오늘 FOD 이야기는, 평소에 공유하던 것과는 조금 다릅니다. 지난 몇 주 동안 저를 괴롭히고 있는 ‘불안’에 대한 이야기예요.
매주 새로운 AI 모델이 나오고, 그때마다 그 새로운 모델들은 더 많은 일을 더 잘, 더 빠르고 더 싸게 해냅니다. 저는 이제sms AI를 '평범한 기술(Normal Technology)' - 전기나 인터넷처럼 오랜 시간에 걸쳐 천천히 사회에 스며드는 기술 - 이라고 생각하지 않게 되었는데요. 물론 그렇다고 'AGI가 왔다'거나 '터미네이터가 우리를 죽일 거다' 같은 이야기에 넘어가서 그런 건 아닙니다.
다만, 이전의 ‘Normal Technology’들이 우리 사회와 삶 속에 들어올 때와는, 적어도 제 눈에는, 전혀 다른 일이 벌어지고 있는 것으로 보입니다. 그게 뭐냐면, 지금 당장 한꺼번에 할 수 있는 일이 너무 많아지다 보니, 제가 아는 가장 유능하고 재능 있고 생산적인 사람들이 하나둘씩 번아웃에 빠지고 있다는 겁니다.
'고기능 불안(High-functioning Anxiety)', 그러니까 '겉으로는 멀쩡히 일을 해내면서 속으로는 불안에 시달리는 상태'를 한 번이라도 겪어 보셨다면, 이게 얼마나 생생하게 몸으로 느껴지는지 아실 겁니다. 마음도 몸도 엉망이 되기 쉽죠. 우울증처럼 일을 손에서 놓게 하거나 뭔가를 바라는 마음까지 꺾어 버리지는 않는다고 하지만, 그 대신에 '더 많이 이뤄 내고 모든 걸 통제해야만 직성이 풀리는 사람'으로 만들어 버리거나, 아니면 일은 멀쩡히 다 해내게 둔 채로 그저 겁에 질리게 되게끔 하기도 한다고 해요. 그러다가 결국에는, 모든 걸 다 그만두고 싶을 만큼 사람을 지치게 만들기도 합니다.
고기능 불안 상태. Image Credit: 튜링포스트 코리아
고기능 불안은, '에너지를 많이 잡아먹는 프로그램 두 개'를 한꺼번에 실행하는 것과 같아서 유독 사람을 지치게 합니다. 그 프로그램 중 하나는 결과물을 내놓는 '눈에 보이는 엔진'이고, 다른 하나는 공황을 감추고 아무렇지 않은 척하는 데에만 포도당과 정신적인 여력을 태워 버리는 '보이지 않는 억제 장치'라고 할 수 있겠습니다.
다시 말해서, 저는 'AI가 우리의 일자리를 빼앗아 가는 것'보다는, 'AI가 우리 가운데 가장 뛰어난 기량을 보여 주던 사람들을 나가떨어지게 만드는 것'이 훨씬 더 걱정됩니다.
도대체 왜 불안하냐고 물으실 수도 있겠습니다. 에이전트 통제 제품도 열심히 잘 만들고 있고, 여러분들 덕분에 뉴스레터도 천천히 착실하게 성장하고 있고, 다른 일들도 잘 진전되고 있습니다. 종종 컨퍼런스에 연사나 모더레이터로 초대를 받기도 하고, 기업에서 불러주시기도 하구요.
최근에는 그 동안 멀리하던 SNS - 인스타그램, X, 쓰레드 - 도 시작해서 자동화를 시켜보고 있고, 대부분 제가 하는 일들을 그 비중과 상관없이 시스템화하고 있습니다.
단 2년 전이라고 해도, 이 일들을 혼자 할 수 있으리라고는 절대 생각하지 않았을 겁니다. 여기에서 제 에이전트 군단이 큰 역할을 합니다.
제 에이전트들은 ‘자비’라는 걸 모릅니다. ‘워라밸’ 같은 것도 모르구요. 쉬지 않고 일하는 이 에이전트들 덕분에, 저는 정말 많은, 정말 많은 일을 할 수 있습니다.
그런데, AI와 많이 일하는 사람이라면 누구나 지치게 만드는 게 하나 더 있습니다. 하루를 마칠 때쯤, 에이전트와 주고받은 것만으로 얼마나 많은 글을 읽었는지 따져 보신 적이 있나요? 그냥 읽거나 훑어보는 데서 끝나지도 않습니다. 이해해야 하고, 결정을 내려야 하니까요. 에이전트가 '하는 일'은 덜어 주지만 '결정하는 일'은 여전히 나에게 남는데, 결정하는 일은 에이전트를 늘리듯이 늘릴 수가 없습니다.
