(참고자료) 로봇 산업에 관한 거의 모든 내용 담은 251페이지 보고서

지난 1950-1960년대 처음으로 특허권이 주어진 이후 산업용 로봇 사용은 그동안 주로 제조업을 중심으로 꾸준히 확산해 왔다. 최근에는 기술 발달과 함께 노동비용 상승, 그리고 노동력 증가세 둔화 등의 현상이 서로 맞물리면서 로봇 사용이 더욱 확산하고 있다. 게다가 가장 최근에는 인공지능(AI) 혁신이 일어나면서 로봇의 미래에 관한 기대가 빠르게 커지고 있다.

각종 통계를 제공하는 Statista에 따르면 세계 산업용 로봇 시장은 꾸준히 확대해 지난 2020년 550억달러 수준에서 오는 2028년 1650억달러를 넘을 것으로 전망된다. 이런 가운데 하이투자증권에서 모두 251페이지에 달하는 방대한 보고서를 발간했다. 『Paradigm Shift, 기계를 넘어: 협동로봇과 인공지능의 시대』라는 이 보고서는 로봇과 관련한 거의 모든 정보를 담고 있다.

저자는 하이투자증권이 2019년 "공장을 넘어 사람 곁으로", 그리고 2022년 "로봇이 선사한 무인화 혁명" 보고서를 통해 로봇 산업의 청사진을 제시했고, 전통 산업용 로봇과 함께 협동 로봇 시장의 확대를 주장했으며, 무엇보다 인공지능을 활용하는 진정한 로봇의 등장을 예상했다고 소개했다. 저자는 실제로 지난 4년 동안 글로벌 산업용 로봇 보급률은 상승했으며, Tesla의 Optimus 등 휴머노이드까지 등장하기 시작했다고 강조했다.

본 블로그에서는 방대한 보고서 내용을 모두 소개할 수 없어서 요약 부분을 소개하고 보고서 전체를 구할 수 있는 링크를 공유한다. 저자와 하이투자증권에 감사의 말씀을 드린다.

(참고자료) 최근 글로벌 거대 IT 기업들의 생성형 AI 투자 및 개발 현황

챗GPT 출시로 생성형 인공지능(AI)의 잠재력이 큰 충격을 준 가운데 구글과 아마존 등 기술 혁신을 이끌고 있는 거대 기업들 사이에 주도권 경쟁을 가속화하고 있다. 전통 기술 기업들도 여기에 가세하고 한국 기업들도 이런 추세에 뒤떨어지지 않기 위해 투자를 확대하고 있다. 이와 관련해 산업연구원(KIET)가 생성형 AI 분야에서의 거대 기업들과 한국 기업들의 최근 연구 개발 현황을 정리한 자료를 발간했다. 주요 내용을 공유한다.

(보고서) LLM을 당장 중앙은행 업무에 투입하기는 어려울 듯 - 신현송 공저 BIS 보고서

챗GPT와 LLaMa 등 생성형 AI 열풍을 불러일으키면서 세계적인 주목을 끌고 있는 거대언어모델(LLM, '대규모언어모델'로도 불림)의 능력과 한계에 관한 논문이 쏟아지고 있다. 아주 제한적인 규모의 언어와 제한적인 패턴에 기반해 작동하던 이전 모델과 달리 LLM은 막대한 양의 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 AI 모델로 각광을 받고 있다.

심지어 LLM이 많은 분야에서 인간의 능력을 앞서고 인간의 노동을 대체하리라는 전망도 쏟아지고 있다. 여기에 덧붙여, 경제와 관련해 가장 광범위하고 신속하며 정확한 정보 수집과 처리, 그리고 분석과 예측 기능을 보유해야 하는 기관 중 하나인 중앙은행 업무에 과연 조만간 LLM이 인간을 대체할 수 있을 것인가?

이런 질문과 관련해 국제결제은행(BIS)이 "아직은 부족한 점이 많다"는 결론을 제시한 간이 보고서를 발간했다. 이 보고서(스위스데이터사이언스센터의 페르난도-페레즈 크루즈와 BIS의 신현송 공동 저술) 주요 내용을 소개하고 링크 전문을 공유한다. 보고서 자체는 비교적 짧지만, 생성형 AI 관련 참고자료 목록이 공개돼 있어서 관심 있는 사람에게 큰 도움이 될 것이다.

