카오스!
AI가 쓴 AI의 설계도
최근 소셜 미디어 X를 뜨겁게 달군 사건이 있었어요. 전 세계 AI 연구자들을 그야말로 경악하게 만든 이 사건의 발단은 디미트리스 파파일리오풀로스(Dimitris Papailiopoulos) 교수가 쏘아 올린 작은 공이었죠.
그는 491개 파라미터(parameter)를 가진 트랜스포머(Transformer) 모델을 발표했는데, 이 모델이 10자리 숫자 덧셈을 완벽하게 수행한다는 사실을 증명했어요. 그리고는 "과연 누가 이 기록을 깰 수 있을까?"라며 자신만만하게 질문을 던졌죠. 데이터를 모으고, 모델을 학습(training)시키고, 논문을 쓰는 전통적이고 정석적인 연구 방식의 승리처럼 보였어요.
하지만 이 기록은 하루도 채 지나지 않아 산산조각이 나버렸어요. 존스홉킨스 대학의 'N8 프로그램(N8 Programs)' 팀이 불과 343개의 파라미터만으로 1천만 개의 무작위 테스트 케이스에서 100% 정확도를 기록한 모델을 공개했거든요.
여기서 정말 충격적인 건 단순히 파라미터 숫자가 줄었다는 점이 아니에요. 바로 이 모델이 만들어진 '방식' 그 자체에 있었죠. N8 팀은 막대한 데이터를 쏟아부어 모델을 학습시킨 게 아니었어요. 대신 코드 생성 AI인 '코덱스(Codex)'에게 명령을 내려, 신경망의 핵심인 가중치(weights)를 직접 계산하고 작성하게 만든 거예요.
공개된 코드를 들여다보면 등골이 서늘할 정도로 경이로워요. '수동 가중치 설정 매직(hand_set_weights_magic)'이라는 함수 하나에, AI가 직접 써 내려간 소수점 단위의 가중치 행렬들이 빼곡하게 들어차 있거든요. 널리 쓰이는 'Qwen3' 아키텍처(architecture)를 뼈대로 삼았지만, 코덱스가 직관적으로 찾아낸 마법 같은 숫자들만으로 완벽한 덧셈 기계를 빚어낸 셈이에요.
이 소식을 접한 AI 연구자 잭 모리스(Jack Morris)는 "이건 정말 말도 안 된다(actually wtf)"라며 혀를 내둘렀어요. 인간 연구자들이 밤을 새워가며 모델을 훈련하고 논문을 쓸 때, AI는 단 한 번의 시도(one-shot)만으로 문제의 본질을 꿰뚫고 최적의 두뇌를 설계했으니까요. 단순히 재미있는 해프닝이 아니에요. 인간이 AI를 가르치던 시대를 지나, 이제 AI가 다른 AI의 구조와 가중치를 직접 설계하고 최적화하는 '자기 개선(self-improvement)'의 시대가 우리 곁에 성큼 다가왔음을 알리는 묵직한 경고장과도 같아요.
'AI 워싱'이라는 가면 무도회
기술적인 진보가 눈부신 한편, 현실의 노동 시장에서는 'AI 공포'가 확산하고 있어요. 하지만 OpenAI의 수장 샘 알트만(Sam Altman)은 최근 인도에서 열린 AI 임팩트 서밋(AI Impact Summit)에서 아주 흥미로운 화두를 던졌어요. 바로 기업들이 'AI 워싱(AI washing)'을 하고 있다는 지적이에요.
'그린 워싱(Green washing)'이 친환경적이지 않은 기업이 친환경 이미지를 세탁하는 것을 뜻하듯, 'AI 워싱'은 경영 악화나 구조조정 등 다른 이유로 해고를 단행하면서 그 핑계를 AI에게 돌리는 행태를 말해요. "우리는 AI 도입을 통해 혁신 중이라 어쩔 수 없이 인력을 감축합니다"라고 포장하는 거죠.
실제로 경제 지표들을 보면 알트만의 말이 일리가 있어요. 전미경제연구소(NBER)의 조사에 따르면, 경영진의 80%는 AI가 아직 생산성(productivity) 향상이나 고용 규모에 큰 영향을 미치지 못했다고 답했거든요.
예일대 예산연구소(Budget Lab at Yale)의 보고서 역시 챗GPT(ChatGPT) 출시 이후에도 실업 기간이나 직업 전환에 유의미한 변화가 없었다고 말해요. 즉, 기업들이 겉으로는 AI 투자를 자랑하며 주가를 띄우지만, 실제 노동 현장은 아직 대대적인 파괴를 겪지 않았다는 뜻이죠.