뇌에 걸리는 부하는 엄청나고, 이제 우리는 그 부하를 거의 쉴 틈 없이, 그것도 수많은 일에 걸쳐 한꺼번에 짊어지고 있습니다. 인터넷 시대가 그나마 단순했던 시절보다 열 배, 어쩌면 백 배는 더 많이 말이에요.
가끔은 사람들 머리가 그냥 펑 하고 터져 버리는 장면을 상상하냐고요? 네, 합니다. 마치 ‘킹스맨: 시크릿 에이전트’의 한 장면처럼요.
‘킹스맨: 시크릿 에이전트’ 스틸컷. Image Credit: 구글
앨빈 토플러는 이미 1970년에, 『미래 쇼크(Future Shock)』에서 이 문제를 다뤘습니다. 기술과 사회가 빠르게 바뀌면 사람들이 너무 짧은 시간 안에 너무 많은 복잡한 결정을 내려야 하게 된다고 이야기했고, 그 일부를 가리키는 '과잉 선택(Overchoice)'이라는 말까지 만들었죠. 1970년 그때도 이미 너무 많았던 겁니다. 앨빈 토플러가 지금 이 시대를 본다면 뭐라고 썼을지, 그저 상상해 볼 수 있을 뿐이죠 - 지금은 그 과잉 선택마저 넘쳐 나는, 말 그대로 '과잉의 과잉 선택'이 주어지는 상황이니까요.
AI 연구소들이 그렇게 힘주어서 말하던 '풍요(Abundance)'라는게 이런 걸까요?
어쩌면, 우리 인간의 관점에서는, AI의 잠재력을 온전히 끌어내기는커녕 그 근처에도 가 보지 못한 채로, 우리가 먼저 스스로의 한계에 다다르고 있는 건 아닌가 싶습니다.
여기서 잠시 AI 이야기를 내려놓고, 사람 이야기를 한 번 해 볼까요.
튜링포스트의 창업자인 Ksenia의 오랜 지인들 중에 마이클 머피(Michael Murphy)라는 사람이 있는데, 이 분은 1962년에 에살렌(Esalen) 연구소를 함께 세우면서 1960년대 '인간 잠재력 운동(Human Potential Movement)'의 불씨를 지핀 사람 가운데 한 명입니다.
마이클 머피, 에살렌 연구소에서. Image Credit: Kate Kondratieva
'사람은 지금보다 훨씬 더 많은 걸 해낼 수 있다'는 믿음에서 시작된 운동이라고 하는데, 어쩌면 이제 이 운동이 던졌던 질문을 다시 한 번 꺼내 볼 때가 아닐까하는 이야기를 함께 나눴습니다. 에살렌이라는 곳에 가 보자는 말은 아닙니다. 물론 정말 마법 같은 곳이라는 이야기를 들었지만, 제 개인적인 취향에 맞는 곳은 아닐 것 같기도 하구요.
핵심은, '인간의 잠재력이란 과연 무엇인가'라는 질문으로 돌아가 보자는 겁니다. 60년대에 이 질문은 '우리가 얼마나 더 성장할 수 있는가'를 묻는 것이었습니다. 그런데 지금은 '우리가 얼마나 많은 것을 감당해 낼 수 있는가'까지 함께 물어야 하는 게 아닌가 싶습니다.
AI는 우리의 잠재력을 끌어올려 줄까요, 아니면 우리가 AI로부터 그 잠재력을 지켜 내야 할까요? 어쩌면 그 사이 어딘가에, AI와 함께 일하면서도 우리 가운데 가장 뛰어난 사람들이 지쳐 나가떨어지지 않는 길이 있을지도 모르겠습니다. 저도 아직 답은 모르지만, 이 이야기를 함께 나누고 싶다는 생각만은 아주 강렬합니다.
솔직히 말하자면, 저는 - 그리고 Ksenia도 - 지금 지난 5년 넘게 겪어 보지 못했던 큰 불안에 시달리고 있습니다. 예전에 저를 불안하게 했던 건 스트레스와 불확실성, 그러니까 '일이 잘 안 풀리면 어쩌나' 하는 걱정이었는데요, 이번에는 정반대로, 할 수 있는 게 너무 많아서 불안합니다.
여러분은 요즘 어떠신가요?
