Andrej Karpathy가 대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 전통적인 기술 확산의 경로를 바꾸고, 일반 개인에게 전례 없는 힘을 제공하는지에 대해 설명합니다.
혁신적 기술은 보통 위에서 아래로 확산됩니다. 처음에는 정부나 군대에서 시작해, 다음으로는 기업, 그리고 결국 일반 개인에게 도달하게 됩니다. 예를 들어 전기, 암호화, 컴퓨터, 비행, 인터넷, GPS 등 대부분의 기술이 이런 경로를 따라 발전해 왔습니다. 이는 새로운 강력한 기술은 초기에는 희소하고 자본 집약적이며, 사용을 위해 전문적인 기술이 필요하기에 직관적으로 받아들여집니다.
그런데 LLM(대규모 언어 모델)은 이런 패턴을 극적으로 뒤집고 있습니다. 이 기술은 오히려 일반 개인에게 더 큰 혜택을 즉각적으로 주고, 기업이나 정부에서는 그 영향이 더 상대적으로 약하거나 느리게 나타나고 있습니다. 예를 들어 ChatGPT는 역사상 가장 빠르게 성장한 소비자 애플리케이션이며, 4억 명의 주간 활성 사용자가 글쓰기, 코딩, 번역, 튜터링, 요약, 심층 연구, 브레인스토밍 등 다양한 용도로 활용하고 있습니다. 이것은 그저 기존 도구의 소폭 개선이 아니라, 개인의 다양한 역량에서 단계적인 파워업을 의미합니다. 접근 장벽도 매우 낮아, 모델은 저렴하거나 아예 무료에 가깝고, 빠르며, 누구나 URL 접속만으로(혹은 로컬 PC 상에서) 쓸 수 있습니다. 게다가 사용자 개개인의 모국어와 톤, 속어, 이모지까지 자연스럽게 이해합니다. 정말 엄청난 변화입니다. 지금까지, 보통의 사람들이 이렇게 극적이고 빠른 기술적 도약을 경험한 적은 거의 없었습니다.
그렇다면 왜 기업과 정부에서는 이 혜택이 상대적으로 미미할까요? 첫째, LLM이 제공하는 역량은 특정 방향성이 있습니다. 모든 분야에서 마치 준전문가(Quasi-expert) 수준의 지식과 성능을 제공합니다. 동시에 다재다능하지만 얕고(Shallow), 오류를 일으키기도 합니다. 반면, 기업이나 조직이 가진 고유의 힘은 여러 분야의 전문성을 한곳에 집중시키는 것, 즉 엔지니어, 연구원, 분석가, 변호사, 마케팅 전문가 등이 한 팀에서 일한다는 점입니다. LLM이 이 전문가들의 개인적인 업무 효율을 높일 순 있지만(예: 초안 문서 작성, 코드 자동 생성 등), 이는 조직이 이미 하던 일을 조금 더 잘 하게 해줄 뿐입니다. 반면, 보통의 개인은 특정 분야의 전문가일 가능성이 적어, LLM이 준전문가급 역량을 넓은 분야에서 제공함으로써, 전에는 못하던 일까지 할 수 있게 됩니다. 이제 누구나 앱을 뚝딱 만들어볼 수 있고, 법률 문서를 다뤄보고, 난해한 연구 논문을 이해하고, 데이터 분석을 하고, 브랜딩 및 마케팅용 멀티모달 콘텐츠까지 생성할 수 있습니다. 추가 전문가 없이도 충분한 수준의 결과를 낼 수 있게 된 것입니다.
둘째, 조직은 훨씬 더 복잡한 문제와 필수 조율이 필요합니다. 예를 들어 각종 통합, 레거시 시스템, 브랜드 가이드, 엄격한 보안 및 프라이버시 프로토콜, 국제화, 규제 준수, 법적 리스크 등 셀 수 없이 많은 변수와 제한 조건, 고려사항이 있습니다. 의사결정에 여유도 거의 없으며, 이런 모든 것을 하나의 컨텍스트 윈도우에 넣기도 쉽지 않습니다. 조직에서는 감각적으로(“vibe code”) 코딩을 할 수도 없고, 한 번의 치명적 ‘헐루시네이션’(잘못된 정보 생성)으로 직장을 잃을 수도 있습니다. 셋째, 대규모 조직의 변화 저항과 관성, 복잡한 소통 체계, 재교육의 어려움, 전통적인 관료주의 등 빠른 도구 도입에 장애가 되는 요인들이 산재해 있습니다. 이런 점들이 다재다능하나 얕고 오류 가능한 신기술의 빠른 확산에 큰 역풍을 줍니다. LLM이 기업이나 정부에도 영향을 주겠으나, 현재로선 개인들의 삶을 훨씬 더 크게 변화시키고 있습니다. 구글이나 미국 정부가 아니라, Mary, Jim, Joe와 같은 평범한 사람이 그 혜택을 가장 많이 누리고 있습니다.
앞으로 LLM의 확산은 당연히 성능의 지속적 개선과 가능성에 달려 있습니다. “혜택의 분포”가 어떻게 흘러갈지는, 자본 투입에 따라 성능이 얼마나 올라가는지(다이내믹 레인지)에 의해 크게 결정될 것입니다. 현재 최첨단 LLM 성능은 매우 저렴하고 쉽게 접근 가능합니다. 그 이상의 성능, 신뢰도, 자율성을 얻기 위해 돈을 더 쓴다고 성능이 오르는 구조가 아닙니다. 돈이 많다고 더 좋은 ChatGPT를 쓸 수 없죠. 빌 게이츠도 당신과 GPT-4o로 대화합니다. 하지만 이것이 영원히 지속될까요? 훈련(Train)-단계 스케일링(파라미터, 데이터 증가), 테스트(Test)-단계 스케일링(시간 증가), 모델 앙상블(배치 증가)은 모두 다이내믹 레인지를 넓히려는 힘입니다. 반면, 모델 축소/증류(distillation: 대형 모델을 따라 하며 소형 모델 학습)는 다이내믹 레인지를 좁히는 힘입니다. 만일 돈으로 획기적으로 더 뛰어난 ChatGPT(예: GPT-8-pro-max-high)가 가능해진다면, 대기업은 더 많은 지능을 살 수 있게 되어 전통적 격차가 다시 벌어질 수 있습니다. 일반 개인 내에서도, 엘리트는 더 좋은 AI 교사로 자녀 교육을, 일반인은 약한 버전의 AI로 교육을 받는 등 또 다시 격차가 생길 수 있습니다.
하지만 지금 이 순간만큼은, 기술 발전사에서 매우 특별하고 전례 없는 상황입니다. 다양한 SF 작품을 봐도, AI 혁명이 이렇게 진행될 거라 예상한 사람은 거의 없었습니다. 초강대국 비밀 기관의 슈퍼 컴퓨터, 이런 것이 아니라 모두의 손에 무료로, 그리고 즉각적으로 등장했습니다. 윌리엄 깁슨의 명언 —— “미래는 이미 와 있다, 그저 고르게 퍼지지 않았을 뿐” — 을 기억합니다. 그런데 놀랍게도, 미래는 이미 여기 와 있고, 충격적으로 고르게 ― 모두에게 ― 분배되어 있습니다. Power to the people, 힘은 사람들에게. 저 역시 이런 흐름이 너무 맘에 듭니다.
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