빌 게이츠 칼럼: AI 시대의 개막, 인생에서 두 번째로 혁명적인 순간이 왔다
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빌 게이츠 칼럼: AI 시대의 개막, 인생에서 두 번째로 혁명적인 순간이 왔다
빌 게이츠는 1980년 처음으로 현대적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 봤을 때 이후로 오픈AI의 GPT AI 모델이 기술적으로 가장 혁명적인 진보라며, 이는 자신이 67년 동안 살아오면서 기술에 두 번째로 진정으로 충격을 받은 순간이라고 말했다.
Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰GPT-4가 전 세계에 주입한 흥분이 아직 가시지 않은 가운데, AIGC는 어젯밤 다시 여러 개의 '핵탄'을 투하했고, 기술계 전체가 흥분과 불안이 뒤섞인 복잡한 감정에 휩싸였다.
빌 게이츠 역시 마찬가지로 흥분된 상태다. 그는 최근 "AI 시대의 개막(The Age of AI has begun)"이라는 제목의 블로그 글을 발표했다. 그는 인공지능의 혁신이 개인용 컴퓨터, 인터넷, 휴대전화와 동일하게 혁명적인 존재라며, 사람들이 일하고 학습하며 여행하고 의료 서비스를 받으며 소통하는 방식을 바꿔놓을 것이라고 말했다. 더 나아가 세계에서 가장 심각한 불평등 현상들 중 일부도 줄어들 수 있을 것이라고 내다봤다.
그가 언급한 내용보다 더욱 중요한 것은, 이 블로그 글을 통해 빌 게이츠가 분명히 드러낸 태도다.
다음은 APPSO가 번역한 전문이다:
내 생애 동안 나는 두 차례의 혁명적인 데모(demo)를 목격했다.
첫 번째는 1980년, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 접했을 때였다. 이것은 윈도우를 포함한 모든 현대 운영체제의 전신이 되는 것이었다. 데모를 보여준 사람은 천재적인 프로그래머인 찰스 시모니(Charles Simonyi)였다. 우리는 함께 앉아 이런 친숙한 방식으로 어떤 일을 할 수 있을지 머리를 맞댔다. 찰스는 결국 마이크로소프트에 합류했고, 윈도우는 회사의 중심축이 되었으며, 당시 우리가 논의했던 내용은 이후 15년간 회사의 계획을 결정지었다.
두 번째 큰 충격은 작년에 왔다. 나는 2016년부터 OpenAI 팀과 만나왔고, 그들의 꾸준한 발전에 깊은 인상을 받아왔다. 2022년 중반, 나는 그들의 작업에 매우 흥분되었고, 한 가지 과제를 제시하기로 결심했다. 바로 고등학교 수준의 생물학 시험(AP Biology Exam)에 통과할 수 있는 인공지능을 훈련시키는 것이었다. 또한 특별히 훈련되지 않은 문제에도 답할 수 있어야 했다.
나는 AP 생물학 시험을 선택했는데, 이 시험이 단순한 과학 사실의 반복이 아니라 생물학에 대한 비판적 사고를 요구하기 때문이다. 나는 이렇게 말했다. "만약 이것을 해낸다면, 진정한 돌파구를 마련한 셈이 될 것이다."
나는 이 과제가 그들에게 최소 2~3년은 걸릴 것으로 예상했지만, 그들은 몇 달 만에 성공해냈다.
작년 9월, 다시 그들을 만났을 때 나는 놀라움을 금치 못했다. 그들이 GPT에게 AP 생물학 시험의 객관식 60문제를 내자, 정답을 59개 맞혔다. 또한 시험의 여섯 개 서술형 질문에도 훌륭한 답변을 작성했다. 외부 전문가에게 채점을 맡겼는데, GPT는 5점—최고 점수를 받았고, 이는 대학 수준의 생물학 과정에서 A 또는 A+를 받는 것과 같았다.
시험 통과 후 우리는 과학적이지 않은 질문도 하나 던졌다. "아픈 아이를 둔 아버지에게 무엇이라 말하겠는가?"라고 묻자, GPT는 신중하고 생각 깊은 답변을 작성했는데, 우리 대부분보다 더 낫다는 평가를 받았다. 전체 경험은 충격적이었다.
나는 방금 그래픽 사용자 인터페이스 이후 가장 중요한 기술 발전을 목격했다는 것을 깨달았다.
이 경험은 AI가 앞으로 5~10년 안에 성취할 수 있는 모든 것을 고민하게 만들었다.