튜링포스트 팀이 요즘 보고 있는 것들
틀린 축에도 못 낀다(Not even wrong): AI가 이론물리학을 정복하지 못 이유 -데이비드 루아프르(David Louapre)
일은 무엇을 위한 것인가? AGI 시대의 인간의 웰빙과 일의 가치 - 스테파니 챈(Stephanie Chan) 외
소프트웨어의 미래(The future of software) - 토마스 울프(Thomas Wolf)
늘 등장하는 '그 회사들' 소식
앤쓰로픽과 메타가 월요일에 나란히 새 모델을 내놨습니다. 이 모델들로 뭔가를 만드는 입장이라면, 가장 먼저 '누가 쓸 수 있는지'가 궁금하고, 그다음엔 '토큰 100만 개에 얼마인지'가 궁금하겠죠. 이번 주는 이랬습니다:
앤쓰로픽
Claude Fable 5.2와 Mythos 5.2가 월요일에 공개됐습니다. 두 모델은 같은 모델을 바탕으로 하고, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 API 가격(입력 토큰 100만 개당 8달러, 출력 토큰 100만 개당 40달러로, 꽤 내려갔습니다)도 같습니다. Fable에는 사이버 보안과 생물학 분야의 안전장치가 더 강하게 들어가 있고, 이 분야에서 자격 요건을 갖춘 일을 하는 조직은 Mythos 사용을 신청할 수 있습니다. [모델 소개]
앤쓰로픽에 따르면, Fable 에이전트 약 1,000개가 이미 나와 있던 페르마의 마지막 정리 증명을, 증명을 컴퓨터로 검증하는 언어인 린(Lean)으로 30시간 만에 형식화했습니다. 중간 단계의 정리들을 목록으로 정리해 둔 덕분에, 에이전트들은 일을 나눠 맡고 아직 증명이 남은 부분을 챙길 수 있었다고 합니다. [페르마 실험]
별도로 진행한 메모리 연구에서는, 계약서 작업을 하던 Claude 에이전트들이 서로의 메모를 덮어써 버리는 일이 있었습니다. 계약서마다 페이지를 따로 주니까, 연구진이 확인한 사실 57개가 하나도 빠짐없이 남았구요. (이전에는 41개만 남았다고 하는데요) [에이전트 메모리의 구성 요소]
메타
월요일에 나온 Muse Ember는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 모두 다루는 모델이라고 합니다. 메타는 도구 호출이나 문서 처리처럼 반복해서 처리하는 작업에 맞춰 가격을 정했는데요, 입력이 20만 토큰 이하면 입력 토큰 100만 개당 0.10달러, 출력 토큰 100만 개당 0.50달러입니다(싸네요?) [Muse Ember] · [가격]
코딩 에이전트 여러 개를 병렬로 실행하는 작업 공간 Conductor가 메타에 합류합니다. Conductor Cloud는 11월 13일부터 읽기 전용으로 바뀌고, 11월 20일에 서비스를 종료합니다. [Conductor 발표문]
엔비디아
역시 월요일에 공개된 GR00T 2는, 앞으로 이어질 영상과 로봇의 행동을 함께 예측합니다. 엔비디아는, 대상 로봇에 한 번도 보여 주지 않았던 과제 50개에서 따로 시연을 보여 주지 않은 제로샷 상태로 평균 40%의 성공률을 냈고, 과제마다 시연 다섯 번으로 파인튜닝하자 95%까지 올라갔다고 밝혔습니다. 코드는 12월에 공개할 계획입니다. [GR00T 2 소개]
엔비디아 이사회는 11월 8일, 젠슨 황 CEO가 외국 정보기관의 표적이 됐다는 보도에 따라 독립 조사에 착수했습니다. 뉴욕타임스는 미국 정보당국이 엔비디아 고객사 메가스피드(Megaspeed)의 임원 앨리스 황(Alice Huang)을 중국 국가안전부가 젠슨 황을 감시하려고 포섭한 인물로 판단했다고 보도했는데요, 젠슨 황은 직원들에게 보낸 메시지에서 아내에게 부정을 저질렀다고 인정했고, 미 하원 상임위원회 세 곳은 비공개 브리핑을 요구했습니다. 이사회는 국가 안보나 회사 기밀이 유출됐다고 볼 근거는 없지만, 확보할 수 있는 정보는 모두 살펴보겠다고 밝혔습니다. [이사회 성명]
