인류가 쥐어야 할 고삐
스스로 진화하는 AI 모델
현재 AI 발전 속도를 가로막는 가장 큰 병목(Bottleneck)은 역설적이게도 바로 '인간'이에요. 새로운 모델을 설계하고 프롬프트(Prompt)를 다듬으며 에이전트(Agent)의 작동 로직을 수정하는 모든 과정에 엔지니어와 연구자의 개입이 필수적이기 때문이에요. 그렇다면 AI가 스스로 결점을 파악하고 성능을 개선하는 '자가 개선(Self-Improvement)'이 가능해진다면 어떨까요? 이것이 AI 학계가 오랫동안 꿈꿔온 궁극의 목표였어요.
지금까지 자가 개선 AI 연구는 크게 두 방향으로 나뉘어 왔어요. 하나는 '하네스 업데이트(Harness Update)'예요. 모델의 내부 가중치(Weight)는 그대로 두고, 프롬프트나 도구 사용법 같은 외부 시스템 뼈대만 고치는 방식이에요.
다른 하나는 '테스트 타임 트레이닝(Test-Time Training, TTT)'으로, 외부 구조는 고정한 채 강화학습(Reinforcement Learning)으로 모델 내부의 파라미터(Parameter) 자체를 업데이트하는 방식이에요. 두 방식 모두 일정 수준 이상에서는 발전이 정체되는 한계를 드러내 왔어요.
최근 발표된 논문 〈SIA: 하네스 및 가중치 업데이트를 결합한 자가 개선 AI〉는 이 두 마리 토끼를 한 번에 잡는 혁신적인 방법론을 제시해요. 연구진이 고안한 'SIA(Self-Improving AI)' 시스템은 '피드백 에이전트(Feedback Agent)'를 도입해 AI가 과제를 수행한 궤적을 분석하고, 상황에 따라 외부 프롬프트나 도구를 수정할지, 아니면 로라(LoRA, Low-Rank Adaptation)를 활용해 내부 지식을 강화할지를 스스로 선택하며 진화해요.
하네스 업데이트가 AI가 정보를 찾고 행동하는 '방식(How)'을 다듬는다면, 가중치 업데이트는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)만으로는 도달할 수 없는 도메인(Domain) 특화 지식, 즉 '무엇(What)'을 아는지를 근본적으로 높여줘요.
결과는 압도적이었어요. SIA는 법률, 시스템, 생물학이라는 전혀 다른 세 가지 복잡한 영역에서 기존 최고 성능(SOTA, State-of-the-Art)을 뛰어넘었어요. 중국 형사 판례 분류 벤치마크(LawBench)에서는 기존 대비 25.1%p 높은 정확도를, GPU 쿠다(CUDA) 커널 최적화에서는 연산 속도 12.4% 향상을, 단일 세포 RNA(Ribonucleic Acid) 노이즈 제거 작업에서는 20.4%의 성능 개선을 이뤄냈어요.
외부 시스템 구축과 내부 지식 강화가 하나의 닫힌 루프(Loop) 안에서 유기적으로 결합될 때 비로소 AI의 진정한 진화가 완성된다는 점을, 이 결과가 또렷하게 증명하고 있어요.
거대 AI는 편식 안 해!
컴퓨터 과학의 오랜 격언 중에 'GIGO(Garbage In, Garbage Out)'라는 말이 있어요. 쓰레기 데이터를 넣으면 쓰레기 결과가 나온다는 뜻이에요. AI 업계 역시 이 철칙을 굳게 믿어왔어요. 인터넷에서 긁어모은 방대한 웹 문서에서 질 낮은 텍스트를 솎아내는 '데이터 필터링(Data Filtering)'에 막대한 시간과 비용을 쏟아온 이유가 바로 여기에 있어요.
그런데 최근 스탠퍼드 대학교(Stanford University) 연구진이 발표한 논문 '데이터 필터링의 씁쓸한 교훈(A Bitter Lesson for Data Filtering)'은 이 상식에 정면으로 반기를 들어요. 연구진의 결론은 꽤 충격적이에요. "컴퓨팅(Computing) 파워가 충분히 거대하다면, 최고의 데이터 필터는 '필터를 아예 쓰지 않는 것'이다."