(보고서) 큰 폭 DRAM 가격 상승 1분기까지는 지속, 이후는 수급 요인이 변수

올해 미국 등 주요국 통화정책 긴축 기조가 완화 기조로 빠르게 전환될 것이라는 기대와 함께 반도체 시장 회복 사이클에 관한 전망이 가세하면서 새해 초부터 주식시장이 낙관론을 한껏 반영하고 있다. 이런 가운데 IBK투자증권은 큰 폭의 DRAM 가격 상승 여건이 올해 1분기까지 지속되기는 하겠으나, 이후에는 수급 상황에 따라 상황이 달라질 수 있으리라고 전망했다.

IBK투자증권은 보고서에서 "아직까지 실수요 회복의 전조는 없으며 미국의 고금리 환경의 장기화는 시장의 부담으로 작용할 수 있(다)"라면서, 공급자들이 가동률을 점진적으로 높일 것으로 전망되기에 "시장환경은 2024년을 지나며 수급 요인으로 인해 어려워질 수 있을 것으로 예상"한다고 밝혔다.

다음은 보고서 주요 내용이다.

(참고자료) AI와 경제를 동시에 생각하는 사람들을 위한 IMF의 지침서

인공지능(AI) 개념과 초기 발명품이 세상에 나온 지는 오래됐다. 당시만 해도 만화, 소설, 에세이, 논문, TV 드라마, 그리고 영화 등 각종 매체를 통해 AI가 모든 영역에서 인간이 하는 일을 돕거나 대체하게 되리라는 전망이 확산했다. 그 진화의 끝은 결국 AI가 인류를 대체하는, 즉 인류가 '필요 없어지는' 상황에 이르리라는 공포감이 현실감있게 받아들여질 지경이었다.

인터넷 버블 붕괴로 투자가 주춤한 가운데 AI 혁신은 한동안 미뤄지고 결국 AI에 관한 기대도 식는 듯했으나, 최근 체스와 바둑 등 고도의 인간 지능을 동원한 훈련이 필수적이라는 게임에서 심즈, 알파고 등 컴퓨터 프로그램이 인간을 꺾는가 하면 생성형 AI가 발표되면서 한꺼번에 몇 단계는 뛰어넘은 듯한 혁신이 일어나고 있다.

이에 수많는 책이 다시 쏟아져 나오고 각종 참고자료도 속속 발간되지만, 그럴 수록 '믿을 만한' 자료를 구하기는 어려워지고 있다. 이런 가운데 국제통화기금(IMF)이 계간지 『Finance & Development』 최근호를 통해 '인공지능과 경제학에 주는 의미'라는 주제에 관한 여러 편의 유용한 글을 게재했다. 

(참고자료) 그래서 어디까지가 AI인지 OECD가 최근 수정한 규정과 배경 설명

요즘 인쇄 매체나 온라인 매체 등 형태를 가리지 않고 많은 글에서 가장 자주 등장하는 대상은 단연 AI(인공지능)와 AI 시스템, 그리고 그와 관련된 개념들이다. AI 관련 연구‧개발 활동은 지난 20세기 후반부터 전 세계적으로 활발하게 이루어져 왔고, 종종 새로운 개발 성공 사례도 보고돼왔다. 하지만, 드디어 산업혁명에 버금가는 '혁명적' 전환이 이루어졌다는 보고와 논의는 최근 들어 두드러졌다.

주식시장 등 금융시장에서는 기업들이 앞다퉈 AI 관련 발표를 내놓았고, 상당수 기업의 주가는 폭등하거나 폭락하는 등 AI 자체가 큰 영향력을 입증하고 있다. 그런데 과연 이런 발표들 중 '어디까지 믿을 수 있는지'는 읽을 때마다, 주가 반응을 볼 때마다 의문스럽다. '어디까지 믿을 수 있는지'라는 말의 의미도 애매하다. 결국 '어디까지가 AI라는 개념을 적용할 수 있는지' 확실히 규정해야 할 필요를 느낀다.

(책소개) The Age of AI: AI가 재앙이 되기 전에 인류가 해야 할 일들

인공지능(AI)이라는 개념이 언급된 것은 수십년 전 초창기 버전의 컴퓨터가 실무 작업에 투입된 무렵이었다. 하지만, 이 컴퓨터가 머지않아 인간의 지능과 같은 개념의 기능을 가진 기계로 발전할 것이라던 당시 전망이 실현되지 않아 연구 자금이 끊기는 '혹한기'를 맞기도 했다. 이후에도 낙관론과 비관론이 여러 차례 자리를 바꾼 끝에 21세기 들어 AI 기술은 다시 전성기를 맞았다.

