AI 투자, 거품인가 진실인가? 제리 카플란은 AI 기술 자체는 유용하지만, 현재는 거대한 AI 거품 속에 있으며 투자에 신중해야 한다고 경고합니다. AI 데이터 센터는 3~5년 내에 구식이 되기 때문에, 현재의 경제적 타당성은 의문이다. AI 거품은 이미 붕괴 조짐을 보이고 있으며, 투자자들은 현실적인 판단을 해야 한다. / '인공지능'이라는 용어 자체가 오해를 불러일으키며, AGI(인공 일반 지능)에 대한 우려는 비합리적이다. '인공지능'이라는 용어는 1956년 존 매카시가 만들었으며, 당시에는 기계의 상징적 처리 및 논리적 추론을 의미했다. AGI는 기계가 인간을 능가하는 지능을 갖게 되어 인간이 더 이상 필요 없어지는 상황을 의미하지만, 이는 매우 비합리적인 개념이다. AGI의 정의조차 불분명하며, 설령 AGI에 도달하더라도 기계는 스스로 작동하지 않고 인간의 지시를 기다릴 것이다. AI에 대한 두려움은 기술 자체보다는 사람들이 AI를 어떻게 사용할지에 대한 두려움에서 비롯된다. 특이점(Singularity) 개념은 종교적 믿음과 유사하며, 기술 발전의 역사와 맞지 않다. 특이점은 기계가 스스로를 개선하여 지능이 급격히 발전하는 시점을 의미하지만, 기술 발전의 역사상 이러한 급격한 가속은 없었다. 기술 발전은 특정 시점에서 가속되다가 결국 완만해지며, 특이점은 종교적 신념과 같은 유사 과학적 개념이다. 이는 마치 종말론적 믿음처럼, 기계라는 신이 와서 새로운 시대를 열고 신봉자들만 구원한다는 비합리적인 주장이다.
AI 투자, 거품인가 진실인가? 제리 카플란은 AI 기술 자체는 유용하지만, 현재는 거대한 AI 거품 속에 있으며 투자에 신중해야 한다고 경고합니다.
1. AI 시대, 축복인가 거품인가? 제리 카플란의 경고
AI 기술 자체는 유용하지만, 현재는 거대한 AI 거품 속에 있으며 투자에 신중해야 한다.
1.1. AI와 자동화: 일자리의 변화와 사회적 영향
AI는 새로운 자동화 물결이며, 사회 전체를 더 부유하게 만든다.
과거 산업혁명부터 인터넷까지 자동화는 평균 가계 소득을 꾸준히 증가시켰다.
한국의 경우, 1950년 농업 사회에서 현재의 산업 강국으로 발전하며 소득이 비약적으로 상승했다.
자동화는 일자리의 성격을 변화시키고 새로운 직업을 창출한다.
AI 시대에도 일자리가 완전히 사라지지는 않겠지만, 그 성격은 지금과 매우 달라질 것이다.
과거 개인용 컴퓨터 도입으로 회계사의 업무 방식이 변화했지만, 오히려 회계사 수는 증가했다.
단순 숫자 입력 업무는 줄었지만, 컴퓨터를 활용한 사업 예측 및 계획 수립 등 더 높은 수준의 분석 능력이 요구되며 수요가 늘었다.
AI는 반복적이고 일상적인 업무에서 벗어나 더 의미 있는 일을 할 기회를 제공한다.
AI는 사람들을 일상적인 업무에서 해방시켜 다른 사람들과 더 직접적으로 소통하고 공감하는 능력을 발휘하는 일에 집중하게 할 것이다.
미래의 일자리는 공감, 경청, 문제 해결 능력 등 사람 대 사람의 상호작용이 중요한 역할을 할 것이다.
AI로 인한 일자리 변화는 대량 실업이 아닌, 일자리의 성격 변화를 의미한다.
향후 10~20년 동안 수천만 개의 일자리가 사라지거나 변화할 수 있지만, 이는 사람들이 일자리를 잃는다는 뜻이 아니라 새로운 형태의 일자리가 생겨날 것이라는 의미다.
이러한 변화는 사람들에게 더 감정적으로 만족스럽고 심리적으로 가치 있는 방식으로 일할 기회를 제공할 수 있다.
1.2. AI의 본질: 지능인가, 도구인가?
AI를 인간의 지능과 동일시하는 것은 오해이며, AI는 특정 작업을 수행하는 도구일 뿐이다.
