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앤드류 응 교수는 인공지능을 계절에 비유해 설명해왔다. 그는 이렇게 말한다. 과거 AI는 몇 차례 ‘겨울’을 겪었지만, 이제는 분명히 말할 수 있다. 인공지능은 ‘영원한 봄’에 들어섰다. 이는 일시적 유행이나 특정 기술의 성공을 의미하지 않는다. AI가 산업과 사회 전반의 기본 인프라로 자리잡았다는 뜻이다.
구글 브레인에서 딥러닝 프로젝트를 이끌던 시절, 그리고 이후 자율주행과 음성인식 기술을 연구하면서 그는 한 가지 확신을 갖게 되었다. AI의 핵심 가치는 기술 그 자체가 아니라, 얼마나 많은 사람들이 이를 활용할 수 있는가에 달려 있다는 점이다. 그래서 코세라(Coursera)를 공동 설립했고, 전 세계 수천만 명에게 머신러닝과 AI 교육을 무료 또는 저비용으로 제공해 왔다. AI의 미래는 소수의 천재가 아니라, 다수의 실천가에 의해 만들어질 것이기 때문이다.
최근 대형언어모델(LLM)의 발전은 놀라운 성과를 보여주고 있다. 그러나 그는 늘 강조한다. 특정 모델이나 유행하는 기술에만 매몰되어서는 안 된다. 얀 르쿤 교수가 지적했듯이, 미래 AI의 핵심은 차세대 학습 구조와 새로운 패러다임에 있다. 지금의 AI는 여전히 데이터 의존적이며, 인간 수준의 추론과 세계 이해에는 한계가 있다. 다음 도약은 더 근본적인 알고리즘 혁신에서 나올 것이다.
미래의 AI 인재에게는 두 가지 중요한 길이 있다. 첫째는 새로운 원리를 창출하는 연구자다. 수학, 통계, 컴퓨터 구조, 병렬 계산과 같은 기초 학문은 여전히 AI 혁신의 원천이다. CNN 이후의 모델, 새로운 학습 방식, 에너지 효율적 AI 구조는 이러한 기초 연구에서 탄생할 것이다. 이 길은 어렵지만, 인공지능의 방향을 바꾸는 힘을 가진다.
둘째는 AI를 활용해 세상을 바꾸는 융합 전문가다. 의료, 제조, 국방, 농업, 인문학에 이르기까지 AI는 모든 분야의 공용 언어가 되고 있다. 이제 AI는 특정 전공의 전유물이 아니다. 엑셀이나 파워포인트를 쓰듯, AI를 자연스럽게 다루는 시대가 온다. 이때 중요한 것은 완벽한 코드가 아니라, 문제를 정의하고 AI를 적절히 적용하는 능력이다.
특히 한국을 포함한 많은 국가가 AI 인재 부족을 겪고 있다. 이는 전문가 수의 문제가 아니라, 교육 구조의 문제다. 그는 가까운 미래에 대학 1학년 과정에서 AI가 필수 교양이 될 것이라 확신한다. 읽고 쓰는 능력처럼, AI를 이해하고 활용하는 능력은 기본 소양이 될 것이다.
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동시에 우리는 책임있는 AI를 잊어서는 안 된다. 기술은 중립적이지 않으며, 잘못 설계된 AI는 편향과 불평등을 확대할 수 있다. 투명성, 윤리, 사회적 책임은 AI 발전의 속도를 늦추는 장애물이 아니라, 지속 가능한 성장을 위한 안전장치다.
인공지능의 미래는 이미 시작되었다. 이제 남은 질문은 우리가 이 기술을 관망할 것인가, 아니면 주도할 것인가다. 영원한 봄의 계절에, 씨앗을 심는 사람만이 가을의 결실을 얻을 수 있다. AI의 미래는 기술이 아니라, 준비된 사람들에게 달려 있다.
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