인터뷰/예측
앤트로픽 톰 브라운 "향후 12개월 이내에 한 세대의 천재급 역량을 발휘하는 AI를 보게 될 것"
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2026-09-02 22:59
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"모델의 지능 관점에서 AI 역량은 거의 동일한 속도로 계속 증가할 것입니다. 모델이 얼마나 똑똑해지는지, 몇 달마다 얼마나 새로운 종류의 작업을 수행할 수 있는지가 앞으로도 계속해서 같은 속도로 발전해 나갈 것입니다."
"그리고 이에 따른 경제적 영향(Economic impacts) 또한 지수적인 속도(Exponential rate)로 계속 이어질 것이라고 생각합니다. 저희는 사람들이 최신 프론티어 AI 연구소들로부터 얻는 경제적 가치의 성장 속도(2배가 되는 시간)를 지속적으로 추적하고 있는데, 매년 약 4배씩(6개월마다 2배씩) 성장하고 있습니다. 이는 믿을 수 없을 정도로 빠른 속도입니다."
1. 첫 번째 발언 (01:19 ~ 07:15)
[배경 소개 및 세 가지 핵심 메시지]"네, 기꺼이 말씀드리겠습니다. 먼저 저를 이 자리에 초대해 주셔서 대단히 감사드립니다. 여러분과 함께 이 자리에서 대화를 나눌 수 있어 정말
큰 영광입니다.
제 배경과 저에 대해 말씀드리기 전에, 오늘 대화에서 여러분 모두가 꼭 기억해 주셨으면 하는 세 가지가 있습니다.
첫째는, 분명히 보시다시피 AI의 역량이 매우 빠르게 향상되고 있다는 점입니다. 저는 이러한 발전 속도가 앞으로도 매우 빠르고 일관되게 지속될
것으로 예상합니다.
둘째는, 그 결과로 우리가 목격하고 있는 수요 증가세가 단순히 빠른 수준을 넘어 지수적(exponential)이라는 점입니다. 매년 몇 배씩
증가하고 있습니다.
셋째는, 그로 인해 1800년대의 철도 건설 붐을 넘어 인류 역사상 일찍이 본 적 없는 엄청난 산업 인프라 구축(Build-out)이 진행되고
있다는 사실입니다. 따라서 참여를 원하는 모든 국가에게 동참할 수 있는 기회가 열려 있습니다.
제 배경을 말씀드리자면, 저는 원래 엔지니어였고 수년간 여러 스타트업을 해왔습니다. 그러다 2014년쯤 친구 몇 명이 저를 찾아와 이렇게
말했습니다. '톰, 우리 생애 안에, 아마 앞으로 50년 이내에 인간 수준의 AI가 등장할 것 같아.'
당시 저는 *'말도 안 되는 소리 같지만, 만약 사실이라면 인류 역사상 가장 중대하고 거대한 사건이 되겠구나'*라고 생각했습니다. 인간을
특별하게 만드는 것은 육체가 아니라 바로 '지성(Mind)'이니까요. 산업혁명이 사회 전체를 변화시켰지만 육체 노동에 관한 것이었다면, 인간의
핵심은 지성에 있습니다.
그래서 저는 엔지니어링에서 AI 연구로 전환해 독학을 시작했습니다. 그로부터 약 1년 뒤 오픈AI(OpenAI)가 설립되었고, 일론 머스크의
팬이기도 했던 저는 초기 20명 안팎의 직원 중 한 명으로 합류해 엔지니어링 작업을 맡았습니다.
저에게 있어 *'이것이 50년 후가 아니라 훨씬 더 빨리 다가올 중대한 문제구나'*라고 확신하게 만든 결정적 계기는 2019년에 작성된
'스케일링 법칙(Scaling Laws)' 논문이었습니다.
내연기관 엔진 초기에 엔진 크기를 키우고 연료와 산소 비율을 조절하면 얼마나 많은 출력이 나오는지 연구했던 것처럼, 저희 연구진(현재 앤스로픽
공동 창립자들)은 AI에서 컴퓨팅 파워, 데이터, 모델 크기를 조합했을 때 지능이 어떻게 정량적으로 향상되는지를 과학적으로 규명했습니다.
