도이체방크, AI 종말론에 찬물을 끼얹다: 전문가의 미래 예측이 일반인보다 더 믿을 만한 건 아니다

동찰 Beating AI 속보, 도이체방크 리서치가 《AI 종말: 형편없는 기술 예측 약사》를 발표하며 최근의 AI 멸종 논쟁에 찬물을 끼얹었다. 보고서는 기술이 어디까지 발전할 수 있는지조차 예측하기 어려운데, 언제 실현될지, 사회가 어떻게 받아들일지, 그리고 궁극적으로 어떤 영향을 미칠지는 더 말할 것도 없다고 본다. 현재 실리콘밸리 AI 전문가들의 AI 미래에 대한 판단이 일반인보다 더 믿을 만한 것은 아닐 수 있다.

보고서는近百년에 걸친 예측 실패 사례를 끄집어냈다. 아인슈타인은 1934년에 핵에너지를 실제로 얻는 것이 거의 불가능하다고 생각했지만, 10년도 안 되어 지속적인 핵 연쇄 반응이 실현되었다. 이더넷 공동 발명가 Bob Metcalfe는 1995년에 인터넷이 이듬해 "장관을 이루며 붕괴"할 것이라고 예측했지만 빗나갔고, 그는 이 예측이 실린 기사를 펄프로 만들어 마셨다.

AI 업계도 적지 않게 실패했다. Geoffrey Hinton은 2016년에 5~10년 안에 딥러닝이 영상의학과 의사를 능가할 것이라고 판단하며 신규 인력 양성을 중단할 것을 권하기까지 했다. 그러나 지난 10년간 영상의학과 의사 수는 오히려 약 10% 증가했다. 도이체방크는 이런 예측이 흔히 범하는 오류가 있다고 본다. 업무에서 가장 자동화하기 쉬운 부분을 업무 전체로 착각하는 것이다. 영상의학과 의사도 단순히 영상을 판독하는 것만이 아니라 설명, 판단, 소통, 임상적 의사결정을 해야 한다.

자율주행 예측도 같은 문제에 부딪혔다. 기술 진보는 첫 번째 관문일 뿐이고, 그 뒤에는 끝없는 예외 상황, 규제, 책임 소재, 대중 수용성이 있다. 도이체방크는 심지어 AI가 궁극적으로 어디까지 갈 수 있는지는 다음 모델의 성능이 얼마나 더 향상되는지보다, 기업이 이를 실제 업무 흐름에 접목하고 기꺼이 비용을 지불할 수 있는지에 더 좌우될 수 있다고 본다.

보고서는 AI 종말론에 한층 더 현실적인 해석을 덧붙였다. 거의 모든 참여자가 상황을 더 크게 부풀릴 동기가 있다는 것이다. 창업자에게는 신념이 필요하고, 투자자에게는 장세가 필요하며, 컨설팅 회사에는 긴박감이, 정책 입안자에게는 존재감이, 언론에는 극적인 요소가 필요하다. 소셜 플랫폼은 또 부정적이고 감정이 강렬하며 더 극단적인 주장을 본능적으로 선호하기 때문에 온건한 판단은 오히려 전파되기 더 어렵다.