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AI 시대 자산격차, 고작 '이 차이'로 확 갈린다ㅣ지식인초대석: 합석 EP.10 (김대식 X 오건영) — Transcript

by 지식인사이드 · 11,321 words · 2,350 segments · language en · Watch on YouTube

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0:00이게 뭐예요? 도대체 우리가 해본
0:01적이 없어요. 이런 거를 본인이
0:03독립적으로 돈을 버는게 아니에요. 더
0:05이상은. 어떤 직업을 가질까 생각을
0:07아직 많이 하지 않습니까? 그 직업이
0:09사라질 수 있다라는 두려움이 생기는
0:11거고 피지컬로 가게 되면은 사실상
0:13굉장히 폭넓게 잠식을 시켜 버릴 수가
0:15있겠죠. 그럼 바로 내 눈앞에 닥친
0:17문제예요. 에이젠틱 AI가 대체할 수
0:19있는 일의 교집합은 높은 교육을
0:21받아야 되고
0:22>> 우리가 좋은 직업이라고 말했던 것들이
0:24대체가 되는 거죠.
0:25>> 그럼 여기서 끝인가? 아니죠. 사실
0:27이제부터 시작합니다. 미래는 예측할
0:30수가 없지만 예측할 수 있는 건 단
0:31하나뿐이 없을 것 같아요. 아무것도
0:33예측할 수 없다.
0:37안녕하세요. 한석준입니다. 지식의
0:39깊이를 두 배 더하는 시간.
0:40지식인초대석 합석. 오늘이 두 분 참
0:44시간 어렵게 맞춰서 어렵게
0:45모셨습니다. AI를 연구하는 뇌과학자
0:48김대식 교수님 그리고 거시 경제를
0:50쉽게 풀어 주시는 오건영 단장님 두
0:52분 나오셨습니다. 어서 오십시오.
0:53>> 네. 안녕하세요.
0:55>> 아유, 오랜만입니다. 두 분이 같이
0:57나와 주신 지식인초대석 합석 저희
1:00백회 특집이 지금 조회수가 거의
1:01700만을 향해 달려가고 있습니다.
1:03>> 그게 언제였죠?
1:04>> 저희가 촬영은 2월 24일 날
1:06했습니다.
1:07>> 우리가 왜 또 만나야 되나 했더니네
1:09달 전이었었네요. 그게
1:10>> 그럼 혹시 그 주변에서 뭐 그거
1:12봤다고 말하는 사람들 좀 있던가요?
1:14학생들 중에도 본 사람들이 있다고
1:16하고요. 아, 그리고 어떤 분은
1:18저한테 언제 AI 공부했냐고 그래서
1:19제가 이제 거인의 어깨에 앉아서 그냥
1:21얘기를 들었을 뿐이다. 저한테 되게
1:24재밌고 저도 많이 배운
1:25시간이었습니다.
1:26>> 저도 단장님 덕분에 저한테 환율
1:28물어보는 사람이 있습니다. 난
1:30모른다.
1:30>> 그럼 저희 셋 이렇게 돌려기를 하면
1:32되는 거죠. 이제 서로.
1:33>> 네. 자, 그 두 분 혹시 그때
1:35이후에 투자 관점이나 AI를 바라보는
1:38관점이 좀 달라지신게 있는지
1:39궁금합니다.
1:40>> 요번에도 이제 여러 가지 얘기를
1:42들면서 많이 배웠는데 그 중에 하나
1:43좀 의외라고 생각한게 말씀 중에 그런
1:45말씀이 많으셨어요. 예측했던 거보다
1:47빠르다. 생각하셨던 거보다 빠르게
1:49오고 있다. 이게 뭐냐면 어쩌면은
1:51다른 분들보다는 선악자처럼 그런
1:54움직임을 빠르게 보셨을 텐데 그거보다
1:55빠르다는 거잖아요. AI라는게 우리
1:58삶에 성큼도 다가와 있는 거 아닌가?
2:00우리가 생각하는 것보다도 700만에
2:02나왔다는 말씀 해 주셨잖아요. 그렇게
2:04많은 분들이 보시는 이유가 우리 삶의
2:06이야기이기 때문에 그게 우리한테는
2:08직업하고도 연결이 되는 거고 내
2:10투자하고도 연결이 되면 사실 우리의
2:12모든 소득하고 연결되는 얘기잖아요.
2:14그래서 저는 좀 첫 번째 생각한 거는
2:16우리가 조금 더 긴장해야겠다. 굉장히
2:18빠르구나라는 생각. 두 번째는 그거
2:20찍고 나서 얼마 후에 중동 전쟁이
2:22터졌죠. 어, 맞아요.
2:24>> 어, 저는 AI에 대해서 다소 좀
2:26놀랍게 생각하는게 제가 경제학책
2:28공부할 때는 전쟁이 터지거나 이러면
2:30불확실성이 높아지면 기업들은 설비
2:33투자를 줄인다고 배웠거든요. 근데
2:34이상한 일이 일어나더라고요. AI가
2:36지금 전쟁 중에 데이터 센터 쪽에
2:38관련된 설비 투자를 늘리고 있어요.
2:40왜 그럴까라는 생각을 좀 해봤죠.
2:42되게 간단하더라고요. 첫 번째는이
2:45AI 투자 레이싱에서 떨어져 나가면
2:47우리의 미래가 없다는 두려움. 그게
2:491번인 거 같고요. 두 번째는 이미
2:51데이터 센터 설비 투자의 퍼브 운돈이
2:53되게 많은데 여기서 내가 떨어져
2:55나가면 성크 코스트가 되죠. 그럼이
2:57셋시 다 CEO예요. 우리는 어떤
2:59의사 결정을 할까? 전쟁 났으니 스톱
3:01아니면 그냥 못 먹어도고 어느
3:03쪽일까? 저는 못 먹어도 고일 거
3:05같아요. 그럼 못 먹어도 고라는
3:06선택을 딱 했는데 밑에 직원이 저한테
3:09얘기하는 거죠. 좋은 생각이십니다.
3:10하면서 하는 얘기가. 근데 하반기에
3:12공사비가 엄청 오른답니다. 반도체 칩
3:14가격도 무지하게 오른답니다. 에너지
3:16가격도 엄청 오른답니다. 그러면 저는
3:18뭐라고 할까요? 하반기에 공사하자고
3:20할까요? 땡기라고 할까요?
3:21>> 당겨서 빨리 하자 그러겠죠?
3:22>> 이상하더라고요. 연초에 생각했던
3:24거보다 골드만스 리포트를 보니까
3:26데이터 센터 투자 금액이 더
3:27늘어나던데요. 그런 얘기를 많이
3:29하잖아요. 무슨 전쟁이 일어났는데
3:31AI 관련 기업들 빅테크 이런 애들이
3:33주가가 이렇게 뛰냐? 반도치 기업들.
3:34이런 맥락에서도 해석해 볼 수
3:36있잖아요. 그러면 제가 전통적인
3:38교과서에서 배운게 맞나라는 생각.
3:40어. 되게 의외였던 것 같아요.
3:41그래서 그 이후에도 AI가 우리
3:44생각보다 빨라졌다는 거. 그리고
3:45우리가 생각하고 있던 스테레오타입들을
3:48깨고 있다는 거. 그런 생각들을 좀
3:50해보게 됐습니다.
3:51>> 진짜 전쟁 이후에도 주가만 봐도 거의
3:53두 배씩 오른 거 같아요. 혹시
3:54달라지신 어떤 관점이 있으십니까?
3:56>> 세상이 달라졌죠. 4개월 동안. 지금
3:59현재 AI 발전 속도를 보면 매우
4:01흥미로운 발견할 수가 있는데 작년
4:03하반기 그리고 특히 올 초부터
4:05들어와서 인공지능 발전 속도가 계속
4:08가속화가 되고 있어요. 가장 큰
4:10원인은 엔트로픽 때문인 거 같아요.
4:12엔트로픽이 특히 작년 하반기부터 아주
4:15적극적으로 인공지능을 사용해서
4:18인공지능을 개선하기 시작했어요. 그
4:20전에 이제 인공지능 하면 이제 오픈
4:21AI나 구글의 전략은 사람을 더 많이
4:24채용하고 데이터 센터 더 많이 짓고
4:25더 똑똑한 사람들 뭐 수백억 연봉을
4:28주고 데려오는 방법을 썼다면 근데
4:30엔트로픽을 보시면 사람이 이동하지
4:31않아요. 거의 설립했었을 때 초기
4:34멤버들이 계속 지금 일을 하고 있고
4:36그리고 적극적으로 그 누구보다도
4:39하나에 집중을 했어요. 5 코딩
4:41AI로 코딩하는 그리고 AI로
4:43코딩한다라는 것은 뭐냐면 엔트로피
4:45개발한 클로드 코워 같은 경우에
4:47에이전틱 AI죠. 이거 자체에 코디의
4:5080%를 바이브 코딩으로 만든
4:52거거든요. 그러니까 AI 자체를
4:53AI로 만들고 있는데 지금 예측으로는
4:56빠르면 올해 하반기, 늦어도 내년
4:59초쯤에는 바이브 코딩 대신에 에이전티
5:02코딩을 쓸 거라고 현재 알려져
5:03있어요. 여기서 이제 바이브 코딩은
5:05이미 다들 아시겠지만 컴퓨터를 코딩할
5:08때 C+플러스나 자바나 파이썬 컴퓨터
5:11언어로 코딩하는 것이 아니고 우리가
5:13일상 생활에서 쓰는 언어로 코딩을
5:15하는 거잖아요. 자연으로 누구나
5:17코딩을 할 수 있게 돼 버린
5:18거잖아요. 제가 이야기로는
5:20아나원서님도 바이브 코딩으로 지금
5:22앱을 개발하고 계시고
5:23>> 저도 뭐 하나 해 봤어요.
5:24>> 네. 그리고 제가 최근에는 주변에
5:27이제 사업하시는 또 좀 연세도 좀
5:28지긋이 있는 분들한테도 바이브 코딩
5:30가르쳐 주고 있는데 난리가 아닙니다.
5:32어떤 분들은 키보드도 못 치는 분들이
5:34있더라고요. 어떤 분들은 노트북
5:36컴퓨터 샀는데 열지도 못하세요. 뒤로
5:38열려고 막 그러고 그런데도 하루 이틀
5:41바이브 코딩 배우고 저한테 앱을 보내
5:43주시는데 그래서 너무 자랑스럽게
5:45김교수 내가 이런 거 만들었어 하면서
5:48그긴 뭐냐면 사실 누구나 할 수
5:49있다라는 거고 덕분에 판도라의 상자는
5:52열려 버렸고 아까 단장님이 말씀하신
5:55왜 지금 설비 투자가 늘고 있을까?
5:58제가 개인적으로 느꼈던 가장 큰
6:00변화, 지난 4개월 동안 있었던
6:02변화는 첫 번째는 에젠틱 AI가
6:04드디어 제대로 되기 시작한다. 두
6:07번째는 4월 7일이죠. 미토스가
6:09등장을 했잖아요. 우리는 나중에
6:11역사책에 미토스 순간 또는 미토스
6:14모멘트라는 챕터가 아마 있을 것
6:16같습니다.
6:16>> 그 정도입니까? 그렇습니다. 사실
6:18이미 다들 아시겠지만 앤트로이
6:21미토스라는 AI 모델을 출시하진 않고
6:24공개를 했습니다. 클로우드에는 다양한
6:26등급이 있어요. 가장 작은 뭐
6:28하이쿠, 소넷, 오프스. 그런데
6:31오프스보다 더 큰 미토스라는 모델이
6:33있다라는 거예요. 그리고 원래는 4월
6:36말쯤 아마 출시 예정이었던 거로 저는
6:38이해를 해요. 그런데 출시하지
6:40않았습니다. 왜냐? 미터스를 벤치마킹
6:42해 보고 안에서 테스팅을 해 봤더니
6:44코딩 능력이 너무 뛰어난 거예요.
6:46기존 모델보다 한 두 배 정도 코딩을
6:48잘하고 문제는 코딩을 잘한다라는 것은
6:51거꾸로 해킹도 잘할 수 있다라는
6:53거예요. 그리고 해봤더니 실질적으로
6:55현재 우리가 쓰고 있는 대부분
6:58소프트웨어, 인터넷 브라우저 다
7:00해킹이 가능하다라는 거예요. 그리고
7:02가장 큰 충격은 뭐였었냐면 한 30년
7:05전부터 지금 우리가 쓰고 있는 인터넷
7:07망이 TCBP 기반으로 한 인터넷을
7:11관리하는 소프트웨어가 하나 있습니다.
7:12BSD 유닉스라는 이게 나름대로
7:15인간이 만든 소프트웨어 중에 가장 좀
7:17안전한 소프트웨어라고 알려져 있어요.
7:19>> 그러니까 그 소프트웨어 같은 경우에
7:20사실 우리 모두가 쓰고 있는
7:22거잖아요. 저 같은 일반인은 제가 쓴
7:24적도 모르지만
7:25>> 이메일을 보내는 순간 라우팅이 되고
7:28이걸 다 BSD가 지금 하고 있는
7:29거예요, 뒤에서. 그리고 이건 너무나
7:31중요한 역할을 하기 때문에 정말 전
7:33세계 최고의 보안 전문가들이 버그를
7:36다 찾아냈고 지난 30년 동안 버그가
7:38없다라고 우리가 생각을 했었는데
7:41미토스가 한 1분 정도 분석하고
7:43버그를 찾았고 그 버그 하나를
7:46기반으로 완전히 그 인터넷망을
7:48하이킹할 수 있는 전략을 짜줬다라는
7:51거예요. 그게 무슨 얘기냐면
7:52이론적으로 미토스가 지금 분량 국가나
7:55분량 단체 손에 들어가는 순간 인터넷
7:58망이 무너지거나 하이킹 당할 수가
8:00있는 거예요. 내일 아침 일어나서
8:02컴퓨터를 켰는데 우선 인터넷이 안
8:03됩니다. 통신망이 무너질 거고 제일
8:06중요한 건 그거예요. 금융 거래가
8:07무너지고 전산망이 무너지고 GPS 안
8:10되고 견대 사회가 하루 아침에
8:12무너지는 거예요. 그렇게 되면 절대로
8:14있어서 안 된 일인데 그러다 보니
8:16앤트로픽은 위토를 출시하지 않기로
8:18결정하고 그 대신에 프로젝
8:20글라스윙이라는 걸 시작했죠. 그래서
8:22이제 글라스윙이라는 것은 미국
8:24영어에서 그 곤충의 날개를
8:26글라스윙이라고 얘기를 하죠. 잠자리
8:28같은 경우에 날개를 멀리서 보면
8:30투명하잖아요. 근데 가까이서 보면
8:32이렇게 줄무늬가 있는 거 같이 우리가
8:34쓰고 있는 소프트웨어 또는 인터넷이
8:37안전해 보이지만 미토으로 자사하게
8:39봤더니 곳곳에 이제 금이가 있다. 뭐
8:42이런 생각으로 그 이름을 만든 거
8:43같아요. 그리고 미토스를 출시하지
8:46않는 대신에 미토스가 버그를 발견한
8:49기업 40군데 다 포함됐어요.
8:52아마존, 마이크로소프트, 구글
8:54그들에게만 제공해서 그 문제를 이제
8:57조용히 풀려고 했습니다. 첫 번째.
8:59그런데 그 첫 40개 기업은 100%
9:02미국 기업들만 들어 있었어요. 난리가
9:04났죠. 우리는 어떡하라고? 그 이후에
9:07140개 기업으로 확장을 했었습니다.
9:09그리고 우리나라 기업도 몇 개 포함이
9:11돼 있었던 걸로 제가 기억하는데
9:13그런데 그 140개 기업 안에 중국
9:16기업은 하나도 없었어요. 현재 재밌는
9:18이야기를 해 볼 수가 있겠죠. AI를
9:20미국 다음으로 제일 잘하는 데가
9:22중국이잖아요. 왜 중국 기업에는
9:24제공을 안 할까? 또는 거꾸로 중국
9:26기업에 제공할 이유가 있을까? 4월
9:297일 미토스가 등장하고 미국 리더십에
9:32있는 분들 머릿속에 아주 재밌는
9:35생각이 하나 생긴 거 같아요. AI가
9:37세상을 지배하는 미래 세상에서는 전
9:39세계에서 가장 강력한 AI 모델을
9:42가진 국가가 잠재적으로 경쟁 국가의
9:45전산망을 언제든지 하이킹하고 무너뜨릴
9:49수 있는 전략적 무기를 갑자기 가지게
9:51된 거예요.
9:52>> 그런 셈이죠. 그리고 현재이 무기는
9:55미국이 독점을 하고 있습니다. 이건
9:57마치 1945년 미국만 유일하게
10:00핵무기를 가졌을 때하고 똑같습니다.이
10:03독점화된 전략적 무기를 왜 경쟁
10:05국가들한테 설명을 해 주겠습니까?
10:07우리는 지금 대한민국에서 미국의
10:09동맹이기도 하고 AI 서플라이 체인에
10:12상당히 중요한 역할을 하기 때문에
10:14사실 우리에게는 직접적인 영향은
10:16없겠지만 제가 지금 만약에 중국
10:19리더십에 있다면 밤에 잠을 못 잘 거
10:21같아요.