지능은 단순한 선형적 척도가 아니며, AI는 특정 종류의 작업을 수행하도록 개발된 기계일 뿐이다.
대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 언어를 모방하는 데 뛰어나지만, 이것이 반드시 지능을 가졌다는 의미는 아니다.
기계에 인간과 같은 의지나 목표가 있다고 생각하는 것은 '인간 의인화의 오류'이며, AI는 도구로서 사용되어야 한다.
AI가 인간을 능가할 것이라는 두려움은 불필요하며, AI는 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 없으며 앞으로도 그럴 수 없을 것이다.
'인공지능'이라는 용어 자체가 오해를 불러일으키며, AGI(인공 일반 지능)에 대한 우려는 비합리적이다.
'인공지능'이라는 용어는 1956년 존 매카시가 만들었으며, 당시에는 기계의 상징적 처리 및 논리적 추론을 의미했다.
AGI는 기계가 인간을 능가하는 지능을 갖게 되어 인간이 더 이상 필요 없어지는 상황을 의미하지만, 이는 매우 비합리적인 개념이다.
AGI의 정의조차 불분명하며, 설령 AGI에 도달하더라도 기계는 스스로 작동하지 않고 인간의 지시를 기다릴 것이다.
AI에 대한 두려움은 기술 자체보다는 사람들이 AI를 어떻게 사용할지에 대한 두려움에서 비롯된다.
특이점(Singularity) 개념은 종교적 믿음과 유사하며, 기술 발전의 역사와 맞지 않다.
특이점은 기계가 스스로를 개선하여 지능이 급격히 발전하는 시점을 의미하지만, 기술 발전의 역사상 이러한 급격한 가속은 없었다.
기술 발전은 특정 시점에서 가속되다가 결국 완만해지며, 특이점은 종교적 신념과 같은 유사 과학적 개념이다.
이는 마치 종말론적 믿음처럼, 기계라는 신이 와서 새로운 시대를 열고 신봉자들만 구원한다는 비합리적인 주장이다.
대규모 언어 모델(LLM)은 현재 기술의 경제적, 사회적 가치를 아직 완전히 활용하지 못했으며, 미래에는 '월드 모델'과 같은 새로운 형태의 AI가 등장할 수 있다.
LLM이 5년 안에 쓸모없어질 것이라는 주장은 과장된 측면이 있으며, 현재 LLM 기술만으로도 상당한 가치를 창출할 수 있다.
미래에는 현실 세계의 작동 방식을 이해하는 '월드 모델'과 같은 새로운 AI가 등장할 가능성이 있으며, 이는 중요한 연구 분야가 될 것이다.
현재 LLM은 주로 텍스트와 이미지에 기반해 학습하지만, '월드 모델'은 물리 법칙과 같은 상식적인 지식을 학습해야 한다.
1.3. AI 거품의 실체와 투자 조언
현재 AI 시장은 과도한 투자와 인프라 구축으로 인해 거대한 거품 상태에 있다.
새로운 기술이 등장하면 금융 시장에서 큰 투자가 몰리지만, 종종 과도한 인프라 구축으로 이어져 투자 회수가 어렵다.
현재 AI 데이터 센터 구축에 막대한 자금이 투입되고 있지만, 이 투자금을 회수하기는 매우 어려울 것으로 보인다.
AI 데이터 센터는 3~5년 내에 구식이 되기 때문에, 현재의 경제적 타당성은 의문이다.
AI 거품은 이미 붕괴 조짐을 보이고 있으며, 투자자들은 현실적인 판단을 해야 한다.
최근 OpenAI의 데이터 센터 투자 계획이 축소된 것은 거품이 꺼지고 있다는 신호다.
거품이 빨리 꺼질수록 투자자들과 사회 전체에 더 이롭다.
인터넷 거품 붕괴와 같은 상황을 피하기 위해, 필요한 투자 규모와 현실적인 기대치를 파악하는 것이 중요하다.
현재 많은 AI 기업들이 서비스 제공 비용보다 적은 금액을 받고 있어 재정적으로 매우 위험한 상황이다.
AI 분야에 대한 직접적인 투자는 신중해야 하며, 한국은 AI 기술을 활용한 부가가치 창출에 집중해야 한다.
제리 카플란은 AI 분야에 투자하지 말라고 조언하며, 이는 자동차 회사나 초기 컴퓨터 회사처럼 소수의 기업만이 살아남을 것이기 때문이다.