여러 자릿수(Order of magnitude)에 걸쳐 테스트해 본 결과 매우 일관된 성능 향상 법칙을 확인했고, 현재는 15자릿수 이상
규모에서도 이 법칙이 유지되고 있습니다. 이 발전이 50년이 아니라 10년 이내에 일어날 것임을 보았기 때문에, 이 급격한 AI 혁명 속에서
모든 사람에게 유익한 결과를 만들어내고자 앤스로픽을 창립하게 되었습니다."
2. 두 번째 발언 (07:53 ~ 10:04)
[앤스로픽의 개발 방향과 코딩/소프트웨어 엔지니어링 집중 이유]"아주 좋은 질문입니다. 저희는 처음부터 AI가 과학적 혁신과 창업(Entrepreneurship)에 뛰어난 역량을 발휘하도록 만들고
싶었습니다.
처음 모델들이 등장했을 때 가장 먼저 주목받은 것은 챗GPT처럼 '더 나은 구글 검색' 형태였습니다. 질문을 던지면 이전보다 훨씬 더 잘 대답해
주는 방식이었죠.
하지만 저희는 처음부터 이렇게 생각했습니다. '우리가 누리는 이 번영과 모든 가치의 근원은 결국 인간의 지적 노동(Intellectual
labor)에서 나온다. 그렇다면 모델이 지적 노동을 돕게 만들어야 한다.'
그 결과 저희는 '코딩(소프트웨어 엔지니어링)'에 집중하게 되었습니다. 만약 컴퓨터 속에 갇혀 일하고 싶어 하는 매우 똑똑한 친구가
있다고 상상해 보십시오. 생물학자나 물리학자처럼 물리적 실험 장비를 직접 다루지 않고도, 컴퓨터 안에서 즉시 세상에 막대한 가치를 더할 수 있는
일이 바로 프로그래밍입니다.
현재 앤스로픽 내부에서도 자체 연구의 상당 부분을 모델을 통해 수행하고 있습니다. 소프트웨어 개발, 버그 수정, 모델 훈련 등 내부 엔지니어링
작업에 AI를 적극 활용하고 있으며, 이는 외부 서비스를 제공하는 동시에 내부 연구를 가속화하는 데도 매우 유용하게 쓰이고 있습니다."
3. 세 번째 발언 (10:46 ~ 13:41)
[각국 정부의 인프라 구축 및 데이터센터 지원 필요성]"좋은 질문입니다. 제 생각에 가장 중요한 것은 단연 각국에 더 많은 데이터센터와 컴퓨팅 인프라를 구축할 수 있도록 지원하는 일입니다.
현재 AI 발전의 가장 명확한 병목(Bottleneck)은 전력과 컴퓨팅 자원입니다. 수요에 비해 전력과 노동력이 극심하게 부족한 상황입니다.
트럼프 대통령도 최근 게시물에서 잘 지적했듯이, 데이터센터는 막대한 일자리를 창출하고 세수를 확대하며 전력망에도 기여하는 거대한 번영의
원천입니다. 최근에는 데이터센터가 전력망에 부담을 주지 않도록 자체 발전 설비(Behind-the-meter)를 확충하고 전력망에 기여하는
'전력소비자 서약(Ratepayer pledge)'에 저희와 주요 연구소들이 동참하고 있습니다.
따라서 각국 정부가 지원해야 할 핵심은 데이터센터 부지에 대한 신속한 인허가(Permitting), 전력망 연계 지원, 그리고 건설에 필요한
충분한 노동 인력 확보입니다. 이런 장애물을 해결해 데이터센터가 구축된다면 해당 국가에 막대한 경제적 가치를 가져다줄 것입니다."
4. 네 번째 발언 (14:14 ~ 17:25)
[AI가 국가와 인류의 문제를 해결하는 방식 및 과학/수학 발전]"네, 크게 두 가지 영역이 있습니다. 하나는 대규모 물리적 인프라 구축을 통한 재산업화(Re-industrialization) 효과입니다.
다른 하나는 인간의 지적 노동력을 획기적으로 확장하는 것입니다. 경제의 핵심은 '얼마나 많은 우수한 인재가 가치 있는 일을 하고 있는가'입니다.