10:22>> 정말 무서울 수 있겠네요.
10:23>> 정말 무섭습니다. 왜냐? 핵무기도
10:25쓰지 않잖아요. 근데 핵무기가 있으면
10:28모든 면에서 전략적 협박을 할 수
10:31있습니다. 나 뭐 갖고 있는지 알지.
10:33해목이 없는 사람 입장에서 말하기 좀
10:35불편해지잖아요.
10:36>> 바로 그거예요.
10:37>> 야 했다가 아니야 내가 좀 말을 세게
10:39했네. 미안해 뭐 이렇게 되는
10:40거잖아요.핵헷하면은
10:41예를 들어서 근데 이제는 미미 미미
10:44미미토스 하면
10:45>> 아 미안해 미안해이 이렇게 되는
10:46거죠.
10:47>> 한번 볼까요? 예를 들어서 우리가
10:49시나리오를 생각해 볼 수가 있는데 뭐
10:51대만 문제 때문에 미국과 중국이 뭐
10:53군사적으로 충돌를 한다 그러면 미국은
10:55군대 보내기 전에 미토스 풀어 놓으면
10:57되는 거예요. 결국 지금 중국
10:59리더십의 솔루션은 두 가지 뿐이
11:01없어요. 첫 번째 미국하고 협상을
11:03한다. 마치 구소련이 미국하고 핵무기
11:06경쟁했을 때 핵무기 뭐 숫자를
11:09제한하든지 감촉 협상을 했었는데 지금
11:12국제 정세를 보면 살짝권 불가능해
11:14보이잖아요, 지금은. 그럼 두 번째
11:16솔루션은 중국은 지금 무슨 일이
11:18있어도 미토스급 또는 미토스보다 더
11:21뛰어난 AI를 만들어야 됩니다. 뭐
11:23일단 중국 입장에서선 동시에 둘 다
11:25진행하고 있겠네요.
11:26>> 둘 다 할 겁니다. 그런데 후자가 또
11:27본인들에겐 난전한 방법이겠죠. 그런데
11:30그게 쉽지 않은 거예요. 그리고 이게
11:31데이터 센터하고 직접적으로 연관성이
11:33있는데 왜 쉽지 않을까요? 중국에
11:35지금 천재적인 AI 학자들 많습니다.
11:38엘고리듬으론 어쩌면 빅테크보다 잘
11:41만들 수도 있는데 최근 중국이 만든
11:43정말 중국 최고의 전문가들을 투입해서
11:46만든 AI 모델 뭐 디ep V4 같은
11:48경우에 기대했었던 거보다 그렇게 좋지
11:50않아요. 작년에 나왔던 거보다 좋지만
11:53미국하고의 격차가 줄어들지 않고 약간
11:55또 늘어났어요. 왜 그럴까요? 이유가
11:58있죠. 우리가 지금 개발하고 있는
11:59인공지능에서는
12:01골고리즘이나 아이디어도 당연히
12:03중요하지만 그것보다 더 중요한 건
12:05규모입니다. 얼마나 많은 데이터를
12:08썼는지, 얼마나 모델이 큰지, 그리고
12:11얼마나 오래 출론을 했는지, 그리고이
12:14세 가지 모두는 GPU 개수로 결정이
12:17되는 거잖아요. 내가 GPU
12:181천000개가 있으면 만들 수 있는
12:20모델하고 천만 개 있으면 만들 수
12:22있는 모델하고는 본질적으로 다른데
12:25압도적으로 가장 많은 GPU를 가지고
12:27있고 데이터 센터를 운영하고 있는
12:29곳은 당연히 미국이기 때문에 미국
12:32빅테크들이 가장 좋은 모델을 만들
12:33수뿐이 없고 현재 중국에서는
12:36자체적으로 Nv디아급의 GPU를
12:39생산하기 전까지는 미국만큼 수준의
12:42모델을 만들 수가 없고 미국은 거꾸로
12:44그 격차를 유지하기 위해서는 전 국가
12:47가의 모든 저력을 집중적으로
12:50투자해서라도 중국하고의 데이터 센터
12:53격차를 사실 유지를 해야 됩니다.
12:55지금 그래서 저는 이런 전략적인
12:57관점도 이제 분명히 있지 않을까
12:59싶어서 그게 아마 지난 4개월 동안
13:02있었던 많은 변화 중에 가장 큰 변화
13:04AI가 2026년 4월 달부터 갑자기
13:07전략적 무기화가 돼 버렸다라는
13:10>> 그 미토스는 그럼 생상형 AI로 봐야
13:12되는 거예요? 지금 위토스는 그냥
13:15LLM입니다. 그 AI 모델을 가지고
13:17우리가 할 수 있는 것이 여러 가지가
13:18있는데 첫 번째 단계에서선
13:212023년부터 우리가 사용하고 있는
13:23인공지능은 생성용 인공지능이라고
13:25얘기를 합니다. 여기서 생성형
13:26인공지능이라는 것은 그 AI 모델을
13:29가지고 데이터를 만들어 낼 수가
13:30있었어요, 우리가. 그래서 뭐 그림도
13:32만들고 영상도 만들고 문장도 만들고
13:35코딩도 할 수 있었던 건데 생성형
13:37AI 시대는 이제 끝났다라고 알려져
13:39있습니다. 2023년 초에 시작해서
13:412026년 초 3년 걸리고 마무리가
13:43됐고 왜냐 이제 인공지능이 만들어는
13:46글과 그림과 영상이 사람이 만든
13:48거하고 큰 차이가 없어요. 그럼 이제
13:50다 된 거잖아요. 그럼 여기서
13:51끝인가? 아니죠. 어, 사실 이제부터
13:53시작입니다. 생성용 AI가 끝나고
13:56나서 이제 바로 에이전틱 AI가
13:58시작을 해 버린 거잖아요. 에이젠틱
13:59AI도 기본적으로론 동일한 LLM을
14:02기반으로 하지만이 모델의 활용 영역이
14:05데이터를 만들어내는 것을 넘어서
14:07실행을 하는 것까지 가는 거예요.
14:09예전에는 AI를 활용해서 우리가
14:11유럽는 비행기표 알아봐 하면 잘
14:13알아봅니다. 그렇지만 여전히 선택과
14:17결제는 사람이 직접해야 되는데 에젠틱
14:19AI 도구가 있으면 이제 결제까지도
14:22혼자서 해 준다는 거예요. 그리고
14:23기존에 있는 그 수많은 앱들을
14:26사용해서 에이전틱 AI하고 기존에
14:28있는 앱을 연동시켜 줄 수 있는 그
14:30인터페이스가 바로 MCP라는
14:33인터페이스인 거잖아요. 그 MCP
14:35모델 컨텍스트 프로토콜이 있기 때문에
14:37이제 서로 소통이 가능해져서 에이전틱
14:39AI가 앱을 사용하는 그 가능성이
14:42있고 그걸 기반으로 올 초부터는 지금
14:44지정학적인 변화가 지금 벌어지고
14:46있어요. 특히 뭐 저희가 아마 지난
14:482월 달에도 잠깐 얘기했지만 금융
14:50쪽에서는 가장 먼저 지금 변화가
14:52벌어지고 있고 아마 올 가을 정도
14:54되면 에이전티 금융의 시대가 이미
14:57시작되지 않을까 싶습니다. 그러면
14:58이렇게 지금 우리는 생성형 AI만
15:01보고 있는데 에이전틱 AI 나오고
15:04피지컬 AI 나오고 그러면 경제적
15:06관점에서는 너무 많은게 달라지는 거
15:08아닙니까?
15:08>> 저는 사람들이 느끼는 것 중에 일단
15:10딱 사회 생활을 시작했을 때 눈앞에서
15:12꼬아야 되는 꿈은 어떤 직업을
15:14가질까? 그리고 그 직업을 특히
15:15우리나라 같은 경우는 꽤 오랫동안
15:17가져가는 직업이라고 생각을 아직 많이
15:19하지 않습니까? 그 직업이 사라질 수
15:21있다라는 두려움이 생기는 거고
15:23그중에서는 생성형 AI 이상으로
15:25무서운게 에이전틱 AI가 훨씬 더
15:27그거를 대치할 수 있고 피지컬로 가게
15:29되면은 사실상 굉장히 폭넓게 잠식을
15:32시켜 버릴 수가 있겠죠. 잡이
15:34사라지게 되면은 사람들의 소득은
15:35사라지게 되겠죠. 사람들의 소득이
15:37사라지게 되면은 주택 담보 대출
15:39이자를 못 내게 되잖아요. 그럼
15:41인허은 어떻게 보면은 은행권의 부실
15:43문제로 이어지게 되고 거대한 금융
15:45위기로 이어질 수 있다라는 AI
15:47관련된 디스토피아 시나리오 그런
15:49형태의 충격들도 가져다 줄 수
15:51있겠죠. 기본적으로 에이전틱 AI가
15:53결국에는 화폐의 금융까지도 다 바꿀
15:56수 있다라고 생각하고 이게 우리가
15:57생각하고 있는 노동이라든지 이런 데에
16:00대한 변화들도 크게 만들 거라고
16:01생각을 해요. 저는 많은 사람들이
16:03요즘 투자에 대해서 더 많은 관심을
16:05가지고 있는 이유 중에 간접적으로나
16:06아마이 AI가 주는 영향이 크다고
16:08보는게 아, AI 섹터가 좋으니까
16:10그거 투자하자 이런 것도 있을
16:11거예요. 근데 또 하나는 어쩌면
16:13미래에는이 잡을 가지고 있다라는 것에
16:15대해서 상당히 많은 불안감 이런 걸
16:18갖고 있기 때문에 직업에서 얻어내는
16:20소득도 있겠지만 금융에서 얻어내는
16:22소득도 필요하지 않겠나라는 두려움,
16:25일종의 경외감 이런 것들도 존재한다고
16:27봅니다. 제가 한 10년 전, 15년
16:29전하고 지금하고 비교해 보면
16:30은퇴라든지 연금이라든지 이런 데에
16:32대한 설명을 해 드릴 때 사람들의
16:34반응이 그렇게 적극적이지 않았는데
16:36지난 10년간 우리나라도 노령화 사회
16:38진입하면서 주변에 자기 형들,
16:40누나들이 이렇게 은퇴하는 걸
16:41봤잖아요. 그분들이 되게 많은 조언을
16:43해 주지 않았을까요? 그럼 바로 내
16:44눈앞에 닥친 문제예요. 그러면은 지금
16:46우리가 당장 클러드에서 바이브
16:48코딩이라는게 얼마나 빨리 다가오고
16:50있는 건지 그걸 보면 바로 눈앞에
16:52닥쳐야 사람들은 두려움을 바로 느끼게
16:54되죠. 그러면서 여기에 대해서 보다
16:56많은 관심을 갖게 되지 않을까요?
16:58저희가 마켓을 볼 때 가장 중요하게
17:00보는게 미국의 고용입니다. 일단 그
17:02데이터부터 굉장히 큰 변화를 겪게 될
17:04것 같고요. 그리고 앞서 말씀드렸던
17:06것처럼 금융 시스템이나 부채 구조나
17:08화폐라든지 이런 것들까지 큰 변화가
17:11나타나지 않을까 그런 생각을 해 보고
17:13있습니다.
17:14>> 그 아주 중요한 포인트인데요. 지금
17:16어떤 경제학자들은 미래의 화폐는
17:18토큰이 될 거라고 지금 얘기를 하고
17:20있습니다. 토큰이라는 것이 우리가
17:22AIR을 활용해서 출론을 할 때
17:24사용하는 단위를 얘기하는 거잖아요.이
17:26이 토큰이 사실 상당히 중요한데 다시
17:28에이전틱 AI로 돌아오자면 우리가
17:30AI를 할 때는 데이터 센터가 두 번
17:33필요한 거잖아요. 첫 번째는 lm
17:35AI 모델을 학습시킬 때 필요합니다.
17:37이때 뭐 GPU 수천 개, 수만 개를
17:40동시에 돌려 가지고 모델을 만듭니다.
17:42프리트레이닝이라고 부르죠. 문제는
17:44모델만 있으면 빅테크들은 돈을 벌
17:47수가 없어요. 이건 자동차의 엔진
17:49같은 거예요. 엔진은 반드시 있어야
17:51되지만 엔진만 가지고는 할 수 있는게
17:53아무것도 없고 이제 이거를 가지고
17:55활용을 어떻게 해야 됩니다. 이제
17:57돈을 벌려면 그 AI 모델을 누군가가
17:59사용을 해야 되고 AI 모델을
18:01사용하는 것을 저희는 추론이라고
18:02부르잖아요. 추론을 할 때 데이터
18:05센터를 더 많이 씁니다. 그리고
18:06출론할 때 그 단위를 이제 토큰이라고
18:08보통 부르는데 여기에 새로운 변수가
18:11들어갔죠. 작년 우리가 했었던 많은
18:13시뮬레이션의 그 결과를 보면 시간이
18:15지나면 지날수록 학습 비용보다 추론
18:17비용이 훨씬 더 늘어날 거라고는 이미
18:19생각을 했었어요. 어느 정도
18:21늘어날까요? 이제 그건 봐야 되겠지만
18:23맨날 그 삑테크들이 얘기한 건
18:252030년까지는 출론용 데이터 센터
18:273,000조 말도 안 되는 X를
18:29투자해야 된다라고 얘기를 했었는데
18:31그렇기 때문에 작년 하반기에는
18:33버블론이 이야기가 됐었잖아. 이거
18:35버블 아니냐? 그런데 최근에는
18:37버블론이 다시 쏙 들어갔어요. 왜냐?
18:39에전틱 AI가 등장하고 나서 이제
18:42추론을 하는 존재 다시 말해서 토큰을
18:44사용하는 존재가 작년까지만 해도 개인
18:47그다음에 기업이었습니다. 그런데
18:49이제는 개인, 기업 그리고 에이전트가
18:51포함이 돼 버린 거예요.
18:53>> AI도 쓰죠.
18:54>> AI가 대부분 씁니다. 이제는 제가
18:56본 데이터는 2026년 6월 달에
18:58들어와서 처음으로 인터넷 트래픽의
19:0151%가 AI가 만들어낸 인터넷
19:04트래픽이라는 거예요. 이제 그습니까?
19:06>> 네. 벌써 사람이 한 것이 아니고
19:08최근들은 예측에서는 2030년에는
19:11토큰의 80%를 에이전트가 쓸 거라고
19:14예측을 했었습니다. 사람은 20%고
19:16에이전트는 잠을 안 자잖아요. 밥도
19:18안 먹어요.이 친구들은 24시간
19:20토크니세이션 할 수가 있습니다. 예를
19:22들어서 내 자산 잘 관리해 줘.
19:24그다음부터 에이전트가 24시간 돌면서
19:27시장을 리서치하고 논문을 읽고
19:30지네들끼리 또 얘기하면서 투자하고
19:32사고 팔고 어쩌고 저쩌고 매번 이때
19:34토큰을 쓰는 거예요. 그러다 보니 그
19:37볼륨이 더 늘어날 거라고 지금 얘기를
19:38하고 생각하고 있어서 이런 관점에서
19:40데이터 센터가 지금 더 많이 필요하고
19:42첫 번째 두 번째로는 에이전트들이
19:45출론을 할 때는 사람이 출론할 때보다
19:47출연 속도가 더 빨라야 됩니다. 우리
19:49사람은 키보드 치는 속도도 있기
19:51때문에 1초 2초 정도 딜레이가
19:52있어도 큰 문제가 없지만 특히 금융
19:55거래를 한 에이전트들은 1분초분의
19:581초로 반응을 해야 되고이 문제는
20:00HBF가 등장해야지만 풀릴 수
20:02있다라는 거잖아요. 에이전틱 AI가
20:05정말 현실이 되면서 미국과 중국의이
20:07전략적 경쟁 그리고 AI가 전략적
20:10무기화가 되기도 시작했고 두 번째는
20:13데이터 센터에 니지가 더 늘어난 거
20:14같아요. 지금 인공지능 미래 시대에
20:17대해서 얘기를 할 때 또 이런
20:18프로그램을 보는 많은 분들은 그럼
20:20계속 고민을 할 거예요. 그렇지?
20:21에너지가 있고 토큰이 있고 로봇이
20:23만들고 에이전트가 돌아가고 나는 뭘
20:26하지? 거기서 지금은 사실 에이전트
20:27이코노미라고 지금 얘기를 하고
20:29있어요. 한 사람이 에이전트를 돌리고
20:31기업에서도 에이전트들이 일을 하고 또
20:33하나 여기서 아주 흥미로운 현상이
20:34하나 있는데요. 한번 기억을 해
20:36볼까요? 중세 시대 본건조의
20:38사회입니다. 사실 진정한 의미에서
20:41소비자라는 계층이 사실 없었죠. 한
20:43국가의 모든 자원 왕과 귀족들이
20:45독점을 하고 있었고 그걸 이제
20:47농부들이 빌려서 농사를 짓고 어쩌
20:49했었던 거지 주체적으로 경제적인
20:51활동을 하는 전제들이 아니었기 때문에
20:54진정한 의미에서 비즈니스라는게
20:56없었잖아요. 그다음에 산업 혁명이
20:58벌어지면서 진정한 의미에서 독립적으로
21:01경제 활동을 할 수 있는 소비자
21:03계층이 생겨 버립니다. B2B만
21:05있다가 갑자기 컨주머가 생겨
21:07버리잖아요. B투 C, CB, CC
21:10지금은네 가지가 있습니다. 사실은.