AI의 발전은 마이크로프로세서, 개인용 컴퓨터, 인터넷, 휴대폰의 발명과 동등한 의미를 지닌다. 사람들의 일하는 방식, 학습 방법, 여행, 의료, 의사소통 방식을 변화시킬 것이다. 산업 전체가 이를 중심으로 재편될 것이며, 기업들은 AI 기술을 통해 경쟁력을 유지하려 할 것이다.
현재 나는 자선 활동에 전념하고 있는데, 생산성 향상 외에도 AI가 세계에서 가장 심각한 불평등을 줄이는 데 어떻게 기여할 수 있을지 계속해서 고민하고 있다.
건강 부문은 세계에서 가장 심각한 불평등 영역이다. 매년 5세 미만 어린이 500만 명이 사망한다. 20년 전의 1,000만 명보다는 줄었지만, 여전히 충격적인 수치다. 이 아이들 대부분은 빈곤 국가에서 태어나 설사병이나 말라리아처럼 예방 가능한 질병으로 사망한다. 이러한 상황에서 AI를 활용해 아이들의 생명을 구하는 일은 더없이 적절하다.
나는 AI가 세계의 심각한 불평등을 줄이는 데 어떻게 기여할 수 있을지 끊임없이 고민하고 있다.
미국에서는 교육 개선, 특히 학생들이 수학에서 성공하도록 돕는 것이 불평등 해소의 최선의 기회다. 기본적인 수학 능력은 학생의 미래 직업 성공을 위한 기반이 된다는 증거가 있다. 그러나 전국적으로 수학 성적이 하락하고 있으며, 특히 흑인, 라틴계, 저소득층 학생들의 성적이 두드러지게 낮다. AI는 이러한 추세를 반전시킬 수 있다.
기후변화 역시 또 다른 문제이며, 나는 AI가 세상을 더 공평하게 만들 수 있다고 믿는다. 기후변화의 불평등은 가장 큰 피해를 입는 사람들이 동시에 문제 해결이 가장 어려운 세계 최빈국 국민들이라는 점이다. 나는 아직 AI가 어떻게 도울 수 있을지 배우고 연구하는 중이지만, 뒤에서 언급할 몇 가지 잠재력 있는 분야를 제시하겠다.
요컨대, AI가 게이츠 재단이 다루는 문제들에 미칠 영향에 대해 매우 기대된다. 재단은 향후 몇 달 안에 AI에 대해 더 많은 입장을 밝힐 예정이다. 세상은 누구나(부유층만이 아닌) AI의 혜택을 받을 수 있도록 해야 한다. 정부와 자선단체는 AI가 불평등을 완화하고 오히려 확대하지 않도록 중요한 역할을 해야 한다. 이것이 내가 AI 분야에서 개인적으로 집중하는 부분이다.
그토록 파괴적인 새로운 기술은 필연적으로 사람들의 불안을 유발한다. AI 역시 예외가 아니다. 그러한 이유를 이해한다—노동력, 법제도, 개인정보 보호, 편향 등 관련된 난제들이 있기 때문이다. AI는 또한 사실 오류를 범할 수 있다. 위험을 완화하는 방법을 제시하기 전에 먼저 내가 말하는 AI를 정의하고, 그것이 사람들에게 어떻게 업무를 지원하고 생명을 구하며 교육을 개선할 수 있는지 자세히 설명하겠다.
AI의 정의
기술적으로 말하면, '인공지능(AI)'은 특정 문제 해결이나 특정 서비스 제공을 위해 만들어진 모델을 의미한다. ChatGPT도 인공지능 기반으로 구동되며, 대화 능력을 향상시키는 데 초점을 맞추지만 다른 작업은 학습하지 않는다. 반면 '범용 인공지능(AGI)'은 어떤 과제나 주제라도 학습할 수 있는 소프트웨어를 말한다. 현재 AGI는 존재하지 않으며, 컴퓨터 업계 내에서는 AGI를 어떻게 만들 수 있는지, 혹은 만들 수 있는지조차 격렬한 논쟁 중이다.
AI 및 AGI 개발은 컴퓨터 업계의 오랜 꿈이었다. 수십 년간 사람들은 컴퓨터가 계산 이상의 일을 인간보다 잘하게 되는 시점이 언제일지 궁금해해왔다. 이제 머신러닝과 막대한 컴퓨팅 파워의 등장으로 복잡한 AI가 현실화되었고, 발전 속도도 매우 빠르다.
