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성공예감 별책 부록. 지식과 지혜를 얻는 가장 경제적인 방법. 성공예감 별책 시간입니다. 안녕하세요. 이대호입니다.
요즘에 어디 가든 AI라는 말이 빠지질 않죠. 우리나라도 국가적으로 가만히 있을 수 없고요. 2026년 정부가 AI 대전환의 원년으로 삼고요. 또 글로벌 3강으로 더 약하겠다라고 하고 있는데요. 어떤 과제가 또 남아 있을까요? 그리고 그 AI 시대 우리는 어떻게 해야 생존하고 더 잘 활용할 수 있을까요? 같이 한번 배워 보시죠.
오늘 읽어볼 책은요. 최재붕의 글로벌 AI 트렌드라는 책입니다. 이 책의 저자인 성균관대학교 기계공학부 최재붕 교수와 함께합니다. 교수님 안녕하세요.
>> 아, 안녕하세요. 반갑습니다.
>> 교수님 통해서도 저희가 AI의 변화상 많이 듣고 있는데 요즘에 그 AI의 발전 속도 많은 사람들이 이제 진화라고도 하는데
>> 그 속도는 어떻게 또 체감을 하고 계세요?
어 너무 빨라서요. 제가 수업을 하는데 한 달 전 얘기를 하면 학생들이요. 어 옛날 얘기하시네.
>> 한 달 전거.
>> 아 예. 그래서 사실 작년에 제가 AI 사피엔스라는 책을 써서 그걸 교재로 수업도 하고 뭐 강연도 하고 했는데 그게 다 옛날 얘기가 돼 버린 거예요. 그래서 할 수 없이 지난 1년간의 엄청난 변화를 담아서 다시 쓴 책이 바로 최세의 글로벌 AI 트렌드입니다. 그 정도로 빠릅니다.
>> 거의 한 1년 좀 안 돼도 구간이 돼 버리는 시간.
>> 맞습니다.
>> 그 정도로 빠르다라는 거고 교수님도 AI 당연히 많이 쓰고 계시겠죠.
>> 어 네. 많이 쓰고 있습니다.
>> 어떻게 활용하기? 그 퍼플렉시티, 재미나이 이런 걸 통해 가지고 저하고 많은 이제 교감을 하게 되면 어 제가 어떤 사람인지를인지를 해요. 그리고 저에 대해서 제가 조사를 막 합니다. 그래서 아이 사람이 이런 책을 냈구나. 이런 거에 관심이 많구나 그래서 그것과 관련된 전문적인 의견들을 계속 물어보고
>> 그걸 통해서 새로운 지식을 탐구하고 매일 아침 10시에 브리핑을 시킵니다.
>> 오.
>> 내가 꼭 알아야 되. 나 이런 사람인 거 너 알지? 예. 그럼 중요한 있브 채널이 있거나 뭐면 알려줘.
>> 어제 뭐 중요한 행사 이벤트가 있었어 그럼 알려줘. 최근에 뭐 CES 이제 가야 되는데 그거에 관련된 정보가 있으면 알려줘. 이런 것들을 미리미리 해 놓으면 어 자기가 매일 아침마다 저한테 이제 봇을 하나 짜는 거죠. 뭐 알림해도
>> 맞습니다.
>> 그렇게 해서 활용하면 아주 좋은 훌륭한 비서처럼 잘 쓰실 수가 있습니다.
>> 야 매일 10시 되면 딱
>> 나만을 위한 맞춤명 뉴스가 시작되는 거네요.
>> 그렇죠. 네. 나는 이러 이러한 경제 관련 뉴스를 하는 기자야. 이렇게 다 두고 내가 관심 있는 건 이런 거니까 관련된 AI 뉴스 좀 알려줘. 뭐 관련된 정치 뉴스 알려줘. 뭐 이런 것들을 얘기를 하시면 어 걔가 취합을 해서 매일 아침 이제 브리핑을 해 주죠. 그럼 이제 거기서 더 궁금한 이슈가 있으면 더 따라들어가고 렇게 한 30분에서 한 시간 정도 어 학습을 좀 하고 있습니다.
>> 매일요?
>> 네.
>> 2026년이 또 어떤 한해가 될까 이제 많이들 생각을 하게 되는데 되돌아서 보면 네.
>> 구글의 알파고가 이세돌 9단하고 이제 바둑으로 맞붙었던게 2016년이더라고. 딱 10년 전 아닙니까?
>> 맞습니다. 맞습니다. 그때 이제 다보스 포럼에서 제4차 산업 혁명 얘기도 처음 시작됐고요.
>> 아하. 그래서 아 그때 혁명이 온다. 방송이면 난리가 났었죠.
>> 그런데 별 일이 없었죠.
>> 그때 당신은
>> 그렇습니다.
>> 이벤트로 끝났었죠.
>> 맞습니다. 바둑만 잘 두네 뭐. 그다음에 이제 나온게 뭐 실이다, 빅섭이다, 여러 가지가 나왔지만 특별하게 잘하는 건 없구나라는게 그때까지의 이제 결론이었죠.
>> 음. 그런데 사실 그 이후에 10년이라기보다는 그 뒷단에 한 3년 속도가 엄청났던 거죠. 맞습니다. 그 빅뱅이 2022년 11월 30일 바로 채지T의 출시라고 할 수 있습니다. 그 서막은 어 2017년에 구글이 어 트랜스포머라는 새로운 방식의 AI 관련 논문을 냈어요. 근데 이게 그 이제 이제는 다들 아시죠? LM이라고 라지 랭귀지 모델 저는 뭐라고 번역하면 하냐면 척척박사 만능비서라고 번역을 합니다. 뭘 물어보면 제가 쫙 전 세계 지식을 조사해서 요약해서 나한테 알려주는 비서네.
>> 그게 LRM이거든요. 그거를 만들기 시작하면서부터 진짜 진정한 혁명이 시작되었다고 볼 수 있습니다.
>> 그렇죠? 그렇게 되면서 와 AI가 글을 써 주네.
>> 네. 글로 물어보면 글로 답하네라는 거를 22년 말에 이제 충격적으로 받아들이게 됐고
>> 이제는 또 그게 일상이 되었습니다.
>> 맞습니다.
>> 이제 AI 없이는 또 살 수 없는 그런 시대가 돼 가고 있는 거고요.
>> 그렇죠.
>> 요즘에 AI에 대해서 우리가 대답을 나눌 때 뭐 방송을 하거나 녹화를 할 때 필수 질문드리는게 있습니다.
>> AI 거품론.
>> 네. 네.
>> 뭐 증권가에서도 그렇고 전 세계적으로도 그 AI 거품론에 대한 그 말 그대로 논쟁이 이어지고 있는데 교수님은 어떻게 보세요?
전 두 가지 포인트에서 이게 과거에이 닷컴버블하고 많이 좀 다르다라고 보고 있습니다. 요새 금융가에서 닷컴 버블 때도 다 꺼졌었잖아. 마찬가지로 AI 버블도 꺼질 거야.
>> 일견 동의합니다.
>> 버블이에요. 너무 돈이 많습니다.
>> 제가 어 2024년 6월 27일 날
>> 네. AI 10대 기업의 시가 총액을 모아봤어요. 그때가 이경 3천원이었습니다. 이때도 버블이가 있었어요.
>> 예.
>> 그런데 올해 11월 1일에 그걸 다 더 해봤더니 3경 7천조 이게 이게 상상도 할 수 없는 돈이거든요.
>> 그 한 50% 더 늘었네요.
>> 그런데 버블론이 막 시작됐어요. 그리고 11월 30일 날 제가 다시 한번 해봤습니다.
>> 3경 실천적 그대로예요.
>> 음. 그럼 누가 더니아가 한 10% 빠졌더라고요. 근데 구글 재미나이 3.0이 크게 뜨면서 구글이 그걸 다 받았어요.
>> 네네.
>> 그니까 그런 관점에서 보면 아 이게 AI는 이미 디지털 인류가 형성이 돼 있잖아요.이
>> 어린 세대가 그 이미 디지털 환경 속에서 AI를 너무나 많이 쓰고 있기 때문에 과거처럼 인터넷이 퍼지기에 필요한 시간은 없어도 되겠다.
>> 음. 그러니까 비즈니스 모델 생고 돈도 벌고 충분히 더 빠른 시간 내에이 기업들이 갈 수 있다는 거죠. 그래서 거품이 과거처럼 뭐 왜 2000년 어느 날 어 80%의 인터넷 기업이 파산하는 AI
>> 어
>> 디지털 버블이 확 꺼진 날이 있었죠. 이거는 그것처다라고 생각이 들고요.
