올해 노벨상 발표에선 이례적으로 인공지능(AI) 분야 학자들이 잇따라 수상의 영예를 안았지만 AI가 가져올 미래를 우려하는 노벨상 수상자들의 목소리도 함께 들을 수 있었다. 노벨상을 받은 석학들은 AI가 가져올 변화가 기대한 만큼 크지 않을 수 있다고 보는 한편 기술이 인간의 통제를 벗어날 수 있다고 우려했다.
14일 노벨경제학상을 공동 수상한 다론 아제모을루 매사추세츠공대(MIT) 교수는 지난 4월 발표한 ‘인공지능의 간단한 거시경제학’ 논문에서 향후 10년간 AI 기술 발전으로 끌어올릴 수 있는 총요소생산성은 0.55%에 그칠 것으로 전망했다. 총요소생산성은 노동 생산성뿐만 아니라 노동자의 업무 능력, 자본투자금액, 기술 등을 반영한 생산 효율성 수치다. 아제모을루 교수는 AI가 국내총생산을 끌어올리는 효과 역시 0.9~1.1% 수준에 그칠 것으로 봤다. 그러면서 “새로운 AI 생성 작업 중 일부는 딥페이크, 오해를 유발할 수 있는 디지털 광고, 유해 소셜 미디어 또는 악성 작업물 등 부정적인 사회적 가치를 초래할 수 있다”고 짚었다.
아제모을루 교수는 또 다른 노벨경제학상 수상자인 사이먼 존슨 MIT 교수와 쓴 책 ‘권력과 진보’에서도 “AI의 생산성 형상이 과대 포장됐다”며 “향후 10년간 AI가 미국 일자리의 5%만을 대체할 것”이라고 추정했다. AI 거품이 머지않아 꺼질 가능성이 크다고도 했다.
AI 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 공로를 인정받아 노벨물리학상을 받은 제프리 힌튼 토론토대 교수는 AI 기술의 예측 불가능성을 경고한다. ‘AI의 대부’로도 불리는 그는 AI로 인해 인간이 위험에 빠질 수 있다고 우려하며 AI 규제 필요성을 역설해왔다. 힌튼 교수는 노벨물리학상 수상 직후 기자회견에서 “AI가 통제를 벗어나 생존 위협을 가져올 수 있다는 점에서 우리는 역사적 분기점에 있다”며 “빅테크들이 AI를 통제하는 데 더 많은 연구 자원을 쏟아부어야 한다”고 강조했다. AI 학습의 기본이 되는 인공 신경망 원리를 처음 선보인 공로로 노벨물리학상을 공동 수상한 존 홉필드 프린스턴대 교수도 “통제하거나 한계를 파악할 수 없는 것에 물리학자로서 큰 불안함을 느낀다”며 AI 기술 발전에 우려를 나타냈다.
AI로 단백질 구조를 예측해 노벨화학상을 받은 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)도 “AI는 좋은 일에 엄청난 잠재력이 있지만 해를 끼치는 데 사용될 수도 있다”고 언급했다.
세종=김윤 기자 kyoon@kmib.co.kr
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