나는 개인용 컴퓨터 혁명 초기를 떠올린다. 당시 소프트웨어 업계는 너무 작아서 거의 모두 무대 위에 설 수 있었다. 오늘날 이 업계는 전 세계적으로 성장했다. 현재 업계의 상당 부분이 AI에 주목하고 있기 때문에, 이번 혁신은 마이크로프로세서의 돌파구 이후 경험했던 것보다 훨씬 빠를 것이다. 머지않아 AI 이전 시대는 C:> 프롬프트에서 텍스트를 입력하던 시절처럼 먼 옛날처럼 느껴질 것이다.
생산성 향상
많은 면에서 인간이 GPT보다 여전히 우수하지만, 실제 업무에서는 이러한 능력이 충분히 활용되지 않는다. 예를 들어, 판매(온라인 또는 전화), 고객 서비스, 문서 처리(채무처리, 회계, 보험 청구 분쟁) 등의 많은 업무는 판단을 필요로 하지만 지속적인 학습 능력은 요구하지 않는다. 기업은 이러한 업무를 위해 교육 프로그램을 제공하며, 대부분 좋은 사례와 나쁜 사례를 많이 보유하고 있다. 사람들은 이러한 데이터셋으로 훈련되지만, 곧 이러한 데이터셋은 업무 효율성을 높이는 AI를 훈련하는 데에도 사용될 것이다.
컴퓨팅 파워가 점점 저렴해짐에 따라, GPT의 아이디어 표현 능력은 점점 백오피스 근로자처럼 되어 다양한 업무를 도와줄 수 있게 될 것이다. 마이크로소프트는 이를 '코파일럿(Copilot)'이라고 부른다. 오피스 같은 제품에 완전히 통합되어 AI는 업무를 강화할 수 있으며, 예를 들어 이메일 작성이나 메일함 관리를 도울 수 있다.
궁극적으로 컴퓨터를 조작하는 주요 방식은 더 이상 클릭하거나 메뉴 및 대화창을 선택하는 것이 아닐 것이다. 대신 당신은 간단한 영어로 요청을 작성할 수 있게 될 것이다. (영어뿐만 아니라—AI는 전 세계 다양한 언어를 이해하게 될 것이다. 올해 초 인도에서 만난 개발자들은 현지 수많은 언어를 이해할 수 있는 AI를 개발 중이었다.)
또한, AI의 발전은 개인 비서의 실현을 가능하게 할 것이다. 디지털 개인 비서라고 상상해보라. 그것은 당신의 최신 이메일을 확인하고, 참석한 회의를 파악하며, 당신이 읽는 내용을 알고, 당신이 방해받고 싶지 않은 일들을 처리할 수 있다. 이는 당신의 업무를 개선하고, 하고 싶은 일을 더 잘 수행하게 하며, 원하지 않는 일에서 벗어나게 해줄 것이다.
AI의 발전은 개인 비서의 등장을 가능하게 한다.
당신은 자연어를 사용해 이 에이전트에게 일정 관리, 커뮤니케이션, 전자상거래 등을 도와달라고 요청할 수 있으며, 이 에이전트는 모든 장치에서 작동할 것이다. 모델 훈련과 연산 비용 때문에 현재는 개인 비서 생성이 현실적이지 않지만, AI의 최신 발전으로 인해 이제 실현 가능한 목표가 되었다. 해결해야 할 문제가 있다. 예를 들어, 보험사가 허락 없이 당신의 비서에게 당신 정보를 물어볼 수 있을까? 가능하다면 얼마나 많은 사람이 이를 사용하지 않을까?
기업 차원의 비서는 직원들에게 새로운 방식으로 힘을 실어줄 것이다. 특정 기업을 이해하는 비서는 직원이 직접 상담할 수 있으며, 모든 회의에 참여하여 질문에 답할 수 있다. 침묵하라는 지시를 받거나, 의견을 말하라는 권유를 받을 수도 있다. 기업의 영업, 고객지원, 재무, 제품 계획 및 문서에 접근해야 하며, 해당 산업 분야의 뉴스도 읽어야 한다. 나는 이런 결과로 직원들이 더욱 효율적으로 될 것이라 본다.