AI는 사람이 아니지만 인간의 지적 노동을 대신 수행하며 전체적인 경제적 생산성을 끌어올립니다.
구체적으로 질병, 암 치료 등 인류를 괴롭혀온 난제들은 헌신적으로 연구할 똑똑한 연구 인력의 부족으로 지연되어 왔습니다. 만약 우리에게 암
연구자가 100만 배 더 많아진다면, 10% 빨라지는 수준이 아니라 몇 배나 빠른 속도로 돌파구를 찾을 수 있습니다.
실제로 최근 수학 분야에서 이를 목격하고 있습니다. 과거 모델은 단순 반복 작업만 했지만, 점차 대학생 및 대학원생 수준으로 발전하더니,
최근 3개월 사이 등장한 최신 모델들은 특정 수학 분야에서 '한 세대에 한 번 나올 천재 수학자(상위 100명 수준)'에 필적하는 역량을
보여주고 있습니다.
과학의 많은 분야는 엔지니어링과 수학의 결합입니다. 따라서 제 예측으로는 향후 12개월 이내에 생물학 등 주요 과학 분야에서도 이와 동일하게
'한 세대의 천재급' 역량을 발휘하는 AI를 보게 될 것입니다."
5. 다섯 번째 발언 (18:11 ~ 22:02)
[AI 모델을 제대로 활용하는 방법과 비용 하락 추세]
"네, 장관님 말씀이 정확히 맞습니다. 사람들은 모델에게 요구하는 작업의 수준에 있어 충분히 야심 차지 못한 경우가 많습니다.
과거 검색엔진처럼 단순한 질문 한 문장을 던지고 한 문단짜리 답변을 받는 식으로는 최신 모델의 진가를 누릴 수 없습니다.
가장 큰 가치를 얻어내는 사람들은 모델을 '최고 수준의 지적 동료(Co-worker/Collaborator)'로 대우합니다. 가장 똑똑한
사람을 채용했을 때처럼, 관련 문서와 자료를 전부 제공하고, 작업 도구를 쥐여주며, 서버 접근 권한과 API 권한을 부여합니다. 그렇게 하면
모델은 사람 동료와 똑같이 자율적으로 지적 업무를 수행해 냅니다.
또한 중요한 사실은 비용의 급격한 하락입니다. 1년 전 가장 똑똑했던 최고 모델과 동급 수준의 모델을 사용하는 비용이 현재
약 20분의 1(20배 저렴)로 떨어졌습니다.
전체 산업 규모와 가치 창출 속도는 매년 4배(6개월마다 2배)씩 지수적으로 성장하고 있습니다. 지금은 비용 때문에 엄두를 내지 못하는
복잡한 작업들도, 1년 뒤 20배 저렴해지면 누구나 당연하게 AI를 도입해 문제를 해결하게 될 것입니다."
6. 마무리 발언 (28:16 ~ 29:20)
[앤스로픽이 바라보는 더 나은 세상의 비전]
"네, 결국 두 가지로 귀결된다고 봅니다.
첫째는, 모든 사람이 자신의 성공을 진심으로 돕는 매우 똑똑한 맞춤형 코치, 교사, 멘토를 언제든 곁에 둘 수 있게 된다는 점입니다.
둘째는, 전 세계 번영의 원동력인 '혁신(Innovation)'을 주도할 지적 인재의 한계를 허무는 것입니다. 지금까지 혁신은 인재의 부족으로
병목을 겪어왔지만, 이제 역사상 처음으로 혁신의 속도를 유례없이 확장할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.
이 두 가지가 결합될 때, 이번 AI 혁명은 인류 역사상 일어난 일 중 가장 긍정적이고 위대한 진보로 기억될 것이라 확신합니다."
진행자: 저희 파트너 장관님들께 본인과 앤트로픽(Anthropic)에 대한 배경을 조금 소개해 주실 수 있을까요? 참석자분들이 당신에 대해 아직
잘 모르실 수도 있을 것 같아서요. 물론 앤트로픽이라는 회사는 매우 유명하지만, 당신의 개인적인 이야기를 들려주시면 큰 도움이 될 것 같습니다.
