[안현실 칼럼] 美·中보다 무서운 놈이 나타났다

안현실 전문위원

입력2023.05.17 18:33 수정2023.05.18 00:25 지면A30

"한국어 도전" 선언한 구글 AI
표면 설명과 내부 전략 같을까
빅테크, 산업 데이터까지 노릴듯

한국 산업, 전례없는 위기 직면
구경만 하다 타이밍 놓치면
산업지도 지각변동 감수해야

안현실 AI경제연구소장·논설위원

“과거 어느 세기가 예감이나 할 수 있었는가.” “경탄할 만한 예술을 창조해냈다.” “그 이전의 모든 시대와 구별해준다.” “새로 생겨나는 모든 것조차 미처 자리를 잡기도 전에 이미 낡은 것이 되고 만다.” ＜공산당 선언(1848년)＞에 나오는 대목들이다. 당시 부르주아에 대한 이 표현들을 지금 초거대 인공지능(AI) 언어모델(LLM)에 적용해도 손색이 없을 정도다.

마이크로소프트(MS)와 오픈AI의 챗GPT 공세에 맞서 구글의 반격이 본격화됐다. 챗GPT와 구글 바드(Bard)의 비교가 쏟아지는 가운데 뇌리를 떠나지 않는 게 있다. 바드가 영어 외 언어로 한국어를 우선 지원한 점이다. 상대를 알지 못하면 경쟁을 하든 협력을 하든 번지수를 잘못 찾기 십상이다. “상대를 알고 나를 알면 백번 싸워도 위태로움이 없을 것이고, 상대도 모르고 나도 모르면 반드시 위태롭다”는 손자병법까지 소환해야 할 지경이다.

순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 “기술 수용도(피드백)가 빠른 한국은 시장 가치가 크다”고 했다. 더없이 좋은 테스트베드란 뜻이다. 실제로 미국 실리콘밸리에서는 데이터 가용성 측면에서 비영어권 국가 중 구글의 안드로이드 점유율이나 검색 점유율이 높은 국가를 먼저 골랐을 것이란 얘기가 나온다. 다른 한편으로는 구글의 전략적·의도적 배치란 해석도 가능하다. 미국 중국 러시아를 빼면 독자 검색엔진을 가진 유일한 나라가 한국이다. 구글이 중국 러시아는 어차피 못 들어간다고 계산한다면 나머지 세계의 통일이 달성되는 것이다.

구글 바드의 한국어 출시가 다음 타깃 시장의 예고라면 당장 네이버 등 정보기술(IT) 기업이 긴장하지 않을 수 없다. 검색시장은 물론이고 연관 서비스도 영향이 불가피하다. 네이버가 대항마로 예고한 하이퍼클로바X가 챗GPT와 바드에 비해 한국어에서 더 좋은 성능을 보여도 투자 대비 수익은 또 다른 문제다. 한국이 그저 기술 수용국으로 전락하면 데이터 주권이나 빅테크 규제법을 외치는 것 말곤 대응 수단이 없는 유럽연합(EU)과 같은 처지로 내몰리고 만다. EU는 거대한 시장이라도 레버리지로 삼을 수 있지만 한국은 그것도 아니다.

초거대 AI 언어모델을 대화형 서비스로만 볼 수 없다는 점을 간파한 다른 업종 기업도 깊은 고민 속으로 빠져들고 있다. 하노버 메세 2023에서 나타난 독일의 몸부림은 남의 얘기가 아니다. 미국과 중국 사이에서 ‘전략적 자율성’을 갖겠다는 독일은 자동차 등 주요 업종에서 ‘데이터스페이스’ 전략을 추진 중이다. 얼마나 먹힐지는 아직 모른다. 장영재 KAIST 교수는 “빅테크의 초거대 AI 모델이 이미지 영상 등 멀티모달로 확장되고 로봇과 결합하면 어떻게 되느냐”는 질문에 “한국 산업에 최대 위협”이라고 했다. 미국이 제조로 돌아오고 있는 상황에서 빅테크가 산업 데이터까지 넘보기 전에 손을 써야 한다는 경고다.

게임체인저 기술이 무서운 이유는 교과서에 나오는 마이클 포터의 경쟁력 분석 모델을 통째로 무력화해버리기 때문이다. 업종 불문하고 모든 기업이 블랙홀로 빨려 들어간다. AI 언어모델 GPT(Generative Pre-traind Transformer)가 증기기관, 전기, 인터넷처럼 산업혁명의 역사를 바꾸는 ‘판갈이 기술’ GPT(General Purpose Techniology)라면 더 말할 것도 없다. 구경만 하다간 앉아서 죽게 생겼다.

‘한·미·일 분업 구도냐 중국이냐’ 갑론을박이 벌어지고 있지만, 훨씬 무서운 놈이 나타났다. 한국이 미·중 충돌 구도에 함몰돼 있을 때가 아니다. 정부가 강대국 산업정책의 종속변수로 끌려다니다가 큰 그림을 보지 못하고 타이밍을 놓치면 상상하기 어려운 대가가 돌아올지 모른다.

＜부자 아빠 가난한 아빠＞의 로버트 기요사키는 개인을 네 가지 유형으로 나눴다. 종업원(employee), 자영업자(self-employed), 비즈니스 오너(business owner), 투자자(investor)다. 앞의 두 가지가 자신이 일해서 먹고사는 쪽이라면, 뒤의 두 가지는 남을 일하게 해서 돈을 버는 쪽이다. 기업도 국가도 다를 게 없다. 빅테크의 플랫폼 장악, 패권국의 통제권 강화엔 다 이유가 있다. 생산성 혁명의 기회가 찾아왔지만 어느 쪽으로 가느냐에 따라 산업지도의 희비가 극명하게 엇갈릴 것이다.

