라떼군 이야기
특이점은 화요일에 온다: AI 발전 속도보다 무서운 '사회적 특이점'의 실체
TL;DR 5가지 AI 지표를 분석한 결과, 기술적 성능은 선형적으로 성장하지만 ‘인간의 관심과 우려’만이 기하급수적으로 폭발하고 있음이 밝혀졌습니다. 이는 특이점이 기계의 지능 초월이 아닌, 변화를 감당하지 못하는 인간 사회의 붕괴(사회적 특이점) 형태로 먼저 도래하고 있음을 시사합니다.
모두가 AGI와 특이점이 언제 올지 논쟁하지만, 대부분은 막연한 추측에 불과합니다. 이 글은 MMLU 점수부터 추론 비용까지 5가지 실제 지표에 수학적 모델(쌍곡선)을 대입해 ‘진짜 특이점’의 시기를 계산하려 시도했습니다. 하지만 그 결과는 우리가 예상했던 기술적 초지능의 도래가 아닌, 전혀 다른 종류의 충격적인 결론을 보여줍니다.
핵심 내용
저자는 AI 성능(MMLU), 추론 비용, 출시 간격 등 5가지 지표를 분석했지만, 오직 ‘창발성(emergence)에 관한 논문 수’만이 무한대로 치솟는 쌍곡선 패턴을 보였습니다. 나머지 기술적 지표들은 단순히 선형적으로 좋아지고 있을 뿐입니다. 즉, 기계의 능력은 일정하게 향상되는데 이를 바라보는 인간의 관심과 공포는 스스로를 가속화하며 폭발하고 있다는 것입니다. 저자는 이를 ‘사회적 특이점(Social Singularity)‘이라 명명하며, 대량 해고, 제도의 지체, 인식의 혼란 등 사회가 기술 변화 속도를 따라가지 못해 발생하는 붕괴가 기술적 특이점보다 훨씬 먼저, 이미 일어나고 있다고 경고합니다.
기술적 인사이트
엔지니어링 관점에서 흥미로운 점은 데이터 피팅의 함정과 본질을 꿰뚫었다는 것입니다. 보통 특이점 예측은 노이즈가 많은 데이터에 억지로 곡선을 맞추는 과적합(Overfitting)의 오류를 범하기 쉬운데, 저자는 각 지표의 R² 값을 독립적으로 분석해 ‘실제 기술적 성능’은 선형적(Linear)임을 냉정하게 밝혀냈습니다. 이는 현재의 AI 붐이 기술적 ‘도약(Phase Transition)‘보다는 스케일링 법칙(Scaling Law)에 따른 점진적 효율화 과정에 있으며, 우리가 체감하는 가속도는 기술 자체가 아니라 ‘기술을 수용하는 사회적 마찰과 하이프(Hype)‘에서 기인함을 정량적으로 보여줍니다.
시사점
개발자와 업계 종사자들에게 주는 메시지는 명확합니다. 당장 내일 AGI가 등장해 모든 코드를 짤 것이라는 막연한 공포보다는, AI 도입으로 인한 조직 구조의 변화와 사회적 반발에 대비해야 한다는 것입니다. 기술은 예측 가능한 속도로 발전하고 있으므로, 실무에서는 급진적인 기술 전환보다는 현재의 도구를 활용한 생산성 향상에 집중하되, 급변하는 규제 환경과 대중의 인식 변화(AI 피로도 등)를 서비스 설계에 반영하는 유연함이 필요합니다.
데이터는 기계가 아니라 우리가 가속화되고 있음을 가리킵니다. 과연 이 ‘관심의 특이점’은 실제 기술적 혁명으로 이어질까요, 아니면 단순한 버블의 붕괴로 끝날까요? 2034년의 기술을 걱정하기보다, 지금 당장의 사회적 혼란 속에서 중심을 잡는 것이 더 시급할지도 모릅니다.