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'인공지능'이라는 단어가 틀렸다면, 우리는 지금껏 뭘 부르고 있었던 걸까요. 트럼프 대통령이 9월 19일 소셜미디어를 통해 'Artificial Intelligence'라는 이름을 바꾸자고 제안하며 온라인 투표까지 열었습니다. 저는 이 뉴스를 처음 봤을 때 솔직히 좀 의아했습니다. 이름이 문제가 아니라 기술 자체가 이미 우리 삶 한가운데 들어와 있는데, 왜 이 타이밍에 이름 이야기를 꺼내는 걸까 싶었기 때문입니다.
기술경쟁: 이름 하나에 담긴 미국의 전략 계산
트럼프 대통령이 제안한 세 가지 표현은 Superior Intelligence(SI·우월한 지능), Extreme Intelligence(EI·극도의 지능), Supreme Intelligence(SI·최고의 지능)입니다. 세 표현 모두 공통점이 하나 있습니다. '인공(Artificial)', 즉 인간이 만들었다는 뉘앙스를 지우고 지능의 수준 자체를 전면에 내세운다는 점입니다.
여기서 Artificial Intelligence(AI)란 인간의 학습·추론·판단 능력을 컴퓨터로 구현한 기술을 총칭하는 말입니다. 1956년 다트머스 회의에서 처음 공식 사용된 이후 70년 가까이 쓰여온 표현인데, 트럼프 대통령은 이것이 현재의 기술 수준을 충분히 설명하지 못한다고 본 것입니다.
제가 이 대목에서 흥미롭게 느낀 건 이름 논쟁 자체보다 그 배경입니다. 트럼프 대통령은 지난 9월 13일 "우리는 AI에서 중국을 앞서고 있다. 그 상태를 계속 유지하고 싶다. AI에서 승리하는 자가 승리하기 때문"이라고 밝혔습니다(출처: KBS 뉴스). 이름을 바꾸는 것이 단순한 언어 유희가 아니라 AI를 미국의 국가 경쟁력과 동일시하는 상징적 행동으로 읽힙니다.
실제로 AI 패권 경쟁은 소프트웨어만의 싸움이 아닙니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시키려면 GPU(그래픽처리장치)로 대표되는 고성능 반도체가 대량으로 필요합니다. 여기서 LLM이란 수천억 개의 매개변수를 학습해 언어를 이해하고 생성하는 초거대 AI 모델을 뜻합니다. GPT 시리즈나 Claude 같은 대화형 AI가 바로 이 범주에 속합니다.
제가 직접 AI 서비스를 업무에 써보면서 느낀 건, 이 기술의 뒤에 얼마나 거대한 인프라가 붙어 있는지 체감하기 어렵다는 점이었습니다. 질문 하나를 던지는 사이 데이터센터 수십 대의 서버가 동시에 연산을 수행하고, 그 모든 과정을 뒷받침하는 전력 소비량은 일반 가정 수백 가구 분에 달한다는 수치를 접했을 때 솔직히 예상 밖이었습니다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 데이터센터의 전력 소비는 2026년까지 2022년 대비 두 배 이상 증가할 것으로 전망됩니다(출처: IEA Electricity 2024 보고서).
- Superior Intelligence(SI): 인간 대비 우월한 지적 수준을 강조하는 표현
- Extreme Intelligence(EI): 극단적 수준의 연산·판단 능력에 방점을 둔 표현
- Supreme Intelligence(SI): 최고 지위의 지능이라는 절대적 우위를 함의한 표현
산업영향: AI 이름이 바뀌어도 달라지지 않는 것들
이름이 어떻게 정해지든 AI가 기업과 일상에 미치는 영향은 이미 진행 중입니다. 제가 주변을 보면서 변화를 가장 실감한 건 '속도'였습니다. 1~2년 전만 해도 AI 번역이나 문서 요약 기능이 어색하고 부정확하다는 인상이 있었는데, 최근에는 실무에서 그냥 쓰게 됩니다. 불편함을 잊을 만큼 빨라진 것입니다.
기업 입장에서 AI 도입의 핵심 변수는 두 가지로 보입니다. 하나는 데이터 품질이고, 다른 하나는 인프라 접근성입니다. 머신러닝(Machine Learning)이란 대량의 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 패턴을 학습하는 방식을 가리킵니다. 좋은 데이터 없이 머신러닝을 돌리면 결과물의 정확도가 떨어질 수밖에 없는 구조입니다. 제 경험상 이건 도구의 문제가 아니라 데이터를 얼마나 잘 쌓고 관리해왔느냐의 문제였습니다.