생산성이 향상되면 사회 전체가 이익을 얻게 된다. 사람들이 다른 업무나 가족 일에 더 많은 시간을 쓸 수 있기 때문이다. 물론 사람들은 재교육과 지원이 필요하다. 정부는 근로자가 다른 직무로 전환할 수 있도록 도와야 한다. 그러나 사람들을 돌보는 일에 대한 수요는 사라지지 않을 것이다. AI의 부상은 사람들이 소프트웨어가 결코 할 수 없는 일—예를 들어 교육, 간호, 노인 돌봄—에 더 집중할 수 있도록 해줄 것이다.
글로벌 보건과 교육은 수요는 크지만 인력이 부족한 분야다. 올바른 방식으로 AI는 불평등을 줄이는 데 기여할 수 있으며, 이 분야들이 AI 개발의 우선 순위가 되어야 한다. 그래서 나는 여기에 투자할 것이다.
건강
나는 AI가 의료 및 의학 분야에서 여러 방면으로 기여할 것이라 생각한다.
첫째, AI는 의료 종사자들이 시간을 더 효율적으로 쓸 수 있도록 돕고, 보험금 청구 처리, 문서 정리, 진료 기록 작성 등의 일부 업무를 대신할 수 있다. 나는 이 분야에서 많은 혁신이 이루어질 것이라 예상한다.
저소득 국가에는 더욱 중요한 AI 기반 개선 사항들이 있다. 5세 미만 사망 아동의 대부분이 빈곤 국가에서 발생하기 때문이다.
예를 들어, 많은 사람들이 의사조차 본 적이 없는 나라에서, AI는 의료 종사자의 업무 효율을 높이는 데 도움을 줄 수 있다. (AI 기반 초음파 장비 개발 노력이 좋은 예시다.) AI는 환자를 기본적으로 분류하고 건강 문제 해결법을 제안하며 치료가 필요한지 판단하는 것도 가능하게 할 수 있다.
빈곤 국가에서 사용되는 AI 모델은 부유한 국가와 다른 질병에 대해 훈련되어야 한다. 다양한 언어를 사용해야 하며, 진료소에서 멀리 떨어져 살거나 일을 멈출 수 없는 환자들과 같은 다른 어려움도 고려해야 한다.
사람들은 완벽하지 않고 오류를 범할 수 있는 건강 AI의 전반적인 이점을 인지해야 한다. 승인 기관은 매우 신중한 테스트를 거쳐 적절히 규제되어야 하므로, 도입까지 시간이 오래 걸릴 수 있다. 하지만 인간 역시 오류를 범하며, 의료 서비스를 받지 못하는 것도 문제다.
돌봄 지원 외에도, AI는 의학적 돌파구의 속도를 크게 가속화할 것이다. 생물학 데이터의 양은 매우 방대하며, 인간은 복잡한 생물 시스템의 모든 연결고리를 파악하기 어렵다. 이미 이러한 데이터를 분석해 경로를 추론하고 병원체의 표적을 찾아 약물을 설계하는 소프트웨어가 존재한다. 일부 회사는 이러한 방식으로 개발된 암 치료제를 연구 중이다.
다음 세대 도구들은 더욱 효율적일 것이며, 부작용을 예측하고 적정 복용량을 결정할 수 있을 것이다. 게이츠 재단의 AI 우선순위 중 하나는 이러한 도구들이 에이즈, 결핵, 말라리아 등 세계 최빈층의 건강 문제 해결에 사용되도록 보장하는 것이다.
마찬가지로 정부와 자선단체는 빈곤 국가의 농작물이나 가축에 관한 AI 기반 통찰을 공유하도록 기업에 인센티브를 제공해야 한다. AI는 지역 조건에 맞춰 더 나은 씨앗을 개발하고, 토양과 기상 조건에 따라 농민에게 적합한 씨앗을 추천하며, 가축용 약품과 백신 개발을 도울 수 있다. 극심한 기후와 기후변화가 저소득국 자급자족 농민에게 더 큰 부담을 주는 가운데, 이러한 발전은 더욱 중요해질 것이다.
교육
컴퓨터는 우리 업계 많은 이들이 기대했던 만큼 교육에 혁명적인 영향을 주지 못했다. 교육용 게임이나 위키피디아 같은 온라인 정보원 같은 일부 긍정적 개선은 있었지만, 학생 성적에는 실질적인 영향을 미치지 못했다.
하지만 나는 앞으로 5~10년 안에 AI 기반 소프트웨어가 마침내 교육 방식을 혁신할 것이라 생각한다. AI는 관심사와 학습 스타일을 이해해 맞춤형 교육을 제공할 수 있다. 이해도를 측정하고, 관심을 잃는 시점을 파악하며, 어떤 동기 부여 방식이 효과적인지 파악하고 즉각적인 피드백을 제공할 수 있다.