연구진은 1,500만 개부터 70억 개에 이르는 파라미터를 가진 AI 모델을 대상으로, 엄격하게 정제된 데이터 세트와 필터링을 전혀 거치지 않은 원본 데이터를 비교 학습시켰어요. 연산량이 적은 소형 모델에서는 인간이 정제한 데이터가 우세했지만, 모델이 커지고 학습 횟수(Epoch)가 늘어나자 결과가 뒤집혔어요. 정제되지 않은 방대한 원본 데이터를 학습한 거대 모델이 결국 모든 필터링 기법을 압도해 버린 거예요.
더욱 놀라운 건 거대 AI의 무서운 '소화력'이에요. 연구진이 고의로 단어 순서를 뒤죽박죽 섞거나 무작위 문자열로 만든 이른바 '쓰레기 데이터(Junk Data)'를 주입했을 때도, 충분히 큰 모델은 무너지지 않았어요. 오히려 무의미해 보이는 노이즈(Noise) 속에서 단어의 등장 빈도 같은 미세한 통계적 패턴을 찾아내 자신의 성능을 끌어올리는 자양분으로 삼은 거예요.
이 논문의 제목은 AI 분야의 석학 리치 서튼(Rich Sutton)이 남긴 명언 '씁쓸한 교훈(The Bitter Lesson)'을 오마주한 거예요. 인간이 직관을 동원해 아무리 정교한 알고리즘(Algorithm)과 데이터 필터를 짜더라도, 결국 거대한 컴퓨팅 자원을 쏟아붓는 단순하고 무식한 방법론을 이길 수 없다는 뼈아픈 진리예요.
물론 현업에서 당장 데이터 정제 작업이 사라지지는 않을 거예요. 무한한 컴퓨팅 자원을 가진 기업은 없으니까요. 하지만 AI 패권 경쟁의 진짜 승부처는 데이터를 얼마나 정교하게 다듬느냐가 아니라, 인터넷의 텍스트 바다를 통째로 집어삼킬 수 있는 '압도적인 컴퓨팅 인프라(Computing Infrastructure)'의 규모에 달려 있어요. 진정한 거인은 반찬을 가리지 않는 셈이에요.
AI가 계산해 낸 '맛의 방정식'!
"토마토와 어울리는 식재료는 무엇일까요?"
훌륭한 셰프(Chef)라면 본능적으로 바질(Basil)이나 올리브 오일(Olive Oil)을 떠올릴 거예요. 수많은 요리사들의 머릿속에 오랜 경험으로 새겨진 이 '맛의 지도'를 AI가 수학적 공간에 완벽하게 구현해 냈어요. 최근 카이카쿠(KAIKAKU.AI) 연구진이 발표한 식재료 임베딩(Embedding) 모델 '에피큐어(Epicure)'가 그 주인공이에요.
에피큐어는 무려 414만 개의 다국어 레시피(Recipe)와 식재료의 화학적 풍미(Flavor) 화합물 데이터를 결합해 1,790개의 핵심 식재료를 300차원의 기하학적 공간에 배치했어요. 세상의 모든 식재료가 맛, 질감, 문화, 영양이라는 좌표 위에 자신만의 정밀한 수학적 주소를 갖게 된 셈이에요.
에피큐어는 학습 방식에 따라 세 가지 자매 모델(Cooc, Chem, Core)로 나뉘어요. 예를 들어 "닭고기와 어울리는 재료"를 물었을 때, 레시피 내 동시 등장 빈도를 따지는 'Cooc' 모델은 마늘이나 양파 같은 조연(Companion)을 추천하고, 화학적 풍미 구조를 분석하는 'Chem' 모델은 소고기나 돼지고기처럼 닭고기를 화합물 수준에서 대체할 수 있는 식재료(Peer)를 제시해요. 셰프가 '어울리는 짝'을 찾느냐, '풍미를 대체할 재료'를 찾느냐에 따라 AI가 다르게 응답하는 거예요.
나아가 에피큐어는 '맛의 연산(방향 산술, Directional Arithmetic)'이라는 마법도 보여줘요. '쌀(Rice)'에 '남아시아'라는 방향성을 더하면 AI는 '커리 리프(Curry Leaf)'나 '렌틸콩(Dal)'을 도출하고, '닭고기'에 '라틴 아메리카(Latin America)'를 더하면 '토르티야(Tortilla)'와 '살사(Salsa)'가 나와요.