>> 대신 아주 치열한 경쟁들을 지금 버리고 있는 거잖아요.
>> 결국 독점하는 기업이 탄생할 거고 어 그 기업에 의해서 따라가다가 미끄러지는 많은 기업들은 역시 파산할 거다라고 예상할 수 있다는 겁니다. 다만 한 가지 분명한 것은 절대 혁명의 수례받기는 멈추지 않는다는 겁니다. 제가 이 얘기를 왜 드리냐면 30년 전 다컴버블이 언제 형성되냐? 95년부터 2000년 사이에 어마어마한 자본이 인터넷 그런 무치마 투표자를 했어요. 그 거품론이 그때 나왔죠. 그리고 거품이 2000년 어느 날 뻥하고 터집니다.
>> 그래서 인터넷을 망했나 봤더니 아이폰이 나온 건 2007년이에요. 유튜브는 2005년.
>> 결국 그때 모였던 자본이요. 인재를 끌어들립니다.
>> 그럼 젊은 인재들은 난 인터넷에 인생을 걸었어.
>> 그럼 이거 포기하지 않죠. 그렇죠. 이미 많은 자본이 투입되 있는 상태니까이 인터넷 혁명의 수레기가 그때부터 겁니다. 그리고 지금 보면 인류는 스마트폰과 인터넷 없이는 살 수 없는 전혀 다른 문명으로 진화해 버린 거죠.
>> 음. 그런데 이번에는 돈이요 훨씬 더 많아요.
>> 3경 7,000조면 1%만 투자해도 370조.
>> 10%가 투자된다고 하면 3,700조가 AI 혁명에 투자되는 겁니다.
>> 그럼 얼마나 많이 인재를 끌어 모을까요? 그 인재들은 AI 투신에서
>> 다양한 AI 영역에서 산업화를 시도하고 그리고 절대 포기하지 않을 겁니다. 그래서 혁명의 수례가 엄청난 속도로 이미 돌기 시작한 겁니다.
>> 그리고 그 사이에서 많은 기업들이 무너지고 파산하고 하겠지만 결국 그 사람들이 모여서 AI 없이는 살 수 없는 인류문명 시대, AI 사피엔스 시대를 열어갈 것이다. 이게 역사가 증명하는 혁명의 AI 혁명의 정해진 미래라고 볼 수 있다는 거죠.
>> 정해진 미래. 멈출 수도 없고 멈춰서도 안 되고.
>> 네.이
>> AI를 인프라고 표현하시는 분들이 많은데 어떻게 생각해 보면 이미 인터넷이라는 거 PC, 모바일까지 모든 인프라가 깔려 있기 때문에
>> AI는 그냥 그 위에서 달리기만 하면 되는 거네.
>> 그렇죠. 과거에 인터넷이나 또 PC나 스마트폰이나 처음에 사용하는데 너무 어려워들 했잖아요. 그러니까 뭘 세팅을 해라, 뭐를 해라, 뭐를 깔아라, 무슨 뭐 보안 앱을 설치해라, 이건 크게 없잖아요. 말로 하면 되니까.
>> 왜냐면 이미 디지털로 거의 다 됐어요.
>> 그래서 사람들이 익숙한데 거기에이 AI가 내가 시키는 것을 마치 사람처럼 해 주는 역량으로 전환을 해 버렸으니
>> 음. 인류가 이거를 빠른 속도로 쓰는 데는 큰 부담이 없게 되는 거죠. 문제는 그럼 이게 과연 효율적이냐 아니냐에 그것만 남은 겁니다.
>> 네. 그런데 어 뭐 이미 뭐 LM을 통해서도 다 봤지만 우리가 글을 쓰고 그림을 그리고 이제 로봇도 움직이고 자율쟁도 하고 이게 진짜 전부 다 실현이 된다고 하면 어마어마한 인류 삶의 변화가 당연히
>> 어 예측될 수밖에 없는 거고요. 그거에 필요한 엄청난 자본은 이미 모였고 그 자본이 혁명의 수레바퀴를 빠르게 돌리고 있다는 겁니다. 여기 우리가 탑승하느냐
>> 음
>> 아니면 도태되느냐 이게 어떻게 보면 숙제로 남은 거죠.
>> 혁명의 수례 받기를 최소한 따라가기라도 해야 될 텐데요. 일단 자본과 인재는 출발을 했습니다.
>> 맞습니다. 출발했습니다.
>> 이제 일상 속으로 들어가서 보면 사실 그 이게 나의 효율성을 높이는 일이기도 하지만 나의 또 직장을 없앨 수도 있는 일이기도 합니다.
>> 네. 맞습니다.
>> 일자리도 AI가 많이 이제 대체할 수 있다라고 하는데 즉시를 따져 보면 어떨까요? 좀 긍정적인 효과와 또 부정적인 효과도 있을 것 같고요.
>> 뭐 저는 그냥 지금 예를 들어 대한민국의 표준 세계관의 관점에서 보면 부정적인게 훨씬 많죠. 많은 일자리가 사라질 수밖에 없는게 현실이에요. 그러니까 인류 입장에서 보면 야 그러면 우리 다 대동 단계에서 안 가야 되는 거 아닌가?라고 음를 아주 짧게 뒤돌아봐도 스마트폰이 장고 또 인류의 삶이 바뀌는 가운데에서 이걸 어느 누구도 포기하지 않았다는 겁니다.
>> 데이터를 보면요. 이렇습니다. 옛날에는 우리 마트 가서 물건 사고 다 했잖아요. 어 이번에 어 홈플라스 막네
>> 문 닫고 폐쇄한다 그러고 어렵다 그러니까 사람들이 되게 안타까워하죠. 이게 기본 심리예요. 우리 사회의 심리. 아, 좀 안 없어졌으면 좋겠다. 근데 이미 손은 무의식 중에
>> 온라인으로
>> 온라인으로 쇼핑을 하고 있죠.
>> 왜 그런가 봤더니 이게 유발 하라리가 쓴 사피엔스의 답이 나와 있더라고요.
>> 인류는이 지구상에서 단 한 번도 우리가 생존에 유리하다라고 생각되는 그 선택을 안 한 적이 없습니다. 7만 년 사피엔스 역사에 야, 가지 마. 이거는
>> 어, 지금 시스템을 보호하기 위해서는 규제로 막아야 돼.이 이런게 한 번도 생존한 적이 없습니다.
>> 과거로 되돌아가지 않았다는 거죠.
>> 맞습니다. 우리가 어 부한말에 본건 사회를 지키기 위해서 최고정책으로 그렇게 난리를 쳤지만 결국은 보편적 인류 운명에 쓸려 나갔죠. 저는 정해진 그래서 미래라고 얘기하는게 간단하게 보면 이렇습니다. 진화의 가장 어 단순하고도 강력한 메커니즘이 뭐냐? 적은 에너지로 많은 일을 할 수 있으면 무조건 인류는 선택합니다.
>> 이게 이제가 얘기한 사피엔스이 책의 가장 큰 맥락이기도 한데요. 어 그렇다면 스마트폰이 등장했을 때 그래서 정해진 미래라고 한 거고
>> 그다음 이번에 AI가 등장해서 그런 기능들을 제공한다면 그거는 인류가 반드시 선택할 이미 정해진 미래라고 또 얘기할 수 있다는 겁니다.
>> 인류는 절대 되돌아가지 않는다. 회귀하지 않는다.
>> 그렇죠. 그래서이 대전제하에서 부정적인 것들을 최소화하면서
>> 새로운 방향으로 나아가려는 노력을 하는게 우리한테는 어쩌면 좀 슬프지만
>> 이미 우리의 인류의 운명이라고도 할 수 있다는 겁니다.
>> 적응하면서 또 앞으로 가야 하고
>> 맞습니다.
>> 이게 산업적으로도 그렇고 이미 일상 생활에 많이 들어와 있잖아요.
>> 네. 산업적으로 이걸 정말로 잘 AI로 활용을 해서 또 혁신을 이루내는 이제 성공 사례들이 많이 나올 것 같거든요.
>> 맞습니다.
>> 대표적인 건 몇 가지만 좀 알려주세요.
>> 어, 지금 AI 시대를 이끌어가는 기업으로 팔란티어라는 데가 있는데요. 팔란티어가 어, AI 에이전트 사업을 많이 합니다. AI 에이전트가 좀 어, 좀 섬뜩한 거지만 사람이 하던 일을 대체하는 거죠.
>> 말 그대로 비서처럼.