현재 수십 개의 기업이 막대한 자금을 투자하여 파운데이션 모델을 개발하고 있지만, 이는 거품의 전형적인 모습이다.
한국은 자체적인 파운데이션 모델 개발보다는, 미국과 중국의 경쟁을 통해 저렴하게 기술을 확보하고 이를 활용하여 제품을 만드는 데 집중하는 것이 유리하다.
한국은 조선업부터 메모리 반도체까지, 기술을 활용하여 부가가치를 창출하는 데 강점을 보여왔으며, AI 분야에서도 이러한 강점을 발휘할 수 있다.
제리 카플란이 AI 버블과 미래의 일자리 변화에 대해 설명하는 영상.
- AI는 자동화와 혁신을 통해 일자리와 부의 분배 방식을 변화시킴.
- 현재 AI 버블은 과도한 기대와 투자에 기반했으며, 실질적 응용이 중요.
- AI의 잠재력은 크지만, 거품과 기대를 조심해야 함.
- 미래 일자리는 Routine 작업 해방으로 더 의미 있고, 사람 간 감정적 교류 중심으로 변화.
- "로봇세"와 "기본소득"은 일자리 변화에 따른 해결책으로 논의됨.
https://lilys.ai/digest/11082539/13049122?s=1¬eVersionId=9645221
AI 투자, 거품인가 진실인가? 제리 카플란은 AI 기술 자체는 유용하지만, 현재는 거대한 AI 거품 속에 있으며 투자에 신중해야 한다고 경고합니다.
1. AI 시대, 축복인가 거품인가? 제리 카플란의 경고
AI 기술 자체는 유용하지만, 현재는 거대한 AI 거품 속에 있으며 투자에 신중해야 한다.
1.1. AI와 자동화: 일자리의 변화와 사회적 영향
AI는 새로운 자동화 물결이며, 사회 전체를 더 부유하게 만든다.
과거 산업혁명부터 인터넷까지 자동화는 평균 가계 소득을 꾸준히 증가시켰다.
한국의 경우, 1950년 농업 사회에서 현재의 산업 강국으로 발전하며 소득이 비약적으로 상승했다.
자동화는 일자리의 성격을 변화시키고 새로운 직업을 창출한다.
AI 시대에도 일자리가 완전히 사라지지는 않겠지만, 그 성격은 지금과 매우 달라질 것이다.
과거 개인용 컴퓨터 도입으로 회계사의 업무 방식이 변화했지만, 오히려 회계사 수는 증가했다.
단순 숫자 입력 업무는 줄었지만, 컴퓨터를 활용한 사업 예측 및 계획 수립 등 더 높은 수준의 분석 능력이 요구되며 수요가 늘었다.
AI는 반복적이고 일상적인 업무에서 벗어나 더 의미 있는 일을 할 기회를 제공한다.
AI는 사람들을 일상적인 업무에서 해방시켜 다른 사람들과 더 직접적으로 소통하고 공감하는 능력을 발휘하는 일에 집중하게 할 것이다.
미래의 일자리는 공감, 경청, 문제 해결 능력 등 사람 대 사람의 상호작용이 중요한 역할을 할 것이다.
AI로 인한 일자리 변화는 대량 실업이 아닌, 일자리의 성격 변화를 의미한다.
향후 10~20년 동안 수천만 개의 일자리가 사라지거나 변화할 수 있지만, 이는 사람들이 일자리를 잃는다는 뜻이 아니라 새로운 형태의 일자리가 생겨날 것이라는 의미다.
이러한 변화는 사람들에게 더 감정적으로 만족스럽고 심리적으로 가치 있는 방식으로 일할 기회를 제공할 수 있다.
1.2. AI의 본질: 지능인가, 도구인가?
AI를 인간의 지능과 동일시하는 것은 오해이며, AI는 특정 작업을 수행하는 도구일 뿐이다.
지능은 단순한 선형적 척도가 아니며, AI는 특정 종류의 작업을 수행하도록 개발된 기계일 뿐이다.
대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 언어를 모방하는 데 뛰어나지만, 이것이 반드시 지능을 가졌다는 의미는 아니다.
기계에 인간과 같은 의지나 목표가 있다고 생각하는 것은 '인간 의인화의 오류'이며, AI는 도구로서 사용되어야 한다.
AI가 인간을 능가할 것이라는 두려움은 불필요하며, AI는 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 없으며 앞으로도 그럴 수 없을 것이다.
