AI 시대, LLM 시대, 그리고 우리 자신의 시대를 명명하는 문제

언어 모델과 대화하면서 간단한 말을 하려 한다고 상상해 보자. 모든 것이 시작된 때부터라는 의미를 전달하고 싶은 것이다. 비인간적인 존재와의 대화가 갑자기 가능해진 시간 — 이전까지는 오직 다른 인간에게만 허락되었던 방식으로. 그런데 막상 그것을 표현할 단 하나의 단어가 없다는 사실을 깨닫게 된다. 그래서 이렇게 말한다. “대규모 언어 모델이 대중화된 이후로”, 혹은 “ChatGPT가 주류가 된 이후로”, 혹은 “2022년의 전환점 이후로”. 이 표현들은 모두 맞다. 하지만 어느 것도 간결하지 않다. 바로 이것이 좀 더 깊이 살펴볼 가치가 있는 문제다.

인류는 언제나 어떻게 자신의 시대를 명명해 왔는가

수천 년 동안 인류는 당시 지배적이었던 도구의 관점에서 자신의 역사를 정리해 왔다. 석기 시대, 청동기 시대, 철기 시대 — 이것들은 단순한 은유나 시적 표현이 아니다. 이 시기에는 이 도구 혹은 재료가 인간이 어떻게 살고, 일하고, 싸웠는지를 규정했다는 정확한 기술적 명칭이다.

이 패턴은 근대에도 반복된다. 산업혁명, 증기 시대, 전기 시대, 원자력 시대, 정보화 시대. 매번 동일한 도식이 적용된다 — 어떤 기술이 삶의 충분히 많은 측면을 바꾸면, 역사가들이 (혹은 단순히 자신의 시대에 대해 이야기하는 사람들이) 그 시기를 명명할 필요를 느끼게 된다.

그러나 이 패턴에는 쉽게 간과되는 중요한 세부 사항이 있다. 이 이름들은 항상 늦게 붙여졌다는 것이다. “석기 시대”라는 용어는 사람들이 석기 도구를 사용하던 때 생겨난 것이 아니라, 그 시대가 수천 년 전에 끝난 뒤에야 생겨났다. “산업혁명”이라는 개념이 확산된 것은 최초의 공장들이 영국의 풍경을 바꾸기 시작한 지 수십 년이 지난 후였다. 그 순간들을 살아간 사람들은 자신의 시대를 가리킬 이름을 갖고 있지 않았다. 우리는 — 역사상 최초로 — 스스로의 이름을 실시간으로 붙이려 하고 있다.

경계는 어디에 있는가

새로운 시대를 헤아리기 시작할 기점을 찾는다면, 하나의 날짜가 가장 자주 등장한다. 2022년 11월이다. OpenAI가 ChatGPT를 일반 대중에게 공개한 시점이다. 5일 만에 백만 명의 사용자를 모았고, 두 달 만에 일억 명에 달했다. 역사상 어떤 기술도 이렇게 빠르게 이 규모에 도달한 적이 없었다.

그런데 왜 하필 이 시점이고, 더 이전의 시점은 아닌가? 대규모 언어 모델은 2022년 이전에도 존재했다. GPT-3는 2020년부터 이용 가능했지만, 주로 개발자들을 위한 것이었다. BERT, LaMDA, PaLM — 이 모두가 ChatGPT에 앞섰다. 더 이전에는 IBM Watson 같은 시스템들이 그 시대에 비슷한 열광을 불러일으켰다. AI가 점진적으로 발전했다면, 왜 특정 한 순간을 부각시키는 것일까?

그 답은 모델의 아키텍처나 파라미터 수에 있지 않다. 전혀 다른 무언가에 있다. 바로 자연어를 통한 민주화다. ChatGPT는 대규모로 확산되면서 동시에 누구에게나 접근 가능했던 최초의 모델이었다 — 프로그래밍 지식도, API도, 전문 지식도 필요 없이. 평범한 인간의 언어로 문장을 입력하고 평범한 인간의 언어로 답변을 받는 것으로 충분했다. 그것은 양적인 변화가 아니라 질적인 변화였다.

같은 시기인 2022년에 Midjourney, DALL-E 2, Stable Diffusion이 이미지 분야에서 유사한 돌파구를 가져왔다는 점도 언급할 필요가 있다. 수백만 명의 사람들이 처음으로 보고 싶은 것을 말로 묘사하고 실제로 볼 수 있게 되었다. 경계점을 찾는다면, 그것은 텍스트만을 아우르는 것이 아니다 — AI가 인터페이스로서 자연어를 통해 접근 가능해진 그 전체적인 순간을 포함한다.

후보 명칭들의 개관

명칭의 필요성이 실재하는 만큼, 현재 사용되고 있는 것들을 살펴볼 가치가 있다.