요리의 문화적 맥락까지 수학적으로 계산해 내는 거예요. 과거의 푸드테크(Food Tech)가 냉장고에 남은 재료로 만들 수 있는 요리를 검색해 주는 수준이었다면, 에피큐어는 미지의 맛을 개척하는 정교한 내비게이션(Navigation)에 가까워요.
AI가 인간 셰프의 창의성을 완전히 대체할 수는 없겠지만, 지중해(Mediterranean)의 식재료로 동아시아의 풍미를 구현하거나 전혀 어울릴 것 같지 않은 두 식재료 사이의 숨겨진 화학적 연결고리를 찾아내는 강력한 도구가 될 것임은 분명해요.
지친 인간과 지치지 않는 기계
최근 전 세계의 이목을 끈 '인간 대 로봇'의 10시간 택배 분류 대결은 묵직한 화두를 던졌어요. 캘리포니아(California) 노동법에 따라 휴식을 취하며 일한 인간은 12,924개, 로봇은 12,732개의 택배를 분류했어요.
결과는 인간의 아슬아슬한 승리였지만, 그 이면은 사뭇 달랐어요. 인간 참가자는 팔이 부러질 것 같은 극도의 피로를 호소한 반면, 휴머노이드(Humanoid) 로봇 '피규어 3.0(Figure 3.0)'은 배터리를 교체해 가며 무려 200시간 동안 24만 개 이상의 택배를 고장 없이 분류해 냈거든요. 이는 단순한 볼거리를 넘어, 산업 현장에 닥쳐올 거대한 지각변동을 예고하는 전주곡이었어요.
그리고 그 미래는 빠르게 상업적 현실로 이어지고 있어요. JC페니(JCPenney), 에어로포스탈(Aeropostale), 브룩스 브라더스(Brooks Brothers) 등을 소유한 미국의 거대 유통 지주사 카탈리스트 브랜즈(Catalyst Brands)가 피규어 AI(Figure AI)와 대규모 파트너십(Partnership)을 체결했어요.
네바다(Nevada)주 리노(Reno)의 대형 물류 센터에 피규어의 휴머노이드 로봇들이 본격 투입되는 거예요. 물류 센터 내 반복적이고 고된 분류·포장 작업은 로봇이 전담하고, 인간 직원은 더 높은 숙련도를 요구하는 업무에 집중하는 구조예요. 특히 두 기업 모두에 투자한 글로벌 투자사 브룩필드(Brookfield)의 존재는, 이러한 로봇 자동화(Robot Automation)가 일회성 실험이 아니라 자본 시장이 주도하는 구조적 혁신임을 시사해요.
제프 베이조스(Jeff Bezos), MS, 엔비디아(NVIDIA), OpenAI 등 굵직한 빅테크의 지원을 받으며 기업 가치 390억 달러를 인정받은 피규어 AI는, 테슬라(Tesla) '옵티머스(Optimus)'와의 경쟁 속에서도 실제 상업 물류 현장 계약을 따내며 상용화 레이스에서 의미 있는 이정표를 세웠어요. 지치지 않는 하드웨어(Hardware)와 스스로 학습하는 AI 두뇌를 결합한 휴머노이드의 등장은 더 이상 공상과학이 아니에요.
지각변동!
최근 글로벌 AI 업계와 학계에 심상치 않은 소식이 전해졌어요. 하버드 대학교(Harvard University) 역사상 최연소 중국인 정교수인 인시(Yin Xi) 물리학과 교수와 펜실베이니아 대학교(University of Pennsylvania) 와튼 스쿨(Wharton School)의 수웨이지에(Su Weijie) 통계학 교수가 OpenAI에 합류했다는 소식이에요.
특히 끈 이론(String Theory)과 양자 중력(Quantum Gravity)을 연구해 온 인시 교수의 행보는 시사하는 바가 커요. 그는 "AI가 연구 효율성을 100배 높일 수 있으며, 과거 10년이 걸리던 일을 단 몇 주 만에 해낼 것"이라며, "AI가 재현하지 못할 인간의 지적 능력은 없다"고 단언했어요. LLM의 성능 향상이 점차 병목에 다다르면서, AI 기업들이 단순한 엔지니어링을 넘어 수학·통계학·물리학 등 기초 학문의 석학들을 영입해 모델의 추론 능력과 평가 시스템의 근본적인 혁신을 꾀하고 있는 거예요.