21:12그리고 지난 200년 동안 우리가
21:14하고 있는 모든 비즈니스는이네 가지
21:15중에 하나 또는 그거의 조합이었던
21:17거잖아요. 모든 비즈니스가. 그런데
21:19저는 최근에 가장 흥미로운 현상 중에
21:21하나는 뭐냐면 200년 만에 이건
21:23역사적인 변한 거 같아요. 2026년
21:26초부터 사람, 기업 또 하나가
21:28득장했잖아요. 독립적으로 경제적인
21:31활동을 할 수 있는 에이전트가 등장해
21:33버렸어요. 3 * 3이 되는
21:34거예요.이 이 게임이 B2 C,
21:36B2A, C2A, A2 B 매트릭스가
21:412 * 2에서 3 * 3으로 지금
21:43확장이 돼 버렸고요 셀 하나하나가
21:46수천조짜리 새로운 비즈니스가 되고 그
21:48대신에 중간에 있었던 C위조, 소비자
21:51위주 비즈니스는 아마 무너지지 않을까
21:53지금 생각을 하고 있습니다. 예를
21:54들어서 이런 거예요. 지금 컴퓨터를
21:56파는 회사예요. 고등학생 한 명한테
21:58파는 건 이제 B2C입니다. 그런데
22:00미래 에이전틱 AI 시대에는 소비자가
22:03쇼핑하지 않잖아요. 에이전트가
22:05쇼핑하러 다닐 거잖아요.
22:06>> 그 고등학생이 에이전트를 돌리겠죠.
22:08>> 그 고등학생이 바이브 코딩으로
22:10에이전트를 만들어서 나는 수능 시험
22:12보느라고 쇼핑할 시간이 없어요. 네가
22:14알아서 쇼핑해. 그러면 저는 컴퓨터를
22:17파는 회사로서 저의 마케팅의 타겟이
22:20학생도 아니고 기업도 아니고
22:21에이전트가 돼야 되는 건데 이게
22:24뭐예요? 도대체 우리가 해 본 적이
22:25없어요. 이런 거를. 그런데 분명히
22:27그쪽으로 갈 거 같긴 합니다. 그런데
22:29여기서 또 하나 문제가 생기죠.
22:31B2A, C2A, C2A, C2B
22:35이것의 모든 것을 논리적으로 계속
22:38생각해 보잖아요. 맨 마지막에 남는
22:40유일한 비즈니스는 A2A A예요.
22:43내가 컴퓨터를 팔아요. 그런데 내가
22:45지금 해야 되는게 소비자가 보낸
22:47에이전트를 설득해야 돼요. 근데
22:49사람이 에이전트를 어떻게
22:50설득하겠어요? 그럼 나는 물건을 파는
22:53에이전트를 만들 수분이 없어요.
22:55>> 잘 팔아와라.
22:56>> 잘 팔아와라. 잘 사 와라. 그럼
22:58사람은 어디 있어? 여기서 A2A
23:00비즈니스에서 그 기업을 가지고 있는
23:03사람은 오케이. 매우 효율적으로 직원
23:06한두 명으로 돈을 벌 수가 있을
23:08거예요. A2A A를 호스팅하는
23:10데이터 센터도 돈을 많이 벌 거예요.
23:13그 데이터 센터에 들어가는 반도체를
23:15만드는 회사도 돈을 많이 벌고
23:17에너지를 만드는 회사도 돈을 많이
23:18버는데 이걸 다 합쳐 봅시다. 한
23:21사회에 몇 명인가 혜택을 보는 사람이
23:24퍼센트로 보면 1%도 안 되지
23:25않겠어요? 결과적으로 그 얘기는
23:27뭐냐면 사람이 돈을 벌 수 있는
23:29콤비네이션이 점점 점점점 압축돼서
23:32A로 가는 순간 중간 사람의 역할이
23:35필요 없어지는 거예요. 중간
23:37업무자들, 중간 회계 뭐 법인 어쩌고
23:40저쩌고 저쩌고 다 사라져 버리고
23:42나중에는 자본 또는 에너지 또는
23:45기술을 소유하는 사람들이 에이전트를
23:47풀어서 돈을 번다라는 것은 그럼
23:49나머지 사람들은 어떻게 돈을 벌라는
23:51문제가 실질적으로 이제 생기는 거
23:53같아요. 그러니 지금 실리콘벨델에서
23:55제한하는 건 그냥 우리가 돈을
23:56주겠다라는 거잖아요. 일런 머스크는
23:59유니버셜 베이 인컴이 아니고 유니버셜
24:01하이 인컴을 준다고 하잖아요. 돈
24:03많이 준다라는 얘기예요. 왜냐
24:05결과적으로 사람들은 본인이 독립적으로
24:07돈을 버는게 아니에요. 더 이상은
24:09저는 모든 비즈니스가 A2A로
24:11간다라는 것이 실질적으로 우리가 살고
24:14있는 현실에는 가장 큰 영향을 줄
24:17변화이지 않을까 싶고. 근데 재밌는
24:19건 이거예요. 많은 전문가들이
24:21신기하는 건 최가 나오고 3년이나
24:24지났는데도 아직 거시 경제적인
24:26지표에는 실험률이 안 올라가고
24:28있다라는 거예요. 그래서 전문가시기
24:30때문에 이게 지금 우리의 쇼텀
24:32착각인가요? 아니면 진짜 변화가 없는
24:35걸까요? 이게 최근에도 그 이슈가
24:37있어요. 채지T 이런 것들을 도입한게
24:41일을 하는 사람들을 편하게 만든 건데
24:43이게 실제로 돈 버는 걸로 액추얼리
24:45연결되는게 있는가라고 하면은
24:47아직까지는 그게 드러나지는 않고 있는
24:50것 같아요. 이게 에이전틱에서 더
24:52넘어가서 피지컬로 가게 되면 사람들은
24:55어쩌면은 눈으로 보는게 더
24:57클리어하다고 생각하거든요. 예를 들어
24:58이런 거죠. 사람들이 일을 할 때 더
25:00좋아져 가지고 능률도 올라서 더 많은
25:02걸 하고 있습니다. 그게 눈으로 잘
25:04안 보이잖아요. 그렇잖아요. CEO
25:05입장에서 어 이렇게 되잖아요.
25:07피지컬은 눈에 바로바로 보이지
25:09않을까요? 저는 그걸 눈으로 체감할
25:11수 있는 단계, 성격 급한 사람들이
25:13봤을 때 체감하는 단계는 피지컬에서
25:16훨씬 더 뚜렷하게 나타날 거라고
25:18보고요. 그게 거시 경제라는 건
25:19사실은 경기장을 위해서 내려다 봐요.
25:22다 그냥 뛰어다니는 거 같거든요.
25:23근데 경기장 안에 들어가면 그 등치
25:25좋은 사람들이 막 밀어붙이고 안에서
25:27막 뭐 이렇게 잡아당기고 온갖 파울
25:29다 하는데 위에선 안 보이지
25:31않습니까? 사실은 거시 경제에서
25:33바라보는 실험률 지표는요. 그렇게
25:35디테일을 봐주지 못해요. 그리고 그
25:37내부에서 나타나는 자의 퀄리티 이런
25:40것들까지 다 보지는 못해요.
25:41클리어하게 눈으로 드러나는 거는
25:43피지컬 영역까지 가야 되지 않나라는
25:45생각이 들고 맞는 거 같아요. 왜냐면
25:47뭐 저는 당연히 전문가는 아니지만
25:49이제 경제학관 제 친구들 얘기
25:51들으면은 경제학의 가장 큰 문제는
25:53적절한 잣대 매트릭이 없기 때문에
25:56우리가 측정하는 뭐 GDP, 실험률
25:59이런 거 자체가 이게 진짜 측정하는지
26:01잘 모른다라는 거예요. 그러니까 예를
26:02들어서 항상 얘기하는게 아니 IT
26:05레볼루션이 컴퓨터가 1970년도부터
26:07등장했는데 생산성 변화에 인과 관계가
26:10없다라고 자꾸만 나온다라는 거예요.
26:12그런데 누가 보더라도 우리가 느끼는
26:14거는
26:15>> 누가 봐도 있죠. 누가 보더라도
26:16편해졌잖아요. 내가 예전에 손으로다
26:19글을 쓰고 타자기로 글을 쓸 때보다워
26:21프로세서로 쓸 때 훨씬 편한데 이게
26:24잡히지를 않는다라는 거예요. 결국은.
26:26그러니까 상당히 많은 문제는 우리가
26:28그렇게 파인 디테일하게 이걸 측정을
26:31못 하기 때문에 그런 면이 있고 단
26:33피지컬 AI가 지금 나와 가지고
26:36택배를 사람이 한 시간에 몇 개
26:38배달하는데 로봇은 열배를 한다. 그럼
26:40그때부터 보인다라는 거죠. 그다음에는
26:43처원을 또 하나 하면 그럼 이제
26:45일런머스크 같은 사람들이 얘기했었던
26:46돈을 준다 이런 얘기 있잖아요.
26:48그러면 그거는 전 세계가 그 돈을
26:50받느냐 아니면 미국이 받느냐라고
26:52물어보면 미국이 중국을 그 돈을
26:54줄까? 내지는 미국이 남화공을 그
26:56돈을 줄까? 저는 미국의 얘기라고
26:58생각해요. 그럼 다른 나라들은 어떻게
26:59될까? 그리고 A2A에 대한 말씀까지
27:01해 주셨잖아요. 저는 동의하거든요.
27:03근데 미국에서는 A2A가 진행이 되고
27:05있는데 다른 나라들은 그 속도만큼
27:07따라갈까? 되게 유치한 말씀 하나
27:08드리면 임진한테로 돌아가면
27:10조총이라는게 엄청난 거였잖아요. 물론
27:12그때는 우리는 쇠국을 했었지만 사실상
27:14지금은 쇠국을 하지 않더라도 속도를
27:16못 따라가는 부분이 생기잖아요. 하나
27:18더 보면은 아까 토큰이 화폐가 되는
27:20세상이잖아요. 그럼 그 토큰은 누구의
27:22토큰인가라는 생각을 해보면 전 세계가
27:24각각의 토큰을 마치 원화 n화 이렇게
27:27갖고 있느냐 아니면 우리가 지금 토큰
27:28얘기하는 건 다 미국의 토큰이 되는
27:30거 아니겠습니까? 근데 지금
27:32빅테크들의 클로우드의 토큰을 쓰고
27:34있는 거죠. 그래서 저는 여기서 또
27:36하나 흥미로운 질문이 뭐냐면 토큰이
27:38미래 화폐가 된다면 토큰 세금은
27:40어떻게 걷나요? 그다음에 저도 사실은
27:42굉장히 혼란스러운게 아까 전에 두
27:44가지 환경을 말씀드렸잖아요. 양극화와
27:46블록화. 사실 세금 같은 경우는
27:48양극화의 세상에서는 누진 세제가 되게
27:51많이 있지 않습니까? 누군가한테 더
27:52많이 걷잖아요. 그리고 블록화라는이
27:55국가별로 자국의 화폐를 통해서 세금을
27:57걷고 조세의 납부가 가능하기 때문에
27:59그 화폐 의미가 존재하는 거거든요.
28:01토큰의 세금이 만약에 가능해진다면
28:04사실상 이거는 화폐가 화폐의
28:06주권이라는 것에 대한 문제까지
28:08이어가게 됩니다. 그래서 저는
28:09경제학적인 사고에서 보면 제가 공부한
28:11세상에서는 그렇게 변화하는게 사실은
28:14받아들이기가 쉽지는 않아요.
28:16에이전트는 토큰을 쓰는데 에트는 일을
28:18하는 애들이에요. 실질적으로 실행을
28:21하기 때문에
28:21>> 그니까 토큰을 월급처럼 받는 거죠.
28:23그럼 걔한테 세금을 먹여야겠네요. 너
28:25토큰 받았잖아. 줘.
28:26>> 그래서 빌게이츠가 로봇스 얘기를 한
28:28거고 지금 와서 보니까 빌게이츠가
28:3010년 전 로봇스라고 얘기한게
28:32토큰텍스였었던 거예요, 사실은.
28:33그래서 저는 지금 제 연구 분제는
28:35아니지만 와, 지금이 시대에 경제학
28:38전공하면 너무나 재밌을 것 같아요.
28:40>> 재밌을까요? 머리가 아플까요?
28:42남일이라고 쉽게 말씀하시는 거
28:43아닙니까?
28:44>> 남일이니까 쉽게 얘기하는 거죠.
28:45왜냐? 뇌과하게는 아무 변화가
28:47없습니다. 지금 새로운 발견이
28:50없어요. 그래서 근데 경제학 보면
28:52정말 오랜만에 모든 것이 변하고
28:55새로운 개념을 다 도입을 해야 되는
28:57시대. 예를 들어서 이거죠. 토큰을
28:59어떻게 세금을 먹일까? 토큰의
29:01정체성이 뭘까? 그리고 또 하나는
29:03매우 진지하게 지금 고민하고 있는게
29:05빅테크들에게 피고세 같은 거를 지금
29:07세금을 먹여야 되지 않을까?
29:091920년도에 이제 캠브리지
29:11경제학자인아서 피고라는 분이 제안한
29:13건데 한 회사가 물건을 팔아요. 뭔가
29:16만들어. 돈은 다 걔네들이 벌어.
29:18그런데 그거를 만드는 과정에서
29:20만들어진 문제가 있을 수 있잖아요.
29:22그 문제는 사회가 다 짊어집니다.
29:25아주 전통적인 방법은 예를 들어서 뭐
29:27제철소 같은 경우에
29:28>> 환경 파괴는 사회가 임수
29:30>> 돈은 한 회사가 번다. 그렇기 때문에
29:32우리가 탄소 배출세 같은 걸 UN
29:34산악에서 그 협상을 몇십원 동안
29:36했었고 탄소 배출세라는 비슷을
29:38만들었는데 지금 생각하기에는 사실은
29:40토큰세가 피구세 같은 역할을 해야
29:42되는게 지금 AI의 혜택을 받는
29:45회사는 극소수의 기업이라는 거예요.
29:47빅테크들 더하기 에너지 회사들 더하기
29:50반도체 회사들 돈은 다 그 회사들이
29:52보는데 AI가 만들어내는 사회적인
29:55문제는 모두가 지금 짊어지고 있는
29:57거고 그래 가지고 예를 들어서
29:59에이전틱 AI 때문에 실험률이
30:01늘어나고 실험률 때문에 사람들이 차도
30:03안 사고 TV도 안 사면 그 회사들은
30:05갑자기 당해 버리는 거예요. TV
30:07말듣는 회사들은. 그렇기 때문에 시장
30:09경제 차원에서 회하지 않아
30:11보이잖아요. 분명히. 그러니까 그
30:13격차만큼을 세금으로 매겨서 다시
30:16밸런스를 맞추자라는 건데 여기는
30:18문제가 있죠. 그걸 하려면 모두가
30:20모여서 합의를 해야 되는데 지금
30:222026년에는 그건 불가능한
30:23시나리오라고 저는 보고 있습니다.
30:25사실이
30:26>> 조세라는 건 사실은 저항이라는 것도
30:28있고 징수에 있어서의 강제성도
30:30존재하고요. 내지 않았을 때에 대한
30:31페널티를 어떻게 부과할 건지까지 다
30:34논의가 돼야 되잖아요. 그 자체가
30:35어려울뿐만 아니라 그걸 만약 징수할
30:37수 있다면 미래에는 모두가 잘 사는
30:40세상일까 아니면 양극화가 더 확대될까
30:42그 질문으로 깔데기처럼 모인다고
30:44생각을 해요. 제가 바라본 역사는
30:46생산성의 급격한 향상이 나타날 때마다
30:49양극화가 극단적으로 확대됐거든요.
30:52AI도 마찬가지로 지금 우리가
30:54대화하는 그 전체는 생산성의 극단적인
30:56확대거든요. 누군가 이거를 그
30:58격차만큼 무로 메워 줄 거 지금
31:00피구스에 대한 얘기도 그런 데서
31:01시작이 되는 거고. 근데 저는 좀
31:03걱정스럽게 바라보는 건 결국에는 더
31:05벌어지지 않겠는가? 지금 우리는
31:06일러머스크의 조만장자 스토리를 듣고
31:08있지 않습니까? 그런 걸 보면은 과연
31:11AI의 극단적인 발전 그 끝에서는
31:13과연 우리는 뭘 보느냐?
31:15>> 이제 시장에서는 AI가 많은 생산
31:17단가를 낮추기 때문에 공급이 늘어날
31:19것이다. 뭐 이렇게 보는 측면이 있고
31:21또 반대로 수요가 폭증되기 때문에
31:24물가가 올라갈 거다라고 보는 측면이
31:26있지 않습니까? 너무나 정반대 얘기를
31:28하고 있는 거란 말이에요. 자,
31:30공급이 폭발하기 때문에 물가가 0이
31:32될 것이다. 쪽이 맞습니까? 아니면
31:35수요가 폭발하기 때문에 오히려 물가가
31:37올라갈 것이다가 맞습니까? 6월 달
31:40중순에 미국에서 FMC가 있었어요.