>> 네. 그래서 어 마운트 시나이라는 뉴욕에 아주 거대한 병원이 하나 있습니다. 여기 환자가 1년에 한 500만 명 온다고 해요. 근데 그중에 환자 500만 명에 대해서 치료가 끝나고 나면 그걸 이제 보험회사에 청구해서 돈을 받는 겁니다. 그중에 10에서 15%는 어 이거는 과행 진료야 그러면서 거절을 당한대요. 우리도 이제 그런 사례가 많죠. 그런데 이걸 사람들이 다 분석해서 과잉실련인지 아닌지 판단을 하고 아닌 경우에는 반일을 쓰고 이런 서류 작업을 했겠죠. 그건 팀이 존재하는 겁니다. 왜냐? 매출에 10에서 15%가 날아가는 거니까요. 근데 이거를 AI를 딱 도입을 했습니다. 그래서 어떻게 했냐? 과연 지료는지 아닌지 판단한 AI 프로그램을 짜고요.
>> 그다음 메일이 보험사에서 오면 이건 과잉서 못 줍니다. 그럼 그걸 읽어요. 그런 다음에 이게 과잉 실는지 아닌지 스스로 판단을 합니다.
>> 오.
>> 그런 다음 LRM을 통해서 메일을 자기가 작성을 하죠.
>> 그리고지가 보내요.
>> 이렇게 되니까 한 병원에 팀이 운영하던 것들을 전부 대체 자동으로 대체하게 되고 부수적인 효과가 뭐냐? 음. 첫째는 인건비가 한 1천만 달러.
>> 어. 절약을 했고요.
>> 그 이후에 더 큰 경영 효과가 뭐였냐면 많은 의사분들이 처방을 내리기 전에 AI한테 물어보는 겁니다. 야, 이게 과잉 진료야? 아니야?
>> 아하.
>> 원래 자존심이 있기 때문에 절대 안 물어보거든요. 의사들이. 그런데 어, AI한테 자존심상할 일이 없잖아요. 내가 물어본 걸지가 아는 것도 아니고.
>> 그러니까 보편적 의사들이내는 처방에 대해서 자기도 궁금하고 하니까 그걸 물어보는 거야. 그러면 당연히 과잉 신료가 더 줄겠죠.
>> 음. 경영 효과 개선이 더블업이 되는 겁니다. 그래서 이런 사례가 또 많고요. 그다음이 이제 텔레마케터입니다.
>> 예.이 보통 전화해서 여보세요. 막 이런 이런 것들이 많았잖아요. 근데 이거를 특히 우리 소위 말하는 MG 세대
>> 예.
>> 음. 디지털 세대들은 사람하고 통화하는 거 싫어하잖아요.
>> 전화 안 받죠.
>> 그렇죠. 근데 이게 AI가 대체되면서 AI한테는 막 막 물어보고 막 할 수 있는게 형생이 된 겁니다. 옛날에는 왜 뭐 서비스 채봇이라 그래서 되게 단순한 것만 했는데 이제 지능이 발달하고 또 학습된 양이 많아지니까 실제 사람과 거의 유사할 정도 수준의 어이 상담이나 또 계약이나 이런 것들을 할 수 있게 되니까 이게 또 엄청난 인원을 대체하는 효과를 가져오게 되는 겁니다. 더군다나 24시간 상담이 가능하죠.
>> 예. 이거는 아 어떻게 보면 마케팅 입장에서 굉장히 혁신적인 거라고 할 수 있습니다.
>> 요즘에 그 콜센터의 퀄리티가 되게 좋아졌더라고요. 사실 이게 AI를 도입한다라고 했을 때 한 2, 3년 전까지만 하더라도 굉장히 답답했거든요. 잘 못 알아듣고 아니면 딱 정영화 된 것만 패턴을 찾아가는 거였는데 어 요즘에는 그 AI 콜센터가 굉장히 잘 돼 있습니다.
>> 맞습니다. 그 언어의 그 자기가 파악한 능력, 해석 능력 이런 것들이 LM을 통해서 급격하게 상승했기 때문에 그거에 대한 답변이나 서비스 능력도 당연히 상승하게 되는 거죠.
>> 근데 또 생각해 보면 그 콜센터가 다 사람이 앉아 있던 자리.
>> 맞습니다.
>> 전화기 이거 헤드셋으로 인간이 다 하던 자린데요. 또
>> 그렇죠. 옛날에 왜 버스 안내양하고 비슷한 그런 식으로 점점 사라져 가는 일자리 중에 하나가 될 거라고 생각합니다.
>> 그것도 이제 피할 수 없는 길이기도 하고요.
>> 네.
>> 그 AI 기술로 인해서 뭐 산업 현장도 우리 일상도 많이 바뀌고는 있습니다만 특히 앞으로이 AI 기술로 가장 큰 변화를 겪을 분야는 어딜 보고 계세요? 교수님은?
어 이거는 어 저도 공감하는 내용이지만 어 2024년에 노벨 물리학상을 수상하신 인공지능의 아버지 제프리 힌튼 교수님이 딱 지목하신 두 영역인데요. 하나가 교육, 하나가 의료 서비스입니다. 그래서 교육은 생각해 보면 그렇죠. 만약에 AI 과외 선생님이 있다고 한번 생각을 해 보세요.
>> 예. 보통 이제 우리 중학생 딱 올라가면 수학을 배우는데 인수분에 잘 모르겠잖아요. 그러면 아 나 잘 모르겠어. 그러면 뭐 부모님이 학원도 보내주고 과연 선생님도 붙여주고 하는데 그래도 잘 모르면 우리 한국 학생들의 특징 중에 하나가 질문을 안 해요. 자존심이 세서.
>> 몰라도 그냥 모르고 넘어가죠. 그러다 보면 더 이상 공부를 안 하는데 AI 과외 선생님이라고 생각해 보세요.
>> 그러면 내가 자존심상할게 없죠.
>> 예. 내가 막 영상을 갖다주고 나한테 학습하라고해주고 가는데 그래도 모르겠어. 그럼 뭐라고 하면 되냐면요. 야, 너 그렇게 몇게 못 가르치냐? [웃음] 좀 잘 좀 해 봐. 그럼 얘가 주인님 그럼 더 열심히 한번 찾아보겠습니다. 더 쉬운 영상, 더 좋은 방법으로 열심히 가르쳐 줄 거예요. 그런데 지금까지 만들어진 그 AI의 지능이 어느 정도냐? 스탠포드 박사하기 소지자 정도 된다고 해요. 그러면이 사람이 나한테 과외 선생님으로 붙어 있다는게 얼마나 기가 막힌 일이에요? 더군다나 24시간 지원 퇴세를 갖추고 있고요.
>> 월 과외비는 3만 원.
>> 음.
>> 괜찮죠?
>> 그 뭐 AI 서비스 유료 비용.
>> 그렇죠. 그 어떤 분은 그래요. 근데 내가 질문을 하면은 답변 수준이 되게 낫던데.
>> 음. 왜 그런 걸까요? 수준에 맞춰 주는 겁니다. [웃음]
>> 수준 낮은 질문
>> 질문 수준에 맞춰 주는 거예요. 그러니까 중학생한테도 맞춰주고 초등학생한테도 맞춰주고 예를 들어 나는 곤충으로 난 곤충이 너무 좋은데 곤충학자가 되고 싶으면 뭘 해야 되지? 이런 거를 시도 때도 없이 다 설명을 해 줘요. 거기다가 질문하는 걸 두려워하는 아이들한테 언제 친구처럼 좋은 조언을 해 줄 수 있으니까 이만한 선생님이 없는 거죠. 공학도 되고 싶은 사람이 다 최재분 교수님 만나서 말씀을들을 수 있는 건 아닌데
>> 그렇죠.
>> 최재분 교수님 정도의 학식을 가진 인공지능이 무제한으로 설명해 줄 수 있다.
>> 음. 그 이렇게도 부탁할 수 있어요. 야, 너 최재분 교수님이 요새 뭐라 그러는지를 공부해서 나한테 어떻게 해야 될지 좀 알려줘 봐. 어또 충분히 가능합니다.
>> 최근 6개월 사이 최재훈 교수님의 강연을 다 요약해 주셨.
>> 그리고 나한테 내가 공부하 해야 될 분야를 좀 정해 줘 봐. 뭐 이런 것도 가능하죠.
>> 그러면 어떻게 보면 과외비 학원비도 많이 줄어들 것 같고
>> 맞습니다.
>> 비용적인 측면에서도 그러면은 왜 예전에 우리가 EBS 보면서 교육의 사교육비의 격차를 많이 이제 줄여야 된다라고 했던 것처럼 그런 세상에 또 AI 시대 더 빛을 볼 수 있겠네.
>> 네. 근데 우리가 이건 과거에서부터 바로 볼 수 있어요. 사실 뭐 1타강세 강의를 누구나들을 수 있는 시대가 열린 건 맞잖아요. 그죠?
