2024년은 그야말로 전무후무한 ‘선거의 해’다. 한 해 동안 우리 나라뿐만 아니라 미국, 영국, 러시아, 우크라이나, 방글라데시, 파키스탄 등 최소한 전 세계 64개국에서 크고 작은 선거가 치러지고, 미국 TIME 매거진에 따르면 전 세계 인구의 49%가 어떤 형태로든 투표에 참여하게 되는 해라고 한다. 물론 모든 투표가 같은 의미를 가지는 것은 아니다. 일부 선거는 형식적일 뿐 후보 선정 과정에서부터 답이 정해져 있어 실제로 큰 의미가 없고, 미국의 대선처럼 투표 결과의 영향이 한 나라에 그치지 않고 전 세계에 파장을 미치는 선거도 있다. 우리는 왜 투표를 하는 것일까? 한 사회 또는 시스템의 구성원들이 각각 선택을 하고, 그 선택들이 하나로 모여서 리더나 생존전략을 결정하게 만드는 메커니즘은 아주 오래전부터 자연계에 존재해 왔다. 한 개체가 주변 환경에 대해서 가질 수 있는 정보의 양은 제한적이며, 생존전략 선택의 폭도 훨씬 좁은데, 각각의 개체가 모여서 공동의 선택을 하게 되면 생존에 훨씬 유리한 선택을 할 수 있기 때문이다. 독일 막스 플랑크 동물행동연구소의 이아인 쿠진 박사에 따르면 이러한 집단 선택의 패턴은 박테리아, 갑각류부터 시작해 물고기떼, 철새떼, 그리고 침팬지 집단에 이르기까지 공통적으로 나타난다. 만약 먹이를 찾으러 이동하던 무리 중 49마리의 개체가 목표물 A를 향해 가고, 51마리의 개체가 목표물 B를 향해 간다면, 어느 순간 전자의 그룹에서 점점 많은 이탈자가 생기면서 결국은 더 많은 숫자의 구성원이 있는 후자의 그룹에 합류하게 되는 것이다. 민주주의의 근간을 이루는 다수결의 원칙은 인간이 만들어낸 것이 아니라 오래도록 자연계에 존재해 왔다는 것을 의미한다. 다수가 선택한 전략이 실제로 더 생존에 유리할까? 군중의 지혜 (Wisdom of the Crowd)라고 불리는 현상이 있다. “이 황소의 무게는 얼마일까요?”처럼 무작위하게 던져진 어떤 종류의 질문에 대해서도 아주 많은 수의 군중이 각자 답을 하게 되면 모든 개인들의 예측의 평균치가 정답에 근접하는 현상이다. 상당히 신기한 일이라고 할 수 있는데, 반복적으로 실험을 해보면 실제로 많은 수의 예측이 모일 때 더 적은 숫자의 개체가 예측한 것보다 정확하게 답에 근접한다. 자연계에서 다수의 선택을 따라가는 행동 패턴은 실제로 생존에 유리하기 때문에 나타난다는 얘기다. 다수의 선택이 유리하지 않은 경우는 없을까? 각각의 개체들이 독립적으로 선택을 하지 못하고 누군가가 사전에 퍼뜨린 정보에 영향을 받게 되면 ‘군중의 지혜’ 메커니즘은 무너진다. 또한 일부 개체들이 결탁하여 특정 선택을 지지하며 그룹의 힘으로 컨센서스(Consensus)를 만들려는 시도를 할 때에도 집단 지성은 발휘되지 않는다. 이러한 때에는 오히려 예측치가 중앙값으로부터 크게 벗어나며 정답을 맞힐 확률이 떨어진다. 각각의 개체가 스스로 자유롭게 판단할 수 없게 가짜 정보가 퍼뜨려지거나 독립적인 선택이 저해되고 일부 집단이 선택을 좌우하려 할 때 집단 지성은 집단 무지성으로 변하는 것이다. 다수가 좋지 않은 선택을 반복할 때 집단 전체는 길을 잃는다. 먹이를 찾거나 집을 지을 때 생존에 불리한 선택이 많아지면, 집단은 성장하고 발전하는 것이 아니라 작아지고 후퇴한다. 이때 개체 간 단절과 갈등은 늘어나게 되고 더 많은 소수의 이익집단이 생겨나게 된다. 이와 같은 변화는 다시금 집단이 더 안 좋은 선택을 하게 만드는 동력으로 작동하고, 집단의 크기는 더 감소하며 악순환은 가속화된다. 결국 파국으로 향하게 되는 것이다. 지금 전 세계는 비슷한 양상으로 갈등과 단절을 경험하고 있다. 이는 우리가 디지털 기술의 발달로 정보 과잉을 경험하고 독립적인 선택을 하는 능력을 잃어서, 그리고 일부 특수집단의 정보 독점 및 인위적으로 다수의 선택을 좌우하려는 노력 때문에 심화되었다고도 볼 수 있지 않을까? 집단 지성이 발휘되지 않는 이유는 어찌 보면 현 세대가 공통적으로 경험하고 있는 구조적 문제일 수도 있다. 올해가 선거의 해라는 것은 개인의 선택권이 큰 의미를 가지게 되는 해라는 것이다. 각 개인이 깊이 고심하고 스스로의 판단으로 선택할 때 우리는 더 현명한 결정에 가까이 갈 수 있다. 타인의 정보에 휘둘리지 않고, 일부 그룹이 아닌 국민 전체의 이익을 염두에 두고 자신만의 선택을 할 수 있기를. 우리가 집단 무지성에 물들지 않고 집단 지성을 발휘할 수 있는 사회가 되기를 간절히 바란다. 장동선 궁금한뇌연구소 대표

그레고리는 오랜 시간 공을 들여 젊은 폴라와 결혼했다. 그리고는 아내를 설득해서 아내의 이모가 살던 집으로 들어갔다. 아내는 이모에 대한 기억을 떠올리기 싫어한다. 어쩔 수 없다. 이모의 짐을 모두 다락방에 모아두었다. 그레고리는 엄마의 브로치를 아내에게 선물하면서 “당신은 물건을 잘 잃어버리잖아”란 걱정 어린 말을 덧붙였다. 아내는 정말로 브로치를 잃어버렸다. 집에서 물건이 사라진다. 알고 보니 아내가 감춘 것이다. 폴라는 배려가 넘치는 남편을 존경하지만 점차 두려운 존재로 느낀다. 저녁마다 일한답시고 남편이 외출하기만 하면 집에 이상한 일이 벌어진다. 다른 방에 불을 켜지 않았는데도 가스등이 작아진다. 또 다락방에서는 발걸음 소리가 들린다. 웬 환청인가! 폴라는 무섭고 두렵다. 자신이 미쳐가는 것 같다. 이 모든 것은 그레고리의 계획이었다. 그는 이십여 년 전 유럽 왕가의 보석을 훔치기 위해 폴라의 이모를 죽인 살인자다. 