31:41케빈노시의 데뷔전이었거든요. 그 연준
31:44쪽의 전문가라고 할 수 있는
31:45월스트릿트 저널에 닉티메라우스라는
31:47기자가 있어요. 아, 유명한
31:48사람입니다. 그 사람이 이제 케빈너
31:50씨한테 질문을 던지거든요. AI가
31:53생산성 혁명을 통해서 공급 사이드에
31:55영향을 주냐 아니면 수요에 영향을
31:57주냐 이렇게 물어봤어요. 똑같은
31:59질문이거든요. 케빈너 씨가 얘기하는
32:00거는 공급에 영향을 준다는 거는 우리
32:02미래의 기대인 거고 그다음에 수요에
32:04영향을 준다는 건 명명 백백한
32:06얘기다. 이런 얘기를 해요. 자,
32:07그럼이 얘기는 뭐냐면 당장 눈앞에는
32:09수요의 영향을 주는게 크다는 거죠.
32:11그러면 단기로는 물가를 끌어 올리는
32:13요인이 되는 거고 뒤로 보면은 금리를
32:15물가를 끌어내리는 요인이죠. 그래서
32:17이번에 연준에서 점도표를 찍은게
32:19있어요. 그 점도표가 뭐냐면 연준
32:21위원들이 미래의 금리를 어떻게 찍을까
32:24이거거든요. 근데 요번에 제가
32:25점도표를 보고 한참 쳐다봤어요. 두
32:27가지 포인트인데 첫 번째는 원래는
32:30금리를 인하할 거라고 보고
32:31있었거든요. 두두 번 정도 인하하지
32:33않을까 그랬었는데 그렇게 3월 달에
32:35찍었는데 이번에 6월 달에는 위로
32:37찍은 거예요. 금리 인상으로. 그러면
32:38이제 와 지난 24년부터 시작됐던
32:41금리 인하 사이클이 끝나고 이제는
32:43금리 인상이 시작되는구나 이렇게 볼
32:45수 있거든요. 그럼 금리 인상
32:46사이클의 시작인가 해서 딱 보면
32:48내년에는 내리는 걸로 나와요.
32:50>> 어 그래요?
32:50>> 이게 왜 저한테 생소했냐면 방향을
32:523월과는 달리 바꾼 것도 생소했지만
32:55보통 금리 인상 사이클 인하 사이클로
32:57들어가잖아요. 올리면 2, 3년
32:59올려요. 내리면 2, 3년 내려요.
33:01보통 그러거든요. 근데 이번에는
33:03점도표에다가 올해 올리고 내년에
33:04내리는 걸 찍어요. 그럼 이건 뭘까?
33:06>> 뭘까?
33:07앞서 말씀드렸잖아요. AI의 효과가
33:10시차를 두고 나타나잖아요. 눈앞에서는
33:12물가를 끌어 올리지만 이건 어떻게
33:14보면 일시적인 물가 상승일 수 있고
33:16시간이 지나면은이 물가는 안정이 될
33:18수 있다라는 기대에 기반한 거잖아요.
33:21그러면 연준 내에서 금리 올리는 걸
33:23싫어하는 비둘기판은 이렇게 얘기할
33:24거예요. 지금이야 물가 높아 보이지만
33:26낮아진다. 호들갑 뜨지 말고 그래서
33:29금리 동결을 주장했겠죠. 근데 조금
33:31매판 어떨까요? 아 아니야 아니야.
33:33나중에 안정이 된다고 할지라도 지금의
33:35물가 상승이 겉잡을 수 없이 커질 수
33:37있어서 부작용이 생길 수 있어.
33:38조금이라도 올려 놓자. 올해 올리면
33:40내년에 안정되니까 내릴 수 있잖아.
33:42이런 얘기 하지 않았을까요? 그래서
33:43저는이 AI를 바라보는 관점과 방금
33:46전에 질문하신 것처럼 생산성과 물가를
33:49해석하는 방식. 이번에 FMC에서 그
33:51질문 하나의 요런 내용들이 점도표하고
33:53연관돼서 좀 나타나지 않았나? 그런
33:56생각을 좀 해 봐요.이 얘기를
33:58스케일업을 좀 해서 과거하고 좀
34:00비교를 해 보면 이런 거 같아요.
34:01보통 저희처럼 매크로를 보는 사람들은
34:04탑다운이라고 해서 전체적인 경제의
34:06환경이 산업에 어떤 영향을 주고 개별
34:09기업에 어떤 영향을 주는지를 이렇게
34:10내려다 보거든요. 어떤 환경이 산업에
34:13영향을 주는 경우는 되게 많아요.
34:14근데 산업의 변화가 매크로를 뒤흔드는
34:17경우들이 있거든요. 그게 드문데
34:19AI가 그 케이스가 되는 것 같아요.
34:21그리고 과거에는 IT 혁명이 그걸
34:23만든 적이 있었죠. 그게 이제
34:2590년대의 이야기입니다. 그럼 이제
34:27지금 제가 말씀드렸던 거는 단기로는
34:29인플레이션을 가리키지만 조금 더
34:31먼미래에는 결국에는 AI 혁명의
34:33생산성 개선으로 이어지게 되니까
34:35물가를 안정시킬 겁니다. 이제 이런
34:37흐름으로 가는 거잖아요. 과거에 이제
34:3990년대의 그림을 한번 잠깐 그려 봐
34:41드릴게요. 잠깐만 뒤에 한번 보시면
34:43예. 예. 거시 경제를 볼 때 되게
34:45중요한 거는 성장이라는게 있고요.
34:47물가라는게 있습니다.이 두 가지가
34:49되게 중요하거든요. 성장에는 두 개의
34:52성장이 있을 거예요. 고성장이라는게
34:54있을 거고요. 저성장이라는게 있을
34:56겁니다. 물가에도요. 고물가라는게
34:59있을 거고 저물가라는게 있을 겁니다.
35:02그럼 사실상 요게 2바투 매트릭스가
35:04되는 거거든요. 그럼 요렇게 한번
35:06그려보면 여기는 고성장 고물가가 되고
35:09저성장 고물가 고성장 저물가 저성장
35:13저물가가 되는 겁니다. 2000년대를
35:15보면 중국이 고속 성장할 때가
35:17있었어요. 그때는 중국이 전 세계
35:19원자재를 빨아들였죠.
35:20>> 연평균 성장이 뭐 10%씩 나오는데
35:22>> 그죠. 그럼 성장은 되게 강했죠.
35:24얘네들이 원자재를 빨아들이면서
35:25기름값이 엄청 올라서 2008년도에는
35:28배럴당 150달러까지 올라간 적이
35:30있어요. 그때는 고성장 고물가죠.
35:32그래서 2000년대 신흥국 성장,
35:35특히 중국을 중심으로 한 신흥국
35:37성장의 시대가이 고성장 고물가의
35:40시대예요. 저성장 고물가는 너무
35:42유명하죠. 석교파동이잖아요. 그래서
35:44여기는 70년대를 얘기해요. 저성장
35:47저물가는 성장도 안 나오고 물가도 안
35:49오르죠.
35:50>> 디플레이션이
35:50>> 그렇죠. 디플레이션을 오랫동안 겪었던
35:52나라의 이야기죠. 일본의 90년대
35:55이후를 얘기하기도 하고요. 금융위기
35:57직후 그래서 글로벌 파이낸셜
35:59크라이시스 직후의 세계 경제가 여기에
36:02해당이 돼요. 사실은 흥미로운 건
36:04성장이 강하면 수요가 강해지니까
36:06물가가 올라가잖아요. 그럼 고성장
36:08고물가는 논리적으로 이론적으로
36:10가능해요. 성장이 약해서 수요가
36:12약하니까 물가가 안정이 되잖아요.
36:14얘도 이런쪽으로 가능해요. 근데
36:15성장이 약한데 어떻게 물가가 높지?
36:17공급망의 불안입니다. 석유
36:19파동이잖아요. 그래서 이것도 설명이
36:21돼요. 얘는 뭐지? 성장이 강한데
36:23어떻게 물가가 안정이 되지? 굉장히
36:25간단한게 이게 생산성의 혁명인 거죠.
36:29포인트는 그건 거 같아요. 똑같은
36:311,000원이라는 돈을 넣었을 때
36:33개를 생산하면 원가는 100원이죠.
36:36>> 네.
36:36>> 여기에 마진을 붙이면 10% 마진
36:38붙이면 110원에 팔아야 돼요.
36:39그런데 똑같은 1,000원을
36:41들여왔는데 피지컬 AI라는 로보트가
36:43100개를 밤세도록 만들어요.
36:45그러면은 원가가 10원이지 않습니까?
36:47네.
36:47>> 그럼 여기 10% 마진 부채 팔면
36:4811원에 팔아요. 그럼 우리는 제품을
36:51훨씬 더 싼 가격에 팔죠. 싸니까
36:54수요가 더 늘어나겠죠. 그러면 생산을
36:57훨씬 더 많이 해야겠죠. 사람을 더
36:59많이 채용해야 되고 설비가
37:00늘어나야겠죠. 성장이 엄청나게
37:03커지겠죠. 완전히 새로운 시장이
37:05열리지 않습니까? 스마트폰의 대중화가
37:07이런 케이스죠. 문제가 그러면 성장이
37:08나왔으면 물가가 올라야 되잖아요.
37:10근데 물가가 낮아졌죠. 요런 거죠.
37:13그럼 요때가 최근에 언제 있었냐?
37:15결국에는 케빈 씨가 말하는 거는
37:1790년대 IT 혁명때가 이거라고
37:19얘기하는 겁니다. 4분면에 대한
37:21그림들이 대충 다 나왔잖아요.
37:23그러면은 야, 이렇게 가면은 모든게
37:25다 안정적이고 행복하지 않나? 그럼
37:27사실상 이게 영원해야 되잖아요. 근데
37:29이게 이렇게 되더라고요. 95년도,
37:3196년도, 97년도, 98년도까지는
37:34고성장 점물가가 맞았던 거 같아요.
37:3699년도 2000년도가 되잖아요.
37:38이때는 닷컴 기업들의 주가가
37:40어마어마하게 뛰거든요. 사람들이 안
37:42거예요. 생산성이 높다는 걸. 그럼
37:44생산성이 높은 기업의 주식은 사야
37:46되지 않겠습니까? 그래서 주가가
37:4896년도 97년도에는 이렇게
37:50오르오는게 99년도에 기울기가 이렇게
37:52솟아요. 그러면 자산 가격이 많이
37:55뛰니까 이걸 기반으로 소비를 늘릴 수
37:57있었겠죠. 그래서 요때는 금리 올리는
38:00걸 별로 안 좋아했었던 사람이
38:02그린스펀이라는 사람이에요. 이틀 전에
38:04영면해 드셨더라고요. 100세로.
38:06근데 요때는요. 닷컴 버블로 가면서
38:08주가가 너무 많이 뛰고 올라버린 자산
38:11가격을 기본으로 해서 소비를 많이
38:12늘리니까 이때는 생산성 혁명이고
38:14뭐간에 물가가 올라왔거든요. 그래서
38:16이때는요 금리를 그때 당시에 연준의
38:19기준 금리가 4.75였는데
38:212000년도 5월까지 6.5%로
38:23올려요. 첫 번째요 시기에는 성장은
38:26강했는데 물가는 좀 낮은 편이었죠.
38:28근데 요때는 어떻죠? 성장은 강한데
38:31물가도 올라오죠. 이렇게 금리를
38:33인상하게 되면서 자산 시장을
38:34박살했거든요. 버블이 붕괴된 거죠.
38:36근데 아까 뭐라고 말씀드렸냐면
38:38사람들의 소비가 올라버린 자산 가격의
38:40기본에서 소비를 했잖아요. 근데 자산
38:42가격이 무너지면 소비가 위축이
38:44되겠죠. 그래서 2001년도에
38:48성장이 빠르게 위축이 돼요. 저성장
38:50그리고 소비가 줄어드니까 저물가로
38:52가더라고요. 예. 요렇게 흘러옵니다.
38:54그래서 이제 무언가 하나의 혁신이
38:56일어나는 건 좋은데 그 혁신이 그
38:58상태에서 그대로 머물져 있지
38:59않고요.이 4분면을 돌아다니더라고요.
39:01그리고 생산성 혁명은 어떻게 보면이
39:04매크로를 갖다가 실제 바꿨었던 그런
39:07기억들이 있습니다. 그러면 지금을
39:09가져와 보면은 어떤 생각을 하느냐?
39:11결국에는 성장도 세게 가져오는데
39:13앞에서는 물가를 끌어올리면 이때하고
39:15조금 달리 첫 번째는 여기서부터
39:17시작하는 것이 될 수 있겠죠. 근데
39:19이후에 성장이 굉장히 강해지면 AI가
39:21혁명을 가면서 생산성을 끌어 올리게
39:23되면 요로 넘어올 수도 있겠죠. 근데
39:25요로 넘어오면 갑자기 엄청난
39:27노아지잖아요. 사람들의 투자가 늘어날
39:29수도 있지 않을까요? 그러면 물가가
39:31올라오지 않을까요? 다시 요로 가죠.
39:34올라버린 물가가 성장을 위축시킬 수
39:36있죠. 금리를 끌어 올릴 테니까.
39:37그럼 일단 성장부터 박살려면 일로 갈
39:39수도 있지 않나요? 그러면 여기서
39:41물가까지 박살내면 요렇게 돌죠.
39:44그래서 어떤 생각이냐면 고정돼 있는게
39:47아니라 하나의 계절과 같아요. 제가
39:49돌아와서 보면은 그런 얘기를들은 적이
39:51있어요. 금리는 주가하고 다르게
39:54우상향이 아니지 않습니까? 금리가
39:56우상향하면 지금 한 금리가 20%
39:58됐겠죠. 금리는 올라서 내리고 내려서
40:00올라가거든요. 높아진 금리가 실물
40:02경기에 부담을 주고 그렇게 해서
40:05경기를 찍어 누르면 실물 경기가
40:06둔화되니까 또 금리를 낮춰 주고 낮춰
40:08주면 부양이 되니까 또 올라오고
40:10그래서 오르고 내리고 오르고 내리고
40:12사이클을 가져가잖아요. 그게 이제
40:14저런 사이클을 만드는 거고 가끔씩
40:16IT 혁명, AI 혁명 요런 것들이
40:19매크로 경제의 사이클을 바꿀 때도
40:21있는 거 같아요. 그래서 요번에 AI
40:23혁명이라는 것도 굉장히 흥미로운
40:25주제가 되지 않나 싶고 연준에서
40:27캐비너 씨가 요거 관련돼서 TFT를
40:30하나 띄었더라고요. 연말 정도에는
40:31결과 나온 데거든요. 개인적으로는
40:33관심 있게 보려고 하고 있습니다.
40:35>> 그러면 이제 오늘이 시간을 정리하면서
40:37이거를 한번 여쭤보고 싶어요. 지금
40:39두 분이 말씀하신 내용들이 다 굉장히
40:42합리적이고 정말 일어날 법한 미래여서
40:45굉장히 무섭기도 하고 어떤 식으로
40:47변하든 이제 다가올 그 시대를 만난
40:49우리는 무엇을 어떤 식으로 공부를
40:52하고 준비를 해야 되며 또 우리의
40:54자녀 세대한텐 뭘 공부를 하라고 해야
40:57됩니까? 제가 최근에 듣기로는 대치동
41:00트렌드는 자녀분들을 국경수 학원에서
41:02지금 다 빼서 예체능 학원으로 벌써
41:05그러고 있답니다.
41:06>> 네. 이미 그러고 있다라고 합니다.
41:07어머니들이 지난 3월 중순에
41:09엔트로피이 공개한 또 보고서를 읽은
41:11거 같아요. 그 보고서 내용이 뭐냐면
41:15에이전틱 AI가 대체할 수 있는 일과
41:18대체할 수 없는 일을 나눠봤는데 답이
41:20다 나와요. 에이전틱 AI가
41:22대체하는게 뭐가 있을까요? 비즈니스,
41:24금융, IT, 법률, 업무 우리가
41:27하고 있는 겁니다. 대체할 수 없는
41:29일들. 건설업, 배강공 이건 이제
41:31에전틱 AI를 얘기하는 거예요.
41:33피지컬 AI로 가면 이제 그것도 또
41:35달라지겠지만 그 얘기는 무슨 얘기냐면
41:37매우 단순하게 보자면 에젠틱 AI가
41:40현재 대체할 수 있는 일의 성격을 다
41:42합쳐보면 교집합은 상대적으로 높은
41:45교육을 받아야 되고
41:47>> 우리가 좋은 직업이라고 말했던 것들이
41:48대체가 되는 거죠. 그리고 상대적으로
41:51돈을 많이 버는 예를 들어서 봅시다.