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[안현실 칼럼] 정치는 전기요금에서 손 떼라

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[안현실 칼럼] 초거대 AI 게임 끝나지 않았다

이 세상에 ‘정의의 전쟁’이 있을까. 중세시대 종교전쟁은 선악의 정의를 내세웠다. 근대에 들어오면서 전쟁과 정의는 분리됐다. 전쟁도 국익의 도구가 된 것이다. 하물며 연구개발은 더 말할 것도 없다. 기술전쟁은 선전포고도 없다.마이크로소프트(MS)와 오픈AI가 챗GPT에 이어 GPT4.0으로 초거대 인공지능(AI)을 치고 나가는 상황에서 윤리성·책임성 때문에 신중할 수밖에 없었다는 구글의 설명을 액면 그대로 믿는 사람은 없을 것이다. 경쟁 기업이 눈앞에서 자신의 비즈니스 모델을 위협하는 판국에 윤리성·책임성은 변명으로밖에 들리지 않는다는 해석이다.지난해 11월 말 챗GPT를 공개한 타이밍은 아마도 시장의 반응 등을 미리 알아보는 치밀한 내부 실험 끝에 잡혔을 것이다. 초거대 AI 모델의 기술적 한계가 있지만 활용 가능성이 분명하다는 확신이 ‘선공개 후 피드백을 통해 문제를 줄여나가는 전략’으로 이어졌을 것이다. 한국에서 기업이 이런 전략을 감행한다면 살아남을 수 있을지 의문이다.“최소 6개월 동안 GPT4.0보다 강력한 AI 훈련을 중단하자.” 전문가 1000명의 서명으로 ‘퓨처 오브 라이프 인스티튜트(Future of Life Institute)’ 사이트에 공개된 제안이다. 참여자들은 저마다 나름의 이유가 있겠지만, 정작 이들부터 이 제안의 실현 가능성을 믿을까 싶다. 오픈AI의 기술 공개 중지도 의미심장한 대목이다. 그들이 말하는 ‘오픈(open)’이 공짜(free)도, 자유(free)도 아님을 보여준다. 오로지 내게 이익이 될 때까지만의 오픈이다. 오픈의 무서운 진실이다.그렇다면 초거대 AI 시장은 결국 미국 빅테크의 ‘승자독식(winner takes all)’으로 갈 수밖에 없는 것인가. 네트워크 외부성과 수확체증 특성이 승자독식을 낳는다는 이론보다 현실은 훨씬 복잡하다. 언제 또 판을 뒤집을 파괴자가 나타날지 모른다는 시장경제의 역동성 때문만이 아니다. 승자독식을 막는 인위적 장애요인도 그중 하나다.당장 미·중 충돌만 해도 그렇다. 초거대 AI에서 중국은 미국과 끝까지 경쟁할 것이다. 미국이 말하는 파운데이션 모델에 중국이 자국의 파운데이션 모델로 대항하는 게 그렇다. 미국과 중국, 러시아와 함께 독자 검색엔진 시장을 갖춘 한국 역시 파운데이션 모델 경쟁에 나서지 않을 이유가 없다.한국어권이 영어권과 비교가 되느냐고 반문하지만, 미·중 충돌로 오히려 새로운 공간이 열리는 측면도 있다. 미국의 동맹국이 적지 않다고 하지만, 중국이 제1 무역국인 나라는 그보다 많다. 미·중 충돌로 고민하는, 그러나 어느 한쪽의 선택을 강요받고 싶지 않은 아세안(동남아국가연합) 중동 유럽 등 제3의 초거대 AI 시장으로 한국이 진출하지 말란 법도 없다.파운데이션 모델 기반의 버티컬 솔루션 쪽은 한국이 잘할 수 있는 또 다른 시장이다. 밖에서 부러워하는 포트폴리오를 갖춘 제조업의 인더스트리얼 AI와 유저의 잠재적 니즈를 겨냥한 서비스 애플리케이션이 바로 그렇다. 대기업과 스타트업이 선전할 수 있는 분야다.진화는 ‘스케일업’을 통해 성능을 높이는 축으로만 달릴 수 없다. 비용 제약, 즉 에너지 효율성은 진화의 방향성을 결정하는 또 다른 축이다. 초거대 AI에서 이 문제를 동시에 해결해줄 수 있는 반도체가 주목받는 이유가 여기에 있다. 한마디로 한국은 영국 캐나다 이스라엘을 포함한 미국 쪽과 중국 간의 AI 경쟁 사이에서 전략적 존재성을 보유한 AI 중요국이 될 가능성과 잠재력을 갖고 있다.걱정되는 것은 기업이 아니다. 다시 앞에서 던진 질문으로 돌아가보자. 초거대 AI 모델의 기술적 한계가 있지만 활용 가능성이 분명하다는 확신이 들 때 국내에서는 기업이 먼저 공개하고 피드백을 통해 문제를 줄여나가는 전략을 취할 수 있는가. 이로 인해 마땅히 감수해야 할 기술과 시장 리스크야 당연히 기업의 몫이겠지만, 문제는 덤으로 따라붙는 더 큰 불확실성 리스크다. 세상에 처음부터 완벽한 서비스는 없다. 문제가 있다고 서비스를 바로 중단하고 기업을 제재하는 환경에서는 퍼스트 무버 혁신이 나올 수 없다.윤리성·책임성에 반대하는 게 아니다. 그것이 공개의 자유, 개선의 기회를 규제하면 혁신은 봉쇄된다. 정부가 초거대 AI 경쟁력 방안을 내놓는다지만 이 문제를 풀지 못하면 다 헛일이다.