하지만 정작 보석은 찾지 못했다. 보석을 손에 넣기 위해 폴라와 결혼하고 폴라를 환자로 만든 것이다. KBS TV 프로그램 ‘명화극장’에서 숱하게 봤던 1944년 개봉된 미국 스릴러 영화 ‘가스등’의 줄거리다. 여기서 정서적 학대를 뜻하는 가스등 효과(gaslight effect)라는 표현이 나왔다. 사진 찍을 때마다 파이팅을 외치는 우리는 그냥 편하게 가스라이팅이라고 한다. 콩그리시이고 편하고 좋다. 스릴러 영화는 크게 두 가지다. 서스펜스와 서프라이즈. 두 사람이 탁자에 앉아 대화하는 장면이 있는데 관객이 탁자 밑에 시한폭탄이 설치되어 있는 것을 안다. 두 사람은 모르지만 관객은 째깍째깍 타이머 숫자가 줄어드는 걸 보며 가슴을 졸인다. 이건 서스펜스다. 폭탄의 존재를 관객도 모르고 있는데 갑자기 폭탄이 터진다. 이건 서프라이즈다. 감독들은 당연히 서스펜스를 선호한다. 관객 역시 서스펜스를 즐긴다. 배는 침몰하고 백상아리가 선실로 들어오는 ‘죠스’의 장면을 상상해보시라. 빰빰빰빰 하는 배경음악은 서스펜스를 강화한다. 공포감의 30퍼센트는 음향에서 온다. ‘텍사스 전기톱 살인사건’ 역시 마찬가지다. 영화를 보노라면 스트레스가 만땅이다. 왜 서스펜스 영화를 보는가? 공포감이 신경계를 자극하면서 신경전달물질 도파민을 분비한다. 도파민은 쾌락과 관련된 호르몬이다. 놀랍게도 공포가 쾌락을 느끼게 하는 것이다. 그런데 뇌에 더 긍정적으로 작동하는 것은 서프라이즈다. 실험 참가자들 입에 청량음료를 주입하는 실험을 했는데 예고 없이 제공받은 사람의 뇌 보상센터가 높은 활성도를 보였다. 예상보다 좋은 경험을 하게 되면, 뇌 깊숙한 영역에서 신호를 보내고 도파민이 분비된다. 그러면 도파민이 현재 상황을 저장해서 미래에도 긍정적인 서프라이즈를 누릴 수 있게끔 돕는다. 스릴러 감독들이 서프라이즈보다는 서스펜스를 좋아하는 데는 이유가 있다. 서스펜스는 긴장감을 강화할 수 있기 때문이다. ‘가스등’에서는 관객들은 금세 그레고리와 폴라의 관계를 파악한다. 외출, 가스등, 발걸음 소리의 고리 속에서 긴장감은 높아진다. 탁자 위의 두 사람의 평화로운 모습과 탁자 밑에서 줄어드는 시한폭탄 타이머를 번갈아 봐야 한다. 아무리 스릴러를 좋아하는 사람이라도 매일 ‘가스등’ ‘죠스’ ‘텍사스 전기톱 살인사건’을 보고 싶지는 않을 것이다. 더 이상 도파민 따위는 작동하지 않는다. 오직 공포만 남을 뿐이다. 그런데 혹시 우리는 그런 세상을 살고 있지 않은가? 탁자 아래에서는 기후 위기 타이머가 작동하는데, 탁자 위에서는 RE100 따위는 몰라도 된다는 장면이 스타카토 화법으로 음향효과가 더해져 가고 있다. 하루가 다르게 오르는 물가와 875원이면 합리적인 가격이라는 장면이 교차해서 상영된다. 탁자 위에서는 수백조 원의 과학기술 투자를 이야기하지만, 탁자 아래에서는 젊은 과학자들이 연구실을 떠나고 있다. 서스펜스에 비해 서프라이즈는 뇌에 보상 효과가 더 크지만 준비하기가 매우 어렵다. 서스펜스가 아닌 서프라이즈 효과를 보고 싶다. 영화야 감독에게 달렸지만 현실은 우리에게 달렸다. 가스등을 부수든지 남편을 쫓아내든지 우리가 결정할 때다. 이정모 전 국립과천과학관장

3월 초순 사막 위에 건설된 도시, 아랍에미리트(UAE) 두바이에 여섯 시간 동안 50㎜가 넘는 비가 쏟아졌다. 두바이의 연평균 강수량이 100㎜ 정도인 것을 감안하면 연 강수량의 절반이 반나절 만에 내린 것이다. 예상할 수 없었던 극한 강수로 사회 기반 시설이 마비되는 등 막대한 피해가 발생하였다. 정확한 이유는 살펴봐야겠지만 기후변화와 관련된 대기 환경 변화가 중요한 역할을 했을 가능성이 높다. 우리나라도 지난 1∼2월 남부 지방에 평년보다 많은 양의 비가 내려 일조량이 크게 감소해 겨울 수박이나 딸기, 멜론과 같은 농작물에 막대한 피해를 가져왔다. 최근 무섭게 오르고 있는 과일값의 배후에는 이상 기상이 분명 한몫하고 있는 것이다. 참고로 2023년 겨울철 강수량은 평년보다 2.7배나 많아 기상관측망이 전국으로 확대된 1973년 이후 역대 1위를 기록하였다. 홍수, 가뭄, 폭염, 한파, 태풍과 같은 이상 기상현상으로 발생하는 물적 피해를 ‘기후 리스크(climate risk)’라고 한다. 최근 극한 기상·기후 현상의 발생 빈도가 증가하면서 기후 리스크가 적용되는 범위가 점차 확대되고 있다. 경제계도 예외는 아니어서 기후 리스크는 이미 매우 중요한 개념으로 자리 잡고 있다. 지난해 겨울과 같이 강수량 증가로 인한 과일값을 포함한 식료품 가격의 급등, 여름철 폭염 또는 겨울철 한파로 인한 노동 생산성의 급락 그리고 극한 기상·기후 현상에 기인한 경제 주체(금융기관, 기업, 가계)의 경제적 비용과 재정적 손실 증가로 인한 기후 리스크는 정책 당국자 및 경제 주체의 다양한 의사결정 과정에서 반드시 고려해야 할 요소가 되었다. 최근에는 기후 리스크가 물적 피해에 기인한 비용과 손실과 관련된 문제에만 국한되지 않고 더 복잡하고 다양한 문제로까지 확대되고 있다. 실제 애플, 대만 TSMC, 네덜란드 ASML 등 글로벌 테크 기업들이 강화한 ESG(환경·사회·지배구조) 규칙, 특히 탄소중립을 위한 탄소 배출량 감축 목표치를 협력 기업에 구체적으로 요구하면서 기업들은 이에 대응하기 위한 손익을 과학적인 자료로 계량화해야 할 위기(?)에 처해 있기 때문이다. 이와 같은 세계적 추세에 기업이 적절하게 대응하지 못할 때 그 리스크는 전체 경제 주체로 확대될 것이 뻔하기 때문이다. 