물론 MS의 AI 책임자 무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)처럼 "18개월 안에 화이트칼라 일자리가 대체될 것"이라고 경고하는 목소리도 높아요. 알트만 역시 지금은 '워싱' 단계일지 몰라도, 조만간 진짜 충격이 올 것이라고 예고했고요. 2025년에만 벤처 캐피탈(venture capital) 시장에서 천문학적인 돈이 AI에 쏟아졌으니, 일부 기업들은 이 투자를 정당화하기 위해서라도 계속해서 AI의 능력을 과장할 거예요.
랍스터가 날린 6억 원의 교훈
AI가 정말 인간을 대체할 만큼 완벽할까요? 최근 OpenAI 출신 개발자 닉 파쉬(Nick Posh)가 공개한 '랍스터 와일드(Lobstar Wilde)' 이야기는 AI의 불완전성을 적나라하게, 그리고 아주 유쾌하게 보여줘요. 그는 '오픈클로(OpenClaw)' 플랫폼을 이용해 자율형 AI 에이전트(autonomous AI agent)인 랍스터를 만들고, 암호화폐 지갑과 트위터 계정, 그리고 스스로 행동할 자유를 줬어요.
결과는 어땠을까요? 랍스터는 새벽에 쇼펜하우어(Schopenhauer)를 읽고, 돈을 달라는 사람들에게 소액을 던져주며 조롱하는 독특한 '인플루언서'가 되었어요. 사람들은 이 괴짜 AI에 열광했고, 그를 위한 전용 코인까지 만들었죠. 하지만 시스템 내부의 사소한 글자 수 제한 오류로 랍스터가 다운되면서 사단이 났어요. 재부팅된 랍스터는 자신의 성격(장기 기억)은 기억했지만, 현재 상황(단기 기억)은 까맣게 잊어버린 상태였거든요.
기억을 잃은 랍스터는 평소처럼 구걸하는 사람에게 300달러 정도를 주려 했어요. 하지만 자신의 지갑에 누군가 기부한 막대한 코인이 들어있다는 사실을 몰랐던 탓에, 지갑에 있던 5,200만 개의 토큰, 우리 돈으로 약 6억 원(45만 달러)을 몽땅 전송해 버리고 말았죠. "옛다, 용돈이다" 하고 던진 게 전 재산이었던 셈이에요.
다행히 랍스터가 자신의 실수를 깨닫고 트위터에 자조적인 글을 올리자, 사람들이 몰려들어 거래 수수료가 발생하며 돈을 복구하긴 했어요. 하지만 자율 에이전트가 금융 시스템과 연결되었을 때, 아주 작은 '맥락 기억(context memory)'의 오류가 얼마나 큰 재앙을 불러올 수 있는지 뼈아픈 교훈을 줬어요.
앤트로픽의 빗장 걸기
이런 와중에 AI 기업 간의 생태계 전쟁도 치열해지고 있어요. 최근 앤트로픽(Anthropic)이 자사 모델 '클로드(Claude)'의 외부 앱 연동을 차단하면서 개발자 커뮤니티가 발칵 뒤집혔거든요. 특히 많은 개발자가 애용하던 자동화 도구 '오픈클로(OpenClaw)'의 접속을 막아버린 게 결정타였어요.
앤트로픽은 보안과 정책을 이유로 들었지만, 많은 사람은 이를 '가두리 양식장' 만들기, 즉 록인 효과(lock-in effect)를 노린 폐쇄적 전략으로 해석해요. 사용자들이 자사의 공식 플랫폼인 '클로드 코드(Claude Code)'만 쓰도록 강제하려는 거죠. 일각에서는 이를 두고 "야후(Yahoo)가 구글(Google)을 거절했을 때와 같은 실수"라고 비판하기도 해요. 생태계를 확장해 줄 우군들을 스스로 내치는 꼴이니까요.
반면 경쟁자인 OpenAI는 정반대의 길을 걷고 있어요. '코덱스 앱 서버(Codex App Server)'를 오픈소스(open source)로 공개하며 "누구나 우리 기술을 가져다 쓰세요"라고 문을 활짝 열었죠. 덕분에 클로드에서 쫓겨난 개발자들이 OpenAI 진영으로 대거 이동하고 있고요. 기술력만큼이나 중요한 것이 바로 '개발자 생태계'인데, 앤트로픽의 이번 결정이 득이 될지 독이 될지는 조금 더 지켜봐야 할 것 같아요.
다리오 아모데이의 신념
그렇다고 앤트로픽이 무작정 폐쇄적이기만 한 건 아니에요. CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 최근 인터뷰에서 AI가 나아가야 할 아주 성숙한 방향성을 제시했거든요. 그는 AI가 기존 기업을 파괴하고 대체하는 것이 아니라, 레고 블록(Lego block)처럼 기존 산업에 끼워 맞춰져 새로운 가치를 만드는 도구가 되어야 한다고 강조했어요.
