AI에 대한 회의론, 기술 혁신의 시작일까 끝일까?

AI에 대한 기대감이 떨어지면서 기술주가 하락하고 있지만, AI가 경제에 실제로 혁신을 가져올지는 여전히 불확실합니다.

 

최근 AI 기술에 대한 기대감이 줄어들면서 투자자들이 우려하고 있으며, 관련 기업들의 주가가 하락하고 있습니다. AI 기술이 실제로 경제에 미치는 영향에 대해 의문이 제기되며, 과거의 '하이프 사이클'이 AI의 미래를 설명하는 데 충분한지에 대한 논쟁이 있습니다. 일부 기술은 흥망성쇠를 겪었지만 AI는 아직 그 과정이 불확실합니다.

 

영국의 국제 시사주간지 <The Economist>(이코노미스트)는 최신 주말판에서 바로 이같은 AI를 둘러싼 회의론에 대해 심도 있게 짚었습니다. 그 핵심 내용을 여기 정리해 소개합니다.

 

 

3가지 중요 포인트:

1. AI에 대한 회의론 증가: AI 관련 주가가 하락하고 AI 기술의 한계에 대한 의문이 커지고 있음.
2. 하이프 사이클의 불완전성: AI가 하이프 사이클을 따라갈지 불확실하며, 많은 기술이 흥망을 겪고 다시 부흥하지 않는 경우가 많음.
3. 불확실한 미래: AI가 실제로 경제에 혁신을 가져올지, 또는 일시적인 유행에 그칠지 아직 확신할 수 없음.

 

AI에 대한 회의론, 기술 혁신의 시작일까 끝일까?

최근 몇 주 동안 실리콘밸리의 기술업계는 AI에 대한 기대감이 급격히 식으면서 어려움을 겪고 있습니다. AI 혁신을 주도하던 서구 기업들의 주가는 지난달 최고치를 기록한 이후 10%나 하락했습니다. 이에 따라 많은 투자자와 전문가들이 AI 기술, 특히 대형 언어 모델의 한계에 대해 의문을 제기하고 있습니다. 하지만 과연 AI가 진정한 경제 혁신을 이끌어낼 수 있을까요? 아니면 일시적인 유행에 그칠 운명일까요?

 

AI의 현주소: 기대와 현실의 간극

AI 기술에 대한 회의론이 커지고 있는 가운데, 미국 내 AI 활용 비율은 오히려 감소하고 있습니다. 최신 통계에 따르면, 올해 초 5.4%에 달했던 AI 도입 기업의 비율이 현재 5.1%로 줄어들었습니다. AI에 대한 투자와 연구가 활발히 진행되고 있음에도 불구하고, 기업들이 실제로 AI를 활용하는 비율이 낮다는 것은 시사하는 바가 큽니다.

 

<이코노미스트>지는 "Artificial intelligence is losing hype"라는 제목의 최신호 기사에서 기술업계에서는 이러한 현상을 '하이프 사이클(Hype Cycle)'의 일부로 보고 있음을 지적했습니다. 이는 새로운 기술이 처음에는 큰 기대를 받다가, 일정 시점에서 그 한계가 드러나면서 실망감이 확산되는 과정을 설명하는 개념입니다. 그러나 AI가 이 사이클을 그대로 따를 것인지는 여전히 불확실합니다.

 

과거의 기술 혁신과 AI의 비교

과거에도 유사한 패턴이 있었습니다. 19세기 영국에서 철도 붐이 일어났을 때, 많은 사람들이 철도 주식에 투자하면서 시장이 과열되었습니다. 결국 거품이 터졌지만, 그 당시 모인 자본은 영국 전역에 철도를 연결하는 데 사용되어 경제를 크게 변화시켰습니다. 인터넷도 마찬가지입니다. 1990년대의 열광 이후 2000년대 초반에 닷컴 버블이 터졌지만, 그로 인해 투자된 자본이 오늘날의 인터넷 인프라를 구축하는 데 기여했습니다.

 

AI도 비슷한 과정을 겪을 것이라는 예측이 있지만, 과거의 패턴이 현재와 동일하게 적용될 것이라고 단정 짓기는 어렵습니다. 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅이나 소셜 미디어와 같은 기술은 큰 변동 없이 꾸준히 성장했습니다. 반면, 한때 주목받았던 3D 프린터나 웹3 기술은 초기에 큰 기대를 모았지만, 이후 별다른 진전을 보이지 못했습니다.

 

AI의 미래, 불확실성을 넘어설 수 있을까?

현재 AI 기술은 과거의 혁신 기술들과는 다른 경로를 밟고 있을 가능성이 큽니다. AI 기술이 실제로 경제에 혁신적인 변화를 가져올지는 아직 확실하지 않으며, 기술의 미래에 대한 논쟁은 계속될 것입니다. AI가 경제에 실질적인 가치를 제공할 수 있을지, 아니면 일시적인 유행에 그칠지는 앞으로의 기술 발전과 적용에 달려 있습니다.

 

결국 AI의 미래를 예측하는 데 있어 '하이프 사이클'은 하나의 참고 자료일 뿐입니다. 보다 중요한 것은 AI 기술이 실제로 경제와 사회에 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 그 과정에서 어떠한 가치와 변화를 창출할 수 있는지에 대한 심도 있는 논의와 분석입니다.

 

AI는 여전히 세상에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 거대 기술 기업 중 하나가 돌파구를 찾을 수 있습니다. 기업은 기술이 제공하는 이점에 눈을 뜰 수 있습니다. 그러나 현재 빅테크의 과제는 AI가 실물 경제에 제공할 수 있는 것이 있다는 것을 증명하는 것입니다. 성공을 보장할 수는 없습니다. AI의 미래를 이해하기 위해 기술의 역사를 살펴보아야 한다면, 하이프 사이클은 불완전한 가이드입니다. 더 나은 것은 "쉽게 오고, 쉽게 가기"입니다. (AI could still revolutionise the world. One of the big tech firms might make a breakthrough. Businesses could wake up to the benefits that the technology offers them. But for now the challenge for big tech is to prove that ai has something to offer the real economy. There is no guarantee of success. If you must turn to the history of technology for a sense of ai’s future, the hype cycle is an imperfect guide. A better one is “easy come, easy go”.) - <The Economist>

 

마무리하며

AI 기술에 대한 기대감이 줄어들고 있는 가운데, 이 기술이 실제로 경제에 미칠 영향은 아직 불확실합니다. AI가 진정한 혁신을 이끌어낼 수 있을지, 아니면 일시적인 유행으로 끝날지에 대한 논쟁이 계속되고 있습니다.

 

결론적으로, AI는 여전히 많은 가능성을 가지고 있지만, 그 잠재력을 현실로 만들기 위해서는 기술과 경제의 조화로운 발전이 필요합니다. AI가 진정한 혁신을 이루어낼지, 아니면 단순한 유행으로 끝날지, 앞으로의 행보가 주목됩니다.