전통적으로 기후 리스크는 위해성과 취약성 그리고 노출도를 곱한 값으로 정의된다. 위해성은 잠재적으로 물적 피해를 야기할 수 있는 각종 기상·기후 현상의 강도와 빈도를 통칭하며 취약성은 기상·기후 현상에 의해 쉽게 영향을 받거나 대처하지 못하는 정도로 정의된다. 그리고 노출도는 그 현상들에 노출된 지역의 규모나 가치로 정의될 수 있다. 물적 피해를 야기할 수 있는 극한 기상·기후 현상의 강도와 빈도가 커지거나 그 영향에 제대로 대처하지 못할 때, 나아가 노출된 지역의 규모가 커질 때 기후 리스크는 커지게 된다. 그러나 현재 기후과학계에서는 위 세 가지 값에 더해 반응에 관한 요소를 추가해야 한다는 주장이 제기되고 있다. 즉 위해성과 취약성 그리고 노출도에 대한 정보와 함께 급변하는 기후변화 환경에 대해 경제 주체 및 국가가 어떻게 반응하느냐가 실제적인 기후 리스크의 정도를 결정한다는 것이다. 앞으로 우리나라 경제 주체들 특히 기업의 잠재적 기후 리스크에 대한 체계적 관리의 필요성은 기업 경영의 최대 화두가 될 것이다. 이미 미국 증권위원회는 올해 3월 초 기후 공시 의무화 규정을 최종적으로 채택하였다. 기업 규모에 따라 2026년부터 단계적으로 기후 리스크에 관한 사항을 의무적으로 공시하도록 규정하였기 때문에 미국에 상장된 국내 기업은 2026년부터 기후 공시를 의무화해야 한다. 기후 공시 의무화에서 나아가 이제 기업들은 기후 리스크에 대한 정확한 정보를 산출하여 경영 과정의 의사결정에 반영해 실제적인 재무 피해를 줄여 나가야 한다. 최근 연구 결과에 의하면 기후 리스크를 추정하는 데 방대한 양의 관측 및 기후 모델 결과 분석을 통한 기후과학 기반의 리스크 추산이 매우 중요한 것으로 제시되었다. 현재 그리고 미래의 기후 리스크에 대한 구체적 산정값을 도출하기 위해서는 기후과학 자료에 기반한 기후 리스크 추정 방법론이 제시되어야 하고 이 방법론에 기반한 기후 리스크 모형이 개발되어야 한다. 과학적 자료에 기반한 세계 최고의 정교한 기후 리스크 모형이 우리나라 기후과학계에 의해 개발될 날을 기대해 본다. 예상욱 한양대 ERICA 교수 기후진단

최근 2~3년 동안 민간에서 개발한 무인 달착륙선을 경쟁적으로 달에 보내고 있는데 대부분 착륙과정에서 달 표면에 충돌하든지 넘어져 임무를 성공적으로 완수하지 못하는 사태가 계속되고 있다. 민간 달착륙선의 첫 주자는 이스라엘의 민간 달착륙선 ‘베레시트’(창세기)이다. 이스라엘 비영리기업 ‘스페이스 IL’이 8년간 1000억원으로 개발한 베레시트는 무게 585㎏, 직경 2m, 높이 1.5m에 다리가 3개 달린 무인 달착륙선이다. 베레시트는 2019년 2월 21일 플로리다주 케이프 커내버럴에서 스페이스X의 팰컨 9에 실려 발사되었다. 그런데 착륙과정에서 관성 장치와 주엔진에 문제가 생기면서 달에 충돌하였다. 일본의 우주기업 아이스페이스의 무인 달착륙선 ‘미션1(M1)’은 높이 2.3m, 너비 2.6m, 무게 340㎏으로 2022년 12월 11일 미국의 팰컨 9에 실려 달로 발사되었다. 그리고 2023년 4월 26일 달에 착륙과정에서 통신이 끊어져 실패하였다. 미국의 민간 첫 달착륙선은 아스트로보틱의 로봇착륙선인 ‘페레그린’이다. 2024년 1월 8일 발사에는 성공했는데 우주선의 태양전지판이 태양 빛을 잘 받도록 고정하는 것에 실패하였고 추진시스템에서 추진제가 유출되어 결국 달 착륙을 포기하였다. 미국의 두 번째 민간 달착륙선인 우주기업 ‘인튜이티브 머신’이 개발한 ‘오디세우스(노바-C)’는 높이 3m, 지름 1.6m인데 다리를 폈을 때 높이는 4.3m, 지름 4.6m, 무게 675㎏이다. 액체메탄과 액체산소를 추진제로 사용하는 로켓 엔진으로 속도를 줄이는데, 탑재물은 130㎏까지 실을 수 있다. 달에 연착륙하는 과정에서 거리 측정기가 고장 나 초속 3m보다 더 큰 속도로 착륙하면서 충격으로 6개의 다리 중 하나가 부러져 기울어진 상태로 서 있다. 이 정도의 결과이면, 임무를 거의 완수한 것으로 볼 수 있지만 계속 달에 성공적으로 착륙시키기 위해서는 좀 더 안정적인 착륙선 시스템이 필요해 보인다. 미국의 민간 우주기업 ‘인튜이티브 머신’은 ‘오디세우스’를 달에 성공적으로 착륙시켰다고 발표하면서 올해 초 2달러에 거래되던 주가가 13달러까지 치솟았다. 그런데 다음날 착륙과정에서 돌에 걸려 옆으로 넘어졌다고 발표하면서 주가도 5달러로 떨어졌다. 며칠 후 달착륙선이 보낸 사진을 확인해보니 착륙 때 받은 충격으로 6개의 다리 중 1개가 부러지면서 기울어진 것이다. 착륙과정에서 옆으로 넘어졌다고 빨리 발표하여 주가만 떨어뜨린 셈이다. 이제 민간의 우주개발은 임무의 성패가 회사의 가치를 바로 평가해주는 척도가 된 셈이다. 미국 나사가 첫 무인 달착륙선 서베이어 1호를 달에 성공적으로 착륙시킨 것은 58년 전인 1966년 6월이다. 아폴로 11호가 착륙할 장소를 찾고 달 표면 상태를 확인하기 위해 발사한 것이다. 당시에는 달 표면에 먼지가 많이 쌓여 있어 우주인이 달에 착륙하는 데 큰 문제가 될 것으로 걱정하고 있을 때이다. 서베이어는 탑재한 컴퓨터의 성능이 핸드폰의 수백만분의 1 정도로 지금의 컴퓨터와는 비교되지 않을 정도로 열악하였지만 7번 발사해서 5번 착륙에 성공했고 더구나 첫 시도에서 성공해 미국의 자존심을 높여준 우수한 무인 달착륙선이었다. 