단순히 인간이 구체적인 행동을 사전에 입력한 대로 작업을 수행하는 기계에 지나지 않던 컴퓨터(프로그램을 포함한 시스템 전반)가 이제는 엄청난 양의 데이터와 엄청난 횟수의 실행 학습을 엄청나게 짧은 시간에 거치면서 처음에 아이디어로 떠돌던 AI 기술이 인간의 눈앞에 펼쳐지게 됐다.

급기야 최근에는 어떤 프롬프트를 제시하면 스스로 문장, 이미지, 기타 형태의 자료를 만들어낼 수 있는 생성형AI가 상당히 만족스러운 성능을 입증하며 충격을 주고 있다. 세계 여러 나라, 여러 기관에서는 잇따라 현재 인간이 수행하는 직업 중 몇 퍼센트가 AI에 의해 대체될 것이라든가 현재 취업자 중 몇 퍼센트가 AI에 의해 채워질 것이라는 보고서를 발간할 정도가 됐다.

AI라는 것은 이제는 하드웨어인지 소프트웨인지, 그와는 다른 차원의 무엇인지조차 규정하기 곤란할 정도의 존재가 됐다. 차라리 하나의 '현상'으로 취급돼야 타당할 것 같기도 하다. 따라서 AI가 무엇인지를 책으로 익한다는 것은 어려워졌다.

(블룸버그 오피니언) ChatGPT가 내 일을 대신 한다면서요? 나는 뭘 하면 되죠?

ChatGPT의 뛰어난 기능에 관한 글이 많이 보인다. 개인적인 사용 소감이나 증권사 보고서에서 한국은행 연구 보고서까지 대체로 ChatGPT가 사무직 업무에 매우 능숙하다는 점을 강조하는 내용이 주를 이룬다. 하지만, 과거 이런 저런 획기적인 기술 개발이 이루어졌을 때 "앞으로 00년 뒤에는 00가지 일자리가 사라질 것"이라는 종류의 예언이 난무했지만, 그대로 실현된 적은 별로 없다. 물론 직능의 성격이 바뀌긴 했다. 

이와 관련한 블룸버그 오피니언 글이 있어 소개한다. 글쓴이는 생성형 AI가 어느 정도의 단순 업무를 대체할 수 있겠으나, 그렇다고 해당 직능을 수행하는 모든 인력을 대체하기는 어려울 것이라고 지적한다. 내가 일했던 분야에서도 비슷한 일이 벌어졌다. 과거에는 정보 접근 자체가 모두에게 개방돼 있지 않았기에, 기자들은 정보를 온전히 취득해서 독자에게 전달하는 일이 업무의 한 부분이었다.

그렇지만, 인터넷이 발달하고 공공 부분의 정보 접근이 거의 모든 사람에게 개방되면서 이런 정보 취득과 전달 기능은 기자 업무의 지극히 일부가 됐다. 그렇게 되면서 기자에게 요구되는 기능은 한 차원 높아졌고, 오늘날 기자들은 정보의 가치 판단, 시계열 분석, 향후 효과 등에 관한 올바른 지침을 제공하는 능력을 요구받고 있다.

일자리 대체 전망에 대해서도 개인적으로 경험한 바가 있다. 1980년대 후반 신문사에서 근무하고 있었는데, 당시 컴퓨터라는 것이 한 두대 씩 설치되면서 이제 종이 업무가 사라지고 단순 업무를 하는 일자리는 없어지리라는 말이 돌았다. 그런데 컴퓨터가 설치되면서 보조 업무를 하던 분들은 컴퓨터 관리 대장을 손으로 기록해서 결제를 받아야 했고, 컴퓨터가 한 일도 일일이 인쇄해서 캐비닛에 보관하고 기록해야 했다. 결국 이들의 일자리는 '한동안' 없어지지 않았다.

아래 번역에는 의역이나 축약이 포함돼 있다. 

(참고자료) IDB가 발간한 최근 블록체인, 생성형AI 관련 보고서들

블록체인과 생성형AI에 관해서는 하도 매일 언론에 등장하기에 나도 모르게 "기본적인 건 좀 안다"고 생각하기 쉽다. 서점에 가면 수많은 책이 나와 있지만, 선뜻 어떤 책이 나한테 맞는지도 모르겠다. 베스트셀러라고 사서 읽어 보면 "어? 나만 모르나?" 싶게 듬성듬성 내용이 건너뛰기도 하고 그렇다. 영어로 된 책 좀 읽자니 역시 어떤 책이 "내 수준에 맞는" 책인지도 모르겠다.