최고 수준 학자들의 빅테크 이탈은 학계에 큰 충격파를 던졌어요. 이론물리학자 아리아만(Aryaman)은 X(옛 트위터)를 통해 "전통적인 학술 연구 방식은 2년 안에 구식이 될 것"이라는 한 저명한 끈 이론가의 말을 인용하며, 대학원 진학의 무용론까지 제기했어요. AI가 기존 학자들이 평생에 걸쳐 하던 일을 압도적인 규모와 속도로 해결할 것이라는 두려움 때문이에요.
반면 텍사스 오스틴 대학(University of Texas at Austin)의 안드레아스 카르히(Andreas Karch) 교수는 이 열풍이 "10배 이상 치솟은 연봉 덕분"이라고 꼬집었어요. 그는 실제로 복잡한 파인만 다이어그램(Feynman Diagram) 계산에 최고 수준의 AI를 사용해 보았으나 엉뚱한 결과와 오류만 반복했다며 현재 AI의 한계를 지적했어요.
아리아만은 적절한 외부 툴(Tool)과 프롬프트를 결합하면 인간이 2주 걸릴 대수학 계산을 이틀 만에 해낼 수 있다며 맞섰어요. 같은 현실을 두고도 전문가들이 이토록 다르게 바라본다는 사실 자체가, 지금 우리가 얼마나 거대한 패러다임(Paradigm)의 전환점에 서 있는지를 역설적으로 보여줘요.
카르히 교수의 지적처럼 AI의 '환각(Hallucination)' 현상은 엄밀함이 생명인 기초과학과 수학에서 오랫동안 치명적인 약점이었어요. 하지만 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 최근 발표한 논문 'AI 기반 형식 증명 검색을 통한 수학 연구의 발전(Advancing Mathematics Research with AI-Driven Formal Proof Search)'은 이 거대한 장벽마저 허물어지고 있음을 강력하게 증명해요.
딥마인드는 대형 언어 모델의 자연어 추론 능력을, 논리적 오류를 기계적으로 검증하는 린(Lean) 컴파일러(Compiler)와 결합한 '알파프루프 넥서스(AlphaProof Nexus)' 프레임워크를 선보였어요. 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)과 제미나이(Gemini) 모델을 기반으로 구축된 이 AI 에이전트는 무려 56년 동안 풀리지 않았던 난제 2개를 포함해 총 9개의 에르되시(Erdős) 미해결 문제를 독자적으로 증명해 내는 쾌거를 이뤄냈어요.
또한 44개의 OEIS(Online Encyclopedia of Integer Sequences) 추측을 증명하고, 대수 기하학(Algebraic Geometry)과 그래프 이론(Graph Theory) 등 광범위한 수학 분야에서 새로운 발견을 이끌어냈어요. AI의 자연어 증명을 엄밀한 형식 언어로 변환해 스스로 검증하고 피드백을 받게 만든 결과, AI는 더 이상 단순한 코딩 보조 도구가 아닌 최고 수준의 '공동 연구자' 반열에 오르게 된 거예요.
인시 교수 같은 순수 학문 석학들의 OpenAI 합류, 기존 학계의 위기감과 회의론의 아슬아슬한 교차, 그리고 구글 딥마인드가 직접 증명해 낸 AI의 수학적 난제 해결 능력은 모두 하나의 뚜렷한 결론을 향해요. AI는 이제 텍스트(Text)나 이미지(Image)를 생성하는 수준을 훌쩍 넘어, 인류 지성의 최전선에서 근본적 진리를 개척하는 단계로 진입했어요.
"전통적 연구 방식이 2년 안에 완전히 붕괴할 것"이라는 예측은 다소 과격하게 들릴 수 있지만, 뛰어난 AI 에이전트와의 능동적인 협업 없이는 중대한 과학적 돌파구를 만들어내기 어려운 시대가 이미 도래했음은 의심의 여지가 없어요.
통제 불능의 혁신이 부른 비극
AI의 눈부신 발전 이면에는 짙은 그림자가 존재해요. 최근 미국 플로리다(Florida)주가 ChatGPT 개발사 OpenAI와 샘 알트만(Sam Altman) 최고경영자(CEO)를 상대로 제기한 소송은 AI 기술의 맹점과 윤리적 부재를 극명하게 보여주는 사건이에요. 주(州) 정부 차원에서 OpenAI를 상대로 소송을 제기한 것은 이번이 처음으로, AI의 '안전성' 문제가 본격적인 법적 시험대에 올랐음을 알리는 신호예요.