'인공지능'이라는 용어 자체가 오해를 불러일으키며, AGI(인공 일반 지능)에 대한 우려는 비합리적이다.
'인공지능'이라는 용어는 1956년 존 매카시가 만들었으며, 당시에는 기계의 상징적 처리 및 논리적 추론을 의미했다.
AGI는 기계가 인간을 능가하는 지능을 갖게 되어 인간이 더 이상 필요 없어지는 상황을 의미하지만, 이는 매우 비합리적인 개념이다.
AGI의 정의조차 불분명하며, 설령 AGI에 도달하더라도 기계는 스스로 작동하지 않고 인간의 지시를 기다릴 것이다.
AI에 대한 두려움은 기술 자체보다는 사람들이 AI를 어떻게 사용할지에 대한 두려움에서 비롯된다.
특이점(Singularity) 개념은 종교적 믿음과 유사하며, 기술 발전의 역사와 맞지 않다.
특이점은 기계가 스스로를 개선하여 지능이 급격히 발전하는 시점을 의미하지만, 기술 발전의 역사상 이러한 급격한 가속은 없었다.
기술 발전은 특정 시점에서 가속되다가 결국 완만해지며, 특이점은 종교적 신념과 같은 유사 과학적 개념이다.
이는 마치 종말론적 믿음처럼, 기계라는 신이 와서 새로운 시대를 열고 신봉자들만 구원한다는 비합리적인 주장이다.
대규모 언어 모델(LLM)은 현재 기술의 경제적, 사회적 가치를 아직 완전히 활용하지 못했으며, 미래에는 '월드 모델'과 같은 새로운 형태의 AI가 등장할 수 있다.
LLM이 5년 안에 쓸모없어질 것이라는 주장은 과장된 측면이 있으며, 현재 LLM 기술만으로도 상당한 가치를 창출할 수 있다.
미래에는 현실 세계의 작동 방식을 이해하는 '월드 모델'과 같은 새로운 AI가 등장할 가능성이 있으며, 이는 중요한 연구 분야가 될 것이다.
현재 LLM은 주로 텍스트와 이미지에 기반해 학습하지만, '월드 모델'은 물리 법칙과 같은 상식적인 지식을 학습해야 한다.
1.3. AI 거품의 실체와 투자 조언
현재 AI 시장은 과도한 투자와 인프라 구축으로 인해 거대한 거품 상태에 있다.
새로운 기술이 등장하면 금융 시장에서 큰 투자가 몰리지만, 종종 과도한 인프라 구축으로 이어져 투자 회수가 어렵다.
현재 AI 데이터 센터 구축에 막대한 자금이 투입되고 있지만, 이 투자금을 회수하기는 매우 어려울 것으로 보인다.
AI 데이터 센터는 3~5년 내에 구식이 되기 때문에, 현재의 경제적 타당성은 의문이다.
AI 거품은 이미 붕괴 조짐을 보이고 있으며, 투자자들은 현실적인 판단을 해야 한다.
최근 OpenAI의 데이터 센터 투자 계획이 축소된 것은 거품이 꺼지고 있다는 신호다.
거품이 빨리 꺼질수록 투자자들과 사회 전체에 더 이롭다.
인터넷 거품 붕괴와 같은 상황을 피하기 위해, 필요한 투자 규모와 현실적인 기대치를 파악하는 것이 중요하다.
현재 많은 AI 기업들이 서비스 제공 비용보다 적은 금액을 받고 있어 재정적으로 매우 위험한 상황이다.
AI 분야에 대한 직접적인 투자는 신중해야 하며, 한국은 AI 기술을 활용한 부가가치 창출에 집중해야 한다.
제리 카플란은 AI 분야에 투자하지 말라고 조언하며, 이는 자동차 회사나 초기 컴퓨터 회사처럼 소수의 기업만이 살아남을 것이기 때문이다.
현재 수십 개의 기업이 막대한 자금을 투자하여 파운데이션 모델을 개발하고 있지만, 이는 거품의 전형적인 모습이다.
한국은 자체적인 파운데이션 모델 개발보다는, 미국과 중국의 경쟁을 통해 저렴하게 기술을 확보하고 이를 활용하여 제품을 만드는 데 집중하는 것이 유리하다.
한국은 조선업부터 메모리 반도체까지, 기술을 활용하여 부가가치를 창출하는 데 강점을 보여왔으며, AI 분야에서도 이러한 강점을 발휘할 수 있다.
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