AI 분야에는 「인공지능 효과(AI effect)」라는 흥미로운 현상이 있습니다.
컴퓨터 과학자 래리 테슬러(Larry Tesler)의 말로 자주 인용되는 「AI는 아직 풀리지 않은 모든 것이다(AI is whatever hasn't been done yet)」가 이 현상을 가장 잘 표현합니다.
예를 들어 1950~60년대에는 「체스를 두는 컴퓨터」가 인공지능의 상징이었습니다.
그러나 1997년 IBM의 딥 블루가 카스파로프를 이기자, 사람들은 「체스는 사실 무차별 계산일 뿐 진짜 지능이 아니다」라고 자리를 옮겨 평가했습니다.
그 이후 체스 엔진은 「AI」보다 「검색 알고리즘」으로 불리는 일이 잦아졌습니다.
마찬가지로 한때 음성 인식, 광학 문자 인식(OCR), 자동 번역, 이미지 분류, 추천 시스템도 모두 「최첨단 AI」였습니다.
그러나 충분히 잘 풀리고 일상 도구가 되는 순간, 사람들은 그것을 더 이상 AI라 부르지 않고 그냥 「OCR 프로그램」, 「번역기」, 「추천 시스템」이라 부릅니다.
이 현상이 일어나는 이유는 두 가지입니다.
첫째, 사람의 「지능」 개념 자체가 「우리가 아직 잘 모르는 능력」이라는 신비를 함께 가집니다.
일단 그 풀이가 명확히 알려지면 신비가 사라지고, 그 능력은 「알고리즘」이라는 사무적인 이름으로 옮겨집니다.
둘째, AI 분야의 목표가 끝없이 상향 조정되기 때문입니다.
이 현상의 가장 흥미로운 결과는, 「현재 우리가 쓰는 ChatGPT조차 10년쯤 뒤에는 그저 「언어 도구」라 불리며 「진짜 AI는 다른 어떤 것」이 될 가능성이 크다」는 점입니다.
AI 효과는 우리가 무엇을 「지능」이라 부르는지에 대한 인식이 끊임없이 움직이고 있음을 보여 줍니다.
한 줄 요약
「AI 효과」는 어떤 문제가 잘 풀리고 일상이 되는 순간 그것을 더 이상 AI라 부르지 않는 현상으로, 「지능」이라는 개념 자체가 끊임없이 위로 옮겨 다님을 보여 줍니다.
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