기술 발전의 속도

2023-02-20에 작성한 에세이

링크 2022년 여름의 인공지능 업계를 대표적으로 나타내는 글이다

이게 반년도 되지 않았다. 2022년 가을만 해도 인공지능이라고 해봐야 그림을 어느 정도 잘 그리는 AI만 있었을 뿐이다. Stable Diffusion이나, DALL-E 같은... 그마저도 엄청난 대격변이었기 때문에 Prompt Engineering이라는 새로운 분야가 각광 받으며 인공지능에게 원하는 것을 정확하게 설명할 수 있는 것이 중요해질 것이라고 생각했다. 관련 글: 4.2 Gigabytes, or: How to Draw Anything

2022년 가을만 해도 텍스트 인공지능은 좀 남은 기술로 생각했다. 당시에도 나는 Photoshop for Text를 상상하며 언젠가 미래에 도래할 텍스트 인공지능의 미래를 상상하며 점차 인공지능을 꿈꾸고 있었다. 그래서 Grammarly 등의 텍스트 인공지능 회사에 열심히 지원했고. 당시 텍스트 인공지능의 어려움으로 문법과 어투를 생각했다. 그림이야 대충 이리 저리 뭉쳐놓고 보아도 "그림"이라고 생각할 수 있는 반면 텍스트는 그렇지 못하므로. 그림은 대충 그려놓아도 이해할 수 있는 반면 텍스트는 문법과 어조, 그 사소한 느낌 때문에 고려해야할 게 정말 많았다.

어떤 면에서 보면, 텍스트 인공지능이 기술적으로 매우 어렵다는 것이 놀랍지 않은가? 텍스트는 이미지보다 조작하기 쉬워보인다. 하지만 언어는 이미지보다 훨씬 더 많은 규칙을 가지고 있다. 독자들은 글쓰기가 적절한 철자와 문법, 일관된 어조, 그리고 문장의 논리적인 순서를 따르기를 기대한다. Photoshop for text — Stephan Ango

그런데 고작 3개월도 되지 않아 ChatGPT가 등장하며... 모든 것을 뒤바꾸어 놓았다. 역사는 갈수록 빠르게 흐르는가? 기술적 특이점은 언제 오는가? 기술적 특이점은 항상 올듯 말듯 하며 오지 않는 것인가? 점점 빨라지는 시대에 우리가 과학을 통제하기 위해선 무엇을 해야하는가?