AI 2027를 쓰기 전, 그가 2026년을 예측했다. 어떻게 맞혔나?

Daniel Kokotajlo는 2021년 에세이 **"What 2026 Looks Like"**를 다시 평가하며, 서사형 예측이 생각보다 훨씬 강력한 도구였다고 말한다. 그는 ChatGPT 이전에 이미 AI 발전의 다음 단계가 무엇일지 기술의 연속선 위에서 추론했고, 현실이 그 이야기와 매우 가까워졌다고 본다.

맞아떨어진 부분은 적지 않다. 2023년의 AI 붐과 높은 매출, 100 million-plus 규모의 학습 비용 회수, 그리고 미국-중국 반도체 규제 같은 흐름은 방향까지 포함해 상당히 정확했다. 특히 2025년에 모델 크기 경쟁보다 더 중요한 것이 모델을 오래 돌리는 **"bureaucracies"**와 같은 에이전트 구조, 즉 오늘날의 agent frameworks와 scaffolding이 될 것이라고 본 대목은 인상적으로 평가된다.

반대로 빗나간 부분도 분명하다. 그는 2024년의 신규 대형 모델 둔화와 칩 부족 완화를 예상했지만, 실제로는 효율화가 진행되는 동시에 더 큰 모델도 계속 등장했고, high bandwidth memory를 포함한 공급난도 더 심해졌다. 또 AI가 온라인 정보 환경을 급격히 양분해 서로 다른 기술 스택과 강한 검열·선전 체계를 만들 것이라는 전망은, 일부 현상은 있었지만 예상만큼 극적으로는 전개되지 않았다.

그는 이런 차이를 단순히 "물리 세계는 느리다"는 식으로 설명하는 데는 회의적이다. 오히려 AI의 사회적 침투는 생각보다 빠랐고, **"수억 명이 챗봇과 정기적으로 대화한다"**는 수준을 그는 오히려 과소평가했다고 본다. 결론적으로, 미래를 볼 때는 숫자 하나를 찍는 예측보다, 기술이 다음 단계에서 어떤 구조와 사용 방식을 낳는지 서사적으로 끝까지 밀어붙여 보는 방식이 더 많은 통찰을 준다는 주장이다.