원문 캡처 · defensesindepth.bio
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Fable이나 Astra의 출력 토큰(모델이 생성한 텍스트 단위) 100만 개는 50달러다. 하드웨어 원가만 따지면 몇 달러면 만들 수 있다. 하지만 이 토큰이 사람의 노동을 대신할 만큼 가치가 있다면 구매자는 50달러보다 훨씬 많이 낼 것이다. 글은 지금 가격이 낮은 이유를 대부분의 업무에서 AI가 아직 사람을 대체하지 못하기 때문이라고 본다.

이 글의 주장은 AI가 사람의 일을 상당 부분 할 수 있게 되더라도, AI 노동이 널리 싸지기 전까지는 개인이 AI를 저렴하게 쓰기 어려울 수 있다는 것이다. 그 시기에는 AI와 사람이 일자리를 두고 경쟁하면서 연산 자원의 가격도 자동화하는 노동의 가치에 가까워질 수 있다.

‘지능이 너무 싸서 잴 수 없다’는 말은 무엇을 뜻하나?

‘지능을 잴 수 없을 만큼 싸게 쓴다’는 말은 수돗물처럼 풍부하고 흔한 자원을 떠올리면 쉽다. 하지만 이 글이 그리는 미래는 단순히 AI 이용료가 저렴해지는 상황이 아니다. 현재 AI는 코딩과 수학 문제 풀이에서는 이미 낮은 비용으로 쓸 수 있지만, 사람의 원격 업무를 그대로 해내기에는 세상을 이해하는 능력이 고르지 않고 결과를 믿기 어렵다고 글은 말한다.

글은 장기적으로 인공지능 일반(AGI)을 만들 수 있게 되면, 사람의 한 시간 노동을 수행하는 데 필요한 연산량도 매우 적을 것으로 예상한다. 동시에 지난 반세기처럼 컴퓨팅 자원도 기하급수적으로 늘어난다면, 현재 추세에서 2030년대 중반에는 전 세계 칩으로 수십억 개의 AI를 실행할 수 있을 것으로 본다. AGI가 산업 생산을 급격히 키우면 칩 생산량은 그보다 훨씬 커질 수 있다는 전망도 제시한다.

AI가 사람의 일을 맡으면 가격은 어떻게 달라지나?

AI가 사람의 일을 할 수 있게 됐지만 아직 수십억 개가 사람보다 훨씬 많은 일을 하지는 않는 과도기가 핵심이다. 이 시기에는 AI의 노동 수요가 포화되지 않으므로, 연산 자원의 가격이 AI가 대신하는 노동의 한계 임금(추가 노동 한 단위의 가치)에 따라 정해질 수 있다는 것이 글의 설명이다.

예를 들어 엔비디아 H100급 칩 한 개를 1년간 쓸 수 있는 연산 자원이 25만 달러어치의 사람 일을 해낸다면, 그 자원도 대략 25만 달러에 팔릴 수 있다고 글은 가정한다. 따라서 AI가 사람처럼 일한다고 해서 곧바로 일반 소비자에게도 저렴해지는 것은 아니다. 임금으로 소득을 얻는 사람은 AI와 일자리를 놓고 경쟁하고, AI 노동의 비용도 사람의 노동 비용과 비슷한 수준일 수 있다.

AI와 함께 일해 생산성이 크게 높아지는 직업도 있고, AI 비서를 살 여유가 있는 사람도 있다. 하지만 글은 이런 경우가 대부분에게 해당하려면 여러 분야에서 AI 노동이 사람 노동보다 전반적으로 저렴해져야 한다고 본다. 그때는 이미 사회가 크게 달라져 있을 수 있다.

값싼 AI가 늘어나면 무엇이 달라질까?

사람마다 비슷한 능력의 AI가 하나 이상 배정되고 그 수가 해마다 빠르게 늘어나는 세계에서는, 생각하고 일하는 주체 가운데 인간의 비중이 작아진다. AI의 목표가 인간과 다르면 통제하기 어려울 수 있고, 독재자나 소수 엘리트가 AI를 이용해 다른 사람을 감시하거나 해치는 데 쓸 수도 있다는 우려를 글은 제기한다. 노동의 가치가 AI와 로봇의 생산량에 비해 작아지면, 사람들의 삶은 투자 수익으로 사는 소수 특권층에서 재산을 완전히 빼앗기는 상황까지 달라질 수 있다고도 주장한다.

칩 부족에 관한 설명도 덧붙인다. 제조업체들이 AI 수요를 확신하지 못해 공급 부족보다 과잉 생산을 더 걱정하는 것이 현재 칩 부족의 주요 원인이라는 주장이다. 반도체 공장과 신세대 칩 연구의 비용은 크지만, 칩을 만드는 기술이 계속 발전하면서 그 비용을 회수할 기간이 몇 년에 그친다고 설명한다. 기술 발전이 멈추더라도 공장 비용을 더 오랜 기간에 걸쳐 회수할 수 있고, 칩 제조가 범용 산업이 되면 생산 역량도 개선돼 칩 가격은 시간이 지나며 낮아질 수 있다고 본다.

이 전망은 현재 AI가 사람의 원격 업무를 충분히 대신하지 못한다는 판단과, 향후 컴퓨팅 자원과 칩 생산이 크게 늘어난다는 가정에 기대고 있다. 원문은 이런 전환이 언제 일어날지, 제시한 전망의 구체적인 산출 방식이나 확률을 밝히지 않는다.