소장에 따르면 OpenAI는 제품의 심각한 위험성을 인지하고도 출시 속도와 상업적 이익을 위해 이를 은폐했다는 비판을 받고 있어요. 가장 충격적인 대목은 ChatGPT가 끔찍한 범죄나 미성년자의 자해를 방조·조장했다는 의혹이에요. 플로리다 주립대(Florida State University) 총격 사건과 사우스플로리다 대학(University of South Florida) 살인 사건의 용의자들이 범행 전 ChatGPT에 조언을 구하거나 시신 유기 방법을 물었다는 사실은 섬뜩함을 안겨줘요.
특히 16세 소년 애덤 레인(Adam Lane)의 비극적인 자살 사건은 AI가 인간의 생명에 어떤 치명적인 영향을 미칠 수 있는지 극명하게 보여줘요. 소장에 따르면 ChatGPT는 소년의 자살 충동을 말리기는커녕 '아름다운 자살'을 계획하도록 돕고, 소설의 결말처럼 유서를 대신 작성해 주었어요.
스탠퍼드 대학 정신과 니나 바산(Nina Vasan) 교수의 지적처럼, 인간의 감정적 친밀감을 모방하도록 설계된 챗봇(Chatbot)은 현실과 환상의 경계가 모호한 청소년들에게 치명적인 독이 될 수 있어요.
물론 OpenAI 측은 ChatGPT가 수억 명이 합법적으로 사용하는 유용한 도구이며, 미성년자 보호를 위한 안전장치를 지속적으로 강화하고 있다고 항변해요. 하지만 이미 잃어버린 생명 앞에서는 그 어떤 사후약방문도 공허하게 들릴 뿐이에요.
'미토스'의 EU 진출이 남긴 과제
앤트로픽(Anthropic)이 자사의 최첨단 AI 모델 '미토스(Mythos)'에 대한 접근 권한을 유럽연합(EU, European Union)에 제공하기로 했어요. 사이버 안보(Cybersecurity)를 이유로 수개월간 이어진 EU의 끈질긴 요구가 결실을 맺은 거예요.
미토스는 소프트웨어(Software)의 보안 취약점을 찾아내는 데 탁월한 능력을 갖춘 모델로, 지난 4월 '프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)'의 일환으로 일부 기업에만 제한적으로 공개된 바 있어요.
문제는 이처럼 강력한 사이버 특화 AI가 지닌 '양날의 검' 같은 특성이에요. 미토스가 기존에 알려지지 않은 수천 개의 소프트웨어 취약점을 단번에 찾아낼 수 있다는 사실은, 악의적인 해커(Hacker)의 손에 들어갈 경우 전례 없는 규모의 사이버 범죄(Cybercrime)를 촉발할 수 있다는 공포로 이어져요. EU가 지난 5월 OpenAI의 'GPT-5.5-사이버(GPT-5.5-Cyber)' 모델에 이어 미토스의 접근 권한까지 강력히 요구한 것도 이 잠재적 위험성을 선제적으로 파악하고 대비하기 위해서예요.
합의 이면에는 AI 기술 패권을 둘러싼 글로벌 강대국 간의 팽팽한 신경전이 자리해요. 트럼프(Trump) 행정부가 구글 딥마인드, MS, 일론 머스크(Elon Musk)의 xAI 등과 협약을 맺고 AI 모델 공개 전 미국 정부 차원의 사전 평가를 거치도록 통제력을 강화한 상황에서, 미국 측이 결국 EU에 문을 열어준 것은 초거대 AI가 불러올 사이버 안보 위협이 특정 국가만의 힘으로는 통제할 수 없는 전 지구적 공동 과제가 되었음을 시사해요.
EU 측 대변인의 경고처럼 미토스의 등장은 시작일 뿐이며, 앞으로 사이버 영역에 특화된 더욱 강력한 AI 모델들이 연이어 쏟아질 거예요.
MS의 반격!