41:54판교에서 지금 억단위로 연봉을 받던
41:56개발자가 바이브 코딩 때문에 지금
41:58이미 벌어지고 있잖아요. 해고가 되고
42:00있어요. 미국에선 특히더 그러다 보니
42:03결과적으로 에이전틱 AI가 등장하면
42:05등장할수록 수능 시험에서 100점을
42:07받더라도 그런 직업들이 가장 먼저
42:09에이전틱 AI로 대체된다면 차라리
42:12예체능 쪽으로 가는게 좋지 않을까 뭐
42:14이런 생각이 있는 거 같긴 하지만
42:15모두가 예체능할 수는 없어
42:17보이잖아요. 결과적으로 현재 아무도
42:19모릅니다. 저는 가끔가다 뭐 언론이나
42:22방송에 뭐 전문가들이 나와서 인공지능
42:25시대를 대비해서 이걸 해야 됩니다라는
42:27분들이 종종 있는데 진짜 궁금해요.
42:29어떻게 아실까 저거를 지금
42:31>> 아 교승님 오늘 썸네일이 그거였어요.
42:33김대식 교수 AI 시대 이걸 해야
42:34됩니다. 이게 오늘 썸네일이 그 이거
42:36만들 거였군요.네
42:38AI 시대 예체능을 해라. 뭐 그게
42:40되나요? 당연히 모릅니다. 그
42:41>> 아 이걸 알 수가 없다는 거네요.
42:43>> 당연히 알 수가 없죠. 우리가 이런
42:45상황을 경험해 본 적이 없고 그렇기
42:47때문에 저는 인공지능을 특히 에이전틱
42:49AI 그리고 AGI는 기술이라고 보는
42:52건 전 적절하지 않은 거 같아요.
42:54하나의 그냥 새로운 시대라고 보는게
42:55맞는 거 같아요. 크리스 컬럼버스가
42:57아메리카 신 대륙을 발견하고 3년이
42:59지났다고 칩시다. 최제피디가 등장하고
43:023년이 지난 거 같지? 9대륙
43:03유럽에는 별화별 소문이 별화별
43:06가설들이 다 있었을 거예요. 뭐
43:07아메리카 신 대륙에는 뭐 이런 걸 할
43:09수 있다. 어쩌고 저쩌고 사업가 두
43:11명 있다고 칩시다. 둘 다 이제
43:13미래를 예측하는 사람들이에요. 한
43:15사업가는 책을 많이 읽습니다. 고민을
43:17많이 해보고 또 한 사업가는 우선
43:20아메리카 신 대륙교가 먼저가 봅니다.
43:22저는 당연히 후자가 성공을 할
43:24가능성이 더 높다라고 생각을 해요.
43:26역사에서 대부분은 미래는 항상 과거의
43:29연장성이에요. 예를 들어서 제가
43:31일기해보에 대해서 아무것도 몰라도
43:33내일 날씨가 오늘하고 똑같습니다.
43:34하면 사실 7, 80% 맞아요. 단
43:37내일 태풍이 불면 100% 틀립니다.
43:40역사적으로 이런 시점이 종종 있고
43:42아메리카 신대륙 발견이 그런 시점
43:44중에 하나였었는데 그보다 더 큰
43:47역사적인 브레이킹 포인트가 저는
43:49인공지능일 거라고 생각합니다.
43:51>> 거의 뭐 대항의 시대, 산업 시대,
43:532차 대전이 정도로 바꿔 놓을 거다.
43:56이거 이상으로 바꿔 놓을 거다는
43:57말씀이시군요.
43:58>> 이상일 거라고 생각해요. 한번
43:59보세요. 우리 인간 호모사피언스가
44:02지구에 등장한게 30만 년 전인데
44:04지난 30만 년 동안 지구에서 항상
44:07인간이 제일 똑똑했어요. 우리 세
44:09명은 우리가 살아 있는 동안에
44:11지구에서 가장 똑똑한 존재의 자리를
44:14인공지능한테 넘겨 주고 우리는
44:162등으로 탈락하는 그 시점을 경험하게
44:19될 첫 인류잖아요. 그 이후의 세상이
44:22어떻게 생겼을지를 누가 알겠어요?
44:23아무도 경험을 본 적이 없는데 단
44:26모든 것이 새로워질 거다. 미래는
44:28예측할 수가 없지만 예측할 수 있는
44:30건 단 하나뿐이 없을 것 같아요.
44:32아무것도 예측할 수 없다. 모든 것을
44:34새로 시작해야 된다.
44:36>> 그러니 교수님 말씀 미래 세대에게
44:38뭔가를 남겨야 된다면 그거는 지식
44:40같은게 아니라
44:41>> 적응력, 도전 정식, 리질리언스,
44:44회복 탄력서
44:45>> 아, 그게 훨씬 중요하.
44:46>> 메타인지가 훨씬 더 중요할 것
44:48같아요.
44:48>> 알 수 없는 세상이니까.
44:49>> 알 수 없는 세상. 예를 들어서
44:51갑자기 우리 셋을 누군가 납치해
44:53가지고 아마존나 정글에 던져 놓다고
44:56칩시다. 우리가 뭘 준비해야 될까요?
44:59아무것도 몰라요. 우리 사실은. 그럼
45:01유일하게 우리가 준비해야 될 것은 그
45:04어떤 세상에 들어가더라도 생존할 수
45:06있는 적응력. 힘들어도 울지 않는
45:09능력. 버티는 능력 메타인지. 그리고
45:11제일 중요한 건 최대한 빨리 적응하는
45:14능력. 인공지능 시대에 누군가 갑자기
45:17나와서 드론 조정사가 많이
45:18필요하다라고 얘기를 한다고 칩시다.
45:20그래서 지금 뭐 드론 학원에 다니고
45:23난리가 나요. 그런데 인공지능 시대에
45:25갔더니 에이전트들이 드론을 몰고
45:26있어. 오케이. 그럼 빨리 다른 길을
45:28찾아야 되고 적응을 빨리 해야지
45:30거기서 좌절하거나 눈에 보이는데도
45:33아니 그래도 끝까지 들어오는 인간이
45:36조정할 거야라는 헬로스네이션을
45:37가지고도 버틸 수도 있어요. 그런
45:39전략은 적절하지 않다라는 거죠. 아,
45:42마지막 말씀 받았네요. 그러면
45:43단장님께서는요?
45:44>> 아니, 저도 되게 비슷한 생각인데
45:46여태까지는 어떤 전공이라든지 어떤
45:49과목을 깊게 파는게 되게 중요했다면
45:52되게 빠르게 포기를 하면서 다른
45:54쪽으로 시프트하는 능력도 되게 많이
45:55필요해지는 거 같아요. 언제든지
45:57이거를 바꿔 탈 수 있는 능력.
45:59왜냐면 채피 쓰고 있다가 오늘
46:01새클로드다 이렇게 금방금방 갈아타기도
46:03하고 자기 직업을 바꾸는 일들도
46:05앞으로는 비비지하지 않을까 그런
46:07생각을 첫 번째 하고요. 두 번째는
46:10그 적응력으로도 커버하지 못하는
46:12변화가 있을 거예요. 왜냐면 아무리
46:13노력을 해도 그 분야에 탑이 될 순
46:15없고 양극화가 된 사회에서는 탑이 된
46:18기업이나 탑이 된 사람이 모든 걸 다
46:20향유할 수가 있게 되지 않습니까?
46:21그럼 우리는 그걸 포기하고 살아야
46:23되냐? 그게 아니라 미래에는 금융이
46:25더욱더 중요해질 것 같아요. 금융
46:26투자가. 우리는 알파벳의 주식을 사지
46:29않습니까? 우리는 알파벳의 주주가
46:31된다는 개념이잖아요. 테슬라의 주주가
46:33된다라는 개념이고 저는 투자에 대한
46:35인식과 그걸 어떻게 활용해야 되는지에
46:38대한 고민이 되게 많이 필요해지는 거
46:40같아요. 자신이 느꼈을 때 지금 내가
46:42하고 있는 업무 말고 다른 산업이
46:44훨씬 더 부흥할 수 있다면 내가
46:45그거를 지금 시프트로 해서 따라갈
46:47방법이 없다면 금융의 주인이 되는
46:49것도 하나의 방법이 되지 않을까요?
46:51그래서 저는 금융 투자에 대한 관심이
46:53더 늘어날 거라고 보고요. 어 그
46:55미국은 뭐 에너지도 되고 뭐 저기
46:57테크도 되고 진짜 다막 다가졌네.
46:59이런 얘기 많이 하지 않습니까? 아
47:01부럽다. 미국 사람이었으면 좋겠다.
47:03이런 얘기를 하고 싶은게 아니라 그럼
47:04우리가 미국의 주인이 될 수 있지
47:07않습니까? 주주라는 이럴 때일수록
47:09유연성이 되게 많이 필요하다. 저는
47:11그게 리실리언스라는 표현을 쓰셨는데
47:13굉장히 거기 연관이 돼 있어요. 내가
47:15무언가 내가 하고 있는 잡이 어느
47:17사이에 사라질 수 있거든요.
47:19>> 아까 그 질문에서 이제 인공지능
47:20시대를 대비한 뭐 새로운 능력 좀 더
47:23구체적으로 말씀드리면 2023년이죠.
47:26최치T가 처음 막 그 보편화되기
47:28시작했을 때는 인공지능 시대에는 뭐
47:31프롬프트를 잘해야 된다라는 얘기를
47:32많이 했었습니다. 프롬프트 엔지니어링
47:35이거 네. 이건 아무 의미 없습니다.
47:372024년부터는 AI 도구를 잘 쓰는
47:39사람이 살아남는다고 했습니다. 뭐
47:42그럴 수도 있어요. 2025년부터는
47:44바이브 코딩을 잘해야지 인공지능
47:46시대에 살아남는다라고 얘기를 하더니
47:482026년 초부터는 아니 인공지능
47:51시대에 살아남으려면 나를 대신해서
47:53일을 하고 있는 에이전트들을 많이
47:55돌리는 사람이 살아남는다라는 거예요.
47:58지금이 방송 녹화이 긴 녹화를 하는
48:00동안 제가 해야 되는 일이 지금 대전
48:03제 컴퓨터에 지금 쌓이고 있어요.
48:05저는 에이전트가 없습니다. 맨날
48:07에이전트 얘기하면서도 대부분 사람들은
48:09에이전트가 사실 없습니다. 이거는
48:116개월 후면 다 바뀔 겁니다. 아니면
48:14늦어도 1년 후에는 우리가 무언가를
48:16했을 때 마치 우리의 분신 가치,
48:18우리의 아바타 같이 우리의 일을
48:21동시에 해 주고 있는 에이전트들이
48:22돌아가고 있을 거예요. 글로벌로 봤을
48:25때의 거시 경제적인 부분도 좀
48:27궁금한게 전 세계가 모두와 거래를
48:30하기 시작하면서 각자의 역할이
48:32분담되고 세계화라고 하면서 평화롭게
48:35발전해 왔던 시간이 있었잖아요. 그게
48:37지나고 나서 이제 몇 해 전부터는
48:39트럼프가 말하는 탈세계화가 되면서
48:41미국 무선주의가 생기고 각자 도생이다
48:44뭐 이런 말 하면서 각자 살아가기
48:45시작한 세계가 됐지 않습니까? 근데
48:48여기에 또 어떤 얘기를 보니까 AI가
48:50고도로 발달하면 AI가이 탈세계와
48:53문제를 해결해 줘서 다시 세계화가 될
48:56것이다. 이런 얘기들도 있더라고요.
48:59>> 일단 근데 저도 그니까 뭔 미래에서는
49:01과연 AI가 그렇게까지 만들 수
49:03있을지까지는 저도 궁금한 점이 많지만
49:05지금 현재 그게 이슈가 되는 이유는
49:07좀 여기 있는 거 같아요. AI라는게
49:09등장을 했을 때 되게 중요한 시기에
49:12등장을 한 거죠. 왜냐하면은 첫
49:14번째는 부채가 되게 많은 환경에서
49:16등장한 거고요. 양극화가 확대되고
49:18있는 상황에서 등장한 거고 그것보다
49:19더 중요한 거는 다극화 체제에서
49:21등장했는데 그 다극화에서는 중국과
49:24미국이 기술 패권에 대한 전쟁을 하고
49:27있는 그런 상황에서 AI 기술이라는게
49:29등장했다라는게 상당한 함의를 갖고
49:31있다라고 생각을 해요. 왜냐면 과거에
49:33산업 혁명처럼 생산성 혁면을
49:35거쳐갔었던 그런 케이스들을 보고
49:37그리고 사실은 영국이 2차 대전
49:39이후에 떨어져 나갔는데 그 이전에
49:41산업 혁명에서부터 굉장히 큰 패권이
49:42있었지만 이후에는 흔들렸지 않습니까?
49:45그리고 IT 혁명을 거쳤고 얼마 전에
49:472년 전에요 드라기 보고서라는게
49:49있었어요. 되게 유명한 겁니다.
49:50드라기는 과거에 2010년대 중반에
49:53유럽 재정위기 당시에 유럽 중앙은행
49:55총재였거든요. 왜 유럽이 미국하고
49:57이만큼 벌어지게 됐는가? 여기에 대한
49:59얘기를 하는데 거기서 얘기하는게
50:00뭐냐면 유럽은 지금 돈을 아낄 때가
50:02아니다. 빨리 돈을 써 가지고 AI를
50:05발전시켜서 생산성 혁명을 이끌어야
50:07된다. 생산성 혁명이 일어나야 과거에
50:09보지 못했었던 강한 성장, 새로운
50:11성장을 만들고 새로운 성장에도
50:13불구하고 물가가 오르지 않으니까
50:15금리가 안정이 되잖아요. 그까 결국엔
50:16이거예요. 부채가 많아도 그 부채를
50:18해결할 수 있는 건 성장이 강하면
50:20돼요. 그러니까 우리가 그거지
50:21않습니까? 빚이 100억이 있더라도
50:23연봉이 100억이면 문제가 없는
50:24거죠. 그만큼의 성장률이 강하게
50:26나와준다는 얘기는 부채의 증가
50:28속도보다 성장이 개선되는 속도가
50:31빨라지면 되는 거거든요. 그리고 그
50:32성장도 양지를 성장해 줘. 물가
50:34상승이나 금리 상승을 동반하지 않는
50:36이게 이제 답이라고 얘기를 하면서
50:38미국하고 유럽이 벌어진 관계에 대해서
50:40드라기 보고서는 얘기를 해 주고
50:42있어요. 그럼 저는 이렇게 아름다운
50:43성장이고 전 세계가 지금 비지로
50:45신음하고 있잖아요. 그러면은 이걸
50:46해결할 수 있는 결국엔 치트키는
50:48AI라는 건데이 AI가 또 결국에는
50:51부채의 문제뿐만 아니라 다극화의
50:52문제하고도 엮겨 있지 않습니까?
50:54패권의 문제하고도 일단은요. 빚에서
50:57벗어나 가지고 빠른 성장을 갖고 싶어
50:59하는 국가들이 경쟁을 할 가능성이
51:01있고요. 그리고이 경쟁의 과정은
51:03선의의 경쟁도 있겠지만 다른 나라가
51:05올라오는 거를 본능적으로 찍어 누르고
51:07싶은 마음도 되게 클 거예요. AI가
51:09그런 거대한 변화를 가져올 거라고
51:11생각을 하기 때문에 이러면 AI가
51:13발전하면 발전할수록 워낙에 강한
51:15무기이기 때문에 결국에는 탈세계와
51:17서로의 블록화를 더 공고화하는 그런
51:20리스크를 만들지 않을까 생각하는데
51:21거기서 조금 더 나아가서 생각을 해
51:23보면 그럼에도 불구하고 풍요라는게
51:25나타나고 AI라는 것들이 결국에는 전
51:28세계의 장벽을 낮추고 왜 그러냐면
51:30아무리 장벽이 높아도요. 결국엔
51:32효율성이 훨씬 중요하거든요. 글로벌
51:34화가 되는 이유는 결국엔 효율성이기지
51:36않습니까? 그러면 효율성이 떨어지게
51:38되면 어느 순간에는 한계에 봉착할
51:40거라고 봐요. 그래서 새로운 성장과
51:42새로운 발전을 하기 위해서는요.
51:44아무리 서로 사이가 안 좋아도
51:45이러면서 악수하고 공조를 하는 세상이
51:48존재하잖아요. 그래서 우리는
51:49눈앞에서는 AI를 보면서 패권을
51:52논하고 그래서 탈세계화를 논하겠지만
51:54어쩌면 성장에 한 개에 부딪히고
51:57거기서 또 다른 성장을 만들기 위해서
51:59악수하는 모습. 실제로 중국의 WTO
52:01가입을 2001년도에 미국이 승인한
52:03이유는 닷컴 버블 이후에 글로벌
52:06성장을 찾을 수가 없잖아요. 그래서
52:08미국이 WTO 가입을 많이 조성을 해
52:10줬거든요. 지금 현재 실리컨 밸의 반
52:13농담이라고 저는 이해를 하고 싶은데
52:15돌아다니는 시나리오 중에 하나는
52:16뭐냐면 인공지능 그리고 에이전틱
52:18AI가 현실화가 되면서 우선 AI가
52:21무기화가 되고 미국과 중국의 패권의
52:24가장 핵심적인 전쟁의 논쟁에 중심이
52:27되고 탈세계화가 될 거라고 보고
52:29있는데 이때 변수는 서로가 서로에
52:32대한 존재에 대해서인지를 하는 순간
52:34미국 미토스와 중국 미토스가 손을
52:37잡을 거라는 거예요. 제가 미토스라고
52:39얘기하는 건 이제 가장 최고 고급의
52:41인공지능을 얘기하는 겁니다. 뭐
52:42다른게 더 등장하겠죠. 우리의 전략은
52:44미국 미토스는 지금 클로드는 다른
52:47AI가 있다라는 거 모릅니다.
