBS 분석가들이 두 달째 월간 사용자를 1억 명으로 추정했다고 전하며, 틱톡이나 인스타그램보다 확산 속도가 훨씬 빨랐다고 강조한다. 2023년 GPT-4는 모의 변호사 시험에서 상위 약 10% 수준의 점수를 받았다고 발표되었다.

2024년에는 힌턴이 신경망 기초 연구로 존 홉필드와 함께 노벨 물리학상을 받았다. 2025년 10월 올트먼은 ChatGPT의 주간 사용자가 8억 명을 넘었다고 밝혔고, 이후 여러 회사가 새 모델을 잇따라 내놓았다고 영상은 말한다.

⏱ 05:39국제에너지기구는 2030년 데이터센터 전력 사용량이 약 945테라와트시에 이를 것으로 예측했다. 일본의 현재 전체 사용량보다 조금 많은 수준이라고 비교하며, 영상은 이것이 사실이 아닌 예측이라고 구분한다.

2025년 6월 올트먼은 2026년쯤 새로운 통찰을 스스로 찾아내는 AI가 나올 수 있다고 썼다. 영상은 AI를 파는 사람의 낙관적 전망이라는 점을 짚는다.

마지막으로 영상은 타임지 보도를 인용해, 오픈AI가 ChatGPT의 유해한 출력을 막기 위해 샤마라는 업체를 통해 케냐 노동자들을 고용해 폭력적이고 학대적인 텍스트에 라벨을 붙이게 했다고 전한다. 보도에 따르면 시급은 약 1.32~2달러였고, 샤마는 일부를 반박하며 최대 3.74달러를 받았다고 주장했다. 영상은 타임라인에 빠진 이 사람들이 AI를 더 예의 바르게 만든 주역이라고 마무리한다.