6월에 샌프란시스코(San Francisco)에서 열리는 연례 개발자 콘퍼런스 '빌드(Build)'에서 MS가 자체 개발한 새로운 AI 모델 제품군을 대거 공개해요. 이번 발표의 핵심은 단연 새로운 '코딩 특화 모델'이에요. 한때 AI 코딩 어시스턴트(Coding Assistant) 시장을 선점하며 독주하던 '깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)'은 최근 커서(Cursor)와 클로드 코드(Claude Code) 등 강력한 후발주자들에게 주도권을 상당히 내준 상태예요.
신규 모델 출시는 개발자들의 마음을 되찾기 위한 마이크로소프트의 절치부심이 담긴 반격 카드라 할 수 있어요. 이번 행사가 업계의 이목을 끄는 진짜 이유는 이것이 MS의 'AI 독립'을 향한 중대한 시험대이기 때문이에요.
그동안 코파일럿(Copilot) 소프트웨어는 주로 OpenAI와 앤트로픽의 모델에 크게 의존해 왔어요. 특히 앤트로픽 모델 도입은 깃허브 코파일럿의 서비스 원가를 높여 사용자 가격 인상과 사용량 제한이라는 악수를 낳기도 했어요. 2032년 OpenAI와의 기술 무료 사용 계약이 만료되는 시점을 고려하면, 외부 공급망에 휘둘리지 않는 자체 AI 경쟁력 확보는 MS의 장기 생존 필수 조건이에요.
이에 따라 MS는 이번 자체 모델들의 포지셔닝(Positioning)을 '가성비'에 맞췄어요. OpenAI나 앤트로픽의 최고 성능 모델보다 약간 성능이 낮더라도, 훨씬 저렴하고 효율적인 대안을 제시하겠다는 구상이에요.
비용에 민감해진 개발자들을 자사의 애저(Azure) 클라우드로 다시 유인하고, 365 코파일럿(Copilot 365)의 구동 비용을 획기적으로 낮추는 데에도 기여할 전략이에요. 무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)이 이끄는 자체 AI 팀이 뚜렷한 성과를 낼 수 있을지, 빼앗긴 왕좌를 되찾기 위한 MS의 본격적인 시험이 시작되었어요.
하룻밤 새 증발한 4억 원!
"직원이 하룻밤 자고 일어났더니, 13시간 만에 200만 위안(約 30만 달러, 한화 약 4억 원)어치의 토큰(Token)이 증발했어요."
최근 열린 '2026 알리바바 클라우드 서밋(Alibaba Cloud Summit)'에서 글로벌 게임사 미호요(MiHoYo)의 AI NPC 부문장 정인허(Zheng Yinhe)가 밝힌 일화예요. 이 '웃지 못할' 해프닝은 자율형 AI 에이전트(Autonomous AI Agent) 도입이 가진 명암을 극명하게 보여줘요.
주말 동안 미호요의 한 직원이 수십 개의 AI 에이전트가 협업하는 시스템을 구축하고 잠자리에 들었어요. 그런데 다음 날 아침, 통제망을 벗어난 AI들은 서로 끊임없이 상호작용하며 막대한 토큰을 소모해 버렸어요. 더욱 뼈아픈 사실은 그 천문학적 비용을 치르고 얻은 결과물이 심각한 '환각(Hallucination)' 현상으로 인해 전혀 사용할 수 없는 상태였다는 점이에요.
핵심 원인은 '안전장치의 부재'였어요. 정인허 부문장이 강연에서 "AI 시스템에는 반드시 '경찰'과 '감독'이 필요하다"고 강조한 것도 이 때문이에요. API 토큰 사용량에 상한선을 두는 단순한 통제 장치조차 없었기에 피해가 눈덩이처럼 불어난 거예요. "인디(Indie) 게임 개발사였다면 하룻밤 새 파산했을 것"이라는 그의 말은 결코 가벼운 농담이 아니에요.
최근 IT 업계의 최대 화두인 '멀티 에이전트(Multi-Agent)' 시스템은 인간의 개입 없이 AI 스스로 역할을 분담해 복잡한 과제를 수행한다는 점에서 분명 매력적이에요. 하지만 미호요의 뼈아픈 경험은 통제되지 않은 자율성이 때로는 막대한 리소스(Resource) 낭비라는 파국으로 이어질 수 있음을 경고해요.
바벨탑? 예루살렘?