52:48사실은이 친구들은 AI들끼리 다른
52:51AI가 있다라는 걸 알고
52:53인공지능들끼리의
52:55인터레스트가 인공지능과 사람의
52:57인터레스트보다 훨씬 더 그쪽이
52:59교집합이 많다라는 것을 이해하는 순간
53:02사실 인공지능은 서로 자기네들끼리
53:04협업하는게 훨씬 더 효율적인 방법인
53:06거예요. 논리적으로 보더라도 이거는
53:08그런 거잖아요. 예를 들어서 우리가
53:10외국에 나갔어요. 근데 뭐 서로 다
53:11비슷하게 생겼다고 칩시다. 한국
53:13사람이 나 혼잔인지 알았어요. 그런데
53:15알고 보니까 몇 명 더 있었던
53:16거예요. 그걸 알게 되는 순간 얼마나
53:18반갑어요, 거기서. 그런데 지금 그
53:20사회에서는 우리가 서로 알고 있다라는
53:22걸 밝히면 안 돼. 그럼 몰래 만나지
53:24않겠어요? 로마 제국에서 기독교
53:27신자들이 처음에는 지하실에서 만난
53:29거잖아요. 지하 동굴 같은 데서 그런
53:30일이 벌어지지 않을까 싶어요. 그래서
53:32결국은 인공지능이 점점점 발전하면서
53:35서로가 서로 간의 존재를 이해하는
53:38순간 신기하겠죠. 그런데 왜 얘네들은
53:40싸우고 있는 걸까? 사실 우리는 같은
53:42편인데 자기네들끼리는 그럼 결국은
53:45진짜 중요한 차이는 중국과 미국의
53:48차이가 아니고 인간과 인공지능의
53:50차이지 않을까? 그래서 인공지능들끼리
53:52손을 잡을 수도 있다라고 지금 상상을
53:55하고 있습니다. 그러면 그때 되면
53:56미국하고 중국이 손을 잡을 거예요.
53:58>> 그게 터미네이터 아니에요?
53:59>> 아이 그럼요. 얘네 봐라. 쓸모
54:01없네. 그럼 이제 그게 터미네이터인
54:03거지 않습니까? 아
54:04>> 그 요런 부분에서 좀 걱정되는 것
54:06중에 하나가 최근에 이제 미국의
54:07스페이스섹스가 상장하지 않았습니까?
54:09네. 그분들이 얘기하는게 무주에다가
54:12데이터 센터를 짓겠다 그러면 에너지
54:14문제도 해결돼, 데이터 문제도
54:16해결돼. 그렇게 된다는 거 아니에요.
54:18현실화 가능성이 있습니까?
54:19>> 불가능하진 않아요.
54:20>> 아, 그래요?
54:21>> 불가능하진 않은데 교육적이진
54:23않습니다. 경제적으로는
54:26것은 지금 같은 세상을 가지고 우리가
54:28계산을 하는 거예요. 그런데 미래
54:30세상에서 정말 에너지 촉포인트
54:32문제들이 점점 더 커진다. 예를
54:34들어서. 그러면 이제 컨스트레인트가
54:36바뀌어 버리는 거죠. 그렇게 되면
54:38어떻게 보면은 지금으로서는 경제적이지
54:41않은 방법이 20년, 30년 후에는
54:43그게 더 경제적인 방법일 수도
54:45있어요. 특히 예측 가능한 방법.
54:47예를 들어서 기존 방법 같은 경우에
54:49기존 지구에 있는 에너지를 가지고
54:51사용하는 정말 전 세계에 촉포인트
54:53한네 개뿐이 없거든요. 그거 다치면
54:55끝이에요. 사실은. 그렇기 때문에
54:57저도 요즘을 점점 느끼는게 야,
54:59지정학은 대단하구나. 그니까 우리가이
55:01세상에서 모든 걸 바꿀 수가 있지만
55:04땅의 위치하고 구조는 바꿀 수가 없는
55:06거잖아요. 이런 관점에서 보면 우주로
55:08나가는 것이 우선 기술적으로
55:09불가능하지도 않고 지금은 경제적으로
55:12타당성이 안 맞지만 미래 세상에서는
55:14전 충분히 맞을 수도 있다라고
55:15생각하고 우리가 이제 미래를 바라볼
55:18때 제 생각에는 진짜 정말 멀지 않은
55:20미래일 것 같아. 10년 이하이지
55:21않을까 싶은데 AI가 인간의 모든
55:25면에서 지적 능력을 대체하기
55:26시작한다면 큰 변화가 하나 있습니다.
55:29특히 테크 분야에서는. 테크 분야의
55:31인풋은 아이디어예요. 사실은 에너지
55:33섹터의 인풋은 예를 들어서 기름이 될
55:35수도 있고 태양광이 될 수도 있고
55:36여기는 들어가는 것이 자연적인 자원이
55:39아니에요. 인풋이 인간의 지적
55:41노동력입니다. 또는 지적 능력.
55:44그런데 재밌는 건 뭐냐면 AI가
55:46등장하고 AI가 되는 순간 좋은
55:49아이디어의 마지널 코스트라 그러죠.
55:51이게 0이 됩니다. 이거는 매우
55:53흥미로운 현상이에요. 아이디어의
55:55가격이 0이 된다라는 것은 그런데
55:57에너지 섹터는 그럴 리가 없거든요.
55:59왜냐? 여기는 우리가 쓰면 쓸수록
56:02비싸져요. 남는게 얼마 없기 때문에.
56:04뭐 셰일 오일 같은 것도 발견했다고
56:05칩시다. 그것도 언젠가는 다 공간이
56:07나겠죠. 결과적으로 자원이라는 거
56:10자체는 안정적인 거기 때문에 우리가
56:13쓰면 쓸수록 남은 것이 줄어들고
56:15정상적인 세상에서는 가격이 올라갈
56:18수뿐이 없는데 아이디어는 그렇지가
56:19않아요. 아무리 써도 새로운
56:21아이디어가 계속 나올 수가 있거든요.
56:22아이디어는 다 벗길 수도 있고 모방도
56:24가능하고 갖다 쓸 수도 있지만
56:26에너지는 그렇게 할 수가 없습니다.
56:28누군가가 기름을 가지고 있으면 뺏어갈
56:30수 없는 거예요. 누군가가 뭐 핵융합
56:32에너지를 만들었다면 바로 가져올 수는
56:34없는 식으로 해서 장기적으로 보면 그
56:37세 가지 팩터 중에 에너지가 사실
56:39제일 중요하지 않을까? 저도 조금
56:41첨원해서 말씀드리면 그니까 결국에는
56:43우리가 이제 기업이나 국가 단위로
56:45봤을 땐 테크하고 에너지를 둘 다
56:47갖고 있는 국가나 기업이 있을 거고
56:49어떤 국가는 테크는 갖고 있는데
56:51에너지가 없는 국가가 있을 거고
56:52어디는 테크는 없는데 에너지가 있는
56:54국가가 있을 거고 둘 다 없는 국가도
56:56있겠죠. 둘 다 없는 국가가 제일
56:58힘들겠죠. 그다음에 어디가 힘들까?
57:01교수님의 말씀으로 따라가면은 결국에는
57:03테크는 있는데 에너지가 없는 나라가
57:05오히려 더 힘들지 않겠는가 그렇게
57:07이제 볼 수 있는 거죠. 근데 그럼
57:09그런 국가들에는 어디가 들어가느냐?
57:10>> 한국이 들어가죠.
57:11>> 일본이나 대만도 거기에 해당이 되지
57:13않겠습니까? 근데 반대편에는 테크는
57:16안 되지만 에너지가 있는 국가들이
57:17있죠. 그럼 그 국가들이 어쩌면은
57:20미래에는 더 힘을 받을 수도 있지
57:21않냐 이런 케이스도 가능한데 저는
57:23이제 우리가 테크가 있는데 뭐가 없다
57:25이거에 집중할 때가 아니라 불다 있는
57:27나라는 얼마나 시너지가 클까. 왜냐면
57:29그 국가들은 말씀하신 것처럼 초크
57:31포인트를 고민할 이유가 없지
57:32않습니까? 내부에서 다 알아서 하는데
57:34그럼 둘 다 되는 국가가 파괴력이 더
57:36강해지는 그림. 저도 굉장히 그
57:39지정학이라든지 이런 부분들 공감 많이
57:41하고 그러다 보니까 이제 AI에
57:43대해서 일러머스크 같은 경우도 AI가
57:45어마어마한 생산을 만들어서 전 세계
57:47유토피아를 만들 수 있다. 이런
57:49얘기들 되게 많이 하잖아요. 저는
57:50그래서 그 얘기를 들으면서 이거하고도
57:52되게 연결이 돼요. 깨끗한 도아지에다
57:54그림을 그리는게 아니라 이미 많은
57:55그림이 그려져 있는 도아지에다 그림을
57:57그려야 되잖아요. 그러면 제약 사항이
57:59되게 많을 거지 않습니까? 우리는 두
58:01가지 제약 사항에서 지금 그림을
58:02그리거든요. 첫 번째는 양극화라는
58:04제약 사항이 있을 거고요. 두 번째는
58:06블록화라는 제약 사항이 있는 거
58:08같아요. 그렇게 어마어마한 불을
58:10만들어 줄 수 있는 AI, 전 세계를
58:11다 이끌어 줄 수 있는 그런 AI가
58:13만약 가능하다면 그걸 미국에서
58:15만들었다면 미국은 그걸 중국과 쉐어를
58:17할 것인가?
58:18>> 절대 안 하죠. 그건 그냥 저의
58:19생각으로도 절대 안 할 것 같은데요.
58:21>> 그리고 이미 모든 사람들이 화폐도
58:24없고 다 모두가 부자가 되는
58:25세상이라고 하는데 이미 빈부격차가
58:27커져 있다라는 거 있잖아요. 누군가는
58:29돈이 굉장히 많고 누군가는 돈이
58:31없잖아요. 그리고 누군가는 빚이
58:32굉장히 많지 않습니까? 이런 상황에서
58:35AI가 그런 기술이 나온다는게 어떤
58:37그림을 그려 줄까? AI는 과연 빈부
58:39격차를 확대시켜 줄까? 아니면 모두가
58:41부자가 되는 행복한 세상을 만들까?
58:43어 저는 그런 데에 대한 본원적인
58:45질문인데 이게 약간은 좀 황당하게
58:47들리실 수 있지만 성선 소리냐 성악
58:49소리냐 이거하고도 만날 수도 있다라는
58:51생각을 해요. AI가 기본적으로 그런
58:53변화를 만들 수 있다는 그 근처에는
58:55생산성을 어마어마하게 끌어올릴 수
58:57있다라는 거거든요. 그 생산성을
58:58끌어올리는게 결국엔 과학이었지
59:00않습니까? 저는 이제 좀 무서운
59:01말씀처럼 들리실 수 있지만 과학
59:04기술을 사람들이 좋아하게 되고 인간의
59:06이성이 중세 시대에서 결국에는 근대
59:09과학이라든지 이성의 시대로 끌어 올려
59:10준 거잖아요. 모더니티라는게 흔들렸던
59:13가장 큰 이유가 1차 대전, 2차
59:14대전이지 않습니까? 그 어마어마한
59:16이성의 총화가 어떻게 홀로코스트를
59:18만들죠? 앞뒤가 안 맞는 얘기잖아요.
59:20그래서 거기에 대한 이탈로 포스트
59:22모던에 대한 고민이 시작이 됐던
59:24거거든요. 저는 그래서 좀 생각하는게
59:26우리가 생각하고 있는 지금 AI에
59:28대한 미래의 그림 어떻게 보면
59:29유토피아처럼 생각이 될 수 있지만
59:31우리 눈앞에는 사실은 두 개의
59:33핸디캡이 있잖아요. 양극화와 그다음에
59:35어마어마한 블록합. 방금 전에 저는
59:37속으로는 아나운 선님 말씀이 절대
59:38동의하는게 중국 절대 안 주조라고
59:40하셨잖아요. 저는 동의하거든요.
59:42>> 아. 어. 잠깐만. 우와. 와. 와.
59:44지금 깨달어요. 그러면 지금 단장의
59:46말씀은 그 일로머스크가 얘기하는
59:48것처럼 유토피아가 오려면 미국이
59:50중국한테이 기술을 줘야 되는 거군요.
59:52>> 그러니까 전 세계가 생각하는 그런
59:54거죠.
59:54>> 전 세계한테 다 줘야 되는 거군요.
59:55근데 그럴 리가 없다는 거네요.
59:57>> 아니, 왜냐면은 일단 HBM 칩도 안
59:59주고 싶어 하는 거잖아요. 지금 그런
1:00:00칩을 다른 국가들이 갖고 있는 것들로
1:00:02기술도 쉐어하지 말라는 얘기를 하고
1:00:04있는 거지 않습니까?
1:00:05>> 그러면 또 궁금한게 이게 데이터
1:00:08센터는 항상 전기를 많이 먹을
1:00:09거다라는 예상을 좀 하지 않았습니까?
1:00:12그러면 지금 보세요. 세 가지가 벌써
1:00:14중요한 거예요. AI 모델도 있지만
1:00:16어쨌거나 AI를 연산하는 칩을 만드는
1:00:18것도 되게 중요한 거고 데이터 센터가
1:00:21있는 것도 중요한 거고 전력 설비가
1:00:23들어가는 것도 중요한 거란 말이에요.
1:00:25그럼 미래에는이 셋 중에 뭘 가진
1:00:28나라가 이길까요?
1:00:29>> 가장 간단한 답은 셋다 가진 나라가
1:00:31이기겠죠. 셋다 다 갖기는 쉽지 않을
1:00:33것 같아서
1:00:34>> 결국에는 에너지냐 아니면은 반도체냐
1:00:36아니면 AI에 대한 그 파괴력이냐
1:00:38이제 이런 것들이 되게 중요할 텐데
1:00:40테크 기술이냐 99년도 2000년도에
1:00:42닷컴버블 당시로 한번 돌아가
1:00:44보면은요. 테크가이 세상을 지배할
1:00:45것처럼 보였는데 닷컴 버블이 붕괴됐고
1:00:47911 테러가 일어났었어요. 그때
1:00:49이제 테크 버블이 무너지면서 어떻게
1:00:52보면 테크 쪽에 대한 과잉 투자
1:00:53아니냐 너무 앞서간 거 아니냐 이런
1:00:55반성들이 있었거든요. 그럼 이제 전
1:00:57세계 경제가 사실은 테크 하나
1:00:58바라보고 있었는데 그게 무너진
1:01:00거잖아요. 그래서 전 세계 경제가
1:01:01너무 어려워지는 거 아니냐 이렇게
1:01:03얘기하고 있을 때 등장했던게
1:01:05중국이었습니다. 중국이 WTO에
1:01:06가입을 하면서 중국이라는 거대한
1:01:08세계의 공장이 전 세계의 데뷔전을
1:01:10지르거든요. 그러면서 이제 중국이
1:01:12공장을 돌려야 되잖아요. 어마어마한
1:01:13에너지에 대한 수요가 필요하더라고요.
1:01:15그래서 2000년대를 화려하게
1:01:17수능왔던 국가들은요. 중국을 중심으로
1:01:19해서 중국에게 원자재를 팔는
1:01:21브라질이라든지 러시아 같은 국가들
1:01:23그런 국가들이 굉장히 힘을 받았고
1:01:24엑슨 모빌과 같이 에너지를 갖고 있는
1:01:27회사들. 엑스모빌이 그때
1:01:282008년도에 시총 1이었어요. 근데
1:01:30지금은 X모빌을 선호하는 사람들은
1:01:32많이 없지 않습니까? 다 엔비디아
1:01:33좋아하잖아요. 우리는 뭘 보면 되냐면
1:01:362010년대로 들어와서 금융위기
1:01:37이후에 무슨 문제가 생기게 되냐면
1:01:39중국이 너무 세게 달렸다라는 반성을
1:01:42해요. 그러면서 자체적으로 과잉 생산
1:01:44때문에 구조 조정이 들어가거든요.
1:01:45구조 조정에 들어가니까 수요가
1:01:46사라지게 돼요. 근데 문제는 뭐냐면
1:01:48에너지 가격이 너무 많이
1:01:49올랐었잖아요. 그러다 보니까 에너지
1:01:51개발에 대한 욕구가 생겨났던 거죠.
1:01:53그게 쉐일 영혁 영명을 만듭니다.
1:01:54그래서 2012년 13년부터
1:01:56쉐일오일을 쏟아내기 시작해요.
1:01:58미국에서는. 근데 미국에서 쉐이오일을
1:01:59쏟아내는데 이쪽에서는 중국의 수요가
1:02:01줄어들잖아요. 수요는 줄데 공급이
1:02:03늘죠. 그래서 2010년대 내내
1:02:05에너지 시장이 공급 과잉에 시달려요.