>> 그 특히 코로나 때 더더욱 그게 이미 보편화돼 버렸고 그럼 그것보다 더 뛰어나게 나 개인 맞춤형으로 나의 수준에 맞춰서 수업을 해 줄 수 있는 과연 선생님이 등장했다. 이거는 인류한테 혁명이죠. 이게 제프린팅 교수가 얘기하는 겁니다. 근데 그 초기 도입에 있어서는 교육 전체 과정이나 이런 것들이 다 깨져야 되는데요. 이게 어려운 일이죠. 우리 뭐 학부모나 또 선생님들이요.이 교육 과정 개혁에 대해서 또 AI 교과서 도입에 대해서 되게 부정적으로 얘기하셨죠.
>> 어. 네. 네. 뭐 태블릿 같은 이제
>> 맞습니다. 그게 왜 그러냐면 내가 옳다고 생각하는 세계관에서는 저걸 도입하는게 아이들한테 큰 도움이 안 된다고 생각하는 거예요.
>> 그런데 실제 지금 산업계에서나 이미 이런 데서는 어마어마하게 많은 AI 역량을 갖춘 사람을 원하고 있어요.이 세계관이 다른 거죠.
>> 그죠? 아 충돌라는 거네.
>> 충돌하는 겁니다. 선생님들이요. 그럼 AI 도입하는 선생님이 없냐? 제가 그 AI 도입을 위한 특별 교육위원회 위원으로 잠깐 활동을 했거든요. 선생님들이 와서 AI를 이용한 아주 글로벌한 수업들을 보여 주는데 깜짝 놀랐어요. 초등학교 중학생들이 너무 신나서 수업에 참여하고 막 그런 연구 수업들을 하는 거예요. 그래서 와 이렇게 성과 좋는데 왜 퍼트리지 않으세요? 그랬더니 뭐라 그러는지 아세요?
>> 뭐라고 하시나요?
>> 다른 선생님들이
>> 아
>> 그만해라 우리 힘들다.
>> 안 좋아할 수도 있고 어떤 식으로 하는 수업이길래 그런 거예요? 기가 막힙니다. 구글에 뭐 크롬을 기반으로 하고 AI 네. 어시스턴트 활용하고
>> 여기 클라스가 하나 있으면 미국에도 한 클래스 있고요.
>> 같이 발표하고 조사하고 뭐 이런 것들을 서로 주고받으면서 하고 슬라이더를 다 공유하고 온라인으로 같이이 학습 예. 학습을 같이 하고
>> 기가 막힙니다. 근데 왜 못 하냐? 다 선생님들 그러는 거예요.
>> 필요한 건 알겠는데
>> 나 은퇴하고 해라
>> 여러분. 이게 진짜 교수들도 마찬가지고요. 어떠세요? 방송국은 안 그럴까요?
>> 다 변해 가겠죠? 아니, 근데 저는 얼마 전에 본 그 충격적인 영상에 이런게 있었어요. 미국의 어떤 대학교에서 교수님이
>> AI로 녹음해서 워딩하고
>> AI로 축약해서 이제 노트북을 쓰는 학생들한테 막 소리를 지르는 거야.
>> 내 수업을 무시하느냐. 내가 교수인데 내 앞에서 어떻게
>> 노트북 다 치워라 막 이런 식으로.
>> 아, 근데 그게 과연 시대에 맞나 싶기도 하고요.
>> 그럼요. 안 맞죠. 그니까 뭐가 필요할까? 저는 그거를 우리가 이제 고민해야 되는 세대가 됐다고 생각합니다. 우리 책임이 AI를 잘 활용해서 그다음에 문명을 이끌어 갈 그런 인재들을 키워 주는 거거든요.
>> 그럼 생각할 때 그 어마어마하게 우리 인류가 축적했던 지식들을 빠르게 습득해서 새로운 생각이나 체계를 펼쳐갈 수 있는 그런 생각할 시간을 오히려 더 많이 주는 인류를 교육하는게 더 맞지 않을까? 아, 그리고 거기에서 진진짜 필요한 건 뭔지를 찾아내야 하는데 그게 아직 쉽지 않습니다. 그걸 우리 사회에서 어, 강렬하게 보여줬던게 얼마 전에
>> 네.
>> AI를 숙제하는 것 때문에 문제되고 AI로 컨닝하는 것 때문에 문제되고 그랬잖아요.
>> 저는 그게 참 답답했어요. 예.
>> 아니, AI한테 물어봐서 금방 나올 수 있는 걸 왜 숙제로 내 줘야 되죠?
>> 아하.
>> 그렇잖아요.
>> 그렇네요. 예. 이제 그런 것들은 좀 정리하고 커리큘럼을 개혁해야 된다. 그런데 여전히 언론에서는 뭐가 궁금했냐면 각 대학 교수님들한테 저도 전화를 받았지만
>> 아니 AI로 숙제하는 건 어떻게 잡아내세요?
>> 잡아낼 일이 아니라 AI로 해야 되는 숙제를 만들어 주고 거기서부터 새롭게 새로운 생각을 할 수 있도록 도와주는 방향으로 커리큘럼을 전환을 해야죠.
>> 음.
>> 근데 교수리걸 왜 안 할까요?
>> 선생님들도 이제 바뀌어야 되니까
>> 다 필요한 건 아는데요.
>> 음. 예. 그래요. 맞아요. 바뀌는게 두려워서. 다 뭐라고 생각하시냐? 나은 퇴하거든 해라. 다 그러고 있어요. 다
>> 내 수업은 안 된다.
>> 예.
>> 전통이 있는 수업이다. 이렇게.
>> 그다음 이제 의료라 그랬잖아요, 제가. 네.
>> 의료 보시면 데이터가 되게 많거든요.
>> 특히 우리나라는 전 세계에서 의료 데이터가 제일 많은 나라입니다.
>> 어. 데이터를 학습하면 당연히 진단력이 올라갑니다. 이미 마이크로소프트가 작년에 어 AI 진단 시스템을 개발을 했어요.
>> 그리고 1년 동안 스탠포 대학에서 테스트를 했습니다. 근데 정확도가 얘가 88% 같은 비교군의 의사가 73%로 나왔어요.
>> 그럼 훨씬 잘하잖아요, 이거. 그러니까 이제 도입하면 훨씬 더 유리해지는 거고
>> AI가 무서운게 뭐냐면 계속 학습량이 늘어날수록 더 똑똑해지는 거예요.
>> 더군다나 실수도 안 하죠. 그럼 우리가 오진 때문에 고생하는게 얼마나 많아요. 이런 걸 다 줄일 수 있다는 겁니다. 그런데 우리나라에 그래서이 의사 선생님들이요. AI에 관한 연구를 엄청 많이 합니다.
>> 음.
>> 근데 투자는 어디다 하느냐? 미국에다 하죠.
>> 왜? 우리나라는 안 될 거 같잖아요.
>> 규제 때문에요.
>> 그렇죠.
>> 또 어떤 기득권에 반발일 수 있
>> 아니 뭐 보셨잖아요. 정원 한 명도 못 늘려.
>> 음.
>> 예. 그러면 다 무슨 얘기냐면 의사 선생님도 알고 있는 거예요. AI가 바꾸긴 하겠는데 그게 도입되려라는 미국이 우리는 아니다.
>> 음. 다 필요한 거 알아요. 그래서 어떻게 준비하느냐? 연구하고 공부하고 개발하고 미국에 투자하고 우리나라 서학 개미가 왜 세배가 되는지 아세요? 다 보니까 우리 은퇴할 때까지 돈은 절대 기재로 막아 갖고 일자린 지켜야 돼. 그럼 어른들이 돈을 벌죠.
>> 음.
>> 그럼 어떻게 될까요? 그 돈은 가만 보니까 공부 조금만 하면 AI 도입해서 새로운 혁신을 만들어 가는 나라에 유리하겠네. 그게 사실 그런게 아니고요.
>> 전 세계 투자자들이 다 그렇습니다. 그래서 사상 처음으로 어한때 미국의 증시가 전 세계 증시의 50%를 처음으로 넘겼죠. 예. 유럽 없죠. 유럽 없습니다. 세계 32권의 겨우 기업이 있어요. 그게 뭔지 아세요? 유럽 넘버원.
>> 명품에서요.
>> 로이빗 동그룹입니다. 그러니까 무섭진 않죠. 부럽긴 해도 무섭진 않잖아요. 그게 지금의 현실이라고 보시면 돼요. 나머지는 전부 다 미국 그걸 추격하고 있는 중국이 두 국가의 패권 대결이 되고 있다고 이렇게 볼 수 있다는 겁니다.