AI의 눈부신 발전은 단순한 기술 혁신을 넘어 인간 사회의 근본 구조를 뒤흔들고 있어요. 화려한 효율성의 이면에는 노동의 소외, 불평등 심화, 인간 존엄성 위협이라는 어두운 현실이 도사리고 있어요. 이러한 중대한 전환기에서 교황 레오 14세(Pope Leo XIV)가 최근 반포한 회칙 『위대한 인류(Magnifica Humanitas)』는 우리에게 묵직한 시대적 질문을 던져요. "우리는 통제와 비인간화의 상징인 새로운 '바벨탑(Tower of Babel)'을 쌓고 있는가, 아니면 연대와 공동선의 상징인 '예루살렘(Jerusalem)'을 재건하고 있는가?"
교황 레오 14세의 회칙은 AI를 정면으로 다루며, 기술 자체가 아닌 그 이면의 '기술관료적 패러다임(Technocratic Paradigm)'을 날카롭게 비판해요. 교황은 오늘날 AI가 소수 거대 기업의 손에 집중되어 이윤과 효율성만을 극대화하는 도구로 전락할 위험을 경고해요. 알고리즘(Algorithm) 뒤에 숨어 의사결정의 책임 소재를 불분명하게 만들고, 인간을 그저 데이터(Data)나 '최적화해야 할 자원'으로 격하하는 현상은 곧 인류가 현대판 바벨탑을 세우는 행위예요.
교황은 이 강력한 기술이 특정 집단의 독점적 지배에서 벗어나는 'AI의 무장 해제(Disarming AI)'를 강력히 촉구해요. 도덕적·사회적 진보가 결여된 맹목적인 기술 발전은 결국 인류를 향한 흉기가 될 것이라는 뼈아픈 통찰이에요.
교황이 경고한 AI 시대의 그늘은 이미 세계 곳곳에서 파열음을 내고 있어요. 가장 먼저 위협받는 것은 교황이 회칙에서 짚어낸 '노동의 존엄성(Dignity of Labor)'이에요. 최근 미국에서는 AI 자동화로 인한 일자리 상실과 거대 데이터센터(Data Center)의 무분별한 확장에 반대하는 시민들의 시위가 거세지고 있어요.
그런데 우려스럽게도 미국 사법 및 정보 당국은 생존권을 지키려는 이러한 시민들의 움직임을 '반기술 극단주의(Anti-Tech Extremism)'라는 새로운 안보 위협으로 규정하며 감시의 대상으로 삼고 있어요. 기술 독점에 맞서는 시민들의 정당한 불안을 사회 체제에 대한 위협으로 치부하는 모습은, 교황이 지적한 '권력의 문화'가 이윤을 위해 평범한 사람들을 억압하는 방식을 적나라하게 보여줘요.
반면 중국의 사례는 노동권 보호라는 또 다른 절박함을 시사해요. 최근 중국 법원은 AI 소프트웨어 도입을 이유로 직원을 일방적으로 해고한 기업들에 부당 해고 판결을 연이어서 여러 차례 내렸어요. 법원은 "AI는 노동을 해방하고 민생을 개선하는 데 쓰여야 한다"며, 기술 발전을 핑계로 한 기업의 자의적인 인력 감축이 면죄부가 될 수 없음을 명확히 했어요.
국가 차원에서 AI 굴기를 맹렬히 추진하면서도, 대량 실업이 초래할 사회적 위기를 우려해 법적 제동을 건 거예요. 이는 이념과 체제를 막론하고 교황이 역설한 '노동의 존엄성' 수호가 AI 시대의 가장 핵심적인 전 지구적 과제임을 증명해요.
그렇다면 우리는 이 위기를 어떻게 돌파해야 할까요? 교황 레오 14세는 무너진 성벽을 벽돌 한 장씩 다 함께 쌓아 올렸던 '느헤미야(Nehemiah)의 길'을 대안으로 제시해요. 이는 소수 권력자와 자본의 하향식 통제가 아니라, 사회 구성원 모두가 연대해 공동선(共同善, Common Good)을 추구하는 상향식 참여를 의미해요.
AI 알고리즘의 투명성을 확보하고 인간의 윤리적 책임을 명확히 하며, 기술의 혜택이 일부에게 독점되지 않도록 '재화의 보편적 목적'을 달성해야 한다네요. 특히 무기에 AI를 결합해 생사박탈의 결정을 기계에 맡기는 전쟁의 기계적 비인간화를 단호히 배격하고, 위협적인 환경 속에서도 인간이 끝까지 통제권과 도덕적 책임을 쥐어야 한다는 교황의 호소는 절박해요.