AI 시대는 주류 미디어에서 가장 광범위하게 사용되는 명칭이다. 즉각적으로 이해되고 헤드라인으로도 잘 작동한다. 그러나 그 약점은 근본적이다. AI라는 개념은 1950년대부터 존재해 왔다. 전문가 시스템, 1세대 신경망, 추천 알고리즘 — 이 모두가 AI였다. “AI 시대”라고 말하는 것은 사실상 “특정 종류의 AI 시대”를 말하는 것이지만, 어떤 종류인지를 명시하지 않는다.

LLM 시대 (대규모 언어 모델)는 텍스트 기반 언어 모델에 대해 이야기할 때 기술적으로 정확하다. 기술을 다루는 사람들에게는 올바른 의미를 전달한다. 그러나 두 가지 단점이 있다. 더 넓은 독자층에게는 난해하고, 더 중요하게는 이 시기의 문화적 돌파구에 똑같이 중요했던 생성형 시각 모델을 배제한다.

생성형 AI 시대는 그 문제를 해결한다 — 텍스트와 이미지를 모두 포괄하며 “AI 시대”보다 정확하다. 기사와 업계 보고서에서 점점 더 자주 등장하고 있다. 약점은 길이와 일정한 건조함이다 — 문화적인 용어라기보다는 기술 용어에 가깝게 읽힌다.

대화형 AI 시대는 사용자 관점에서 이 돌파구의 진정한 핵심을 강조한다. 바로 대화를 나눌 수 있는 능력이다. 생성하거나 처리하는 것이 아니라 — 대화하는 것. 이 명칭은 아키텍처가 아닌 경험을 포착한다. 약점은 아직 일반적인 사용에서 잘 확립되지 않았고 설명이 필요할 수 있다는 것이다.

포스트-ChatGPT는 나머지와 다르게 작동한다 — 기술을 묘사하는 대신, 특정 역사적 순간을 기준점으로 지목한다. “전후”나 “산업혁명 이후”와 유사하게 기능한다 — 무언가가 무엇인지를 정의하는 것이 아니라, 어디서부터 헤아리기 시작하는지를 나타낸다. 추가 설명 없이도 이 맥락을 이해하는 언어 모델과 사람 모두에게 읽힌다. 한계는 ChatGPT가 특정 회사의 제품 이름이라는 것으로, 시간이 지남에 따라 시대착오적으로 들릴 수 있다 — 마치 전기 시대를 “에디슨의 시대”라고 부르는 것처럼.

자신의 시대를 명명하는 문제

여기서 우리는 용어론을 넘어서는 무언가에 닿는다. 역사상 처음으로, 인류는 자신의 시대가 끝나기 전에 — 어쩌면 제대로 시작되기도 전에 — 그 시대를 명명하려 하고 있다. 우리는 한가운데에 있다.

이는 근본적인 어려움을 만들어낸다. 우리는 아직 이 순간의 어떤 특징이 진정으로 규정적인 것으로 드러날지 모른다. 모델의 규모일까? 자연어를 통한 접근성? 노동 시장에 미치는 영향? 사람들이 생각하고 쓰는 방식의 변화? 우리는 이름을 요청하면서도, 정작 이 시간이 실제로 무엇이 될지라는 질문의 답을 아직 모른다.

미래의 역사가들은 더 쉬울 것이다. 그들은 거리를 두고 이 시기의 어떤 실마리가 가장 중요한 것으로 드러났는지 보고 그것으로 이름을 엮어낼 것이다. 우리는 한편 불완전한 정보 속에서 우리가 잠겨 있는 무언가를 묘사하려 하고 있다.

그리고 어쩌면 그것이 가장 중요한 관찰일지도 모른다. 이 시간을 명명하고자 하는 바로 그 필요 — 모델과 대화하면서 “모든 것이 시작된 때”에 대한 짧은 표현을 찾을 때 느끼는 그것 — 는 무언가가 진정으로 변했다는 증거다. 시대는 칙령으로 만들어지지 않는다. 충분히 많은 사람들이 무언가가 전과 다르다고 느끼기 시작할 때 생겨난다.

답 없는 질문

제안된 명칭들 중 완벽한 것은 없다. AI 시대는 너무 넓다. LLM 시대는 너무 기술적이다. 생성형 AI 시대는 정확하지만 차갑다. 포스트-ChatGPT는 구체적이지만 제품명에 기반한다. 대화형 AI 시대는 적절하지만 잘 확립되어 있지 않다.

어쩌면 올바른 이름은 아직 만들어지지 않았을지도 모른다. 어쩌면 그것은 기술의 방향이 아닌 경험의 방향에서 — 사람들이 이 시간을 돌아볼 때 느끼는 것에서 — 나올 것이다. 혹은 이미 어떤 언어로, 아직 정전이 될 기회를 갖지 못한 어떤 글에 존재할지도 모른다.

당신은 이것을 무엇이라 부르는가? 그리고 당신이 보기에, 새로운 무언가가 시작된 순간은 언제였는가?