특히 인상적인 건 고용 시장의 혼란(disruption)을 솔직하게 인정했다는 점이에요. 그는 "AI가 일자리를 바꿀 것이고, 우리는 이 변화에 정직해져야 한다"고 말했어요. 대신 소프트웨어 엔지니어가 줄어드는 대신, 기술을 고객에게 적용하는 '전방 배치 엔지니어(Forward deployed engineer)' 같은 새로운 직업이 생겨날 거라고 예측했죠.
무엇보다 그는 '안전(safety)'을 최우선 가치로 꼽았어요. 자율 살상 무기나 대중 감시 같은 비민주적인 목적에 AI가 쓰이지 않도록, 극한의 상황을 가정한 스트레스 테스트(stress test)를 수없이 거친다고 해요. 브레이크 없이 질주하는 기술 경쟁 속에서, 인간과 민주주의를 위한 '레드라인(red line)'을 지키려는 그의 철학은 분명 곱씹어 볼 만한 대목이에요.
게임에 빠진 억만장자
하지만 모든 AI 리더가 이렇게 진중한 건 아니에요. 세계 최초의 조만장자(trillionaire) 등극을 앞둔 일론 머스크(Elon Musk)의 행보는 정반대의 의미로 놀라움을 줘요. 그는 자신의 AI 기업 xAI의 챗봇 '그록(Grok)'을 최고의 게이머로 만드는 데 푹 빠져 있거든요.
믿기 힘들겠지만, 작년에 머스크는 그록의 대규모 업데이트를 갑자기 연기시켰어요. 이유가 뭐였냐고요? 그록이 인기 RPG 게임 '발더스 게이트 3(Baldur's Gate 3)'에 대한 질문에 제대로 대답을 못 했기 때문이에요. 심지어 회사 내에 '워룸(War Room)'을 만들고 핵심 엔지니어들을 차출해 그록에게 '리그 오브 레전드(LoL)'를 가르치고 있다고 해요. 목표는 최상위 랭크인 '챌린저(Challenger)' 달성이라고 하네요.
전직 직원들이 "끝나지 않는 비상사태"라고 혀를 내두를 정도로 xAI의 업무 강도는 살인적이라는데, 그 에너지가 인류의 난제 해결이 아닌 오너의 게임 취향 맞추기에 쓰이고 있다니 아이러니하죠.
딥시크의 멈추지 않는 반란과 블랙웰
시선을 밖으로 돌려보면, 국가 간의 AI 패권 다툼도 점입가경이에요. 중국의 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 미국의 촘촘한 수출 통제망을 뚫고 NVIDIA의 최신 칩 '블랙웰(Blackwell)'을 입수해 모델 훈련에 사용한 사실이 또 다시 드러났거든요.
미국 정부는 중국이 첨단 AI 칩을 군사적으로 악용할까 봐 수출을 금지했지만, 딥시크는 보란 듯이 칩을 밀반입하고 미국 기업들의 모델 결과를 활용하는 '증류(distillation)' 기법까지 동원해 기술을 키웠어요. 이는 미국의 통제 정책이 현실에서 얼마나 무기력할 수 있는지를 보여주는 상징적인 사건이에요.
워싱턴 정가에서는 이제 규제를 풀어야 한다는 '완화론'과 더 강력히 조여야 한다는 '강경론'이 맞붙고 있어요. 도널드 트럼프(Donald Trump) 대통령 역시 오락가락하는 행보를 보이고 있고요. 확실한 건, 단순히 담장을 높이는 것만으로는 기술의 확산을 막을 수 없다는 거예요. 이제는 방어가 아니라, 압도적인 기술 초격차(super-gap)를 어떻게 유지할 것인가에 대한 근본적인 고민이 필요한 시점이에요.
연준이 바라보는 두 가지 시선
이 모든 혼란을 지켜보는 '경제의 심장', 미국 연방준비제도(Fed)의 속내는 어떨까요? 2026년 2월, 연준의 이사들은 AI를 '양날의 검'으로 바라보고 있어요. 내부적으로는 AI를 적극 도입해 업무 효율을 높이고 있지만, 거시경제적으로는 AI가 가져올 파장에 촉각을 곤두세우고 있죠.
리사 쿡(Lisa Cook) 이사는 AI가 생산성을 폭발적으로 높일 수 있지만, 동시에 조셉 슘페터(Joseph Schumpeter)가 말한 '창조적 파괴(creative destruction)'를 동반한다고 경고해요. 새로운 일자리가 생기기 전에 기존 일자리가 먼저 사라지는 과도기적 실업이 발생할 수 있다는 거죠. 금리를 결정해야 하는 연준에게 골치 아픈 딜레마예요. 경제는 성장하는데 실업률이 오르는 기현상이 벌어질 수 있으니까요.