>> 결국 투자는 그로 인해서 생산성이 높아지는 분야에 하게 되니 미국 쪽 기업들을 쳐다보게 되는 것도 자연스러운 현상이고
>> 맞습니다.
>> 다만 이제 우리 입장에서 어떻게 해야 될 것인가? 의료 서비스도 사실은 이제 기득권의 반발을 어떻게 충돌하지 않으면서 진입할 것인가도 고민을 해야 되겠고 그래서 어떤 분들은 그런 말씀하시더라고요. 왜 우리나라도 뭐 CT 사진이나 이런 거 판별하는 거 AI 서비스 국내 기업들도 많이 있거든요. 상장사들도 꽤 있고.
>> 그 네. 루닛이라는 기업도 있고요. 예.
>> 그래서 그거를 의사들을 대체한다라고 하지 말고
>> 음. 주도권의 의사가 확실히 추의
>> 의사를 보조해주는 형식으로 조금씩 진입을 하는게 훨씬 더 현명할 거다.
>> 그러니까 저도
>> 이게 생각해 보면 충분히 어떤 공간이 있어요. 근데 지금은요. 이거 보세요. 뭐 우리 우버도 불법이죠. 에어 BMB 불법이죠.이 이런 게
>> 사회에 팽배 있어요. 이게 이거를 해수하는 데는 굉장히 오랜 시간이 걸릴 거라고 저는 보고요. 그게 무슨 뭐 정치인들이 어느 순간 이렇게 해서 될 문제가 아니라 전 세계가 그리고 우리 대한민국 국민이 전부 AI을 좀 공부해서 야, 이거는 진짜 피할 수 없는 혁명이다라는 공감대가 형성됐을 때 같이 움직일 수 있는 거고 그럼 야, 그 전에는 뭐를 해야 돼? 가만히 손 놓고 기다려야 돼. 그게 아니라 각자 열심히 AI 공부를 해야 된다는 겁니다. 결국 세계관이 바뀌어야 되거든요. 아, 세상을 바라보는데 예를 들면 딱 30년 전으로 돌아가서 스마트폰과 인터넷이 세상을 바꿀 거야라고 생각한 척이 생존에 유리했던 거 맞죠?
>> 그렇죠.
>> 똑같은 관점으로. 그럼 AI에 대해서도 지금 너무 어 야, 안 될 거야, 안 될 거야 생각하기보다는 된다고 생각하면 내가 어떤 준비를 해야 될까를 고민하고 하루 30분씩 좀 투자를 하면 그럼 많은게 좀 달라질 가능성이 크다고 봅니다. 그래서 그게 공통적으로 형성이 됐을 때 사회 전체가 합의해서 야, AI 도입 우리가 앞서가 보자. 세계에서 의료 데이터가 제일 많다는데 AI 닥터 개발하고 뭐 하는 거를 다 해서 우리가 전 세계 인류에 뭔가 좀 트렌드를 바꾸는 새로운 도전을 시작해 보면 어떻겠느냐 이거는 상당히 많은 그 합의가 필요한데 그러기 위해서는 국민 전체가 함께 레벨업하는게 좀 필요하지 않을까 저는 이렇게 생각을 합니다.
>> 야 생존을 위해서라도 세계관을 바꿔야 한다라는 말씀이
>> 확 와닿 겁니다. 아직까지 체감 못 하시는 분들은 AI 때문에 내가 일자리를 빼앗길 것인가, AI를 활용을 해서 내가 더 고부가 가치 산업으로 성장할 것인가? 이걸 또 고민해 보시면 답은 나올 거 같고.
>> 네.
>> 아까 잠깐 그 우버 이야기해 주셨는데
>> 우리나라에서 그 승차 공유가 사실상 불법입니다.
>> 뭐 택시 면허를 아예 사야 하고 사업자가. 근데 최근에 그 테슬라의 특정 모델이긴 합니다만 FSD 자율주행 버전이 우리나라에서 열리면서 오 큰 반향을 불러오고 있지 않습니까?
>> 그렇죠.
>> 이것도 이미 온 미래이고 정해진 미래이고
>> 그럼요. 경험해 보면 세계관이 변화할 수밖에 없잖아요. 그럼 어 적은 에너지로 많은 일을 할 수 있을뿐 아니라 나를 더 안전하게 지켜 주네. 이게 데이터로 다 증명이 되고 있거든요. 그런 관점에서 보면 말씀하신 대로 정해진 미래에 빨리 준비하는게 필요하다. 이렇게 말씀드릴 수 있습니다.
>> 근데 아직 좀 제도적으로나
>> 또 뭐 사고 났을 때 어떻게 갈 것인가? 책임 소재에 대해서도 불분명한 것도 사실 아닙니까? 이게 또 이거 체계를 만들어 가야죠.
>> 어, 그렇죠. 그래서 예를 들면 우리나라에 지금 허용된 거는 감독형 FS입니다.
>> 그러니까 자율적인 2단계 정도로만
>> 어 그건 아니고요. 네.
>> 4단계를 하는데
>> 운전자가 반드시 앞을 보고 있어야 됩니다. 딴 짓을 하면 네. 딴 짓을 하면 얘가 경복을 막 울리고 딴 짓을 다섯 번 정도 하잖아요. 그럼 해제돼 버립니다. 몇 분 동안 못 쓰게 만들어요. 이게 감독형이고요.
>> 예. 미국은 이제 무감독형을 이제 하고 있죠. 무감독형은 맘대로 하세요.
>> 음.
>> 예. 근데이 데이터를 보면 이게 이제 출시된지 한 4년 정도 됐다고 하는데
>> 예.
>> 사람이 개입하지 않고 운전하는 그 거리가 계속 늘어납니다.
>> 아하.
>> 이게 이게 무서운게 뭐냐면 계속 학습량이 늘어나고 LM도 똑똑해지잖아요.
>> 예.이 테슬라의 AI가 엄청 똑똑해진다는 얘기는 들으셨죠?
>> 네. 그럼요.
>> 그게 똑해질수록 얘는 운전을 더 잘하게 됩니다. 결국 이렇게 학습을 많이 하면 사람보다 더 잘하게 되는 거죠. 그런데 우리는 왜 그러면 그런 얘기들을 그렇게 좋아할까요? 데이터나 과학보다는 관념적 논쟁을 좋아하는 습성이 남아 있어서 그래요.
>> 음.
>> 이게 조선 시대부터 그랬죠. [웃음] 근데 데이터를 볼까요? 어, 작년에만 뭐 FST는 차지 차치하더라도
>> 네. 완전 무인 택시 서비스 구글 웨이모를
>> 미국에서 11만 명이 타 봤습니다. 11만 명이 타 보면요.
>> 좀 바뀌지 않을까요? 그죠?
>> 네.
>> 중국은 우한이라는 도시에서 무인택시 400대가 도입이 됐죠. 그 1년이 데이터가 나왔어요. 데이터가 나왔는데 뭐 중국 데이터를 꼭 확신하는 건 아니지만 얘네가 천대로 늘렸어요. 근데 부정적인 건 뭐였냐? 택시 기사의 수입이 20%가 줄었답니다.이 400 되면 우한 택시 전체 1.7%밖에 안 되는데 요금이 1이거든요.
>> 그럴 거 아니에요.
>> 또 하나는 사고율입니다. 인간 기사의 14분
>> 오히려 더 안전하다고.
>> 네. 이미 FSD도 인간보다 훨씬 사고를 안 낸다고 증명이 됐거든요. 데이터로 벌써 그렇게 나오고 있습니다. 근데 우리는 데이터보다는 뭐 야 그걸 누가 책임질 거야? 감독형이면 똑같습니다. 운전자가 책임을지는 거니까 우리나라에 도입이 가능한 거고요.
>> 어, 무감독형이면 누가 할 거야? 아, 그거는 무감독형이라도 제조사든
>> 뭐 어디든 몇대 몇 수으로 해서 새로운 시대로 가야죠. 사실 자동차 보험도 없던 시대가 있었는데요.
>> 아,
>> 그죠. 근데 우리는 맨날 그런 관념적 논쟁에 머물고 있는데 시청 앞에서 13분 한꺼번에 돌아가신 사고 있었죠.
>> 급발진 사고요. 예.
>> 또
>> 물 페달 5조작이었죠.
>> 그렇죠. 또 그분도 뭐라 그러냐면 내가 브레이크인 줄 알고 엑셀을 밟은 거다.
>> 음.
>> 어느 인간이요? 그런 실수로부터 자유로울까요?
>> 더군다나 내가 뭐 갑자기 스트로크가 왔어요.
>> 쓰러져. 예.