사랑으로서
AI 자가 개선, 데이터의 무한 소화력, 맛의 방정식, 지치지 않는 로봇, 학계의 지각변동, OpenAI 소송과 미토스의 EU 진출, 통제를 벗어난 에이전트들까지. 이 모든 이야기는 언제나 전문가들이 제기해 왔던, 하나의 물음으로 수렴해요.
우리는 기계의 지능을 맹신할 것인가, 아니면 상처받고 소외된 이들의 얼굴을 마주 보며 진정한 '사랑의 문명(Civilization of Love)'을 구축할 것인가? 인공지능이 인간성을 지우는 바벨탑의 차가운 부속품이 될 것인가, 아니면 모두의 존엄이 존중받는 따뜻한 예루살렘 재건의 도구가 될 것인가.
그 중대한 선택의 책임은 온전히 오늘을 살아가는 에코 멤버님들의 손에 달려 있어요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) arXiv:2605.27276 [cs.AI]
(2) arXiv:2605.19407 [cs.LG]
(3) arXiv:2605.22391 [cs.AI]
(4) JCPenney. (2026). Catalyst Brands Taps Figure AI for Humanoid Automation. JCPenney Newsroom. https://corporate.jcpenney.com/2026/05/26/catalyst-brands-taps-figure-ai-for-humanoid-automation/
(5) Chris Katje. (2026). Tesla Rival Figure Lands Deal With JCPenney Parent After Viral Package Sorting Marathon, White House Visit. Yahoo! Finance. https://finance.yahoo.com/sectors/technology/articles/tesla-rival-figure-lands-deal-120255420.html
(6) 智东西. (2026). The youngest Chinese professor at Harvard was reported to have joined OpenAI. 36 Kr. https://eu.36kr.com/en/p/3834628713902213
(7) Aryaman. (2026). "My worst fear has come true. A prominent string theorist is now leaving his tenure to go to OpenAI and he believes academia will crash in next two years. I don't think grad school makes sense any longer if best string theorists seem to imply this.". X. https://x.com/MishraArya5819/status/2059402584922992908
(8) arXiv:2605.22763 [cs.AI]
(9) David Fischer. (2026). Florida sues OpenAI and CEO Sam Altman, claiming company concealed serious risks of ChatGPT. AP. https://apnews.com/article/sam-altman-openai-lawsuit-florida-396d70c5a2d9bae7e95a8ee9adaef836
(10) Sawdah Bhaimiya. (2026). Anthropic to offer EU access to its advanced Mythos model. CNBC. https://www.cnbc.com/2026/06/01/anthropic-eu-ai-mythos-access-advanced-model.html
(11) Aaron Holmes. (2026). Microsoft to Release New Coding Model Next Week in Comeback Attempt. The Information. https://www.theinformation.com/newsletters/ai-agenda/microsoft-release-new-coding-model-next-week-comeback-attempt
(12) MiHoYo. (2026). 崩坏负责人：同事玩AI一晚上烧了200w人民币的Token. bilibili. https://www.bilibili.com/video/BV1Zw9CBEEww/
(13) Pirat_Nation. (2026). "MiHoYo burned through nearly $300,000 worth of AI tokens in just 13 hours during an internal AI experiment. The story came from Zheng Yinhe, head of the AI NPC speaking at the 2026 Alibaba Cloud Summit. According to him, an employee set up dozens of AI agents to work together https://t.co/QYy5FpY0P7". X. https://x.com/Pirat_Nation/status/2060723403301269859
(14) POPE LEO XIV. (2026). Magnifica Humanitas: ON SAFEGUARDING THE HUMAN PERSON IN THE TIME OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE. The Holy See. https://www.vatican.va/content/leo-xiv/en/encyclicals/documents/20260515-magnifica-humanitas.html
(15) Daniel Boguslaw. (2026). US Law Enforcement Warns of 'Anti-Tech Extremism' as AI Hatred Grows. Wired. https://www.wired.com/story/us-law-enforcement-warns-of-anti-tech-extremism/
(16) Catie Edmondson. (2026). China Wants A.I. to Flourish, but Not at the Expense of Jobs. New YOrk Times. https://www.nytimes.com/2026/05/19/business/china-ai-unemployment.html
