2년 전 정도 된 전문가들의 인공지능 현황과 미래에 대한 의견과 현재를 비교해 읽어보면 매우 흥미로웠다. GPT-4 기반으로 논의되고 있지만, 지금은 GPT-6이다. 할 수 있는 일들이 비약적으로 늘었고 품질도 향상되었다. 현재 내 일은 거의 대부분 인공지능을 통해 이루어지기 때문에, 인공지능이 없는 세상은 상상할 수 없다.
이 책이 쓰여진 당시에는 AGI가 2030년 이후 한 시간, 두 시간 AI에게 일을 맡기는 것이 먼 미래의 일인지 논의되고 있었지만 이미 그 시대가 와 있었다. 전력 문제 또한 심각해지면서 이 책이 예상한 미래가 예상보다 빠르게 실현되고 있다고 느끼게 된다.
하지만 2년 전에 이렇게 미래를 예측할 수 있었다니, 등장인물 모두가 정말 대단하다.
『AI는 세계를 어떻게 변화시킬까? “AI를 만든 사람들”의 증언에서 읽어내는 미래』를 읽을 예정이었습니다. 다리오 아모디, 데미스 하사비스, 이리야 사츠케버 등 약 20명에 대한 인터뷰를 담은 구두사(Oral History)로, 원서는 『The Scaling Era: An Oral History of AI, 2019–2025』（드르크셰쉬 파텔과 게빈 리치, 스트라이프 프레스）입니다. 일본어판은 쇼에이사에서 2026년 6월에 출간될 예정입니다(출판사닷컴 - 접근일: 2026-09-23).
읽다가 가장 흥미로웠던 점은 내용 자체보다 ‘정답 확인’을 할 수 있다는 점이었습니다. 이 책에는 “본책의 지식 업데이트 시점은 2024년 11월이며, 브크로그 접속일은 2026년 9월 23일”이라는 주의사항이 있습니다. 읽고 있는 오늘이 2026년 9월인데, 22개월 분의 시간 간격을 가진 증언집을 정답이 나온 세계에서 읽고 있는 것과 같은 형태입니다.
GPT-4의 책을 GPT-6의 세계에서 읽는다.
본문에서 GPT-4가 반복적으로 “산업적 발상과 역사적으로 전례 없는 계산 자원의 산물”로 묘사되고 있는데, 세상의 최첨병은 이미 GPT-6입니다. 게다가, 이 글을 작성하는 2026년 9월 22일부터 23일 사이에 Anthropic이 Claude Opus 5.5를, OpenAI가 GPT-6(Sol/Luna)를 출시합니다(The Register - Accessed: 2026-09-23).
단지 지난 22개월은 순탄한 상승세가 아니었다. GPT-4.5(2025년 2월)는 학습 계산량을 GPT-4의 약 19배로 늘렸지만 성능이 기대에 미치지 못해 공개로부터 4.5개월밖에 지나지 않아 API가 폐지되었다. 반면 GPT-5(2025년 8월)는 계산량을 GPT-4.5의 6~7분의 1까지 줄여놓고도 여전히 더 똑똑해지고 있다(Epoch AI - 접근일: 2026년 9월 23일). “계산량을 늘리면 똑똑해진다”는 스케일링 법칙의 교과서적인 이해가, 이 책의 카트리지 오프 직후 한 번 붕괴하여 테스트 시 계산 및 강화 학습이라는 다른 축으로 대체되는 과정을 지켜보게 되었다.
본의 주인공들은 이미 “2030년 이전”에 그것에 베팅하고 있었다.
제 개인적인 생각으로는 AGI는 2030년대의 이야기라고 생각했습니다. 하지만 이 책의 기반이 된 인터뷰에서 언급된 예측들은 그보다 훨씬 앞선 시점입니다. 셰인 레그는 2028년쯤(2023년 10월 당시 발언), 아마디는 “2년 후”(2023년 8월 당시 발언), 레오폴트 아셰른블러는 2027년, 그웬은 “남은 3년”(2024년 11월 13일, 녹화 최종일 당시 발언). 세상의 일반적인 시각이 2030년대에 맞춰져 있었던 것에 반해, 이 책의 주역들은 계속해서 앞쪽 시점을 택했던 것입니다.