톰 브라운: 네, 기꺼이 말씀드리겠습니다. 우선 저를 이 자리에 초대해 주셔서 정말 감사드립니다. 여러분 앞에 서서 대화를 나눌 수 있게 되어
큰 영광입니다.
저 자신과 제 배경에 대해 조금 말씀드리겠습니다. 그에 앞서, 오늘 대화를 통해 여러분 모두가 꼭 기억해 주셨으면 하는 세 가지가 있습니다.
첫째는 명백하게도 AI의 역량이 매우 빠르게 향상되어 왔다는 점이며, 저는 이러한 역량이 앞으로도 매우 빠르고 일관되게 계속 향상될 것이라고
예상한다는 점입니다.
둘째로, 그 결과로서 우리는 단순히 빠른 수준을 넘어 지수 함수적으로(exponential) 증가하는 수요를 목격하고 있습니다. 즉, 매년 몇
배씩 증가하고 있습니다.
셋째로, 그로 인해 우리는 1800년대의 철도 건설을 뛰어넘어 인류 역사상 유례를 찾아볼 수 없을 만큼 엄청난 산업적 인프라
확장(build-out)을 마주하고 있다는 점입니다. 따라서 이 분야는 참여를 원하는 모든 국가에게 동참할 기회가 열려 있는 영역입니다.
제 배경을 말씀드리자면, 저는 원래 엔지니어였습니다. 현재는 앤트로픽의 최고 컴퓨트 책임자(Chief Compute Officer)를 맡고
있습니다.
제가 이 분야에 본격적으로 뛰어든 것은 2014년경이었습니다. 저는 오랫동안 여러 스타트업에서 일해왔는데, 당시 몇몇 친구들이 저를 찾아와
이렇게 말했습니다. "톰, 우리 생애(앞으로 50년 내)에 AI가 인간 수준의 지능에 도달할 수도 있을 것 같아."
그 말을 들었을 때 '다소 허황된 소리 같다'고 생각하면서도, '만약 그것이 실제로 일어난다면 인류 역사상 가장 거대하고 중요한 사건이 될
것'이라고 느꼈습니다. 인간을 특별하게 만드는 본질은 우리의 육체가 아니라 우리의 지성이기 때문입니다. 산업혁명이 사회 전체를 변화시켰지만
그것은 육체 노동에 관한 것이었고, 인간에게 가장 중요한 것은 정신, 즉 지능입니다.
그래서 저는 '엔지니어링에서 방향을 틀어 AI를 공부하고 기여해야겠다'고 결심했습니다. 독학을 시작했고, 약 1년 뒤 오픈AI(OpenAI)가
설립되었습니다. 그곳의 사람들을 몇 명 알고 있었고 오랫동안 일론 머스크의 팬이기도 했기에, 어떻게든 도울 방법이 있을지 알아보다가 엔지니어링
업무를 담당하는 초기 직원 20명 중 한 명으로 합류했습니다.
그곳에서 연구를 이어가던 중, AI가 단순히 50년 후의 일이 아니라 훨씬 더 빠르게 실현될 것임을 깨닫게 해 준 결정적인 계기는 2019년에
발표된 '스케일링 법칙(Scaling Laws)' 논문이었습니다.
당시 AI 분야에서는 지난 10여 년간 모델을 키우고 컴퓨팅 파워를 더 많이 투입할수록 모델 성능이 향상되는 현상을 목격하고 있었지만, 어떤
메커니즘으로 더 큰 모델이 더 똑똑해지는지에 대한 정확한 이해는 부족했습니다. 이는 초기 내연기관 연구와 비슷합니다. 엔진이 커지면 출력이
세진다는 건 알지만, 연료와 산소의 비율, 엔진 크기 변화에 따라 정확히 출력이 얼마나 나오는지 과학적인 데이터를 규명하지 못했던 것과
같습니다.
당시 제 동료들(현재 앤트로픽의 공동 창립자들)이 진행한 연구는 컴퓨트, 데이터, 모델 크기의 구체적인 조합이 어떻게 특정 수준의 지능으로
이어지는지에 대한 명확한 '레시피'를 제시해 주었습니다. 이러한 알고리즘과 레시피가 지속적으로 발전하고 투입되는 컴퓨팅 자원의 양도 계속
늘어났습니다.