그 후 58년 동안 컴퓨터와 전자기기 등 우주선의 기술은 많은 발전을 하였는데도 최근의 달착륙선은 잘 넘어지고, 다리가 부러지는 등 연착륙에 계속 실패하는 이유는 무었을까. 여러 가지 이유가 있겠지만 60년 전의 구식 달착륙선인 ‘서베이어’의 구조와 기술을 우습게 보고 이에 관한 연구를 제대로 하지 않기 때문으로 생각된다. 서베이어 달착륙선은 높이가 3m이고 3개의 다리를 펼쳤을 때 지름이 4.3m이다. 그리고 추진기관시스템 등 무거운 부품을 아래쪽에 배치, 무게중심을 아래쪽에 있게 하여 울퉁불퉁하고 경사진 달의 지형에 안정적으로 착륙할 수 있는 구조이다. 서베이어 우주선은 역추진 로켓을 이용하여 달 표면으로부터 3.6m 위에서 착륙속도를 초속 0m로 떨어트린 후, 자유낙하로 달 표면에 착륙시킬 정도로 튼튼하고 안정된 시스템이었다. 뉴스페이스 시대에도 성공하려면 옛것을 배우고 활용하는 ‘온고이지신(溫故而知新)’이 필요한 것이다. 채연석 전 한국항공우주연구원장

글로벌 대기업들의 첨단기술 경쟁이 한창이다. 2024년 1월 삼성전자는 ‘세계 최초의 AI 폰’ 타이틀을 가진 신형 스마트폰 갤럭시 S24 시리즈를 출시했다. 실시간으로 두 사람의 대화가 번역되고, 사진의 일부분을 선택하면 바로 검색이 되는 등 다양한 인공지능(AI) 기술이 적용되었다. 애플은 신형 가상현실(VR) 기기인 비전 프로를 출시하며 ‘공간 컴퓨팅’을 내세웠다. 비전 프로를 사용하면 실내에서 영화에서 본 것과 같이 시야 여기저기에 스크린을 띄울 수 있게 된다. 집 자체가 전혀 새로운 공간이 될 수 있는 것이다. 하지만 제품의 인기는 어떨까? 갤럭시 S24 시리즈는 전작 대비 10% 증가한 사전판매를 기록했고, 애플 비전프로는 2024년 판매 예상치가 40만대 정도로 나타났다. 분명 둘 다 큰 성과이지만, 판매량 추정치로 봐서는 세상을 뒤집을 혁신이라고 부르기엔 미묘하단 생각이 들 수도 있다. 이는 아직은 소비자들이 이 두 기기로부터 큰 혁신이 느껴지지 않기 때문일 것이다. 그렇다면 혁신적 기기라는 것은 어떻게 만들어지는 것일까? 조금 과거로 돌아가보자. 스마트폰이 등장하기 전 전자기기의 대표주자는 컴퓨터였다. 이 기기는 IBM PC가 등장한 이래 30년 넘게 전자기기의 상징과도 같은 존재로 자리해왔다. 컴퓨터가 등장하면서, 주판 등을 사용하여 힘들게 해야 했던 회계처리가 엑셀과 같은 스프레드시트 프로그램 덕분에 매우 간단해졌다. 필자 역시 큰 도움을 받고 있다. 오타가 많은 필자와 같은 사람은 타자기를 사용했다면 작가라는 직함을 가지지 못했을 것이다. 이후에도 컴퓨터의 용도는 점점 늘어나, 인터넷이란 것이 생겨나며 전 세계가 연결되었고, 실시간으로 영상을 편집하거나 3D 작업도 가능해지게 되었다. 컴퓨터는 전 세계 업무, 오락, 여가 모든 곳에 혁신을 만들어 냈다. 여기서 조금 더 생각해 보자. 컴퓨터의 ‘능력’은 누가 부여한 것일까? HP, 삼성, DELL 등의 컴퓨터 회사는 반도체 등의 핵심 부품을 조달한 뒤, 이를 조립하여 컴퓨터라는 제품을 만든다. 하지만 우리가 실제로 사용하는 것은 프로그램이다. 우리 입장에서 컴퓨터는 프로그램을 실행하는 수단일 뿐이다. 프로그램은 누가 만들었는가? 컴퓨터 회사가 만든 것이 아니다. 소프트웨어 회사가 만든다. 컴퓨터를 만드는 사람들과 컴퓨터에 가치를 부여해 주는 사람들이 다른 셈이다. 당장 독자분들 중 컴퓨터로 문서작성이나 스트리밍 시청이 안 되는 컴퓨터를 살 사람이 몇이나 있겠는가? 컴퓨터가 혁신적인 기기가 된 이유는 프로그램 만드는 사람이 많았기 때문인 것이다. 한 번 컴퓨터가 자리를 잡고, 수많은 사람이 사용하기 시작하자 더욱 많은 프로그래머가 모여들어 컴퓨터에게 새로운 능력을 부여한 것이다. 여기서 우리는 혁신적 기기라는 것이 ‘혁신을 일으킬 사람들을 불러모으는 기기’를 의미하는 것임을 알 수 있다. 기기는 제조사가 만들지만, 기기를 진정으로 완성하는 사람들은 프로그래머들인 것이다. 달리 말하면, 위 두 기기가 성공하기 위해서는 기기 자체만 잘 만드는 것이 아니라 프로그래머를 끌어들여야 한다. AI 스마트폰을 만들었다고 하면, 스마트폰에서 AI 구동하는 법이나 쉽게 쓸 수 있는 가벼운 AI들을 지원해 줘야 하며, 확장현실(XR) 기기를 만들었다면 기존 스마트폰과 키보드 마우스로 동작하는 프로그램에 익숙한 프로그래머들이 어떻게 제스처나 눈동자 등을 입력으로 받아쓸 수 있는지 알려주는 등의 지원이 필요한 것이다. 기기는 토양과도 같다. 프로그래머라는 농부들은 기기라는 이름의 토양 위에서 농사를 짓고, 이를 소비자들에게 판매한다. 농부가 많을수록 소비자들은 더욱 다양한 수확물을 맛볼 수 있게 된다. 정보기술(IT)의 미래에 관심이 많은 독자분들이라면, 가끔은 멋진 기기의 모습에 감탄하기보다는 기기를 만든 회사가 토양을 잘 가꾸고, 프로그래머들을 돕고 있는지 바라보자. 어쩌면 기기의 성공과 실패를 결정할 중요한 단서가 보일지도 모른다. 농지에 투자하고 싶다면, 일하는 농부들의 표정을 한 번쯤 봐야 하지 않겠는가. 정인성 작가