엔비디아는 9일 과학기술정보통신부와 함께 서울 코엑스에서 ‘AI 스타트업 파트너십 포럼'을 열고, AI 인프라 기업 포인트투테크놀로지에 대한 투자와 함께 업스테이지, 모티프테크놀로지스, 리얼월드에도 투자할 계획이라고 밝혔습니다. 이 가운데 업스테이지는 지금 진행 중인 시리즈C 2차 라운드에서 엔비디아의 투자를 받을 예정입니다. [발표 기사]
오픈AI
오픈AI는 GPT-6 Cyber를 Daybreak Red 고객사 가운데 선별된 곳에 제공합니다. 리눅스 보안 실험에서, 오픈AI의 파이프라인은 API 비용 120만 달러를 들여서 실제로 작동하는 로컬 권한 상승 익스플로잇 948개를 찾아내고 수정안까지 내놓았습니다. 사람 연구자들이 결과를 검토했고, 취약점 공개 일정은 관련 개발자들과 조율했습니다. [리눅스 실험] · [GPT-6 Cyber]
구글 / 딥마인드
구글이 TPU 시스템 두 가지를 내놨습니다. 8tx는 데이터를 외부에 노출하지 않고 보호하면서 추론하는 '기밀 추론(Confidential Inference)'을 겨냥했고, 8i Max는 칩 두 개를 한 패키지에 담아서 컨텍스트 윈도우가 큰 워크로드를 처리합니다. 제미나이에 쓰이는 분산 런타임 Cloud Pathways도, 이제 구글 쿠버네티스 엔진(GKE)에서 정식으로 쓸 수 있습니다. [TPU 시스템] · [Cloud Pathways]
Gemini Omni 1.2 Flash는 15초짜리 영상을 만들고, 이어지는 지시에 따라 같은 클립을 고칠 수 있습니다. 제미나이 API로 쓸 수 있습니다. [영상 모델 공개]
코히어
이제 코히어의 Model Vault에서 딥시크, Qwen, Gemma, 미스트랄 같은 외부 오픈 모델도 호스팅할 수 있습니다. 그 가운데 일부는 미국에 있는 '기밀 컴퓨팅(Confidential Computing)' 환경에서도 쓸 수 있습니다. 데이터를 처리하는 동안에도 암호화된 격리 영역 안에 가둬 두기 때문에, 클라우드 사업자조차 고객의 데이터를 들여다볼 수 없는 환경입니다. [Model Vault 업데이트]
Thinking Machines Lab
Inkling 2 Small은 이미지 입력을 받고, 전체 파라미터 5,940억 개 가운데 토큰마다 170억 개를 활성화합니다. Tinker를 통해서 쓸 수 있고, 연구소는 외부 안전성 테스트를 마친 뒤에 아파치 2.0 라이선스로 가중치를 공개할 계획입니다. [Inkling 2 Small]
곧 '빅리그’에 진입할 수도 있는 회사들
Ricursive Intelligence
AI를 활용한 칩 설계를 연구하는 Ricursive가, 덴스(Dense) 모델 - 전문가 혼합(MoE) 구조가 아니라 모든 파라미터를 다 쓰는 모델 - 인 Ripple-65B Preview의 가중치를 아파치 2.0 라이선스로 공개했습니다. Ricursive는 지금까지 연구개발에 쓴 돈이 모두 3,200만 달러라고 밝혔습니다. [Ripple-65B Preview]
그 외 글로벌 상황
미스트랄
지난주에 Le Chonk의 가중치를 공개한 미스트랄은, 이번에는 Studio에 에이전트와 앱을 배포하고, 워크플로우를 만들고, 그 성능을 평가하는 도구들을 추가했습니다. [Mistral Studio]
문샷 AI
텐센트
텐센트가 시각 이해와 컴퓨터 사용(Computer Use) 기능을 더한 Hy4를 자사 제품과 API로 내놨습니다. 새 가중치와 시스템 카드는 뒤이어 공개할 예정이라고 합니다. [Hy4 공개]
바이트댄스
Seedream 5.5에는 투명 배경을 기본으로 만드는 기능이 들어갔습니다. 바이트댄스는, 이 이미지 모델이 수정을 최대 100번까지 거듭해도 요청한 부분 바깥의 영역은 그대로 지켜 낸다고 밝혔습니다. [Seedream 5.5]
LG AI연구원
LG가 월요일에 K-EXAONE 2.5 API를 무료로 열었습니다. 한국어 작업, 코딩, 도구 사용을 염두에 두고 설계한 모델입니다. [발표] · [EXAONE 플랫폼]
오늘은 여기까지입니다. 읽어 주셔서 감사합니다!
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