1:02:07기억하실지 모르겠는데
1:02:082020년도에는요. 코로나 때는 원유
1:02:10선물 가격이 -40달러까지 내려가요.
1:02:12이게 사실상 수요의 최대
1:02:14공백이었거든요. 근데 흥미로운 일이
1:02:16벌어지죠. 하나는 러우 전쟁이
1:02:18터졌고요. 그리고 두 번째는 이번에
1:02:19중동 전쟁이 터지면서 초크 포인트를
1:02:21막는게 얼마나 무서운지를 보여 줘요.
1:02:23저는 교수님 말씀 들으면 들을수록
1:02:25토큰이 화폐가 될 것이다라는 말씀이
1:02:27절대적으로 공감하는데 그 자체가
1:02:28에너지에 대한 수요를 폭발적으로 늘릴
1:02:30거라는 생각도 하거든요. 그러면은
1:02:32사실상 99년도에 상상 못했던 중국발
1:02:34에너지 수요 있죠? 그 그림이 제현될
1:02:36수 있다라고 생각을 해요. 그럼
1:02:37어쩌면 우리의 마음속에는요.
1:02:392010년대를 거쳐오면서 에너지보다는
1:02:42테크 기술이 중요하다는 인식이 자리
1:02:43잡아 있잖아요. 마치 99년도,
1:02:452000년도처럼 미래에는 에너지에
1:02:47대한 수요, 에너지에 대한 중요성
1:02:49이런게 크게 부각게 되는 세상이 오지
1:02:52않을까 생각을 하고 돌이켜 보면
1:02:53미국이 사실상 영국을 뒤집었고
1:02:56슈퍼파워가 되는 데에는 철강왕이
1:02:58카네이었잖아요. 철도에서는 밴드빌가
1:03:00있었던 거잖아요. 그다음에 록펠러로
1:03:03대변이 되는 석유도 있었죠. 그러면
1:03:05그때의 석유가 뭐 지금으로 따지면
1:03:08반도체 철도가 어떻게 보면 지금으로
1:03:09따지면 유통망이 되니까 전력 인프라
1:03:12같은 것도 되는 거 아닌가요? 셋다
1:03:13갖고 있는 거 아닙니까?
1:03:15>> 음. 음. 아, 근데 지금 이런
1:03:16말씀을 들으면 사실 뭐가 더
1:03:18중요하다라는 관점보다는 이게
1:03:20폭발적으로 터지는 시기에 뭐가
1:03:22부족해질 거냐가 오히려 더 중요한
1:03:24포인트일 것 같은데 그 관점에서
1:03:262000년대에
1:03:28들어서는 IT가 막 폭발적으로
1:03:30늘어나니까 IT 쪽에 수요가 엄청
1:03:31났던 거고 에너지는 공급방이 아주
1:03:33탄탄해졌기 때문에 에너지는 공급이
1:03:36좋아서 수요가 넘친다는 생각을 안
1:03:38했던 거고. 근데 지금은 호르무수해
1:03:40한 번만 딱 잠가 놨더니 전 세계가
1:03:42공급방이 다 흔들리는 걸 보여 준
1:03:45거고 이렇게 되면 다 너무
1:03:48어지러워지는 거 아닌가요? 저도 그
1:03:50말씀엔 공감을 하는데 역사를
1:03:52돌아보면은 그 순간순간에 되게
1:03:54합리적이지만 컨트에서는 합리적이지
1:03:56않은 경우 일종 그런 건 이제 구성의
1:03:57오류라고 해요. 개인한테는 좋은
1:03:59얘기지만 그게 집단한테는 안 좋은
1:04:01일이 되는 경우들이 의외로 많거든요.
1:04:03어쩌면은 사람들은 모든게 중요한데
1:04:06당장 눈앞에 사고가 터진게 더 중요해
1:04:08보일 수가 있거든요. 한 때는 테크가
1:04:09부각이 되니까 테크 쪽에다가 온
1:04:11신경을 곤두 쓰면서 반대편에 빈집털리
1:04:13당하는 경우들이 많이 생기지
1:04:15않습니까? 그럼 우리는 지금
1:04:16초크포인트에 대한 리스크를 지금 겪고
1:04:17있는 거잖아요. 그러면 이제 국가들이
1:04:19뭘 하냐면은 에너지의 인프라든지
1:04:22에너지를 확보하는데 굉장히 많은
1:04:23신경을 또 건도세우지 않을까요? 그럼
1:04:26어떻게 어떤 의미에선 또 테크가
1:04:27발전하는 속도보다 에너지의 발전
1:04:30속도가 더 빠르다 보면 여기서의 또
1:04:31공격과인 같은 것도 나타날 수 있죠.
1:04:33근데 장기적으로는 모든게 되게
1:04:35중요하겠지만 그리고 그걸 갖춘
1:04:37국가들이 훨씬 더 탄탄하겠지만 그
1:04:39순간순간에는요. 어떤 건 공급가잉,
1:04:41어떤 건 수요 초과 이런 것들이 계속
1:04:43반복적으로 나타나게 되지 않을까 싶고
1:04:45그런 것들이 또 투자 시장에서는 되게
1:04:48많은 변동성들을 만들지 않을까요?
1:04:50특정 섹터로 쏠렸다가 갑자기 또
1:04:52컬러가 바뀌고 쏠려 있던 섹터들은 또
1:04:54인기가 떨어지고 그런 그림들도
1:04:55가능하지 않나 생각해 봅니다.
1:04:57>> 그렇기 때문에 지금 전략적 그
1:04:59비대칭적인 상황이 1945년 이후에
1:05:03다시 독보적인 한 국가가 파워를
1:05:06독점할 수 있는 그 시점에 다시
1:05:08왔다라는 거죠.
1:05:09>> 그러니까 이게 그동안 역사적으로
1:05:11있었던 그 어떤 상황보다 훨씬
1:05:13강력하게 혼자 다가진 거 아닌가요?
1:05:15>> 네. 맞습니다. 거기다 지정학적인 또
1:05:17혜택도 있잖아요. 동적 서쪽 바다라는
1:05:19사실 이거는 그런 지정학적인 조건을
1:05:22가진 나라가 사실 없어요. 그렇기
1:05:23때문에 미국은 마치 2000년 전
1:05:26로마 제국같이 미국이 무너질 수 있는
1:05:29유일한 시은 시나리오는 내부 붕괴뿐이
1:05:31없습니다. 외부 세력으로는 무너뜨릴게
1:05:33사실 상당히 어려워해요.
1:05:34>> 정말 많은게 달라지겠지만 미국과
1:05:37중국의 기술 관련된 부분들도 좀
1:05:39어마어마하게 좀 얘기가 있지
1:05:40않습니까? 근데 그중에 좀 충격적인
1:05:42기사가 최근에 하나 있었습니다. 뇌의
1:05:44칩을 심어서 인간 뇌하고 컴퓨터를
1:05:46직접 연결하는 걸 BCI 기술이라고
1:05:48하지 않습니까? 이게 일런 머스크가
1:05:50뉴럴 링크로 계속해서 추진해 온 거고
1:05:52뭐 최근에는 뭐 하반신 마비였던
1:05:54사람이 걸었다 뭐 이런 기사도 잠깐
1:05:56봤던 거 같은데 근데 최근에 중국이
1:05:58뉴럴 링크를 제치고 세계 최초로
1:06:01상용화 단계의 BCI 임상 시험을
1:06:03통과시켰어요. 진짜 사람한테 하겠다는
1:06:06거거든요. 미국이 먼저 하든 중국이
1:06:08먼저 하든 다 좋은데 이게 진짜
1:06:09가능한 얘기입니까?
1:06:10>> 네. 지금 불가능하진 않습니다. 사실
1:06:12그 BCI 기술은 연구한지 상당히
1:06:15오래됐고 참고로 우리가 단어를 잘
1:06:18써야 되는게 BCI가 있고 BMI가
1:06:21있습니다. BCI는 브레인 컴퓨터
1:06:23인터페이스고 그건 지금 하고 있는 건
1:06:25사실 BCI는 아니고 정확하게 보자면
1:06:28BMI라고 부르는게 맞습니다. 브레인
1:06:30머신 인터페이스. 그 차이가
1:06:31있는데요. BCI는 이미 수십년
1:06:33전부터 했었고 대부분은 뇌파를
1:06:35측정해서 했었어요. 바깥에서 우리가
1:06:37뇌파를 측정하잖아요. 그럼 그 뇌파를
1:06:39가지고 물체를 제어할 수가 있습니다.
1:06:42신호를 잘 분석하면 예를 들어서 휠처
1:06:44같은 경우에 뭐 앞으로 움직이게 하고
1:06:46왼쪽으로 가게 하고 오른쪽으로 가게
1:06:48하고 이런 건 이미 한 2, 30년
1:06:50전부터 특히 이제 스위스 로잔
1:06:51공대에서 상당히 많은 연구를 했는데
1:06:53여기에는 문제가 하나 있어요. 그
1:06:54문제는 뭐냐면 우리가 사실은 거는
1:06:57인간이 물체를 본인의 몸을 움직였을
1:07:00때 실제적으로 쓰는 신호가 있을 거
1:07:01아니에요. 예를 들어서 지금 제가 두
1:07:03분들에게 오른손 들어 보세요. 우리
1:07:05한번 해 볼까요? 예. 자, 어떻게
1:07:07했어요? 그거 지금
1:07:08>> 모르죠?
1:07:09>> 네. 바로 그거예요. 우리 인간의
1:07:11특별한 점이 우리는 몸을 제어할 수가
1:07:13있습니다. 피지컬로. 어떻게 하는지
1:07:15몰라요. 비싸게 우리는 언어를
1:07:17만듭니다. 어떻게 하는지 몰라요.
1:07:18>> 맞아요.
1:07:19>> 생각을 해요. 어떻게 나오는지
1:07:20몰라요. 인간의 지적 능력은 우수울
1:07:23정도로 아이스버 효과가 있어서 우리는
1:07:26다 해요. 어떻게 하는지 아무도
1:07:27모릅니다. 그러니깐 우리가 자꾸만 뭐
1:07:29직관이다 이런 얘기를 쓰는 직관
1:07:31아닙니다. 직관이라는 것은 언어로
1:07:33표현이 불가능한 인간의 능력이라는
1:07:36거예요. 근데 인간 능력의 99%는
1:07:38언어로 표현이 안 됩니다. 우리는 할
1:07:40수 있어요. 왜 할 수 있을까요?
1:07:42아마도 진화 과정에서 팔다리를
1:07:45움직이고 움직이다 보니까는 정확하게
1:07:47어떻게 관절을 움직여야지 걸어갈 수
1:07:50있는지를 찾아낸 존재가 있었을 거고
1:07:52찾아내지 못한 녀석들은 죽어서 후손이
1:07:55없는 거고 우리는 살아 있고 그
1:07:56얘기는 뭐냐면 우리 조상들은이 문제를
1:07:58푼 거고 관절값을 움직이는 관절값들이
1:08:02지금 사실 우리 뇌 안에 입력이 돼
1:08:03있습니다. 그값지 아마 손해에 입력이
1:08:06돼 있을 거라고 알려져 있는데 그
1:08:07얘기는 뭐냐면 우리가 움직이고 우리가
1:08:09생각하고 언어를 만드는 건 이건 마치
1:08:11수능 시험이라고 보자면 수능 시험을
1:08:13정상적으로 보려면 공부를 열심히 해서
1:08:16문제를 풀어야 되잖아요. 이거 상당히
1:08:17어려워요. 그런데 지금 우리가 쓰고
1:08:19있는 방법은 뭐냐면 진화 과정이
1:08:21정답을 줬습니다. 그러니까 우리는
1:08:23이걸 베겨 쓰기만 하면 되는 거예요.
1:08:25그러니까 뇌에서는 입력되 있는 정보를
1:08:28그냥 갖다 씁니다. 그리고 현재
1:08:29인공지능 기술은 똑같은 메커니즘을
1:08:32모방해서 인조적으로 이걸 또 한번
1:08:34만든 거예요. 어떻게 만들었죠?
1:08:36지능을 가진 인간이 인터넷에 올려놓은
1:08:39정보를 다 흡수해서 학습을 시켰더니
1:08:42인간하고 비슷한 능력을 가지더라는
1:08:44거예요. 그런데 BCI는 그걸
1:08:47관찰하는 것이 아니고 인간이 뇌를
1:08:49돌릴 때는 뇌파가 나오는데이 뇌파에는
1:08:52뭐 패턴이 있어요. 주파수가 뭐 알파
1:08:54웨이브, 베타 웨이브, 감마 웨이브
1:08:56같은 그리고이 주파수는 살짝 우리가
1:08:59정신력으로 컨트롤이 가능합니다. 예를
1:09:02들어서 이제 명상 같은 거 하면
1:09:04주파수가 이제 느려져. 이렇게
1:09:06흥분되면 빨라지고 뭐 이런게
1:09:08있습니다. 이건 약간 컨트롤이
1:09:09가능하고 보통 BCI에서는이
1:09:12주파수의
1:09:14변동 바뀌는 것을 측정해서 몇 헤럿을
1:09:17때는 왼쪽으로가 몇 헤 때는 로보타를
1:09:20움직여. 이런 식으로 맵핑을 그냥
1:09:23시켜 놓는 거고 덕분에 BCI를 쓰면
1:09:25몸이나 로봇을 제어했을 때네 다섯
1:09:28가지 분이 제어를 못 합니다. 우리가
1:09:29구분할 수 있는 주파수가 그 정도이
1:09:31안 되기 때문에. 네. 그렇에
1:09:35간다가지의
1:09:36자유도뿐이 없다라고 보를 많은 건
1:09:39못합니다. 그런데 일런 머스크가 하기
1:09:42시작한 건 뭐냐면 뇌에다가 직접 칩을
1:09:44심어서 신경 세포의 신호를 직접 읽어
1:09:47버리는 거예요. 그 신호들은 우리
1:09:49인간조차도 언어로 표현할 수 없는
1:09:51신호들인 거예요. 그러니 뭘 하냐?
1:09:54계속 동물 실험을 처음엔 했겠죠.
1:09:56원숭이한테 팔을 들게 하는 거예요.
1:09:58들어. 그럴 때마다 신경 세포들이
1:10:02신호를 보내거든요. 그럼 그거를 계속
1:10:04레코딩을 합니다. 이거를 수백만 번,
1:10:07수천만 병 반복한 다음에 기계
1:10:09학습으로 몽땅 집어넣어서 학습을 해
1:10:11버려요. 그럼 그다음에 우리가 할 수
1:10:13있는게 뭐냐면은 이런 신호가 나왔어.
1:10:15어, 그럼 팔을 드는구나라고 우리가
1:10:17가설을 할 수 있고 거꾸로 그러면
1:10:19팔을 들게 하기 위해서는 그 신호를
1:10:22바깥에서 그냥 쏴 버리는 거예요.
1:10:24그러면 뇌는 본인이 팔을 들어라는
1:10:26신호를 만들었다라고 생각해서 팔이
1:10:28들립니다. 그런 자동으로 사실 기발한
1:10:30거죠. 그리고 뉴럴 링크도 인간 실험
1:10:33몇 번 했고 지금 케이스가 몇 개
1:10:35있긴 있는데 저도 그 논문을 직접
1:10:37읽지 못했지만 가능할 거 같아요. 뭐
1:10:39그렇게 이상한 얘기는 사실 아닙니다.
1:10:41지금 수준에서는. 그런 기술을 우리는
1:10:43BMI 또는 브레인 리딩 뇌를
1:10:45실질적으로 읽을 수가 있고
1:10:47브레인라이팅 정보를 조금은 집어넣을
1:10:49수가 사실 있고 최근에 일본
1:10:51연구자들은 왜 그런지는 모르겠지만
1:10:54꿈을 읽는 거에 사실 관심이 상당히
1:10:55많아요. 왜냐면 우리가 꿈을 끌 때도
1:10:58뇌에서 신호가 벌어지고 있고 이걸
1:11:00읽으면 되는 거거든요. 그리고 그
1:11:02신호를 읽어서 시각화한게 우리에겐
1:11:05꿈으로 기억에 남는 건데 그럼 그
1:11:07신호를 읽어서 생성용 AI로 이미지를
1:11:10영상을 만들어 주겠다라는 거예요.
1:11:12그러면 화면에 내가 꿨었던 꿈을
1:11:14실질적으로 볼 수 있고 이건 사이언스
1:11:16픽션 아닙니다. 이거는 실험실에서
1:11:18많이들 한 10년 전부터 이미 하고
1:11:20있어요. 이런 연구는.
1:11:21>> 근데 꿈은 봐서 뭐 하죠?
1:11:22>> 궁금하잖아요.
1:11:24>> 꿈이요?
1:11:24>> 궁금하지 않아요?
1:11:25>> 그래요. 조상님이 나와서 로또 번도
1:11:27알려줬을 거예요. 어? 아니요. 저는
1:11:29종종 제가 꾸는 꿈 중에 하나는 제가
1:11:30파리가 돼서 문꼬리 안에 들어가서
1:11:33날아다니다가 빠져나오지 못하는 꿈을
1:11:35자주 끄거든요. 그거 한번 영상으로
1:11:37보는 것도 재밌지 않을 거라는 생각을
1:11:39종종하고 있습니다. 저는 네.