AI 과학자의 탄생 2024년 최고의 화두는 단연 인공지능(AI)이다. 텍스트, 그림, 영상, 음악 등을 자유자재로 만들어내는 생성형 AI는 미술과 디자인 등 예술 창작의 영역에서부터 코파일럿(CoPilot)을 활용한 웹사이트나 앱 제작 등의 소프트웨어 프로그래밍 영역까지 다양하게 인간의 일을 돕고 대신하게 되었다. 과학계 역시 생성형 AI의 다양한 활용을 시도하는 중이다. 생물학의 영역에서는 알파폴드와 같은 AI 프로그램들이 많은 시간과 노력이 할애되는 단백질 구조 예측을 도와 훨씬 짧은 시간 안에 신약 개발이 가능해졌다. 의학의 영역에서도 알츠하이머성 치매 같은 신경퇴행성질환의 진단과 치료를 돕기 위해서 딥러닝 알고리즘이 활발히 사용되고 있다. 물리학의 영역에서는 양자얽힘 현상의 시뮬레이션 등을 위해 AI가 활용되고 있는데, 독일 막스플랑크 양자광학연구소의 물리학자 마리오 크렌 교수는 “AI는 과학자에게 영감과 아이디어를 주는 뮤즈”라고까지 말한다. 몇 주, 몇 달 걸려서 완성될 만한 가설을 몇 시간 만에 발견할 수 있다고 한다. 최근에 네이처에 발표된 한 논문에서는 코사이언티스트(CoScientist)라는 AI 시스템이 소개되었다. 미국 카네기멜런대학교의 연구자들이 오픈AI의 GPT-4를 사용해 만든 이 AI 시스템은 새로운 화학 물질을 만들기 위한 연구를 스스로 디자인하고, 관련 논문과 참고문헌을 검색, 분류해 정리한 후, 클라우드로 연결된 랩 로봇 시스템을 활용해 실제로 액체를 섞고 제조하는 실험을 직접 진행하고, 그 결과물을 다시 분석해 데이터화한 후 최적화하는 과정까지 완료했다. 실험의 전 과정을 거의 모두 AI에게 맡길 수 있는 시대가 시작된 것이다. AI는 인간의 뇌를 뛰어넘을까 그렇다면 AI가 정말로 인간의 역할을 모두 대신할 수 있을까? 각각의 세부영역에서는 AI가 인간이 하고 있는 일을 무난히 해낼 수 있지만, 특정 영역을 넘어서 자신이 학습하지 않은 다른 영역까지 이해하고 업무를 수행하는 수준에는 도달하지 못했다고 보는 의견이 지배적이다. 여기까지 가능하게 되면 일반 인공지능(AGI)의 능력을 가지게 되는데, 그러기 위해서는 스스로와 타인에 대한 인지도 가능해야 한다고 이야기한다. 사실 인간의 뇌가 가진 능력은 한 개체가 아니라 집단 전체의 능력이다. 우리 뇌의 생물학적 하드웨어 자체는 지난 수만년 동안 거의 변하지 않았다. 우리의 뇌는 사회적 뇌로 진화하며 현재 가진 능력을 획득하게 된 것이다. 언어와 활자를 통해서, 그리고 학교나 도서관과 같은 사회의 시스템을 통해 여러 뇌의 지식과 스킬이 축적되고 연결될 수 있게 된 덕분이다. 뇌과학과 조직심리학 영역의 여러 최신 연구를 총합하면 새로운 발견과 발전은 다양성을 가진 여러 개체의 교류를 통해 이루어진다는 것을 알 수 있다. AI와 인간을 구분 짓는 가장 큰 포인트는 자신과 다른 존재의 생각과 감정을 이해하고 예측하며 교류하고 소통하는 능력이라고도 할 수 있는 것이다. 어떤 AI도 옆에 있는 AI의 능력을 질투하지 않고, 다른 기계의 존망을 걱정하지 않지만, 인간은 매 순간 자신 옆의 다른 인간의 삶에 관심을 가진다는 부분이 가장 큰 차이점인 것이다. 변화는 어느 방향으로 갈까 그런데 AI는 이러한 인간의 장점을 빠르게 배워가고 있다. 구글 딥마인드 팀의 연구자는 최근 인간은 해결할 수 있으나 AI는 해결하지 못하는 체스 문제들을 탐구하다가 인간의 협업 시스템을 본뜬 AI 시스템을 설계했다. 한 가지 접근 방법만으로는 답을 찾기 어려웠지만, 다양성을 도입해 훨씬 효율적으로 여러 문제를 해결할 수 있게 되었다 반면 인간은 서로의 만남과 연결을 어려워하고 점점 더 단절되고 고립되어 가는 중이다. 최근 통계에 따르면 단 한 사람도 의지하거나 소통할 사람이 없는 청년 세대의 비율이 크게 늘었고, 외로움은 전 세계적으로 정신건강을 위협하는 큰 문제로 떠오르고 있다. AI는 인간으로부터 연결을 배우는데, 인간은 서로 간의 연결을 잃어가고 있지는 않은가? AI의 시대에 우리 인간이 보다 깊이 생각해볼 문제다. 장동선 한양대 교수

1990년 2월13일 미국 항공우주국(NASA·나사)의 보이저 1호가 해왕성을 지나 지구에서 약 60억㎞ 떨어진 곳에서 태양계 바깥을 향해 속도를 내고 있을 때, 임무 관리자가 3시간 동안 카메라를 예열하기 시작했다. 예열이 끝난 보이저 1호는 해왕성에서 금성과 태양에 이르는 태양계 가족의 이미지를 촬영했다. 그리고 2월14일 4시48분(GMT) 지구의 초상화를 찍었다. 칼 세이건이 말한 ‘창백한 푸른 점’이 바로 그것이다. 정확히 34년이 지난 2024년 2월14일 일군의 시민이 서울 정동의 한 카페에 모여 성명문을 낭독했다. “기후가 모든 것을 바꾸고 있다. 우리와 우리 아이들의 미래가 소리 없이 무너지고 있다. 1994년 우리는, 2024년에 우리가 어떤 식으로 살게 될지 예상할 수 있었다. 2024년 우리는, 2054년에 우리가 어떤 식으로 살게 될지 알지 못한다.” 정말이다. 30년 후 지구 기후가 어떻게 될지 모른다. 불과 2년 전 과학자들은 “산업화 이후 지구 평균 기온 상승이 1.5도에 달하는 때는 2030∼2035년일 것”이라고 예측했다. 2021년까지 1.1도 상승한 것에 비하면 과한 예측으로 보였다. 그런데 웬걸! 2023년에 이미 1.48도에 달했다. 2023년 2월부터 2024년 1월까지 최근 12개월 동안에는 1.52도에 달했다. 작년 4월부터 조짐이 안 좋았다. 4월이면 북반구는 여름을 향해 가지만 남반구는 겨울을 향한다. 북반구보다 남반구 바다가 훨씬 넓다. 따라서 4월부터는 지구 해수면 평균온도가 내려가야 정상인데 작년에는 다른 양상을 보였다. 해수면 온도 그래프가 전년도 그래프에 바짝 붙어서 오르지 않고 점프한 모습을 보였다. 그 누구도 예상하지 못한 결과였다. 작년은 예외적인 현상이어야 한다. 