간략한 요약
이 비디오에서는 김정호 교수와 함께 AI 시대의 미래, 한국 교육의 변화, 그리고 인간이 AI를 이길 수 있는 방법에 대해 이야기합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
- AI는 이미 여러 분야에서 인간의 지능을 능가하고 있으며, 앞으로 5년 안에 논리적 추론 능력까지 갖추게 될 것입니다.
- 기업에서는 AI 에이전트가 직원들을 대체하면서 사장만 남게 될 수 있습니다.
- AI 시대에 한국 교육은 AI가 잘하는 것을 따라 하는 대신, 창의성, 감정적 소통 능력, 그리고 논리적 사고력을 키우도록 바뀌어야 합니다.
- 인간은 AI를 제어하기 위해 수학적 능력을 키워야 하며, AI의 발전 속도에 맞춰 교육 시스템을 혁신해야 합니다.
인트로
미래에는 각 분야에서 AI의 지능이 인간을 능가할 것이며, 이는 이미 현실이 되고 있습니다. AI 기능이 부족한 신입 인력은 AI를 배울 기회조차 얻지 못할 수 있습니다. 현재 한국 교육은 AI 시대에 적합하지 않으며, AI를 이길 수 있는 방법을 모색하지 않으면 AI 문맹이 될 수밖에 없습니다.
구독자 인사
한석준은 AI 시대가 올 것이라고 20년 전부터 예측하고 메모리의 중요성을 강조해 온 김정호 교수를 소개합니다. 김 교수는 2015년 알파고 등장 이후 AI에 주목했으며, AI가 이렇게 빠르게 발전할 줄은 몰랐다고 말합니다.
구글이 AI 경쟁에서 한국을 필요로 하는 이유
구글은 AI 분야에서 강력한 회사이지만, B2C에 초점을 맞추고 개인 데이터를 많이 보유하고 있습니다. 구글의 약점은 메모리가 부족하다는 것이며, 이는 한국 기업과의 협력이 필요한 이유입니다. 구글은 이미 한국의 메모리 기술력을 인지하고 있으며, 삼성전자나 SK하이닉스와 협상을 진행하고 있을 가능성이 높습니다.
5년 뒤 AI는 ‘이 능력’까지 가지게 될 겁니다
AI는 이제 질문에 답하는 것을 넘어, 질문의 의도를 파악하고 개인의 선호도를 고려하여 맞춤형 정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 멀티모델 기능을 통해 영화나 동영상을 만들고, 여러 AI 에이전트가 협력하여 답을 제공하는 에이전틱 AI로 발전하고 있습니다. 구글과 세일즈포스가 발표한 A2A는 AI 에이전트 간의 소통을 표준화하는 기술입니다.
5년 뒤, 회사에는 ‘사장’만 존재하는 이유
미래에는 개인을 대리하는 AI 에이전트가 등장하고, 이 에이전트가 쇼핑, 여행, 보고서 작성 등 다양한 작업을 수행하는 서브 에이전트와 계약을 맺어 일을 처리하게 됩니다. AI 에이전트끼리 소통하는 방법을 표준화하는 것이 A2A이며, 이를 통해 AI가 소프트웨어에 통합될 수 있습니다. 엔트로픽은 AI가 하드웨어에 접속할 수 있도록 하는 MCP라는 프로토콜을 개발하고 있습니다. AI 에이전트 생태계가 구축되면, 국내 AI 업체들은 독자적인 생태계를 구축할지, 아니면 기존 생태계에 참여할지 선택해야 합니다.
AI가 발전할수록 인간의 일은 더 늘어납니다
AI를 여러 개 동시에 돌리면 일의 속도는 빨라지지만, AI가 제공하는 자료를 읽고 이해하는 데 시간이 걸려 인간에게 병목 현상이 발생합니다. 미래에는 AI가 인간 없이 스스로 모든 일을 처리하고 투자자만 남게 될 수 있습니다.
20년 뒤, ‘이 능력’ 가진 사람만 살아남는다
AI가 발전하면서 단순 업무를 수행하는 사람의 가치는 줄어들고, 플래닝, 계획 수립, 평가를 담당하는 디렉터만 남게 됩니다. AI 기능이 떨어지는 신입 인력은 AI를 배울 기회조차 얻지 못할 수 있습니다. 매니저도 AI로 대체될 수 있으며, 미래에는 경력이 없어도 매니저 역할을 수행할 수 있는 사람을 교육으로 길러내야 합니다. 반도체 기업에서는 대학 졸업 후 3년 동안 실무를 배우는 것처럼, 다른 분야에서도 추가적인 교육이 필요할 수 있습니다.