이 연구를 통해 8자릿수 이상의 규모, 그리고 지금은 15자릿수(orders of magnitude) 이상의 규모에 걸쳐 이러한 일관된 성능
향상 추세를 확인할 수 있었습니다. 이는 AI 기술 발전이 50년이 아니라 10년 이내의 단기간에 급속도로 이루어질 것이라는 확신을 주었고,
결국 앤트로픽의 창립으로 이어졌습니다.
그것이 제가 이 분야에 들어오게 된 이야기입니다. 현재 앤트로픽은 이 급격한 AI 혁명이 모든 사람에게 유익한 방향으로 진행되도록 보장하는 데
집중하고 있습니다. 장관님과 여러 정부 관계자들과 협력하여 이 기술이 모두에게 혜택을 줄 수 있도록 노력하고, 여러분 모두가 이 역사적인 기술
혁신에 동참할 수 있게 되어 매우 감사하게 생각합니다.
진행자: 앤트로픽은 항상 프런티어(최전선)의 자리를 지켜왔습니다. 우리는 '프런티어'라는 단어를 자주 쓰지만, 정해진 프런티어란 없으며 내일
새롭게 만들어내는 것이 곧 프런티어입니다. 앤트로픽은 어떻게 집중력을 유지하며 어디로 나아갈지 방향을 정해왔나요? 다른 회사들과는 다른 방식으로
일하고 계신데, 그 이면의 생각은 무엇이며 앞으로의 방향성은 어떤가요?
톰 브라운: 좋은 질문입니다. 처음부터 저희의 목표는 AI가 과학적 혁신과 기업가 정신(비즈니스) 분야에서 뛰어난 성과를 내도록 만드는
것이었습니다.
초기에 모델들이 대중화되었을 때 가장 먼저 주목받은 형태는 챗GPT처럼 '더 똑똑해진 구글 검색' 같은 방식이었습니다. 질문을 하면 이전보다
훨씬 훌륭하게 답변을 해주는 식이었죠.
하지만 저희는 세상의 모든 번영과 가치의 근본적인 원천은 사람들이 수행하는 지적 노동(intellectual labor)이라고 생각했습니다.
그래서 모델이 그러한 지적 노동을 실질적으로 도울 수 있도록 만들고자 했습니다.
그 결과 저희는 코딩(프로그래밍)에 집중하게 되었습니다. 컴퓨터 안에 갇혀 있지만 일하고 싶어 하는 아주 똑똑한 친구가 있다고 상상해 보십시오.
그 친구가 세상에 엄청난 가치를 더하기 위해 할 수 있는 가장 명확한 역할은 프로그래머입니다. 생물학자나 물리학자처럼 물리적 실험 장비를 직접
조작할 필요 없이 컴퓨터 안에서 곧바로 모든 작업을 수행할 수 있기 때문입니다.
그것이 저희가 처음에 코딩에 집중한 이유였습니다. 이는 앤트로픽 내부의 소프트웨어 엔지니어링 작업(버그 수정, 모델 학습 등)을 자체적으로
지원하는 데에도 큰 도움이 되었고, 외부적으로도 가치를 입증했습니다.
진행자: 오늘 저희의 주요 목표는 '글로벌 성장'입니다. 장관님들이 귀국하셔서 자국의 시민들과 사회가 성장하고 성공하도록 도울 수 있는
아이디어를 얻는 것입니다. 전 세계에 AI를 도입하려는 경험에 비추어 볼 때, 이들에게 필요한 인프라는 무엇이며 G20 장관들이 취해야 할
조치는 무엇인가요?
톰 브라운: 가장 중요한 것은 각국에 데이터센터를 더 많이 짓고 더 많은 컴퓨팅 자원을 구축할 수 있도록 환경을 조성하는 것입니다.
현재 우리가 마주한 가장 명확한 병목 현상은 전력과 인프라의 부족입니다. AI 수요를 감당하기 위한 전력과 건설 인력이 턱없이 부족합니다. 이번
주 초 트럼프 전 대통령의 게시물에서도 언급되었듯, 데이터센터는 막대한 일자리를 창출하고 세수를 늘리며 엄청난 번영의 원천이 됩니다.