2026년 9월 12일, 아모데이 본인이 “대략 이 여름부터 AI는 주로 ‘다음 세대 AI를 만드는 AI의 능력’에 의해 극적으로 빠르게 발전하고 있다. 이 동맥이 RSI(재귀적 자기 개선)로, 업계 전체에서 시작되고 있다”라고 발언하며 스스로 능력 향상의 속도를 1~2년 늦춰야 한다고 말했습니다 (Dario Amodei - Accessed: 2026-09-23). 예측이 빗나갔지만 전례를 철회한 것은 아니었으며, 자신의 짧은 예측이 맞아버려 스스로 브레이크를 밟는 상황이었습니다. 몇 시간 뒤에는 샘 알토먼도 동조했습니다. “AGI 초기에 도달을 경쟁하는” 구도에서 “감속을 경쟁하는” 구도로 변화하는 것은 이 책을 읽고 있는 나에게도 충격적이었습니다.
제 개인적인 경험상, 1~2시간 분량의 작업을 AI에 맡기는 것은 이제 일상적인 일이 되었습니다. 하지만 여기에는 흥미로운 점이 하나 있는데, AI의 능력을 측정하는 METR(METR - Accessed: 2026-09-23)이라는 단체의 조사에 따르면 2025년 11월 시점의 Claude Opus 4.5는 “50%의 확률로 성공하는” 작업은 약 4시간 49분에 완료할 수 있지만, “80%의 확률로 성공하는” 작업으로는 단 27분밖에 소요되지 않았습니다. GPT-6나 Opus 5.5에서는 아직 같은 내용이 공개된 적이 없습니다. “적당한 확률로 몇 시간 분량의 일을 맡길 수 있다”는 체감은 맞지만, “확실하게” 된다면 갑자기 30분 이내로 줄어듭니다. AGI가 왔는지 오지 않았는지에 대한 논쟁이 항상 엇갈리는 것은 아마도 이 “50%”와 “80%”를 무의식적으로 혼동하고 있기 때문일 거라고 생각했는데, 제 개인적인 경험과 숫자가 깔끔하게 일치하여 납득이 되었습니다.
전력이라는, 간결하지만 가장 강력한 장벽
한 가지 더, 읽으면서 “정말 그처럼 잘 됐네”라고 생각한 것이 전력에 관한 이야기입니다. 이 책에서 아셰넌버너가 “2030년에는 100GW를 사용하는 수조 달러 규모의 클러스터가 미국 발전량의 20% 이상을 소비한다”고 말한 부분에 대해, 2026년 시점에서 이미 그 예고편이 시작되었습니다. 주요 하이테크 4사의 2026년 설비 투자액은 연초 예상에서 6개월 만에 14% 상승하여 약 7조 3500억~7조 5000억 달러 규모가 되었고, 2025년 실적 대비 77% 증가한 수준이었습니다 (Platformonomics - 접근일: 2026년 9월 23일). 메타는 최대 6.6GW 분량의 원자력 조달을 발표했지만, 자세히 살펴보면 바로 사용할 수 있는 부분은 일부에 불과하며, 대부분의 가동은 2030년대 이후로 예정되어 있습니다 (Meta - 접근일: 2026년 9월 23일).
단, NBER(전미경제연구소)의 논문은 이 투자를 통해 흑자를 달성하려면 AI 부문의 생산성이 2.7배로 향상되어야 하며, 그렇지 않으면 “역대 최대 자본 왜곡”이 발생할 수 있다고 계산했습니다(NBER w35290 - Accessed: 2026-09-23). 이 책이 “경제 전체에 투자할 가치가 있다”고 말했던 투자는 2년 후에는 “도박”으로 귀결되었습니다.
예언이 맞았다는 대신, 오히려 말을 흐린 사람들도 있었다.
2년 전만 해도 이렇게까지 예측했던 등장인물들은 정말 대단하다고 생각합니다. 하지만 모두가 일관된 태도를 보인 것은 아니었습니다. 이리야·사츠케버은 2024년 12월 “사전 학습에 사용할 수 있는 데이터는 이미 고갈되었다(peak data)”라고 말한 후, 2025년 11월 25일에는 “지금은 리서치의 시대다”라고 말했고, 그 3일 뒤에는 X(구 트위터)에서 해당 발언을 사실상 철회했습니다(The Decoder - Accessed: 2026-09-23). 아모대의 급회진이 “예측이 맞아떨어졌기 때문인 감속”이었던 것에 반해,こちらは 수일 만에 자신의 발언 자체를 뒤집은, 진정으로 혼란스러운 상황이었습니다.
