AI 겨울의 메아리

Feb 1, 2026

Feb 1, 2026

나는 경력의 대부분 동안 시스템 프로그래머로 일해 왔고 여러 개발 패러다임을 받아들여 왔다. 시스템과 백엔드에 초점을 둔 개발자로서 AI 시스템에 대한 나의 노출은 크지 않았지만, 기호 프로그래밍 언어, 규칙 기반 시스템, 그래프 데이터베이스를 다뤄 본 적은 있다. 나는 기술 분야에서 수많은 유행을 보아 왔고, 풍부하게 공급되는 벤처 자본은 최대한의 파괴적 변화를 약속하고, 그 결과 수익을 약속하는 유행을 더욱 증폭시켜 왔다.

1980년대에 일어났던 첫 번째 상업적 AI 과열 주기를 돌아보는 것은 교육적일 수 있다. Lisp 기반의 특수 목적 컴퓨터가 등장했고, 이는 정교한 기호적 추론 시스템과 규칙 기반 추론 시스템을 구축할 수 있는 애플리케이션 개발 환경을 제공했다. 그 시대의 컴퓨터는 일반적으로 대규모 조직에 의해 운영되었고 영숫자 단말기를 통해 사용되었다. 그와 대조적으로, 그래픽 상호작용 환경과 대화형 추론 기능을 갖춘 Lisp 머신은 훨씬 더 세련된 경험을 제공했다.

어떤 새로운 기술이든 그렇듯, Lisp 머신을 만들고 사용한 사람들은 미래에는 그것이 일종의 두뇌 확장처럼 인간을 보강하거나, 혹은 스스로 지능적이 되어 인간보다 더 잘 문제를 해결하게 될 것이라고 재빨리 외삽했다. 결국 컴퓨터는 이미 인간보다 계산을 더 잘하는 것으로 알려져 있었으니, 보통 인간 지능과 연관되는 다른 영역에서도 결국 더 뛰어나게 될 것이라고 여겨졌다.

1980년대 초부터 AI 연구는 미국과 일본 모두에서 막대한 자금 지원을 받았다. 규칙 기반 전문가 시스템은 결국 “지능적”이 되거나, 적어도 복잡한 의사결정과 분석 과정을 돕기 위해 인간을 보강하는 역할을 하게 될 것이라고 믿어졌다. 군사용과 민간용 활용이 구상되었고, 아직 초기 단계에 있던 이 시스템들이 임무 핵심 애플리케이션에 배치될 만큼 충분히 성숙해질 것을 기대하며 거대한 프로젝트들이 시작되었다.

그 시대의 큰 베팅 가운데 하나는 하드웨어 분야에 있었다. 여러 공급업체가 이를 상용화하기 위해 MIT로부터 Lisp 머신 기술과 설계를 라이선스했다. 범용 하드웨어는 AI 소프트웨어를 실행하기에 충분한 능력을 갖추지 못할 것이라고 여겨졌기 때문에, 사실상 AI 작업에만 유용한 전체 시스템 계열이 만들어졌다. 하지만 동시에 반도체 제조와 집적의 발전은 범용 마이크로프로세서를 엄청난 속도로 더 저렴하고 더 빠르게 만들었다. 규모의 경제가 작동하기 시작했고, 1980년대 말로 갈수록 Lisp 머신은 성능 면에서 뒤처지게 되었으며, 결국 시장에서 완전히 사라졌다. 그것들을 만들었던 회사들과, 그 개발과 상용화에 투입된 수억 달러도 함께 사라졌다.

그 뒤에 이어진 것이 이른바 두 번째 AI 겨울이었다. 큰 약속을 하고도 이를 실현하지 못한 회사들은 무너졌고, 시스템들은 시장에서 사라졌으며, AI가 다시 마케팅 유행어로 사용될 수 있기까지는 수십 년이 걸렸다. 우리가 오늘 서 있는 곳이 바로 그 지점이다.

사람들은 역사는 반복되지 않는다고 말하지만, 대규모 언어 모델의 가용성을 기반으로 한 현재의 AI 붐 또한 과장된 약속과 지나친 단순화에 기대고 있다는 점은 이미 분명하다. 1980년대와 마찬가지로, 오늘날의 시스템은 이전에는 인간의 지능이 필요했던 작업을 수행할 수 있으며, 그때와 마찬가지로 이 시스템들이 미래에 무엇을 할 수 있을지 쉽게 외삽할 수 있다. 그러나 그것이 쉬운 이유는 기술적 세부사항이 얼버무려지고, 아이디어를 현실로 바꾸는 데 필요한 노력과 조직이 무시되기 때문이다.

하지만 1980년대와 달리, 현재의 AI 붐은 국가 전체의 국내총생산 규모에 달하는 투자 위에 세워져 있다. 현재의 AI 시스템이 할 수 있는 일들 가운데 일부는 인상적이지만, 이 시스템들이 실제로 사회가 작동하는 방식을 의미 있고 지속 가능한 방식으로 바꾸게 될 것이라고 상상하기는 어렵다.

우리 경제가 정말로 이 데이터 센터들에 완전히 의존하게 될까? 이 시스템들은 불과 몇 년 안에 구식이 되지 않을까? 우리가 하드웨어와 소프트웨어 연구 분야를 실제로 넘어섰고, 이제는 우리가 성취한 것을 바탕으로 모든 것을 다시 구축할 시점일까?

나는 이 질문들에 대한 답은 “아니오”라고 믿으며, 현재의 AI 과열 주기도 모든 기술 과열 주기가 그렇듯 결국 끝을 맞이할 것이라고 본다. 최근의 과거를 돌아보면, 우리는 이미 VR의 실패를 보았고(다시 한 번), 블록체인의 실패를 보았으며, AI가 다시 실패하는 것도 보게 될 것이다. 사물은 원래 이런 식으로 흘러가지만, 이번에는 이루어진 투자 규모 때문에 그 여파가 더 두드러질 것이다.

LLM은 훌륭한 도구이며, 프로그래밍은 다시는 예전과 같지 않을 것이다. 어쩌면 그것들이 바로 이러한 특정한 방식으로 개발되었기 때문에 훌륭한 도구인 것일지도 모른다. 우리는 결코 확실히 알지 못할 것이다.

추신: 이 글을 작성하는 데에는 어떤 LLM도 사용되지 않았지만, 제목은 ChatGPT가 제안했다.