ai에 대한 개인적인 생각
인간은 기록하기 위해 존재하고 역사를 빼고 말 할 수 없다. 인간과 영장류를 구별하는 확실한 차별점이다.
특정 사물이나 개념을 예상하려면 그것이 나타난 목적과 역사(진행기록)를 잘 알아야 한다.
예를 들어 ai의 경우 인타넷과는 목적이 다르다.
인터넷은 모든 네트워크를 연결한다는 목적이지만 ai의 목적은 생산성 향상 뿐이다. (즉 모든 사람의 생산성 향상이 아니다.)
그러므로 ai업체의 행보는 2가지 시나리오로 예측된다.
1. 버블 시나리오.
한때 유행했던 메타버스와 같이 ai업체가 기대했던 것과 달리 생산가치가 없다면 소리소문없이 사라질 것이다.
2. 7~80년대 대학교 서버컴퓨터 시나리오.
ai업체가 기대했던 것과 달리 생산가치가 매우 높다면 ai업체는 기술제공 단가를 크게 올려서 제공하게 되고 불행이도
이 기술을 사용할수 있는 고객은 글로벌 기업이나 국가, 교육기관으로 제한될 것이다. 일반인들은 구경조차 못 할 것이다.
그 이유는 간단하다. ai기술제공 단가가 내려갈수가 없기 때문이다.
완성된 ai기술은 인간의 개입없이 창조적이면서 생산성 높게 데이터를 만들 것이니 기술가치는 계속 상승할 것이다.
그리고 ai기술은 지속적인 인프라 추가를 요구한다.
새로운 데이터를 저장하거나 연산하려면 서버확충같은 물리적인 비용이 지속적으로 늘어나야 함으로 이또한 기술단가를 높히는 직접적인 원인이 된다.
ai업체가 자선사업을 하지 않는 이상은 ai기술비용을 올리면 올렸지 현상유지나 내릴수가 없다.
ai가 인간을 뛰어넘는 완성도를 가질정도가 되면 ai제공업체는 하나의 기업으로 독점이 되거나
글로벌 기업(마이크로 소프트, 애플, 오라클 등)만이 제공 할 것이다. ai를 유지하는 인프라가 매우 비싸기 때문이다.
(어중간한 기업으로는 서비스 유지를 못하기 때문. 독점이 아니라고 해도 들어간 비용이 상당하기 때문에 독과점 비슷하게 가격단합을 할 가능성이 매우 높다.)
ai가 2~3년 이후에 지금 직면한 문제점을 기적같이 다 해결해서 시나리오2로 진행한다고 해도 위에서 언급한 인프라 코스트 문제 때문에 대중화 되긴 힘들 것이다.
그런 징조가 보이는 부분이 몇 개 있는데 추가 설명한다.
1) ai업체에서 인프라에 쓰인 비용을 공개하지 않고 있다. 인류역사의 기록으로 볼때 2가지 측면으로 나눌 수 있다.
알리지 말아야 할 정도로 엄청나게 비용이 저렴하거나 반대로 투자자들이 알면 안될 정도로 비용이 어마무시하게 비싸거거나.
전자의 경우라면 자신의 ai의 가격 경쟁성을 들먹이며 기사보도가 나올만도 한데 그런 기사는 1건도 없다.
언론사의 추측성 비용만 나올뿐 (이마저도 연산에 쓰인 비용 기준이라 생성 데이터에 대한 보관 비용이 빠진 어정쩡한 내용이다.)
2) 인류역사의 기준으로 극 고성능 기술의 경우 만든 즉시 바로 대중화가 된 적이 없다.
예를 들면 기상청의 기상예측을 담당하는 슈퍼컴퓨터이다.
우리가 기상청 들어가서 몇일간의 날씨를 검색해서 볼수 있으니 대중화 된거 아니냐고 반문 하겠지만
대중화가 될려면 우리가 원하는 시기에 원하는 날씨 정보를 조건없이 볼수 있어야 하는 전재가 깔려 있어야 한다.
(인터넷이 대중화가 되어 있다는 이유가 여기에 있다.)
예를 들어 예수가 태어난 날을 날씨정보를 바로 확인 할 수 있는가? 또는 100년뒤의 날씨 정보를 바로 확인 할 수 있는가? 일반인은 바로 확인 할 수 없다.
기상청 소속 기상연구학자같은 특수인원만이 접근해서 확인 할 수 있을 것이다.
이렇듯 지금도 고성능 기술의 접근이 일반인들에게는 제한되어있는데 생산성이 훨씬좋은 기술인 ai가 저렴한 가격으로 정책 펼치며 일반인들에게 접근제한을 풀까?
인류역사에 있는 시장논리로 따져도 말이 안된다. 성능이 좋으니 가격을 더 비싸게 올려서 팔려면 팔지. 거기에다가 인프라 비용도 공짜가 아닌데 거기에 대한 비용도 적용할 것이다.
결론) ai가 생산력이 엄청난건 사실이다. 하지만 생산성이나 성능이 좋을 수록 그만큼 사용시 요구하는 비용이 기하급수로 증가한다는 사실을 우리는 간과하고 있다.
저런 ai가 등장할 경우 시장은 양분될 것이다. ai사용비용을 지불 할 수있는 대기업과 그렇지 못한 중소기업으로 말이다.
대기업은 돈이 많으니 저런 ai를 통해서 생산성 향상을 하고 인력 감축도 조금 할수 있을 것이다. 그러면 그걸 못하는 중소기업은 그냥 사업접고 망해야 하나?
그들이 필요한건 ai보다 가격이 저렴한 개발자를 원할 것이다. 생산성으로는 못 이기니 가격경쟁력으로 살아남아야 하니까.
(아무리 대기업이 생산성 향상을 한다고 해도 ai사용료가 제품가격에 포함되기 때문에 마냥싸게 팔순없다.)
ai가 인간을 완벽하게 대체는 어렵다고 봐야 할 것이다.
ps1. 우리가 주식이나 코인에서 돈을 계속 못 버는 이유이기도 하다. 기업의 임원진이나 코인의 세력 구성원만이 해당주식이나 코인의 목적과 역사(진행기록)를 정확하게 알수 있기 때문이다.
ps2. 2번 시나리오의 부연 설명. 지금 저렴하게 ai를사용하고 있는데 말이 안된다고 생각 할 수 있다.
역사를 확인해보면 비교 할수있는 부분이 있는데 프로그램의 쉐어워어와 30일 트라이얼 버전 프로그램이 유행했던
1990년대 시기이다. 즉 우리가 지금 쓰고 있는 ai기술은 데모버젼이다.
경쟁사 견제 및 정보 수집을 위하여 업체가 출혈경쟁(치킨게임)하고 있다고 판단하면 될 것이다.
정식버전이 되면 ai 제공업체가 제시한 돈내고 쓰라고 막아버릴 가능성이 높다.
ps3. 역사를 모르면서 특정 개념에 대해 판단하는 것은 오판할 가능성이 매우 높다.
판단하기 힘든 개념이 있다면 그 개념이 생긴 목적와 역사(진행기록)을 파악하자. 의외로 판단하기 쉬울 수 있다.