본문의 인터뷰가 녹음된 마지막 날은 2024년 11월 13일이었지만, 그로부터 한 달 후에는 이미 이리야의 “peak data” 발언이 공개되었습니다 (2024년 12월 13일). “스케일링은 끝나는가”라는 AI 업계에서 가장 큰 논쟁 중 하나가 본질적으로 누락된 채로 남아있었습니다. 예언이 외れていた 것보다, 예언을 정확히 맞춘 속도에 예언가 본인들이 가장 놀랐었다는 점이 22개월 분량의 차이점을 추적하면서 가장 인상 깊게 기억에 남는 부분이었던 것입니다.
나에게 22개월
개인적으로 말씀드리면, 현재 제 업무 중 AI를 거치지 않고 완결되는 부분이 줄어드는 추세입니다. Anthropic의 조사에 따르면, 조사 대상 직업의 49%에서 업무의 4분의 1 이상을 Claude로 수행한 경험이 있다는 결과가 나왔습니다(Anthropic Economic Index - 접근일: 2026년 9월 23일). AI가 없는 상태로 업무를 하는 자신은 상상하기 어렵습니다.
단, AI에 노출될 위험이 높은 직종의 젊은층(22~25세)에서는 고용 격차가 이 기간 동안 15%에서 19%로 확대되고 있다는 추적 조사 결과도 있습니다. 감소하는 것은 ‘해고’가 아닌 ‘신규 채용 억제’를 통해 이루어지는 것입니다(Stanford 디지털 경제 연구소 – 석탄 속의 기러기 - 2026년 9월 23일 접속). 이 숫자는 자신과 관련된 문제임을 느끼게 합니다.
22개월이 지났지만, 여전히 변하지 않은 질문이었습니다.
이 책을 읽고 나니 “사상이 실제로 구현되기 직전의 마지막 증언집”이었다는 생각이 들었습니다. 22개월 전에는 이론이나 예측에 그칠 뿐이던 이야기가 지금은 거의 사고 보고서나 재무제표의 언어로 전개되고 있습니다. 답을 맞춰보았더니 맞았던 부분도 있었고 틀렸던 부분도 있었습니다. 하지만 가장 놀라운 것은 틀렸던 예측보다 맞았던 예측의 속도에 그들 스스로가 누구보다 더 놀랐다는 점이었습니다.
사츠케바가 본책 안에서 언급했던 “AGI 이후, 내가 무엇을, 다른 사람들이 무엇을 하는가……역사상 최고의 명상 스승과 대화하는 모습을 상상해 보게.”라는 구절은 22개월이 지난 지금도 답을 얻지 못한 질문의 형태로 남아 있습니다. 기술의 속도가 아무리 달라져도, 이 질문만은 변하지 않았습니다. 그것이 오히려 이 책을 지금 읽는 가치라고 생각했습니다.
참고 문헌
- AI는 세계를 어떻게 변화시킬까? - 출판·문화 콘텐츠 전문 플랫폼 닷컴 - 접근일: 2026년 9월 23일
- AI는 세계를 어떻게 변화시킬까? - 브크로그 - 접근일: 2026년 9월 23일
- The Register – 프론티어 AI는 둔화 요청에도 불구하고 계속 속도를 내고 있다 (2026년 9월 23일) - 접근일: 2026년 9월 23일
- Epoch AI – GPT-5가 GPT-4.5보다 적은 훈련 컴퓨팅 자원을 사용한 이유 - 접근일: 2026년 9월 23일
- 다리오 아마데이 – 국경의 발판 마련 (2026년 9월 12일) - 접근일: 2026년 9월 23일
- METR – 타임 호라이즌스 – 접근일: 2026년 9월 23일
- 플랫폼 경제학 – 투자 비용 추적: 2026년 2분기 성과표 – 접근일: 2026년 9월 23일
- 메타 – 미국 AI 선도권을 위한 핵 에너지 프로젝트 (2026년 1월) - 접근일: 2026년 9월 23일
- NBER Working Paper w35290 – 워처, 투자 데이터가 시사하는 바 - 접근일: 2026년 9월 23일
- the-decoder – 이리야 수트스케버, 새로운 학습 패러다임이 필요하다고 주장했다 (2025년 11월 28일) - 접근일: 2026년 9월 23일
- Anthropic 경제 지수 – 2026년 3월 보고서 – 접근일: 2026년 9월 23일
- 스탠포드 디지털 경제 연구소 – 광산의 참새일까? 최근 AI의 고용 영향에 대한 여섯 가지 사실 - 접근일: 2026년 9월 23일
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 22청크
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