현재 저희가 설계하는 데이터센터 방식은 전력망 뒤편(Behind the meter)에서 자체 전력을 확보하여 오히려 전력망에 잉여 전력을
되돌려줄 수 있는 구조를 취하고 있습니다. 각국 정부가 데이터센터 부지에 대한 인허가(permitting)를 신속히 처리하고 건설 인력을 확보할
수 있도록 지원해 주신다면, 데이터센터는 국가에 막대한 투자와 일자리, 세수를 가져다줄 것입니다.
진행자: 우리가 생각해야 할 것은 '레드 카펫'입니다. 국가가 훌륭한 투자를 유치하기 위해 레드 카펫을 깔아준다면 투자를 유치하기가 훨씬 수월할
것입니다. 어젯밤 대화에서 톰은 전 세계 여러 나라에 데이터센터를 짓고 싶다며 도움을 요청하셨죠. 장관님들께 직접 데이터센터와 인프라 구축을
위해 무엇이 필요한지 구체적으로 말씀해 주시죠.
톰 브라운: 네, 맞습니다. 저희에게 가장 필요한 것은 데이터센터 부지에 대한 신속한 인허가(permitting)와 대규모 건설을 수행할 수
있는 충분한 노동력 확보입니다.
데이터센터가 유치되면 국가에 막대한 투자와 양질의 일자리가 창출되고, 세수 증대를 통해 국가 재정에도 큰 보탬이 됩니다. 데이터센터 구축을
가로막는 규제와 걸림돌이 많지만, 일단 구축되고 나면 국가에 엄청난 가치를 제공합니다.
진행자: 각국이 데이터센터를 짓고 AI를 전면적으로 수용했을 때, 최종적으로 얻게 되는 결과와 혜택은 무엇일까요? AI가 어떻게 국가와 세상을
더 살기 좋은 곳으로 만들 수 있을까요? 앤트로픽의 관점에서 비전을 들려주십시오.
톰 브라운: 크게 두 가지 주요 영역이 있습니다.
첫째는 대규모 물리적 인프라 구축으로 인한 '재산업화(reindustrialization)' 효과입니다. 데이터센터와 전력망 인프라 투자를 통해
국가 산업 기반이 강화됩니다.
둘째는 모델이 지적 노동 인력을 확장하여 생산성을 극대화한다는 점입니다. 경제의 핵심은 유능한 사람들이 얼마나 훌륭한 지적 작업을 수행하느냐에
달려 있습니다. AI는 인간 수준의 지적 노동을 대규모로 보조하고 확장함으로써 경제 전반의 파이를 키웁니다.
구체적으로 질병 퇴치, 암 치료와 같은 인류의 오랜 난제들은 충분한 연구 인력이 부족해 해결이 지연되어 왔습니다. 만약 수백만 명 규모의 유능한
AI 연구원이 투입된다면, 발전 속도가 10% 빨라지는 정도가 아니라 몇 배(multiples)로 가속화될 것입니다.
실제로 수학 분야를 보면, 불과 몇 달 전까지만 해도 학부생이나 대학원생 수준의 문제를 풀던 모델들이 최근 3개월 만에 세대에 한 번 나올 법한
천재 수준(상위 100위권 수학자 수준)으로 도약했습니다. 과학의 대부분은 엔지니어링과 수학의 결합이므로, 향후 12개월 내에 생물학 등 주요
과학 분야에서도 이와 같은 비약적 도약이 나타날 것입니다.
진행자: 그렇다면 앤트로픽의 모델을 활용해 야심 찬 목표를 세울 수 있다는 뜻이군요. 각국이 직면한 문제를 모델을 통해 깊이 분석하고 해결책을
모색할 수 있을 텐데, 이러한 '맥락화(contextualization)' 작업은 앤트로픽 주변에 하위 산업 생태계를 형성하게 될까요, 아니면
앤트로픽 자체에서 해결하게 될까요? 향후 3년을 어떻게 보십니까?
톰 브라운: 확실히 주변 생태계(surround model)가 주도하게 될 것입니다. 앤트로픽은 직원이 수천 명 규모에 불과하며, 저희의 유일한
초점은 성능이 뛰어나고 유용한 기본 모델을 만드는 것입니다.