올해마저 그렇다면 정말 큰일이다. 기온 상승 2도는 임계점이다. 만년설과 빙하에 반사되던 태양에너지가 그대로 바다에 흡수되면서 기온이 급격히 높아지기 시작한다. 롤러코스터를 생각하면 된다. 처음에는 전기로 꼭대기까지 오른다. 그다음부터는 중력에 의존하여 저절로 떨어진다. 세울 수가 없다. 꼭대기에 도달하면 이미 늦다. 세우려면 그 전에 세워야 한다. 기후변화도 마찬가지다. 2도가 되고 나면 인류의 힘으로 막을 수 없다. 그 전에 막아야 한다. 우리는 기후 상승을 1.5도에서 막겠다는 목표를 세웠다. 하지만 최근 12개월을 보면 이미 1.5도를 넘어섰다. 그렇다고 해서 우리 인류가 당장 망하지는 않을 것이다. 시민들은 삶의 방식을 바꾸겠다고 한다. 플라스틱 쓰레기를 덜 배출하기 위해 텀블러와 에코백을 사용하고, 대중교통을 이용하고 소고기를 덜 먹겠다고 한다. 그런데 그런다고 기후변화를 막을 수 있을까? 정치가 바뀌어야 한다. 대중교통은 더 편리하고 더 싸거나 무료가 되어야 하고, 강제로라도 에너지 전환을 해야 하며, 농업, 관광, 금융, 건축, 축산 모든 분야가 새로운 길로 들어서야 한다. 어려운 일이 아니다. 기술이 아니라 의지의 문제다. 에너지 전환을 비롯하여 기후변화를 극복하기 위한 기술의 95%는 이미 존재한다. 실제로 기술을 쓰면 된다. 여기에는 온갖 문제가 발생하고 문제를 해결하기 위해서는 세금이 필요하며, 세금을 쓰기 위해서는 법을 만들어야 하고 법을 만드는 사람은 50일 후에 선출한다. 정동에 모인 시민들은 ‘기후정치’를 선언했다. 여야, 보수와 진보를 떠나서 기후 문제에 관해서만큼은 협력하자는 것이다. 각 정당은 기후변화 대책 공약을 공식적으로 발표해야 하며 시민은 해결을 촉진할 사람들을 국회로 보내야 한다. 세이건은 1996년 암 병상에 누운 채 창백한 푸른 점에 대한 메시지를 온 인류에게 보냈다. “저것은 바로 여기입니다. 저것은 고향이며, 바로 우리입니다. 저기에는 당신이 이제껏 들어 온 모든 사람, 살았던 모든 인간, 살아왔던 그들의 삶이 모두 있습니다. (…) 우리의 행성은 광활한 우주의 어둠에 둘러싸인 하나의 외로운 얼룩에 불과합니다. 이 광활한 우주에서 우리를 구해 줄 도움의 손길을 기대하는 것은 부질없는 일입니다. 우리에게 달려 있습니다.” 이정모 전 국립과천과학관장

총선이 약 두 달 앞으로 다가오면서 우리나라의 미래를 설계하고 준비하기 위한 다양한 사회적 이슈들이 제시되고 있다. 더 나은 미래를 준비하기 위해 해결해야 할 많은 문제들이 있겠지만 그들 중 필연적으로 우리나라가 직면하게 될 문제는 바로 기후 위기와 고령화사회로의 진입일 것이다. 통계청은 2023년 65세 이상 고령인구가 우리나라 인구의 18.4%인 950만명 정도이며 향후 계속 증가해 2025년에는 20%를 넘어 초고령 사회로 진입할 것으로 전망했다. 내년에는 우리나라 인구 다섯 명 중 한 명이 65세 이상의 고령인구가 되는 것이다. 인구 고령화는 그러나 비단 우리나라에만 국한된 문제는 아니다. 2022년 유엔의 ‘전 세계 인구 전망’ 보고서에 따르면 34개 경제협력개발기구(OECD) 주요 국가들 중 2023년에 초고령 사회로 이미 진입한 국가들은 17개국으로 전체 조사 국가들 중 50%나 됐다. 초고령 사회로 가장 늦게 진입할 것으로 전망된 나라는 이스라엘로 2076년에야 전체 인구의 20%가 65세 이상의 고령인구가 될 것으로 보고됐다. 전 세계적으로 고령화사회로의 진입은 국가의 사회·경제적 측면에서 다양하고 복잡한 문제들을 야기한다는 것을 부인할 수 없다. 고령화사회가 미치는 잠재적 영향은 무엇이 있을까. 아마 가장 중요한 문제는 의료비 부담과 경제적 문제일 것이다. 우리나라의 경우 2021년 65세 이상 고령자의 1인당 진료비는 연 500만원에 근접했으며 그중 국가 부담금은 약 400여만원으로 매년 조금씩 증가하고 있는 실정이다. 경제적 문제 또한 예외는 아니어서 2021년 우리나라 66세 이상 은퇴 연령층의 상대적 빈곤율(중위 소득 50% 이하)은 39.3%로 OECD 가입국들 중 매우 높은 수준으로 알려져 있다. 의료비 부담 및 경제적 문제 이외에 간과되고 있는 고령화사회의 영향은 바로 기후 위기에 따른 취약성 문제이다. 2025년에 초고령 사회로 접어들 우리나라가 지구 온난화에 따른 극한 기상·기후 발생 빈도의 증가라는 엄연한 현실과 맞물려 미래 국가 설계와 준비에 반드시 고려해야 할 중요한 이슈이다. 사실 전통적인 기후 위기 평가는 다양한 기후변화 시나리오 아래에서 지구 기후 시스템의 물리적 변화가 가져오는 피해 범위 및 취약성 평가에 초점을 맞추고 있다. 그리고 전통적 연구들은 지역적으로 기후 위기에 취약한 인구를 단순히 65세 이상의 고령인구로 정의하고 있다. 그러나 최신 연구 결과들은 다양한 극한 기상 및 기후 현상의 발생에 기인한 취약성은 고령인구 그룹 내에서도 분명한 차이가 있음을 제시하고 있다. 예를 들어 유럽 과학자들의 연구 결과에 따르면 사람에게 영향을 미치는 건강 문제는 고령인구 그룹 내에서는 나이 증가에 비례하여 증가하는데 65세는 평균적으로 두 가지 이상의 건강 문제를 가지고 있는 반면 같은 비율의 85세 이상은 네 개 이상의 건강 질환을 가지고 있다. 이와 비슷한 경향성이 기후 위기에 기인한 취약성에도 적용될 수 있는 것이다. 고령인구들이 직면할 수 있는 여러 가지 극단적인 기상 이변에 기인한 취약성은 고령인구 그룹 내에서 나이 증가에 따라 범위 및 강도가 크게 증가할 수 있다. 