아주 좋은 기사입니다. "AI의 전화 접속 시대"—우리는 지금 AI의 "전화 접속 시대"에 접어들었습니다. 1995년을 기억하시나요? (아마도 그 당시 트위터를 사용하는 젊은이들 중 상당수는 아직 어렸을 겁니다.) 컴퓨터가 인터넷에 접속하려 하자 날카로우면서도 어딘가 기분 좋은 끽끽거리는 소리가 났다. 웹페이지는 회색 배경에 몇 줄의 텍스트만 있는 단순한 형태였다. 픽셀화된 이미지 하나를 불러오는 데 1분이 걸렸다. 이미지가 많은 게시물에는 "사진이 너무 많으면 고양이가 죽는다"(인터넷 접속에 사용되는 모뎀을 일컫는 속어)라는 캡션이 필요했다. 그 당시 유행하던 속담은 "키보드 뒤에서 대화하는 사람이 개일지 모른다"였습니다. 그 당시 사람들도 두 개의 파벌로 나뉘었습니다. 낙관론자들은 5년 안에 우리 모두가 버스에서 VR 헤드셋을 착용하게 될 것이라고 말합니다. 비관론자들은 이것이 거품이며, 인터넷이 경제에 미치는 영향은 팩스 머신보다 크지 않을 것이라고 말한다. 1995년에 태어난 사람들에게 25년 후를 말한다면: 우리는 신문을 읽는 대신 낯선 사람들의 소셜 미디어에서 뉴스를 봅니다. - 친구에게 소개받는 대신, 앱을 통해 파트너를 찾으세요. - "낯선 사람을 믿지 마라"는 사고방식을 완전히 뒤집어, 낯선 사람의 개인 차량에 적극적으로 올라타고(차량 호출 서비스), 심지어는 비어 있는 방에 묵기도 합니다(에어비앤비). 그들은 당신이 미쳤다고 생각할 거예요. 1995년으로 돌아가 봅시다. 이번에는 AI에 관한 이야기입니다. 오늘날의 논쟁은 그 당시와 똑같습니다. 한 쪽에서는 AI가 몇 년 안에 대량 실업을 초래할 것이라고 주장하고, 다른 쪽에서는 AI가 더 많은 일자리를 창출할 것이라고 주장합니다. - 한편으로는 AI가 과장된 거품이라고 말하는 사람들이 있습니다. 다른 한편으로는 AI가 10년 안에 문명을 바꿀 것이라고 말합니다. 그러나 저자는 양측 모두 같은 실수를 저질렀다고 믿는다. 즉, 절반만 옳았다는 것이다. 우선 우리의 가장 큰 두려움인 '일'에 대해 이야기해 보겠습니다. 2016년, AI 전문가 힌튼은 "방사선과 의사의 교육을 중단하라"고 경고했습니다. AI가 몇 년 안에 방사선과 의사를 대체하게 될 것이기 때문입니다. 거의 10년이 흘렀는데, 현실은 어떨까요? 2025년, 미국 방사선 전문의의 구인 공고와 연봉 모두 사상 최고치를 기록했습니다. (그림 4 참조) 왜 예측이 틀렸을까? 기술 CEO들이 자주 언급하는 용어 중 하나가 "제본스의 역설"입니다. 이는 간단히 말해, 기술이 효율적일수록 더 많이 사용된다는 것을 의미합니다. 예를 들어, AI 덕분에 방사선 전문의가 엑스레이를 더 빠르고 저렴하게 판독할 수 있게 되었습니다. 그 결과, 이전에는 엑스레이 촬영을 꺼렸던 사람들도 이제는 엑스레이 촬영을 하고 있습니다. 총 엑스레이 촬영 건수는 증가했지만, 방사선 전문의에 대한 수요는 오히려 증가했습니다. 그 말은 타당해 보이지만, 반만 맞는 말입니다. 어떤 산업이 AI로 대체될지 여부는 해당 산업이 얼마나 충족되지 않은 수요를 창출할 수 있는지, 그리고 이 충족되지 않은 수요의 성장률이 지속적인 자동화와 생산성 향상을 초과하는지에 달려 있습니다. 마치 경주와 같습니다. 두 명의 주자가 있습니다. 1. '충족되지 않은 수요'는 얼마나 빨리 증가하고 있나요? 2. "자동화 효율성"은 얼마나 빨리 향상되나요? 역사적인 예를 살펴보겠습니다. 섬유 산업입니다. 1800년대에 자동화(직기)가 도입되었습니다. 근로자 생산성은 50배나 급증했습니다. 그 결과 의류 가격은 폭락했습니다. 레이스의 첫 번째 단계: 이전에는 사람들이 옷을 한두 벌만 소유했지만, 이제는 여덟 벌이나 열 벌이나 살 수 있습니다. 충족되지 않은 수요의 폭발적인 증가는 자동화의 효율성을 앞지르고 있습니다. 그 결과, 섬유 공장들은 이전보다 훨씬 더 많은 근로자를 고용하고 있습니다. 레이스의 두 번째 단계: 수십 년 후, 시장은 포화상태에 이르렀습니다. 아무리 부유한 사람이라도 셔츠 1,000장은 필요하지 않았습니다. 수요는 정체기에 접어들었습니다. 하지만 "자동화 효율성"은 여전히 만연합니다. 그 결과 기계가 사람을 대체하는 현상이 계속되고 있으며, 섬유 산업은 대규모 해고에 돌입했습니다. 따라서 AI가 업무에 미치는 영향은 단순히 좋고 나쁨의 문제가 아닙니다. 핵심은 해당 산업의 "수요 한계"가 얼마나 높은가입니다. 섬유, 철강, 식품과 같은 산업은 수요 상한선이 매우 낮으며, 자동화는 결국 수요를 앞지르게 될 것입니다. 