소비자 측면에서는 편리함이 커지는 만큼 판단력이 더 중요해집니다. AI가 생성한 텍스트나 이미지가 실제 정보와 구분되지 않는 경우가 이미 생기고 있습니다. 이른바 할루시네이션(Hallucination) 현상, 즉 AI가 사실과 다른 내용을 마치 사실인 것처럼 자신 있게 출력하는 오류가 아직 완전히 해결되지 않았습니다. 제가 직접 써봤는데 금융이나 의학 관련 질문을 던지면 그럴듯하게 틀리는 경우가 종종 있었습니다. 그래서 저는 AI 답변을 받을 때 중요한 사안일수록 반드시 원본 자료를 따로 확인하는 습관을 들이게 됐습니다.
한편 AI 속도 조절 필요성을 주장하는 목소리도 커지고 있습니다. 기술 개발 속도가 제도와 교육, 보안 체계가 따라잡기 어려운 수준으로 빨라지고 있기 때문입니다. 트럼프 대통령은 AI 개발에 제동을 거는 것에 부정적인 입장이지만, 그 판단이 옳은지는 결국 앞으로 몇 년 안에 드러날 것으로 보입니다. 저는 이름을 'Superior Intelligence'로 바꾼다고 해서 이 문제가 해결된다고 생각하지 않습니다.
자주 묻는 질문
Q. 트럼프가 AI 이름을 바꾸려는 진짜 이유가 뭔가요?
A. 표면적으로는 'Artificial(인공)'이라는 단어가 현재 AI의 수준을 충분히 표현하지 못한다는 주장입니다. 다만 발언의 맥락을 보면 중국과의 기술 패권 경쟁에서 미국의 우위를 강조하려는 의도가 더 크게 읽힙니다. AI를 국가 경쟁력의 핵심 상징으로 재정의하려는 시도로 보는 것이 더 정확할 수 있습니다.
Q. AI 이름이 실제로 바뀔 가능성이 있나요?
A. 현재로서는 가능성이 낮다고 봅니다. 'Artificial Intelligence'는 학술·산업·정책 전반에서 수십 년간 표준 용어로 자리잡아 왔습니다. 대통령의 소셜미디어 투표가 국제 표준 용어를 교체하는 계기가 되기는 어렵고, 업계에서도 AI라는 약어 자체는 어떤 명칭을 쓰더라도 유지될 가능성이 높습니다.
Q. AI 기술 경쟁이 반도체랑 왜 연결되나요?
A. AI 모델을 학습시키고 서비스하려면 엄청난 양의 병렬 연산이 필요한데, 이를 처리하는 핵심 부품이 GPU와 같은 고성능 반도체입니다. 반도체를 많이, 빠르게 확보하는 나라와 기업이 더 강력한 AI를 더 빨리 만들 수 있는 구조입니다. 그래서 미국의 대중국 반도체 수출 규제와 AI 경쟁은 사실상 같은 맥락에서 움직이고 있습니다.
Q. 할루시네이션 문제는 언제쯤 해결될까요?
A. 기술적으로 점점 개선되고 있지만 완전한 해결은 아직 요원하다는 시각이 지배적입니다. 특히 사실 확인이 어려운 전문 분야일수록 오류가 남아 있을 가능성이 높습니다. 현 시점에서는 AI 답변을 참고 자료로 활용하되, 중요한 판단이 필요한 상황에서는 반드시 원본 출처를 별도로 확인하는 것이 현실적인 대응 방식입니다.
결론
이름이 바뀐다고 기술의 본질이 달라지지는 않습니다. AI가 'Superior Intelligence'로 불리든 지금처럼 불리든, 이 기술이 반도체·데이터센터·전력·통신·보안 산업 전체를 끌어당기는 거대한 축이 됐다는 사실은 변하지 않습니다.
제가 이번 뉴스를 통해 다시 생각하게 된 건 결국 하나입니다. 기술의 이름보다 그 기술을 어떻게 제도화하고 책임 있게 사용할 것인지에 대한 논의가 속도를 따라가고 있는지 여부입니다. 자동차가 빨라질수록 교통 규칙이 더 중요해지듯, AI도 마찬가지입니다. 저는 앞으로 AI 관련 뉴스를 볼 때 새 기능이나 이름보다 그 기술이 실제 산업과 일상에 어떤 방식으로 스며들고 있는지를 더 눈여겨보려고 합니다.
참고: https://news.kbs.co.kr/news/pc/view/view.do?ncd=8667907