>> 이런 것으로부터 절대 해방될 수 없어요. 인간이 그게 과학적 한계죠. 그걸 극복하기 위한 여러 기술적 수단들이 개발되고 있는데 우리만 그 논쟁에 막혀서 심지어 테스트 허가도 안 내준다.
>> 이게 지금 대한민국의 세계관이라는 거. 이거를 전환하는 노력을 해야 되는데 그게 뭐 누가 몇 명 개몽한다고 될 일은 아니고 세대가 지나면서 자연스럽게 될 거예요. 왜냐면 우리 지금 디지털 세대가 제가 아까 그런 얘기 드렸지만 수업을 하다 보면 한 달 전 얘기를 하면 옛날 얘기하시네. 그런 애들이요. 전 세계의 모든 지식을 흡수하고 있어요.
>> 그렇죠. 실시간으로.
>> 그러면 유튜브를 보면 미국이나 심지어 이제 우리나라에서도 FSD가 막 돌아다니는데 얘들은 어떤 세계관을 가질까요? 전 세계 디지털 세대와 이게 맞다라는 공통적 세계관을 가질 가능성이 굉장히 높습니다.
>> 그럼요.
>> 그렇죠?
>> 테슬라의 투자는 서학 개미가 그렇게 많은데 국내에서는 FSD를 금지한다.이 사실은 좀 앞뒤
>> 그렇죠. 어, 이게 어떻게 보면 그래서 지금이 소위 말하는 기성 세대가 너무 고착화된 세계관으로 이
>> 디지털 세대를 옥재고 있는 형국이라고 볼 수도 있습니다.
>> 빨리 그 생각 구조 세계관을 바꿔야 한다. 왜 SF 영화 보면 그런 장면들 꼭 나옵니다. 자율주행 자동차인데 사람이 직접 운전하려고 하면
>> 사람이 운전하는 건 위험합니다.
>> 설마 직접 운전하시려고요? 뭐 이런 식으로 되고 그런 시대가 이제 오고 있다는 거
>> 이게 생각해 보면 왜 어릴적에 교과에서 나오는 왜 방망이 깎는 노인이라는 소설도 있습니다만
>> 공작 기계가 훨씬 더 정밀하게 깎는 시대가 이미 온 것처럼 자율주행도 마찬가지 되고 이미 그게 또 데이터로도
>> 나타나고 있는 거고 피지컬의 하면 당연히 나오는게 이제 자율주행 차량이 그렇고
>> 또 휴머노이드 로봇 이야기 안 나올 수 없거든요.
>> 맞습니다.
>> 로봇에 대해서도 교수님 어떻게 관심 많으세요?
>> 어 관심 많죠. 원래 기계도 하셨으니까 기계 공항을 하셨으니까 요즘 나오는 그 휴버노이드로봇은 어떻게 보세요?
>> 어이 피지ical AI라고 불리게 된 계기가 뭐냐면요. 어 두 가지 뜻인데 아주 쉽게는 피지컬 물리잖아요.
>> 물건 위에 AI가 올라갔다. 그럼 자율주행 휴모노이드가 쉽게 이해가 아시죠?
>> 근데 얘들이 그걸 학습하려면 또 하나의 피지컬한 공간이 필요하죠.
>> 음.
>> 이거를 디지털 안에 만든 거예요. 이걸 뭐라고 부르냐? 디지털 쌍둥이. 디지털 트윈이라고 부릅니다. 그럼 자율주행도 어떻게 학습하냐? 영상을요. 예를 들어 50억 km의 영상을 테슬라가 학습시킨 거예요. 그래서 AI 그럼 AI는 뭐 하냐? lm으로 코딩을 하는 겁니다.
>> 그럼 어떤 현상이 벌어지냐? 모든 상황에 대해서 대처할 수 있는 자율주행 프로그램이 짜지는 거예요. 인간은 요렇게 짜야지, 저렇게 짜야지 할 거 아니에요. 이게 다 되고 나니까 테슬라가 어떻게 했냐? 한번 봐. 로봇도 해보자. 음. 음.
>> 사람이 움직이는 영상을 찍어요.
>> 네.
>> 그런 다음 얘를 디지털 공간으로 데려갑니다. 똑같은 공간에서 로봇하고 사람을 매치시키면
>> 사람이 움직인 관절의 움직임으로 로봇의 관절 움직임을 다 흉내낼 수 있죠. 얘를 AI가 프로그래밍하는 겁니다.
>> 음. 그래서 이때부터 휴모노이드가 급발진을 하면서 발전하기 시작하는 거예요.
>> 그래서 테슬라가 LM의 성능이 올라가고 로봇의 메커니즘을이 디지털 공간에서 학습시킬 수 있으면서 빠르게 성능이 개선되고 있는 거고요. 그래서 3년 안에 진짜 가사도미 휴모노이드를 만들 수 있다고 자신하는 겁니다. 지금 현재는 테슬라 공장에서 약 100대가 일하고 있다. 그러죠.
>> 네. 충분히 이미 현실적으로 가능한 걸 증명하고 있는 겁니다.
>> 학습도 훨씬 더 빨라지고 있고 효율적으로 가르치고 있고 그 로봇을 그 최근에 보면은 옵티머스봇도 그렇고 뭐 중국의 로봇들도 그렇고
>> 사람처럼 걷고 사람처럼 춤추고 하는 것 보면은 아 이제 뭐 기가 막히더라고요.
>> 맞습니다.
>> 그래서 어떤 전시에서는 저 로봇 속에 사람 있는
거 아니냐? [웃음] 열어봐라고 할 정도로네. >> 맞습니다. >> 그런 시대가 됐습니다. 그니까 그걸 하려면 옛날에는 어려웠던 게 뭐냐면 뇌도 인공적인 뇌걸 학습하는 뇌도 되게 중요했지만 >> 로봇이 움직이는 메커니즘이 되게 중요했거든요. >> 음. >> 근데 이게 되게 어렵습니다. 중국 같은 경우는요. 부품 회사 키우는 데만 100조를 투입했어요. 생각해 보세요. 로봇은 아직 한 대도 안 팔리죠. >> 그런데 부품에서 있어야겠죠. 예. >> 그래서 정부가 돈을 줄 테니까 부품을 만들어라. 이런 것들을 그게 45만. 그럼 이 회사들은 100조를 받았어요. 근데도 아직 매출 없죠. 네. >> 그럼 이 부품 회사로부터 그 부품을 받아서 로봇을 제조하는 소위 말하는 휴머노이드 회사는 몇 개냐? 중국에 100개. >> 음. >> 미국에도 뭐 한 한 50개 정도는 되고요. >> 자, 이런 회사들은 그 부품을 받아서 만들고 있지만 아직도 매출 없죠. >> 네. >> 올해 양산 공장을 착공한다 그래요. >> 예. 그럼 내년 아니면 내후년에 이제 비로소 로봇들이 나오기 시작하는 겁니다. 이 순환 체계를 돌 동안에 돈이 얼마가 들어갈까요? 최소 500조입니다. 자, 5년간 >> 개발만 하고 500조가 들어가요. >> 근데 매출은 없어. >> 네. >> 그걸 아무도 못 하죠. >> 그럼요. >> 그럼 언제 할 수 있냐? 3경 7천조가 모이면 할 수 있다. >> 아까 미국 AI 한다는 그 기업들의 시가 총액 >> 맞다. 음. 근데 그 기업들이 다 그랬어요. 예를 들어서 >> 이제 테슬라가 2,200조예요. >> 네. >> 1%면 22조입니다. >> 음. >> 대한민국 올해 과학 기술 총 예산 37조. 35조. >> 젠슨이 휴머노이드 진심이다. 난 내 지분도 투자하겠다. >> 젠슨왕이 1% 투자하면 65조입니다. >> 예. [웃음] >> 야. >> 보통 그래서 제가 물어봐요. 함성자 하셨던 분한테. 보통 기업이 전체 시가 총액이 몇 %까지를 자기 신사업에 투자합니까? 그랬더니 10%는 한대요. 그럼 얼만 줄 아세요? 650조입니다. 네. >> 대한민국 1년 예산을 난 휴머노이드의 진심으로 쓰겠다. 이게 젠순의 메시지예요. >> 그럼 이 기업들이 그거 하는데 다 안 쓰겠어요? 테슬라 하죠? 젠스왕하죠. 뭐 현대자동차 보스턴 다이내믹스 있죠? >> 또 오픈 AI 피규에 투자해서 하고 있죠. 중국은요. 중국대로 또 100조 또 들어가죠. >> 예. 