하지만 자동차 제조와 같은 산업에서는 여전히 전 세계적으로 수십억 명의 사람들이 자동차를 소유하지 못하고 있기 때문에 수요 한계가 매우 높고, 고용만으로도 산업을 지탱할 수 있습니다. 소프트웨어 산업은 어떤가요? 소프트웨어에 대한 수요는 사실상 무한한 잠재력을 가지고 있습니다. 과거에는 많은 회사가 "하고 싶지만 비용이 너무 많이 드는" 수많은 프로젝트를 진행했는데, 그 이유는 프로그래머를 많이 고용할 여력이 없었기 때문입니다. AI가 개발 비용을 90%까지 절감할 수 있다면, 엄청난 양의 '잠재적 수요'가 방출될 것입니다. --- 두 번째 주제인 거품에 대해 이야기해 보겠습니다. 지금의 AI 열풍이 1990년대 닷컴 버블과 비슷하지 않나요? 물론입니다. 그 당시에는 회사 이름에 ".com"만 더하면 가치가 폭등할 수 있었는데, 지금처럼 ".ai"만 더하면 됩니다. 당시 가장 많은 현금을 소진한 Pets.com은 IPO를 통해 8,000만 달러 이상을 모금했지만 몇 달 만에 파산했습니다. 하지만 다른 각도에서 생각해 보죠. 1990년대의 "비이성적인 과잉"은 수많은 pets.com을 없애버렸지만, 글로벌 "광섬유 네트워크"라는 귀중한 유산을 남겼습니다. 바로 이런 버블 시대에 과도하게 건설된 인프라 덕분에 10년 후에 YouTube, Netflix, 모바일 인터넷이 가능해졌습니다. 과거의 거품은 미래의 번영을 위한 길을 열어주었습니다. 오늘날에도 마찬가지입니다. 우리는 제품도 없고 경쟁 우위도 없는 "AI 셸" 회사들이 막대한 자금을 받는 것을 많이 보았습니다. 그러나 Microsoft, Google, Amazon과 같은 거대 기업들이 데이터 센터를 건설하고 칩을 사들이는 데 수천억 달러라는 전례 없는 금액을 지출하고 있는 것도 볼 수 있습니다. 이런 "컴퓨팅 인프라"를 1990년대에는 "광섬유"라고 불렀습니다. AI 버블이 붕괴되더라도 이러한 인프라는 그대로 남아 차세대 AI 애플리케이션의 폭발적 성장을 뒷받침할 것입니다. --- 그렇다면 미래는 어떻게 될까요? 우리가 확신할 수 있는 것은 우리가 새벽 전 시기에 있다는 것이고, 구체적인 세부 사항을 예측할 수 없다는 것입니다. 1995년 당시 사람들이 "인터넷 연예인"이 가장 인기 있는 직업이 될 것이라고 예측할 수 없었던 것과 마찬가지입니다. AI의 실제 영향은 단순히 기존 일자리를 대체하는 것이 아니라, 높은 비용으로 인해 이전에는 접근이 불가능했던 시장을 개척하는 것입니다. 예를 들어 우버를 생각해 보세요. 우버가 처음 등장했을 때, 많은 재무학 교수들은 우버가 기존 택시 시장을 장악할 수밖에 없기 때문에 과대평가되었다고 말했습니다. 그들은 모두 틀렸습니다. 우버는 여행 비용을 대폭 낮추어 "증분적" 교통량을 창출했습니다. 즉, 이전에는 "절대 가지 않았을" 장소들이 이제는 더 저렴해져서 가는 것입니다. AI에도 마찬가지입니다. 과거에는 소규모 레스토랑 주인이 맞춤형 공급망 소프트웨어를 개발하는 데 10만 위안을 쓰지 않았을 것입니다. 하지만 AI가 비용을 100위안으로 낮출 수 있다면 어떨까요? 그러면 그 수요를 "창출"할 수 있을 겁니다. 마지막으로, 고전적인 질문으로 돌아가 보겠습니다. AI로 인해 프로그래머가 일자리를 잃을까요? 안드레이 카르파티가 질문했습니다: 5년 후에 소프트웨어 엔지니어가 늘어날까요, 줄어들까요? 답은 아마도 직업 자체가 "변화"할 수 있다는 것일 것입니다. 뉴스 산업과 마찬가지입니다. 지난 30년 동안 신문사 기자 수는 크게 감소했습니다. 반면, 저널리즘 종사자(블로거, 유튜버, 콘텐츠 제작자 등)는 전례 없는 호황을 경험했습니다. 기자의 직무가 "왜곡"되었습니다. 소프트웨어 엔지니어에게도 마찬가지입니다. 미래에는 소프트웨어 엔지니어의 정의가 바뀔 것입니다. 하지만 소프트웨어 작성은 오늘날 문서 작성만큼이나 흔한 일이 될 것입니다. AI를 활용해 자신의 레스토랑을 위한 미니 프로그램을 만든 레스토랑 주인은 자신을 소프트웨어 엔지니어라고 부르지는 않지만, 실제로 그는 소프트웨어 엔지니어링 작업을 하고 있었습니다. 1995년 사람들이 승차 공유나 짧은 영상을 상상할 수 없었던 것처럼, 오늘날 우리는 2050년의 인기 있는 직업을 상상할 수 없습니다. 우리가 확신할 수 있는 유일한 것은 우리의 AI 미래가 마치 예전의 다이얼업 모뎀처럼 아직 로딩 중이라는 것입니다. 그러니 인내심을 가지세요.
원문 wreflection.com/p/ai-dial-up-e…I9TTbaoyu.io/translations/a…o5aTqo