인공지능은 인간지능을 초월할 수 있을까 - 인공지능 관련 방대한 정보

※ 생성형 AI 열풍으로 컴퓨터 인공지능 기술이 드디어 인간의 능력을 앞지를 날이 가까왔다는 말까지 나오고 있다. 이에 대해 낙관적인 전문가의 말을 들으면 그 말이 맞는 것 같다가도 다소 비관적인 다른 전문가의 말을 들어도 또 그 말이 맞는 것 같다. 사실 맞고 안 맞고의 문제는 아니다. 인류 역사를 바꿀 만큼 중대한 일이니 내가 어느 쪽 말을 믿느냐는 중요하지 않은 것 같다. 단지, 사기꾼에게 휘둘리지 않을 정도의 정보는 늘 갖추는 것이 좋겠다. 발간된 지 좀 지난 보고서인데 KB금융지주에서 발간한 보고서(『인공지능은 인간지능을 초월할 수 있을까』)를 최근 접하고 관련 지식을 업데이트하는 데 많은 도움을 받았다. 이 블로그에는 "인공지능의 미래" 부분만 소개하지만, 보고서 앞의 1. 인간과 컴퓨터, 2. 인간지능의 작동 방식, 3. 인공지능의 작동 방식, 그리고 4. 최근 주요 인공지능의 성과와 한계 등 부분도 읽어두면 좋을 듯하다. 보고서 전문을 구할 수 있는 링크는 이 글 맨 아래에 있다.

(참고) OECD에서 진행 중인 AI 거버넌스 관련 논의 정리

※ 너무 새로운 것이어서, 또는 너무 복잡하고 전문적이어서, 또는 두 가지 모두 때문에 많은 사람들이 잘 모르는 사안일수록 관련 글이 넘쳐나는 아이러니를 자주 목격한다. 하지만, 그 중 많은 글은 읽어도 모르겠거나 읽을 수록 더 어렵다는 생각만 느는 경우가 있다. 인공지능(AI)도 그런 분야 중 하나다. 그런 가운데 이미 OECD 같은 국제기구를 중심으로 AI의 활용과 적용 및 규제에 관한 논의가 활발하다. 현재 논의 상황과 배경을 비교적 쉽게 설명하고 소개한 글이 있어 공유한다. 이 글은 엄지현 주OECD대표부 1등서기관님이 『나라경제』에 기고한 것이다.

OECD는 2019년 ‘인공지능 원칙(OECD AI Principles)’을 채택한 이후로 인공지능(AI)이 사회경제에 가져다주는 다양한 기회 및 도전과제들과, 이에 대응해 신뢰할 수 있는 AI를 구현하는 방안에 대한 논의를 활발히 진행하고 있다. 지난해부터 디지털경제정책위원회(CDEP) 산하에 ‘AI 거버넌스 작업반(WPAIGO)’을 신설해 국가 AI 정책, AI 컴퓨팅 측정, AI 시스템 책임성, AI와 환경 이슈 등을 논의하고 있다. 이 글에서는 작업반 정례회의에서 이뤄지고 있는 최근 논의를 중심으로 소개하고자 한다.

매킨지 보고서: 생성형 AI가 가져올 생산성 향상...전망과 과제

세계적인 컨설팅사인 매킨지가 생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)의 확산과 그로 인한 경제적 영향 등에 관한 방대한 보고서를 발간했다. 보고서 발간 배경에 대해 "생성형 AI는 생산성 혁신의 새로운 물결을 촉발할 준비가 되어 있다. 먼저 비즈니스 가치가 창출될 수 있는 부분과 노동력에 미칠 수 있는 영향에 대해 살펴보겠다"라고 설명했다.

서문, 핵심 연구 결과, 비즈니스 가치, 산업에 미치는 영향, 노동력 및 생산성에 미치는 영향, 업계 및 사회적 고려 사항 등의 순서로 이루어진 이 보고서는 전문이 거의 전부 웹사이트에 공개돼 있다. 이 가운데 '핵심 연구 결과'와 '업계 및 사회적 고려 사항' 부분을 직역 수준으로 번역해보았다. 이 부분에 관심있는 독자들은 꼭 보고서 전문을 구해서 읽어볼 것을 권한다.