이 이 혁명은 그래서 결코 멈추지 않는 수레바퀴라고 얘기할 수 있다는 겁니다. >> 사실 그 분야도 또 엄청나게 빠르게 또 성장을 하고 있고 >> 그럼요. >> 3년 안에 가사 도움이 휴머노이드 로봇을 만들어서 공급하겠다. 이미 미국적 기업들은요. 2026년부터 순차 발송한다는 >> 예약 그 받고 있는 기업들도 있더라고요. 휴머노이드 로봇 특히 이제 가정용으로 쓸 수 있는 것들. 교수님은 사고 싶으세요? >> 네. 어, 당연히 뭐 보편화되면 쓰고 싶죠. 왜 그러냐면요. 어, 얘가 웬만한 거는 잘한다고 보시면 돼요. 예를 들어 어, 우리 집에 와서 학습을 해요. >> 네. 아, 요거 요거 재밌는 사례가 있는데 젠슨이 올해 발표한 그 소프트웨어가 코스모스하고 옵티머스라는 게 있습니다. 이거 요렇게 생각하시면 되는데 우리가 아파트를 지을 때 모델하우스를 짓잖아요. 그러면 젠슨왕이 그런 거예요. 모델하우스에서 요리하고 라면 끓이고 커피 끓이고 설거지하고 이 청소하고 하는 거는 전부 영상으로만 찍으세요. >> 음. >> 그리고 우리 엔비디아에 보내 주세요. >> 음. 그다음 그다음에 그 모델하우스하고 똑같은 걸 제가 아까 디지털 트윈이라 그랬죠. 엔비디아에 옵니버스라는 소프트웨어에 만들어 주세요. >> 음. >> 그럼 끝. 그럼 아무 로봇을 선택해요. 옵티머스를 선택하든 뭐 보스톤 다이내믹스 아틀라투스를 선택하든 그러면 코스모스라는 소프트웨어에서 그 영상을 보고 이 로봇을 그 디지털 트윈에서 훈련시켜 준다는 거예요. >> 이게 엄청나게 많은 컴퓨터가 들어갑니다. 그니까 미국 안 갔다 와도 >> 안 갔다 와도 그럼 그 디지털 공간에서 막 학습을 하고 나면 그다음에 최종 테스트는 이 로봇이 진짜 피지컬 로봇이 모델하우스에 와서 잘하는지 테스트만 하면 되는 거예요. >> 음. >> 그럼 보통 모델하우스 짓고 입주하는데 2년 걸리죠? >> 네. 아파트까지. >> 예. 그 시간에 다 학습하는 거죠. >> 음. >> 학습이 끝나고 나면 손잡고 입주해라 그러면 쓸 만하겠죠. 그게 지금 젠슨이 꾸는 꿈이에요. >> 음. 그럼 그런 주택에 그 이미 모델하우스 만들어서 테슬라도 그렇고 다들 테스트하고 있거든요. 그럼 그게 완성이 되고 나면 예를 들어서 미국의 가장 큰 그 노인들의 꿈이 뭐냐면 혼자 살게 되었을 때 요양원에 안 가겠다. >> 아 >> 나한테 밥이라도 아침에 지어줄 수 있고 음 >> 나 화장실을 갈 때 부축도 좀 해 줄 수 있고 뭐 그 정도 서비스만 하고 그다음에 내가 예를 들어 야구를 너무 좋아했어요. 그럼 프로야구를 같이 보면서 야 저 선수 나 좋아했는데 >> 응원하고 같 그다음에 뭐 야 야 그때 >> 나 삼성 라이온즈가 우승할 때 그 장면 보고 싶어 그러면 탁 틀어주기도 하고 이런 친구가 있으면 얼마나 좋겠어요. >> 그러니까 그런 것이 지금 일런 머스크가 끊는 꿈 꾸고 있는 꿈이고 그걸 늦어도 2030년까지는 상당 부분 실용화하겠다. 그럼 어느 부분에서는 조금 미흡할 수 있더라도 사람들이 한 앞으로 한 5년간 AI하고 친숙해졌을 때는 그 정도 비용은 낼 거다. 지금 얘기하는 게 얼마냐 하면 어 로봇 가격은 35,000불. >> 네. >> 그다음 뭐 이걸 렌탈로 하면은 한 달에 한 60만 원 정도. >> 그 정도면은 뭐 아침에 일어나서 커피 좀 타 와라. 토스트 좀 만들어라. 청소 좀 해라. 설거지 좀 해라. 한 달 가정부 비용보다 훨씬 더 저렴하게 그렇게 된다는 겁니다. >> 근데 그게 또 현책 가격 기준이 될 테고 나중에 대량 생산이 되면 당연히 가격은 또 목표가는 만불 정도고요. >> 그다음 어 중국 같은 경우는 500만 원이 목표 가격이라고 얘기를 하고 있습니다. 네. >> 그렇더라고요. 이제 뭐 중국 기업들 같은 경우에는 우리 천대 만들었습니다. 이 영상 찍어서 올리고 하더라고요. 최근에도 보니까 보여주고 있죠. >> 대량 생산을 또 하고 있고 우리 가정에 들어올 날 머지 않았고 >> 네. 다만 윤리적인 문제라든지 보안 문제라든지 특히 이제 가정 내에 어린아이들도 있을 테고 >> 유리창도 있을 테고 로봇은 쇠덩이 아닙니까? >> 음. >> 안전의 문제라든지 좀 넘어가야 할 걸림돌들은 되게 많을 것 같아요. 현실적으로. >> 맞습니다. 네. 맞습니다. 여러 문제점들이 또 붉어지면서 해결점을 찾아가겠죠. 네. >> 특히 또 하나 걱정되는게 사실 이게 방위 산업 >> 음. 방산 측면이나 군사 분야에서 보면 로봇과 AI를 활용하는 게 훨씬 더 효율적일 것 같으나 >> 실제 전장에서 >> 네 >> 군인이 로봇 전투 로봇을 마주치게 된다면 와 이거는 상상 이상으로 무서울 것 같거든요. >> 맞습니다. >> 전쟁의 양상도 이제 바뀌고 있지 않습니까? >> 아, 이미 뭐 우리가 드론이라고 이름 불렀지만 그 로봇이죠. 네. >> 우크라이나 러시아 전쟁 때 이 이미 엄청나게 >> 드론의 역할이 커졌다는 거 증명했고요. 그리고 이 전방 그 탐험 나가는 선발대로 로봇들이 이미 다 실전 배치됐어요. 중국 같은 경우는 아예 분대 앞에 선봉에 로봇 전투견이 이 기관총 매고 네 나가는 걸 아예 공개를 했습니다. >> 그러니까 그 등자계 로봇 등자개의 총을 매달하는 >> 맞습니다. 실사격하는 것까지 다 보여줬고요. >> 그것도 자동 조준에서 >> 그렇죠. 그러면 이제 지뢰 탐사도 하고 앞에 있는 그 적들이 숨어 있는지 매복했는지 얘가 보니까 그럼 인간 입장에서는 굉장히 안전한 거죠. 거기다 위에는 드론이고요. >> 같은 편이라면 >> 그게 같은 편일 때 말이죠. 상대편이라면 그 열화상 카메라 탐지해 갖고 와서 >> 그러니까요. 이번에 그 대만 상륙 작전 때 이미 실전 배치해서 쓰고 있는 걸 보여줬어요. 훈련할 때 >> 훈련으로 >> 예. 근데 생각해 보세요. 중국의 이 제조 능력을 감안할 때 100만 대는 금방이거든요. 서해 안에 100만 대가 밀려온다. 하늘에는 새카맣게 100만 대의 자폭 드론이 몰려온다. 이게 시나리오로 상정이 되고 나면 >> 대응책이 필요할까요, 안할까요? 너무 필요하겠죠. 이게 사실 몇 년 전에요. AI를 무기에 도입하면 절대 안 된다라고 엄청나게 전 세계에 많은 셀러 엔지니어들이 다 서명했어요. >> 근데 이게 쏙 들어갔죠. 안 지키죠. >> 요새 왜 그 얘기가 없냐? 러시아가 우크라이나에 침공하고 나서 쏙 들어갔어요. 특히 이때 우크라이나에다가 당연히 밀리지 않겠어요? 근데 이 전세를 뒤집어 준 기업이 누구냐? 팔란티어라는 기업입니다. 이 고담이라는 시스템으로 전 세계에 있는 정보를 모아서 지금 러시아는 어디에 모여 있고 습격되 있고 어떤 작전을 하는지를 파악해 주는 AI 시스템이에요. >> 그리고 얘하고 연동된 게 어 바로 >> 드론들입니다. >> 음. 이 이 드론을 가지고 러시아의 그 공격을 펼치면서 전세가 뒤집어서 지금 이렇게 장기전으로 간 것이 아니었으면 초기에 끝났어요. >> 이걸 미국이 다 이제 이해를 했잖아요. 