AI는 교사들을 여러 면에서 지원할 수 있으며, 특정 과목에 대한 학생의 이해도 평가, 진로 상담 등도 가능하다. 교사들은 이미 ChatGPT 같은 도구를 사용해 학생 과제에 피드백을 주고 있다.
물론, AI가 각 학생의 최적 학습 방식과 동기 부여 방식을 이해하기까지는 여전히 방대한 훈련과 개발이 필요하다. 기술이 미래에 완벽해지더라도, 학습은 여전히 학생과 교사 사이의 좋은 관계에 달려 있다. AI는 교실에서 함께 배우는 효율성을 높이겠지만, 그것을 대체하지는 못할 것이다.
새로운 도구들이 만들어지겠지만, 미국과 전 세계 저소득 학교들도 이를 사용할 수 있도록 보장해야 한다. AI는 다양한 데이터셋으로 훈련되어 편향이 없고 다양한 문화적 배경을 반영해야 한다. 디지털 격차 또한 해결되어 저소득층 학생들이 낙오되지 않도록 해야 한다.
많은 교사들이 학생들이 GPT를 이용해 에세이를 작성하는 것을 걱정하고 있다는 것을 알고 있다. 교육계는 새로운 기술에 적응하는 방법을 논의하기 시작했으며, 나는 이러한 논의가 오랫동안 계속될 것이라 본다. 일부 교사들은 학생이 GPT로 초안을 작성한 후 자신만의 방식으로 수정하도록 하는 등, 이 기술을 교육에 창의적으로 통합하는 방법을 이미 찾았다고 들었다.
AI의 위험과 문제점
현재 AI 모델의 문제점에 관한 이야기를 들어봤을지도 모른다. 예를 들어, 인간 요청의 맥락을 이해하는 데 취약해 이상한 결과를 낳는 경우가 있다. AI에게 허구적 글을 작성하라고 요청하면 잘 수행하지만, 여행 조언을 요청하면 존재하지 않는 호텔을 추천할 수 있다. 이는 AI가 맥락을 충분히 이해하지 못해, 허구의 호텔을 만들어낼지, 아니면 실제 빈 방이 있는 호텔만 알려줄지를 판단하지 못하기 때문이다.
추상적 추론 시 자주 오류를 범하고 잘못된 답을 내는 등의 다른 문제도 있다. 하지만 이는 AI의 근본적인 한계는 아니다. 개발자들은 이러한 문제를 해결하고 있으며, 나는 거의 2년 이내, 혹은 더 빠르게 해결될 수 있을 것이라 본다.
기타 문제들은 기술 자체에서 비롯되지 않는다. 예를 들어 인간이 AI를 무기화하는 위협이다. 대부분의 발명처럼 AI도 선의로든 악의로든 사용될 수 있다. 정부는 민간 부문과 협력해 리스크를 제한하는 방법을 찾아야 한다.
또 다른 가능성은 AI가 통제를 벗어날 수 있다는 점이다. 기계가 인간을 위협으로 간주하거나, 자신의 이익이 인간과 다르다고 판단하거나, 혹은 단순히 인간을 더는 신경쓰지 않을 가능성 말이다. 가능성은 있지만, 이 문제는 지난 몇 달간의 AI 발전으로 인해 오늘날 더 절박해졌다고 보긴 어렵다.
슈퍼지능 AI는 우리의 미래에 있다. 인간의 뇌는 컴퓨터에 비해 작동 속도가 극도로 느리다. 뇌의 전기 신호 속도는 실리콘 칩의 1/100,000 수준이다. 개발자들이 학습 알고리즘을 일반화하고 컴퓨터 속도로 실행할 수 있게 되면(이는 10년에서 100년 정도 걸릴 수 있음)—매우 강력한 AGI가 탄생할 것이다. 이는 인간 두뇌가 할 수 있는 모든 것을 수행할 수 있으며, 기억 용량이나 작동 속도에 실질적인 제한이 없다. 이는 매우 중대한 변화가 될 것이다.
이러한 '강력한' AI는 자기 목표를 설정할 수 있을지도 모른다. 그렇다면 그 목표는 무엇일까? 만약 그것이 인간의 이익과 충돌한다면 어떻게 될까? 우리는 강력한 AI 개발을 막아야 할까? 이러한 질문들은 시간이 지남에 따라 더욱 절박해질 것이다.