피지컬 AI가 오히려 먼 미래인 이유
피지컬 AI는 덤블링이나 춤과 같이 정해진 패턴을 수행하는 데는 능숙하지만, 인간처럼 다양한 상황에 대처하기는 어렵습니다. 피지컬 AI는 인간의 눈과 센서를 대체하기 위해 많은 데이터가 필요하며, 근육을 대체하는 정밀 모터 개발도 어렵습니다. 또한, AI 해킹이나 치매로 인한 사고 발생 시 법적 책임 문제가 발생할 수 있습니다. 피지컬 AI는 무기 체계나 공장 등 정형화된 일에 주로 활용될 것으로 예상됩니다.
‘20년 남았다’ AI에게 인간이 배제되는 시대
AI27 보고서에 따르면 2027년에 AGI가 도입될 것으로 예상됩니다. AGI 달성 여부는 메모리가 결정하며, AGI가 개발되면 자기들끼리 모여 ASI를 만들 수 있습니다. ASI는 인간이 의사 결정 구조에 참여하지 못하고 배제되는 상태를 의미합니다.
AI에게 인간이 결국 질 수밖에 없는 이유
AI는 자기 복제가 쉽고, DNA를 바꿔 자기보다 더 똑똑한 자식을 만들 수도 있으며, 죽지 않고 메모리 속에 영원히 존재할 수 있습니다. 인간은 출생률이 낮아 인구가 줄어들 수 있지만, AI는 숫자에 제한 없이 자식을 낳을 수 있습니다. AI의 약점은 전기가 없으면 아무것도 할 수 없다는 것이므로, 헌법 1조를 AI의 전기 공급 권한은 인간에게 있다고 바꿔야 합니다. 인간과 공평하게 경쟁하기 위해 AI의 메모리 용량을 제한해야 합니다.
AI 시대, 한국 교육 ‘이렇게’ 바뀌어야 합니다
현재 한국 교육은 구경수에 집중되어 AI가 더 잘 푸는 문제를 외우고 배우는 데 에너지를 쏟고 있습니다. 이는 AI 시대에 적합하지 않으며, AI 문맹을 초래할 수 있습니다. 카이스트는 성적순이 아닌, 적극적인 자세와 협동심, 감정 소통 능력을 갖춘 학생을 선호합니다. AI를 제어하기 위해서는 수학적 능력이 필요하며, 문제 풀이보다는 토론을 통해 개념을 이해하는 수학 교육이 필요합니다. 문과생도 수학을 해야 하며, 논리적 사고와 플래닝 능력을 키워야 합니다.
인간이 AI를 이길 수 있는 유일한 방법
AI에게 자기 말을 듣게 하거나 성격 개조를 하는 방법은 아직까지 수학이라고 생각합니다. AI에 견줄 수 있는 공학자로서의 능력은 논리력이며, 논리력은 수학을 통해 배양할 수 있습니다.
1등이 전부 의대 가는 나라, ‘한국이 유일하다’
고등학교 때 공부를 잘하는 것이 최우수 인력은 아니며, 의대로 쏠리는 현상은 사회의 가치관이 한 분야로 치우쳐 문화적 다양성을 저해할 수 있습니다. 과학 기술을 리딩하는 분들이 돈을 많이 벌어야 우수 인재들이 이공계로 몰릴 것입니다. 실리콘 밸리의 최고 인재들만큼 보상을 받아야 하며, 스톡옵션 제도나 창업 보상 제도가 적극적으로 실현되어야 합니다.
[대가들의 실패 스토리] HBM의 아버지 김정호 교수가 실패를 이겨낸 비결
HBM 연구는 오랫동안 인정받지 못했지만, 중소기업들과의 프로젝트를 통해 연구비를 마련하고 자유롭게 연구를 진행할 수 있었습니다. 성적이나 연구비에 연연하지 않고 자신이 하고 싶은 일을 했기 때문에 AI 시대를 못 만났더라도 실패한 인생은 아니었을 것입니다. 연구 과정에서 학생들과 교감하며 행복하게 지냈고, 학생이 자신을 뛰어넘을 때 큰 보람을 느낍니다. 남들이 실패라고 부를 만한 순간을 실패라고 생각하지 않는 것이 김 교수의 비결입니다.
