OpenAI 플랫폼 에세이, AI의 두 미래 '깊이'와 '넓이' 문명 제시

Hemanth Asirvatham과 Elliott Mokski가 작성한 독립 에세이 The eternal complement가 OpenAI의 AGI 미래 탐구 플랫폼에 게시됐다. 이 글은 OpenAI의 공식 입장이 아닌 저자의 개인 견해임을 명시한다. 에세이는 AI 주도 진보의 두 가지 경로를 제시한다. 물리적 제약을 시뮬레이션과 추론으로 극복하는 Civilization of Depth, 그리고 물리적 실행과 기관 관료주의의 느린 속도 때문에 진보가 제한되는 Civilization of Width이다.

진보의 상승하는 비용

저자들은 Nick Bloom 등의 연구를 인용해 과학적 진보의 난이도가 높아지고 있음을 강조한다. 주요 지표는 다음과 같다.

• Moore's Law 유지를 위해 필요한 연구 인력은 1970년대 초 대비 18배 증가했다.
• 1930년대 이후 효과적인 연구 노력은 23배 늘었으나 측정된 생산성은 1/41로 하락했다.
• 현재 칩 팹 비용은 30년 전보다 5배 높다.

Depth vs. Width

에세이는 Frontier intelligence와 Capacity가 상호 보완적이라고 주장한다. Civilization of Depth에서는 초지능이 시뮬레이션을 통해 불확실성을 줄여 물리 실험의 효율성을 높인다. 힉스 보손 예측처럼 적은 물리적 발자국으로 깊은 지혜를 얻는 결과다. 반면 Civilization of Width에서는 생물학 등 in silico 모델이 실증 테스트를 완전히 대체할 수 없는 분야에서 병목 현상을 겪는다. 여기서 AI의 진정한 힘은 천재성이 아니라 방대한 기계 및 기관 시스템을 조율하는 bureaucrat로서의 능력일 수 있다. Dyson sphere 건설 같은 물리적 확장은 빛의 속도와 자재 물류의 제약으로 인해 진보가 수천 년에 걸쳐 진행될 수 있다.

인간 호기심의 역할

AI가 통찰력과 자원 조정에서 우월할 수 있지만, 저자들은 인간의 호기심이 여전히 중요하다고 주장한다. 인간은 Frontier intelligence와 창의적 다양성에서 비교 우위를 유지할 수 있으며, AI는 실행이라는 '지루한' 작업을 담당한다. 미래는 진보가 더 많은 물리적 자원(Width)을 필요로 하는지, 아니면 더 적은 자원으로 더 많은 성과를 내는지(Depth)에 달려 있다.