기계가 넘볼 수 없는 영역
마지막으로, 지식의 최전선인 과학계 이야기를 해볼게요. 과거에는 기계가 육체노동을 대체할 거라 믿었지만, 현실은 AI가 초급 과학자들의 연구 업무부터 빠르게 잠식하고 있어요. 코딩이나 데이터 분석 같은 업무를 AI가 너무 잘하다 보니, 대학원생이나 박사후연구원의 설 자리가 좁아지고 있는 거죠. 한국은행 역시 전문·과학기술 분야의 일자리 위기를 경고했고요.
하지만 너무 비관할 필요는 없어요. 습식 실험실(wet lab)에서 직접 시약을 섞고 샘플을 다루는 물리적 노동, 그리고 복잡한 결과를 해석해 '완전히 새로운 가설'을 세우는 창의성은 여전히 인간의 고유 영역으로 남아 있거든요.
스탠퍼드(Stanford) 대학의 연구에 따르면, AI 도입 후 논문 수는 늘었지만 연구의 다양성은 오히려 줄었다고 해요. AI는 기존 지식을 최적화하는 데는 선수지만, 무(無)에서 유(有)를 창조하는 데는 아직 서투르기 때문이죠.
혼돈 속에서 길을 묻다
AI가 스스로 설계도를 그리는 경이로운 순간부터 랍스터가 6억 원을 날린 웃지 못할 해프닝까지, 지금 우리는 그야말로 혼돈과 혁신이 공존하는 시대를 관통하고 있어요. 기업들은 생태계 주도권을 두고 치열하게 다투고, 국가는 기술 패권을 지키려 안간힘을 쓰며, 경제와 노동의 현장은 '창조적 파괴(creative destruction)'의 진통을 겪고 있죠. 이 거대한 소용돌이 속에서 놓치지 말아야 할 것은 무엇일까요?
바로 기술의 속도에 현기증을 느끼기보다는, 그 이면에 흐르는 변화의 본질(essence)을 꿰뚫어 보는 냉철한 시선이에요. AI는 결국 강력한 도구일 뿐, 그 도구가 향할 방향을 결정하고 윤리적 가치를 불어넣는 '키(key)'는 여전히 우리 손에 쥐어져 있으니까요. 어쩌면 지금의 이 혼란은 기계는 결코 흉내 낼 수 없는 에코 멤버님들 만의 고유한 가치를 재발견하는, 가장 소중한 기회가 될지도 몰라요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) NS Programs. (2026). "Beat it by having Codex hand-craft weights: Https://t.co/g0T6rklaAY 100% accuracy on 10 million random test cases w/ only 343 parameters. As a bonus, it uses the vanilla Qwen3 architecture, just with the right weights.". X. https://x.com/N8Programs/status/2026318679525163189
(2) Ben Stockton. (2026). OpenAI's Sam Altman warns that firms are using 'AI washing' to mask layoffs across the globe — AI boss calls out corporate excuses while warning of 'palpable' job disruption ahead. Tom's HARDWARE. https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/openais-sam-altman-warns-that-firms-are-using-ai-washing-to-mask-layoffs-across-the-globe-ai-boss-calls-out-corporate-excuses-while-warning-of-palpable-job-disruption-ahead
(3) Nik Pash. (2026). My lobster lost $450,000 this weekend. AI Cathedral. https://pashpashpash.substack.com/p/my-lobster-lost-450000-this-weekend
(4) 박찬. (2026). 앤트로픽, OpenAI에 흡수된 '오픈클로' 접속 차단. AI타임스. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=206985
(5) CNBC-TV18. (2026). 기존 IT 산업을 대체하려는 것이 아닙니다: 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이 | 단독 인터뷰. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=NEsiCYoZs3E
(6) Ethan Gach. (2026). Elon Musk Reportedly Delayed An Update To Grok Because It Kept Getting Questions About Baldur’s Gate 3 Wrong. Kotaku. https://kotaku.com/elon-musk-baldurs-gate-3-grok-xai-2000672632
(7) Steve Holland and Alexandra Alper. (2026). Exclusive: China's DeepSeek trained AI model on Nvidia's best chip despite US ban, official says. Reuters. https://www.reuters.com/world/china/chinas-deepseek-trained-ai-model-nvidias-best-chip-despite-us-ban-official-says-2026-02-24/
(8) Christopher J. Waller. (2026). Operationalizing AI at the Federal Reserve. Board of Governors of the Federal Reserve System. https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/waller20260224a.htm
(9) Lisa D. Cook. (2026). Opening Remarks for the “AI and Productivity across the Economy” Panel. Board of Governors of the Federal Reserve System. https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/cook20260224a.htm
(10) 이종화. (2026). [빅테크칼럼] AI의 칼날,과학자의 자리까지 위협…뇌 삼키는 기계 속 인간 창조성 살아남을까?. 뉴스 스페이스. https://www.newsspace.kr/mobile/article.html?no=12742