고령인구 그룹 내에서도 거동이 불편할수록 홍수로 인해 피해 지역에서의 대피, 의료 서비스 접근성은 차이가 있으며 폭염으로 인한 탈수 및 심혈관계 질환 가능성은 나이에 따라 증가하는 것으로 알려져 있다. 최근 발표된 연구 결과에 의하면 폭염으로 인한 사망자 비율이 60∼74세보다 90세 이상에서 더 높았으며 75∼89세 연령대의 사망자 수는 그보다 더 낮은 고령 그룹 연령대의 사망자 수보다 두 배 이상 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과들은 고령인구의 빠른 성장률이 앞으로 더 높아질 기후 위기를 과소평가하는 결과를 초래할 수 있다는 사실을 강하게 암시하고 있다. 지혜로운 사람은 반드시 일어날 일에 대해 미리 준비하는 자일 것이다. 기후 위기와 고령화사회는 현재 우리가 맞닥뜨리고 있으며 미래에 더 분명해질 엄연한 사실이다. 정교한 기후 위기 평가 연구를 통해 기후 위기를 고려한 고령화사회의 진단 및 대비가 있어야 할 것이다. 예상욱 한양대 ERICA 교수 기후진단

1957년 10월 4일, 러시아(소련)는 무게 84㎏의 공모양에 4개의 안테나가 달린 인공위성, 스푸트니크 1호를 지구궤도에 올려놓았다. 러시아가 첫 인공위성을 성공적으로 발사한 것이다. 97분마다 지구궤도를 회전하면서 온도를 측정하고 전파를 발사하는 초보적인 성능이었다. 그리고 한 달 뒤인 11월 3일, 개를 태운 무게 500㎏짜리 인공위성을 발사해 미국을 비롯한 서방세계를 경악시켰다. 아직 미국은 위성 발사도 못 했는데 벌써 개를 태운 우주선을 발사한 것이다. 미국의 체면은 말이 아니었다. 세계 최고 과학기술국이라고 생각하고 있었는데 갑자기 뒤통수를 얻어맞은 것이다. 국회와 언론에서도 난리가 났다. 러시아 인공위성이 지구를 돌다가 미국 상공에서 원자폭탄이라도 떨어뜨리면 어떡하느냐? 그동안 미국의 과학자들은 무얼 하고 있었느냐? 등 평소에는 우주개발에 관심도 없다가 갑자기 우주과학자들을 원망하고 정부를 비난하기 시작했다. 사실은 미국도 위성 발사를 추진하고 있었지만 경쟁자가 없다고 생각했던지 서두르지 않았다. 발등에 불이 떨어진 미국은 3번의 나머지 시험발사를 생략하고 1957년 12월 6일 서둘러 위성 발사를 하지만 실패한다. 다급해진 미국은 2차 세계대전 때 독일에서 포로로 데려온 폰 브라운 박사 팀에게 위성 발사를 맡겼다. 브라운 박사팀은 미국 정부의 기대에 부응하듯 4개월 후인 1958년 1월 31일 인공위성, 익스플로러 1호를 성공적으로 발사해 겨우 미국의 체면을 살렸다. 당시 미국의 연구개발체계로는 도저히 러시아를 따라잡을 수 없겠다고 생각한 미국은 전국에 흩어져 있던 우주개발 관련 군과 민간 연구소를 모아 1958년 10월 1일 미국항공우주국, 즉 나사(NASA)를 설립했다. 그러나 러시아와의 기술 격차는 크게 줄어들지 않았다. 1961년 1월 케네디가 대통령으로 당선되면서 나사가 도약할 수 있는 발판이 마련된다. 케네디 대통령은 1961년 5월 25일 국회에서 “나는 미국이 1960대가 끝나기 전에 인간을 달에 착륙시켰다가 다시 지구로 안전하게 귀환시키는 목표를 달성해야 한다고 생각합니다. 이 꿈을 이루기 위해 우리는 어떤 값비싼 대가라도 치를 것이며 그 어떤 어려움도 이겨낼 것입니다”라고 연설했다. 케네디 대통령이 인간을 달에 보내겠다고 선언했을 때 미국은 겨우 16분간 유인 우주비행을 했을 뿐이었다. 케네디의 선언대로 미국이 9년 안에 달에 사람을 보냈다가 안전하게 지구로 돌아올 수 있을 것으로 생각했던 나사의 과학자들은 없었다고 한다. 그러나 기적같이 아폴로 계획으로 이 목표를 이루었다. 미국 정부와 과학자들은 불가능에 가까운 대통령의 인류 달 탐사 약속을 지키면서 컴퓨터, 반도체, 무선통신 등 첨단 과학기술을 일찍 확보해 국제적인 경쟁력을 키웠고 현재까지 우위를 지키고 있다. 이것이 바로 미국의 힘이고 나사의 능력이다. 북한이 1998년 8월 31일 대포동으로 인공위성 발사를 시도했다. 이때 우리 정부도 7년 뒤인 2005년까지 우리 땅에서 인공위성을 발사하겠다고 발표했다. 그러나 2003년 착공한 나로우주센터는 2009년에나 완성됐고, 나로호는 2013년 1월 30일 위성을 성공적으로 발사했다. 정부에서 위성의 국내 발사를 발표한 지 15년 만에 이룬 성과다. 그리고 24년이 지난 2022년, 누리 우주발사체로 국산 위성의 자력 발사에 성공했다. 항공우주연구원에서 수십년간 우주개발사업에 참여하면서 우주개발 분야를 우주산업으로 승화하기 위해서는 우주항공청이 꼭 필요하다고 생각했다. 왜냐하면 정부의 집중적인 지원이 필요하기 때문이다. 윤석열 대통령의 약속으로 많은 어려움 끝에 5월쯤에는 우주항공청이 개청한다니 항공우주인의 한 사람으로서 감사하고 축하하고 응원을 보낸다. 우주항공청 준비단에서 필요한 인력을 급히 확보하기도 쉽지 않을 것이다. 우주 선진국들은 전문인력을 철저히 관리해서 외국에서 모셔 오기도 어렵다. 그러나 국내의 연구소나 기업에서 수십년간 경험을 쌓은 우주항공 인재를 우선 파견받아 활용하면서 차근차근 필요한 인재를 채용하면 될 것이다. 용의 해에 개청하는 우주항공청이 도전적인 목표를 세우고 용처럼 웅비하여 청소년들에게 과학기술자의 꿈을 갖게 하고 국내 우주항공산업을 활성화해 국가 미래 기간산업으로 성장시키기를 기대한다.