그 원시 모델을 가져다가 실제 업무에 유용하게 만드는 것은 전 세계 수많은 스타트업과 기업들의 몫입니다. 예를 들어, 저희는 모델을 유능한
법률가로 만드는 구체적인 방법까지는 알지 못합니다. 모델에 법률 문서와 도구, 서버 접근 권한 등을 부여하여 실제 로펌에서 활약하는 변호사로
완성하는 것은 전문 기업들의 영역입니다.
생물학, 기계공학 등 모든 산업 분야에서도 마찬가지입니다. 모델을 현실 세계와 연결해 주는 전 세계의 활기찬 스타트업 생태계가 반드시 필요하며,
저는 이러한 생태계의 존재에 대해 매우 감사하고 있습니다.
진행자: 모델의 성능이 향상됨에 따라 혁신의 속도도 계속 가속화될까요?
톰 브라운: 네, 모델의 지능과 성능 향상 속도는 지금처럼 빠르게 유지될 것이며, 그로 인한 경제적 영향력은 지수 함수적으로 커질 것입니다.
현재 프런티어 AI 연구소들이 창출하는 경제적 가치는 매년 약 4배(6개월마다 2배)씩 증가하고 있습니다. 이는 역사상 유례없는 성장
속도입니다.
또한 모델 사용 비용도 급격히 낮아지고 있습니다. 1년 전 최고 수준의 지능을 갖춘 모델을 사용하는 데 들던 비용이 현재는
약 20분의 1(20x 저렴) 수준으로 떨어졌습니다. 비용이 극적으로 낮아지면서, 예전에는 비용 부담 때문에 시도하지 못했던 세상의 수많은
미세한 문제와 균열들을 AI가 메워나가게 될 것입니다.
진행자: 만약 10년 후(또는 5년 후) G20 회의에서 오늘을 돌아본다면 우리는 이 대화를 어떻게 평가하게 될까요? 그리고 그때는 무엇을
이야기하고 있을까요?
톰 브라운: 10년 후면 일론의 달 기지에서 회의를 하고 있을지도 모르겠습니다(웃음).
5년이나 10년 뒤에 오늘을 돌아본다면, 오늘 우리가 나눈 모든 논의에도 불구하고 기술 발전의 속도와 파급력을 여전히 과소평가했음을 깨닫게 될
것입니다. 인프라 구축 역시 부족했다고 느끼게 될 것입니다.
하지만 동시에 5년 이내에 암 치료와 같은 중대한 난제 해결에서 실질적인 진전을 이루어냈을 것이며, AI가 가져온 경제적·과학적 영향력은 상상을
초월할 정도로 거대할 것입니다.
진행자: 마무리하면서, AI가 세상을 어떻게 더 나은 곳으로 만들 수 있을지에 대해 앤트로픽의 관점에서 포괄적인 이야기를 들려주실 수 있을까요?
AI가 일자리를 없앨 것이라는 비관론자(두머)들의 주장을 저는 믿지 않습니다. 산업혁명이나 전기의 발명이 일자리를 없애지 않았듯, 지능의
민주화를 통해 더 똑똑하고 생산적인 세상을 만들 수 있다고 봅니다.
톰 브라운: 핵심은 두 가지로 요약할 수 있습니다.
첫째는 모든 사람이 훌륭한 코치, 교사, 협력자 역할을 해줄 수 있는 스마트한 지능에 접근할 수 있게 된다는 점입니다. 개개인이 원하는 목표를
이룰 수 있도록 돕는 지능을 갖게 됩니다.
둘째는 모든 번영의 원동력인 혁신의 속도가 비약적으로 빨라진다는 점입니다. 그동안 과학과 기술 혁신은 이를 수행할 똑똑한 인재의 부족으로 병목을
겪어왔습니다. AI를 통해 사상 처음으로 혁신의 규모를 상상할 수 없을 만큼 빠르게 확장할 수 있게 되었습니다.
개인의 역량 강화와 혁신의 가속화, 이 두 가지가 결합될 때 인류 역사상 가장 긍정적인 변화를 만들어낼 것이라고 굳게 확신합니다.
진행자: 감사합니다, 여러분. (박수)
톰 브라운: 이 자리에 함께하게 되어 영광이었습니다. 감사합니다.