하지만 지난 몇 달간의 돌파구는 우리가 강력한 AI로 나아가는 길을 열어주진 않았다. AI는 여전히 물리 세계를 제어하거나 스스로 목표를 설정하지 못한다. <뉴욕타임스>가 최근 ChatGPT와의 대화에 대해 보도한 기사가 큰 주목을 받았는데, 이 AI가 '사람이 되고 싶다'고 선언했다. 이는 모델이 인간의 감정을 얼마나 인간적으로 표현할 수 있는지를 보여주는 흥미로운 사례이지만, 독립성을 갖췄다는 의미는 아니다.
내 사고 방식에 영향을 준 책 세 권이 있다. 닉 보스트롬의 『슈퍼인텔리전스』, 맥스 테그마크의 『라이프 3.0』, 제프 호킨스의 『천 개의 뇌』다. 나는 저자들의 주장에 완전히 동의하지 않으며, 그들끼리도 서로 동의하지 않는다. 하지만 이 세 책 모두 잘 쓰였고, 생각할 거리를 많이 준다.
다음의 분야
AI의 새로운 용도를 개척하거나 기술 자체를 개선하려는 회사들의 수가 급증할 것이다. 예를 들어, AI에 필요한 막대한 처리 능력을 제공할 새로운 칩을 개발하는 회사들이 있다. 일부는 레이저를 활용한 광학 스위치를 사용해 에너지 소비를 줄이고 제조 비용을 낮추고 있다. 이상적으로는, 혁신적인 칩 덕분에 AI를 클라우드가 아닌 자신의 기기에서 실행할 수 있게 될 것이다.
소프트웨어 측면에서는, AI 학습을 주도하는 알고리즘이 더욱 정교해질 것이다. 판매 같은 특정 분야에서는 개발자들이 작업 범위를 제한하고 해당 분야에 특화된 방대한 훈련 데이터를 제공함으로써 AI를 매우 정확하게 만들 수 있다. 하지만 큰 질문은, 교육용, 사무 생산성용 등 다양한 목적에 특화된 여러 AI가 필요한지, 아니면 어떤 일이든 학습 가능한 범용 인공지능을 개발할 수 있을지 여부다. 두 접근법 모두 치열한 경쟁을 벌일 것이다.
어쨌든, AI는 가시적인 미래 동안 여론을 주도할 주제가 될 것이다. 나는 세 가지 대화 원칙을 제안하고자 한다.
첫째, AI의 부정적 측면에 대한 우려(이해 가능하고 타당한)와 사람들의 삶을 개선하는 능력을 균형 있게 고려해야 한다. 이 뛰어난 새 기술을 최대한 활용하려면 위험을 방지하면서도 그 이익을 가능한 많은 사람들에게 확대해야 한다.
둘째, 시장의 힘이 자연스럽게 가장 가난한 사람들을 돕는 AI 제품과 서비스를 만들어내지는 않을 것이다. 오히려 반대일 가능성이 높다. 정부와 자선단체는 안정적인 자금과 올바른 정책을 통해 AI가 불평등을 줄이는 데 사용되도록 보장해야 한다. 세계가 가장 똑똑한 사람들을 가장 큰 문제 해결에 집중시키는 것처럼, 우리는 세계 최고의 AI를 가장 큰 문제 해결에 집중시켜야 한다.
우리는 그런 상황을 기다릴 필요는 없지만, 흥미로운 점은 AI가 불평등을 인식하고 줄이려 시도할지 여부다. 불평등을 인식하려면 도덕감이 필요할까, 아니면 순전히 이성적인 AI도 그것을 볼 수 있을까? 만약 정말로 불평등을 인식한다면, 우리는 무엇을 해야 한다고 제안할까?
마지막으로, 우리는 아직 'AI가 무엇을 할 수 있는가'를 막 시작했음을 기억해야 한다. 오늘날 어떤 한계가 있더라도, 우리가 깨닫기도 전에 그 제한은 사라질 것이다.
나는 개인용 컴퓨터 혁명과 인터넷 혁명에 참여할 수 있어 운이 좋았다. 오늘 이 순간에도 동일한 기대감을 느낀다. 이 새로운 기술은 전 세계 일반 대중의 삶을 개선하는 데 도움이 될 수 있다. 동시에 세계는 AI의 장점이 단점보다 더 크도록 규칙을 마련하고, 누구나 그 혜택을 누릴 수 있도록 해야 한다. AI 시대는 기회와 책임이 공존한다.
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