그러면 어떻게 될까요? 어, 이게 앞으로의 전장을 바꾸는 핵심이다. 그래서 이 AI 시스템을 기반으로 모든 무기를 연결하는 시스템을 지금 미국이 개발 중에 있습니다. 그래야 중국이 지금 저렇게 만들어서 나오는 거에 대해 대응할 수 있게 되는 거죠. 중국도 러시아한테 드론을 엄청 제공했거든요. 그리고 성능이 아주 훌륭하다는 것까지 다 증명을 했어요. >> 그럼 결국 그 방어 체계를 만드는 이게 그래서 방위 산업이잖아요. 이 방어 체계를 만드는 우리나라 입장에서도 굉장히 중요해진 거죠. 음 >> 앞으로는 AI가 통제한 시스템에 따라 무기들이 다 연동되고 그거에 따라 움직이고 작전도 그걸 기반으로 간다. 이미 그 계획은 다 수립돼 있고요. 이제 생산하는 일만 남은 건데 미국이 지금 다급해졌어요. 왜냐? 그동안은 뭐 보잉이라든가 >> 뭐 대기업을 중심으로 전투기 뭐 항공모함 잠수함 이렇게 대형 무기들을 중심으로 편제를 만들어 왔는데 >> 조그만 드론들은 어떻게 만들지? 음. >> 이런 것들이 굉장히 이 다 힘들어진 거예요. 그러면 그걸 할 때가 필요하죠. >> 네. >> 그럼 그 스타트업들을 많이 만들고 있는데 문제는 뭐냐? 여전히 대규모 생산 능력은 딸리는 겁니다. >> 그러네요. >> 그럼 누가 협력할까요? >> 제조 역량이 있는 나라 >> 대한민국이죠. 예. 그래서 지금 대한민국의 그 제조 역량은 또 방위 산업의 역량은 이미 뭐 러시아 우크라이나 전쟁이나 국지전이나 이런 걸 통해서 다 검증이 됐어요. >> 그런데 거기에다가 AI를 붙일 수 있고 뭐 반도체가 투입된 무기 체계를 개발할 수 있고 할 수 있는 나라를 보니까 우리하고 중국밖에 없네. >> 음. >> 이번에 나토가 얼마나 취약한지를 다 증명했잖아요. >> 그리고 일본도 없고요. 어, 그럼 한국하고 협력해야겠네. 그래서 한국이 지금 이 미국과 방산 협력이 굉장히 많아지고 있습니다. 이게 우리한테는 되게 좋은 기회인 게요. 방산의 특징이 돈 받고 개발하는 거잖아요. >> 거기다 미국이 AI 시스템을 다 얹어 줘야 돼요. 그래야 자기네 무기하고 통합 체계를 가지고 갈 수 있으니까. 덕분에 우리는 AI 역량을 돈 받고 키울 수 있게 되는 거죠. 음 >> 그래서 제조의 혁신을 이걸 통해 만들게 되면 그다음에 이제 상용화 버전으로 가서 >> 더 많은 이 어 피지컬 AI 제품들을 생산할 수 있는 역량이 생기게 되는 거죠. 어떻게 보면 또 위기자 기회 >> 왔을 수 있는 건데 그 사실 우리나라가 이제 앞에서도 최대 교수님께서 뭐 우리 일상에 들어와 있는 AI 교육 의료 또 자율주행 휴머노이드 로봇 같은 피지컬 AI 또 군사적인 측면도 입체적으로 이야기를 해 주셨는데 아 사실 우리는 어떻게 보면 이제 출발선에 섰다라는 생각도 들거든요. 가야 할 길이 멀기도 하고 >> 저희가 오늘 읽어본 책은요. 최재붕의 글로벌 AI 트렌드라는 책인데 많은 이야기를 나눴습니다만 이 책을 관통하는 핵심 구절 하나를 교수님께 직접 좀 낭독을 좀 부탁드리려고 하거든요. >> 아, 네. 제가 마지막 페이지에 있는 한 구절을 뽑았습니다. 이런 거대한 도전은 단지 경제적 성과에 그치지 않습니다. 다음 세대에게 세상에 없던 일을 만들어 낼 수 있다는 정신적 유산이 됩니다. >> 청년들이 도전적 세계관을 품고 글로벌 무대에 나설 수 있도록 하는 것 그것이야말로 우리가 후대에 물려줄 가장 값진 선물입니다. 기술 자체가 아니라 >> 네. >> 경제적 성과뿐만 아니라 정신적인 유산까지 말씀하셨어요. 어떤 의미로 이걸 마지막에 꼽아 주셨나요? >> 사실 저는 항상 이 생각나는 게 김부 선생님이 우리가 진짜 갖고 싶은 건 무기가 강한 나라 >> 이건 했죠. 군사국 됐으니까. 부자의 나라 이것도 뭐 좀 아쉽진 않지만 어느 정도 많이 왔죠. 그것보다 더 갖고 싶은 건 문화 강국이다 그랬는데 이번에 뭐 K팝 데몬스터스 같은 거 보면 대한민국 문화 강국 됐어요. 어, 엄청나게 그게 식민지 시절 꿈꾸던 거였습니다. 그때 그 얘기를 들었던 사람들은 다 미쳤구나 그랬을 거예요. >> 망한 나라에서 무슨 소리냐? >> 근데 그때 꿈을 꾸지 않았으면 안 됐겠죠. 저는요 이런 얘기를 합니다. 학생들한테. 야, 휴머노이드는 누가 될까? 미국이든 이드는 보면 약간 닮고 건방지고 데리고 있긴 좀 부담스럽지 않냐? >> 중국산 휴머노이드는 왠지 불안해. [웃음] >> 뭐 내 정보 빼갈 거 같고 뭐 사고도 칠 거 같고 >> 그럼 미국 사람도 유럽 사람도 어떤 휴머노이드가 지어했으면 좋을까? 미니에지도 좀 알고 >> 어, 문화적으로 좀 풍성한 어이 좀 그런 것도 소유하고 있고 왠지 공손해 보이고 얌전하면서 생긴 거는 K팝 아이돌 스타들 같은 야, 그런 휴머노이드는 너희가 만들 수 있지 않겠냐? >> 엄청 팔리겠네요. [웃음] >> 그래서 제가 그런 얘기를 합니다. 우리 미친 꿈을 꾸자. 애플과 또 테슬라 같은 기업 너희는 할 수 있다. >> 음. 대한민국 어른들은 그동안 너희 부모님들은 전 세계를 쫓아가서 세계가 부러워하는 뭐 제조 기업들을 만들었지만 쫓아가는 게 아니라 너희는 앞서가는 K팝 데몬스터스의 팬덤과 우리가 지금까지 만든 이런 응음 >> 스마트폰 >> 스마트폰 합하면 애플보다 나은 거 만들 수 있지 않을까? 음. >> 어, K팝 데몬스터스의 팬덤과 새로운 휴머노이드를 만든다고 하면 우리의 이 기술력과 팬덤이 합하면 세계가 열하는 휴머노이드는 너희가 만들 수 있지 않을까? 이렇게 얘기를 합니다. 가능성 있죠? 스토리 괜찮잖아요. 그럼 학생들이 댓글을 달아요. >> 저 선생님이 미쳤나 보다. [웃음] >> 네. >> 사실 그런 꿈을 또 아무나 꿀 수 있는 것도 아니고. >> 맞습니다. >> 근데 다만 그중에서 나오겠죠. >> 김구 선생님이 꾸셨던 것처럼. 네. 미친 꿈을 꿔야 또 그걸 실현할 수 있고 대한민국이 어 사실 팩트를 체크해 보면 지난 30년간 미친 꿈을 가장 많이 현실로 만든 나라가 맞습니다. 그게 대한민국 어른들의 엄청난 >> 음 >> 뭐 그 파워를 보여 준 거죠. 그럼 그다음 세대한테 이런 유산을 안겨 줘야 되지 않을까요? 제가 쓰고 싶었던 얘기가 바로 그 구절이었습니다. >> 군사 강국, 경제 강국, 문화 강국, 또 그 사이에 인터넷 강국이라는 말도 있었고 이제는 AI 강국으로 나가는 대한민국의 모습을 또 기대해 보겠습니다. 자, 오늘은 최재붕의 글로벌 AI 트렌드라는 책을 성균관대학교 최재 교수 함께 읽어봤습니다. 만세 고맙습니다. >> 네. 감사합니다. >> 감사합니다. 별의별 이야기를 책을 통해서 나누는 별책로 마치고 월요일 아침 9시 5분에 다시 돌아오겠습니다. 성공의 감은 오늘도 여러분을 응원합니다.