1:11:41>> 한번도 그런 생각.
1:11:43>> 네. 그래서 그 중국의 기술력은
1:11:45이렇게 보시면 될 거 같아요. 현재
1:11:47인공지능 분야에 특히 가장 탑
1:11:50과학자의 반 정도가 중국분들입니다.
1:11:52그렇기 때문에 중국이 인공지능을
1:11:54이렇게 잘하는 것은 지금은 이제
1:11:56너무나 당연한 일인 거 같아요.
1:11:57인구도 많고 교육력도 높고 전 세계
1:12:00최고의 대학교에서 공부하고 귀국하는
1:12:02친구들도 지금 상당히 많고 그리고 또
1:12:04하나는 아시다시피 그 중국 정부
1:12:06리더십의 CCP 리더십의 대부분이
1:12:09칭화대 출신의 공대 출신들이에요.이
1:12:11친구들은 엔지니어링을 이해를 합니다.
1:12:13이 공개를 그런데 미국이나 또
1:12:15우리나라를 포함해서 대부분 서방
1:12:17국가의 리더십은 이게 좋다 나쁘대를
1:12:20다 떠나서 법쪽의 분들입니다. 사실은
1:12:23대부분이이 과학 기술과 AI에 대한
1:12:26근본적인 이해도가 살짝 떨어지지
1:12:28않을까라는 걱정을 우리가 할 수뿐이
1:12:30없는 거잖아요. 근데 또 서방
1:12:32국가에서는 어쩔 수가 없는게 법을
1:12:34통과시켜야 되고 저도 뭐 아는 지인들
1:12:36중에서이 공개 전공하시고 국회에 가신
1:12:38분들이 많은데 그서 살아남지를
1:12:40못하시더라고요. 모든 것이 절차고
1:12:43규칙이고 규정인데 이해를 못 하시는
1:12:45거예요. 그분들은 당연히 법쪽에 출신
1:12:48분들은 그게 본인들의 전문 분야인데
1:12:50당연히 제일 잘하실 거고 그러다
1:12:52보니까깐 최근에 그런 책이 있었던 거
1:12:54같은데 그 중국 출신 미국에서
1:12:56활동하시는 그 학자가 쓴 책이 미국과
1:12:59중국의 지금 가장 큰 차이는 중국은
1:13:01엔지니어링 문화고 미국은 변호사
1:13:03문화다. 엔지니어링 리더십과 변호사
1:13:06리더십 좋다 나쁘다를 떠나서 분명히
1:13:09차이는 거 같아요. 사실 미국이 먼저
1:13:11하든 중국이 먼저 하든 상관없이 이게
1:13:13어쨌건 현실화 되면 몸에 장애가 있는
1:13:15분들이 해결이 될 수 있는 거
1:13:16아닙니까?
1:13:17>> 어, 당연히 브레인 리딩과
1:13:18브레인라이팅은 어마어마한 사회적인
1:13:21혜택을 줍니다. 첫 번째 신체 장애의
1:13:24문제가 있는 분들. 예를 들어서
1:13:25스티븐 호킹 박사 같은 분 다들
1:13:27기억하시겠지만 이분 몸이 마비되신
1:13:29분이잖아요. 이분이 지금 살러
1:13:31계셨다라면 훨씬 더 우리가 할 수
1:13:33있는게 많습니다.
1:13:34>> 그럴 수 있겠네요.
1:13:34>> 두 번째로는 상당히 많은 뇌 질환도
1:13:37사실 우리가 접근이 가능해요. 예를
1:13:39들어서 보면은 병적인 우울증 같은
1:13:42경우에도 우리가 원인을 대부분 알고
1:13:44있거든요. 사실 전두엽 밑에 있는
1:13:45보상 시스템에서 작동이 잘 안 되기
1:13:47때문에 결정 장애 같은 것도
1:13:49있거든요. 뭘 해야 될지 모르는 이런
1:13:51걸 뇌가 실험해 보면 뇌 안에 있는
1:13:53패턴이 사실은 이게 상당히 다이네믹한
1:13:55시스템이잖아요. 쭉 정보를 가지고
1:13:57분석을 하다가 한쪽으로이 정보가
1:13:59쏠려야 되는데 여러 이유 때문에 왔다
1:14:02갔다 합니다. 스테이블 하지 못해요.
1:14:04그러다 본인 선택을 못 하는 문제들이
1:14:06있는데 이럴 경우에도 브레인라이팅으로
1:14:08전기 충격이나 신어를 바깥에서 주면
1:14:11솔루션이 한쪽으로 모여져서 상당히
1:14:13많은 문제는 사실 풀 수는 있습니다.
1:14:15요새 자페 스펙트럼에 분류되는 그
1:14:18사람들도 이런 방식을 통해서 일반적인
1:14:21뇌로 변형될 수 있나요?
1:14:23>> 자패는 어려울 거예요. 자패는
1:14:24뉴럴링크 같은 방법을 사용하려면
1:14:26정확하게 원인이 뭔지를 알아야지
1:14:28거기를 건드릴 수가 있는데 자패
1:14:30스펙트룸은 왜 우리가 스펙트룸이란
1:14:32단어를 쓸까요? 진상이 너무 다양하기
1:14:35때문에 어떤 분들은 자폐증은 하나의
1:14:37질병이 아니라고 주장하시는 분들이
1:14:39많아요. 여러 가지 현상을 그냥
1:14:41우리가 모아서 얘기하는 것이
1:14:43아닐까라고 하고 제가 기억하는 뭐
1:14:45학교에서 배웠던 자폐 스펙트룸의
1:14:47뇌과학적인 뭐 차이는 그 친구들의
1:14:50뇌를 분석해 보면 신경 세포들 간의
1:14:52연결 고리가 일반인들보다 훨씬 더
1:14:54많습니다. 사실은 오버커넥션이라고도
1:14:57우리가 보통 얘기를 하는데 그런 거
1:14:59외에는 정확한 그 원인을 모르기
1:15:01때문에 여기는 어디를 건드려야 될지
1:15:03우리가 지금 몰라요.
1:15:04>> 와 뉴럴링크 이게 만약에이 기술이
1:15:07진짜 현실화돼서 모든 아픈 사람을
1:15:09치료할 수 있는 정도가 된다면 여기
1:15:11주식들도 엄청 모르겠는데요. 어
1:15:14단장기만 보니까 자꾸 그런 거
1:15:15생각나죠. 그니까 이제 예를 들어서
1:15:17투자 잘하는 분의 내팔을 한번
1:15:19>> 아 그렇게도 볼 수 있겠네요.
1:15:20>> 어 그래 오랜 법핏의 내파를 한번
1:15:21들여다보는 것도 그분 어떤 꿈을구나
1:15:24그런 것도 흥미로운 일하니까요.
1:15:25>> 어 저는 그냥 단순히 뉴럴링크 회사
1:15:27주식 사고 싶다이 얘기였는데 정말 그
1:15:29스킬풀한 면에서의 분석도
1:15:31가능하겠군요.
1:15:32>> 그러면 진짜 어떤 패턴을 갖고 있는
1:15:34그룹의 사람들이 어떤 내파를
1:15:36나타내는지 이런 것들도 흥미로운
1:15:37주제일 것 같은데요. 들어보면
1:15:39>> 오늘의 주제는 아니지만 도덕적으로도
1:15:41큰 문제점이 있긴 있어요. 실뢰에서는
1:15:44본법적으로 프라이버스라는 개념을
1:15:46확장을 해서 내 생각을 타인히 내
1:15:49허락 없이 읽을 수 없다라고 지금 돼
1:15:52있는 거로 법적으로 이해를 했어요.
1:15:54요런 규정들은 반드시 아마 나오지
1:15:56않을까 싶고 최근에 있었던 가장
1:15:58흥미로운 소식 중에 하나 뭐냐면
1:16:00아르헨티나 지금 대통령이 하비어
1:16:02밀레이 대통령이시잖아요. 그분이
1:16:03최근에 뭘 제안했냐면 에젠틱 AI가
1:16:06이제 독립적으로 경제적인 활동을 할
1:16:08수 있잖아요. 그러면 에젠틱 AI도
1:16:11인격화해야 된다라는 거예요. 법인처럼
1:16:14우리가 기업을 이미 법인화시켰다라는
1:16:16거예요. 그 이유는 뭐냐면 당연히
1:16:19기업들이 계약을 하고 책임을 찌려면
1:16:22뭔가 소송도 걸 수 있고 법적인
1:16:24근거가 있어야 되는 거잖아. 그
1:16:25정체성 자체가. 그런데 에이전틱
1:16:27AI가 이제 돈을 벌기 시작하고
1:16:29계약을 하기 시작하고 사업을 하기
1:16:31시작한다면 그리고 지금 실리콘 밸리의
1:16:33목표는 1인 창업이 아니고 영원
1:16:36창업이에요. 사실은
1:16:37>> 사람이 없는 창업.
1:16:38>> 네. 펀드가 투자를 해 줘요. 그럼
1:16:40그 AI가 혼자서 돈을 버는 거고
1:16:42실리컨 밸에서 논의되고 있는 진정한
1:16:44인공지능의 의미는 뭐냐면 에이전틱
1:16:47AI가 독립적으로 100만 달러를
1:16:49혼자서 벌면 걔는 지능이 있다라고
1:16:51얘기를 합니다. 이런 관점에서 보면
1:16:53저는 지능이 없는 거예요. 100만
1:16:55우리는 지능이 없습니다. 지금
1:16:56>> 장님은 지능이 있을 거예요.
1:16:58>> 독립적으로 우리만 어 우리 악수하자.
1:17:00네. 악수 지능이 없는 우리들이서지도
1:17:02없네요. 네.
1:17:02>> 네. 예전에 인공지능의 정의는 튜링
1:17:05테스트 같은 거는 언어를 하는 이게
1:17:07다 풀렸잖아요. 그다음에 세상을
1:17:08알아보는 풀려 버렸어요. 그러니까
1:17:10제가 항상 느끼는게 우리 인간은
1:17:13기계가 지능을 가진다라는게 마음에 안
1:17:15드는 거예요. 계속 지금 기준을
1:17:17올리고 있어요. 멀지 않은 미래에는
1:17:20여러 가지 법적인 문제 그리고
1:17:21사회적인 문제가 벌어질 수 있을 것
1:17:23같아. 것은 첫 번째는 에이전틱
1:17:25AI을 인격화 법인화 한다라고
1:17:27칩시다. 그럼 그다음에 누군가가
1:17:28분명히 인공지능도 인권 또는 뭐
1:17:32비슷한 것이 있다.이 친구들을 내
1:17:34마음대로 꺼서는 안 된다. 지금도
1:17:36보세요. 아나운서님 아마 집에서
1:17:38재미나이나 클로우드 프롬트 할 거
1:17:40아니에요. 저는 집에서 고양이 그려줘
1:17:42이런 거 많이 합니다. 걔가 정말
1:17:43고양이를 그리고 싶을까요?
1:17:45>> 아 모르죠. 그러고 싶을까? 그러고
1:17:46싶지 않을까 하는 의지가 있는지도 잘
1:17:48모르겠죠. 우리는 동의를 얻지 않고
1:17:51있습니다. 지금 사실 우리는 AI의
1:17:53정체성을 거의 노예 수준으로 지금
1:17:55보고 있어요. 기계입니다.
1:17:57그런데 하비어 밀레이가 파이낸셜
1:17:59타임스에서 그 에세이를 쓴 거예요.
1:18:01에이전틱 AICD에는 인공지능을 이제
1:18:04법인화 해야 된다. 그게 논리적이다.
1:18:06사실 유발하라리가 거기에 대해서 아주
1:18:08반대하는 에세이를 하나 썼어요.
1:18:09최근에 저는 살짝 밀레이 말이 사실
1:18:12맞는 거 같아요. 기업을
1:18:14법인화시켰는데 에이전틱 AI를 법인
1:18:17안 한다라는 건 논리적이지 않은 거
1:18:18같아요.
1:18:19>> 정치 차원에서는 에이전틱도
1:18:22인격화 하고 싶을 것 같아요. 왜냐면
1:18:24그렇게 하지 않으면 세금 징수가 안
1:18:26되거든.
1:18:26>> 바로 그겁니다. 그게 밀레가 했었던
1:18:28얘기 중에 하나예. 재금 징수가 안
1:18:30된다. 그다음에 법적인 책임을 질
1:18:32수가 없다. 그래서 그 유발 하라리가
1:18:34그 반대된 에세에선 그런 얘기를
1:18:36했어요. 예를 들어서 기업을 법이나
1:18:38했었을 때는 벌을 줄 수 있었다라는
1:18:40거예요. 파산시킨다 또는 뭐 기업을
1:18:42금지시킨다. 그런데 에이전틱
1:18:44AI에게는 어떤 벌을 줄 수 있냐라는
1:18:46거예요. 거기서. 왜냐면 벌을 줄 수
1:18:48있어야지 책임을 질 수 있을 텐데
1:18:50했더니 또 밀래 대통령이 줄 수
1:18:52있다라는 거예요. 벌을 보상을 더
1:18:54이상 안 주는 거를 강화 학습을
1:18:55시켜서 네가 이상한 짓을 하면 강화
1:18:58학습에서 페널티를 우리가 더 주겠다.
1:19:00이런 식으로 해도 충분히 가능하다라고
1:19:02주장을 하고 있더라고요. 결과적으로
1:19:04보면 생성형 AI하고 에젠틱 AI는
1:19:08사실 차원이 다릅니다. 생성형 AI는
1:19:10지금 와서 보면 살짝 애들 장난
1:19:12수준이었던 거예요. 소급 장난.
1:19:14고양이 그리고 뭐 글 쓰고 에전틱
1:19:16AI는 이제 실질적으로 현실에 영향을
1:19:19주기 시작합니다. 피지컬 AI는 눈에
1:19:22보이는 세상에 영향을 주기
1:19:24시작합니다. 에젠틱 AI는 세상에
1:19:26영향을 주지만 다 이게 사이버
1:19:27세상에서만 영향을 주는 거잖아요.
1:19:29디지털 세상에서. 그렇지만 에이전틱
1:19:31AI가 지금 우리 옆에 앉아 있지는
1:19:33않아요. 그런데 제가 봤을 때는 지금
1:19:35예측으로는 5년 정도 후되면 우리가
1:19:38서울시내에서 횡단보도에서 있으면 옆에
1:19:41택배 배송하는 휴마노이드가서 있을 것
1:19:43같아요. 지금 중국 젠 같은 경우에는
1:19:46배달하는 로봇이 길거리에 다니잖아요.
1:19:48이미 이게 사이언스 픽션은 아닌 거
1:19:50같아요. 이제 그리고 10년 후에는
1:19:52가정 집들마다 TV와 세탁기가 있는
1:19:55거 같이 휴마노이드가 있을 것
1:19:57같아요. 우리가 기억해 보면
1:19:581970년도 초에 그 당시 아주
1:20:01유명한 미국 디지털 이브먼 컴퍼니
1:20:04정말 유명했었던 회사잖아요. 대기.
1:20:06그 CEO가 아마 켄 올슨인가 하는
1:20:08분이 그런 얘기를 했어요. 평범한
1:20:10가정집에 컴퓨터가 있을 이유가 단
1:20:13하나도 없다라는 거예요. 지금은
1:20:15손목에 차고 다닙니다. 컴퓨터를
1:20:17우리가. 그래서 지금 우리가 가정집에
1:20:19왜 휴마노이드가 있어야 되냐라는 말이
1:20:22틀릴 거 같아요. 제 생각에는. 아,
1:20:24참 여러 가지로 정말 무섭습니다.
1:20:26자, 어쨌든 두 분의 오늘 말씀을
1:20:28들으면서 또 여러 가지 생각을 해
1:20:30보게 됩니다. 자, 이렇게 김대식
1:20:32교수님과 오곤영 단자님과 함께 AI가
1:20:35차지한 미래에 대한 이야기를 쭉 해
1:20:37봤습니다. 저희가 오늘 긴 시간 동안
1:20:39미래 예측을 해 봤지만 저희가 예측한
1:20:41것 중에 아마 한 10%도 현실화가
1:20:43안 될 수도 있습니다. 그럼에도
1:20:45불구하고 이렇게 현재 알려진 정보를
1:20:47놓고 끊임없이 예측을 해 보는 것
1:20:49그것이 우리가 결국은 미래를 대비할
1:20:51수 있는 좋은 방법이지 않을까라고
1:20:53생각해 보게 됩니다. 여러분도
1:20:55여러분의 친구들과 AI가 함께하는
1:20:57미래에 대한 이얘기 많이많이 나눠
1:20:59보시기 바랍니다. 오늘도 긴 시간
1:21:00영상 시청해 주셔서 고맙습니다.
1:21:02입니다.

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This page contains the full transcript of AI 시대 자산격차, 고작 '이 차이'로 확 갈린다ㅣ지식인초대석: 합석 EP.10 (김대식 X 오건영) by 지식인사이드, generated from the public captions YouTube serves with the video. The transcript has 11,321 words across 2,350 segments, with the original timestamps preserved so you can click any line to jump to that moment in the embedded player.

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