2022년 말 오픈AI사의 챗GPT가 발표되자 다시금 인공지능(AI) 열풍이 불기 시작했다. 인공지능과 관련된 수많은 분야 역시 큰 관심을 받게 되었고, 그 중심엔 반도체가 있다. ‘AI 반도체’라는 단어도 익숙한 단어가 되어, 컴퓨터와 반도체를 잘 모르는 사람들도 그래픽처리장치(GPU)라는 칩이 인공지능 개발에 사용된다더라 정도는 알게 되었다. 이렇게 기술 뉴스가 범람하는 현 상황에, 우리는 한 번 스스로에게 질문해 볼 필요가 있다. 우리는 AI 반도체라는 것을 정말 이해하고 있는 것일까? 살짝 과거로 돌아가보자. 놀랍게도 1980년대에도 인공지능 붐이 일었고, 그 중심에는 IBM이 있었다. 당시 인공지능은 발전을 거듭하여 1996년에 기어코 세계 체스 챔피언을 이겼고, 나아가 2010년대에는 왓슨이라는 인공지능이 일부 대학병원에 도입되기도 하였다. 그런데 무언가 이상하다. IBM의 인공지능이 발전을 거듭하던 1980∼1990년대에 AI 반도체라는 단어가 유행한 적이 있는가? 인공지능도 프로그램의 일종이기 때문에 당연히 반도체를 필요로 했을 것이다. 하지만 어째서 이제야 ‘AI 반도체’라는 단어가 유행하기 시작하는 것일까? 그 이유는 현재의 인공지능과 당시 IBM의 인공지능은 너무나 많은 차이가 났기 때문이다. 둘은 이름만 ‘인공지능’으로 동일하고, 프로그램으로서는 완전히 다르다. 현재의 인공지능은 응용 가능한 분야가 무궁무진하다. 단순한 사물인식, 그림 그리기, 성대모사, 대화하기 등 창조적인 작업도 가능하다. 개발 역시 IBM의 인공지능과 비교하면 매우 간단하여 우리 삶 속에 깊이 파고들 수 있었다. 반면 IBM의 인공지능 기술은 삶의 혁명을 일으킬 수 있는 인공지능이 아니었다. 삶에 영향을 주지 않으니 사람들이 IBM 인공지능에 관심을 가지지 않게 되고, 따라서 인공지능을 구동하는 데 필요한 요소에도 관심을 가지지 않았던 것이다. 실제로 우리 주변에 IBM 왓슨의 흔적은 보이지 않는다. IBM의 왓슨은 중앙처리장치(CPU)라는 반도체를 주로 사용했다. 왓슨에게는 CPU가 AI 반도체였던 것이다. 하지만 IBM이 만든 것과는 전혀 다른, 더 인간에 가까운 인공지능을 만들려는 과학자들이 있었다. 하지만 CPU는 이들이 만들고자 하는 인공지능에는 적합하지 않았다. 그래서 과학자들은 GPU라고 부르는 칩의 도움을 받기로 했다. 그 노력은 2012년 사물인식 대회에서 인공지능이 기존 프로그램들을 큰 점수 차이로 따돌리며 우승함으로써 결실을 맺게 된다. 이를 기점으로 CPU는 AI 반도체로서는 ‘과거의 AI 반도체’가 되었고, GPU가 ‘새로운 AI 반도체’가 된 것이다. 그리고 GPU를 사용하여 인공지능을 개발하는 흐름은 계속돼 오픈AI의 챗GPT까지 이어져 오게 된다. 덕분에 우리는 모두 ‘GPU=AI 반도체’라 생각하게 되었다. 이는 우리에게 많은 시사점을 준다. AI 반도체라는 단어는 사실 ‘현시점 가장 잘 작동하는 AI용 반도체’를 의미한다. 이를 이해해야 다음 인공지능 혁명을 거머쥘 수 있다. 혹자가 2012년에 인공지능 반도체에 투자할 결심을 했다고 하자. 그가 기술을 잘 이해하지 못하고 있다면, 어쩌면 IBM 왓슨이 눈에 들어올지도 모른다. AI가 유행하니 지난 30년간 AI를 연구해온 IBM이 다시금 빛을 볼 수 있다고 생각할지도 모른다. 그러면 IBM이 원하는 반도체인 CPU에 투자하겠다는 결정을 하게 되지 않겠는가. 결과는 너무나 자명하다. 이 가상의 예시는 우리의 미래에도 적용할 수 있다. 만약 학계의 누군가가 지금의 AI를 뛰어넘는 새로운 방식의, 더욱 강력한 인공지능을 만들었다고 하자. 새로운 인공지능은 GPU가 아닌 새로운 반도체가 필요할 것이다. AI 반도체라는 단어와 GPU를 동치로 생각한다면 지금은 큰 문제가 없지만, 결정적인 한순간에 판단을 크게 틀리게 하는 것이다. AI 반도체와 같은 용어는 지엽말단일 뿐이다. 그 안에 담긴 긴 역사와 인과관계를 제대로 파악해야만 ‘제2의 AI혁명’의 주인이 될 수 있다.