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[ 목차 ]
Historical precedents that can serve as benchmarks for the potential impact of Generative AI include the invention of the wheel, the printing press, the light bulb, and penicillin.
생성형 AI의 잠재적 영향력을 가늠할 수 있는 역사적 선례로는 바퀴, 인쇄기, 전구, 페니실린의 발명이 있다.
These inventions revolutionized various aspects of human life, such as transportation, information dissemination, productivity, and healthcare.
이러한 발명품들은 교통, 정보 전달, 생산성, 의료 등 인간 삶의 다양한 측면을 혁신했다.
However, Generative AI is expected to have an even greater impact than these historical innovations.
그러나 생성형 AI는 이들 역사적 혁신보다 더 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다.
It’s more closely analogous to the domestication of electricity, with its ubiquitous and potent societal consequences.
생성형 AI는 전기라는 근본적 에너지의 길들이기와 더 유사하며, 그만큼 사회 전반에 광범위하고 강력한 영향을 미칠 것이다.
This chapter explains how GAI will impact a sampling of industries, including medicine, law, education, software engineering, and creative professions like graphic arts, photography, and music.
이 장에서는 GAI가 의학, 법률, 교육, 소프트웨어 공학, 그래픽 아트, 사진, 음악 등 다양한 산업에 어떤 영향을 미칠지 설명한다.
What historical precedents are benchmarks for the impact of GAI?
GAI의 영향력을 가늠할 수 있는 역사적 선례에는 무엇이 있을까?
How can we estimate the impact of Generative AI? Bigger than a breadbox?
생성형 AI의 영향을 어떻게 추정할 수 있을까? 식빵 상자보다 클까?
Lower than the angels? As high as an elephant’s eye?
천사보다 낮을까? 코끼리 눈높이만큼 높을까?
Any answer, of course, risks my defrocking from the canon of AI punditry.
물론 어떤 답을 해도 AI 전문가로서 자격을 박탈당할 위험이 있다.
That said, we can size things up a bit by using some notable innovations of the past as a yardstick.
그렇지만 과거의 주목할 만한 혁신들을 기준 삼아 비교해볼 수는 있다.
I’ll run though these in chronological order, to make it feel a little more scientific.
좀 더 과학적으로 보이도록 연대순으로 살펴보겠다.
How about the wheel? Invented in the fourth millennium BCE by Sumerians in Lower Mesopotamia (modern-day Iraq), the wheel is one of the most enduring technological advances in human history.
바퀴는 어떨까? 기원전 4천 년경 메소포타미아 남부(오늘날 이라크) 수메르인들이 발명한 바퀴는 인류 역사상 가장 오래 지속된 기술적 진보 중 하나다.
It is often used as a rhetorical example of one of the great achievements of humankind.
바퀴는 인류의 위대한 업적의 예로 자주 인용된다.
Wheels are everywhere, of course, from the molecular gear wheel developed at the Friedrich-Alexander-Universität in Germany comprised of only seventy-one atoms, to the 820-foot-high Dubai Eye (Ferris wheel).
바퀴는 독일 프리드리히-알렉산더 대학에서 개발된 71개의 원자로 이루어진 분자 기어부터, 820피트 높이의 두바이 아이(대관람차)까지 어디에나 있다.
The wheel revolutionized transportation, of course, from ancient times to today.
바퀴는 고대부터 오늘날까지 교통을 혁신했다.
But it’s an inadequate yardstick for GAI, for two reasons.
하지만 두 가지 이유로 GAI의 척도로는 부적절하다.
First, its impact is primarily in a single economic sector (transportation).
첫째, 그 영향은 주로 단일 경제 부문(운송)에 국한된다.
Second, it’s been estimated that there are “only” about 37 billion wheels in use.
둘째, 사용 중인 바퀴는 약 370억 개에 불과하다고 추정된다.
Compare that to the number of integrated circuits shipped in just 2022: 428 billion.
2022년에 출하된 집적회로 수는 4280억 개에 달한다.
Since many of these circuits are capable of executing a program, it’s plausible that there will be many billions of devices that will either be running, controlled by, designed by, or connected to GAIs within a few decades.
이 중 많은 회로가 프로그램 실행이 가능하므로, 앞으로 수십 년 내에 수십억 대의 기기가 GAI에 의해 실행, 제어, 설계되거나 연결될 가능성이 크다.
I say this because it’s well within the realm of possibility that GAI will write most of the software we will use within that time frame—or will itself be running on these devices.
나는 GAI가 그 기간 내에 우리가 사용할 대부분의 소프트웨어를 작성하거나 직접 기기에서 실행될 가능성이 충분하다고 말한다.
In 2011, the venture capitalist Marc Andreessen published an oft-quoted article in the Wall Street Journal called “Why Software is Eating the World.”
2011년 벤처 투자자 마크 안드리센은 월스트리트저널에 '왜 소프트웨어가 세상을 집어삼키고 있는가'라는 자주 인용되는 글을 발표했다.
His argument was that software was a or the key competitive factor in nearly every industry.
그의 주장은 소프트웨어가 거의 모든 산업에서 핵심 경쟁 요소라는 것이었다.
Now, it’s quite possible that GAI will eat software, tearing down barriers to entry and upending commerce.
이제 GAI가 소프트웨어를 집어삼켜 진입 장벽을 허물고 상업을 뒤흔들 가능성이 있다.
So will GAI have more impact than the invention of the wheel? It sounds a little crazy to say so, but there’s a good argument that it will.
그렇다면 GAI가 바퀴의 발명보다 더 큰 영향을 미칠까? 다소 터무니없게 들리지만, 그럴 만한 근거가 있다.
How about the printing press? Invented by Johannes Gutenberg around 1440, printing presses dramatically increased the speed at which books could be copied, which allowed for the widespread dissemination of information.
인쇄기는 어떨까? 요하네스 구텐베르크가 1440년경 발명한 인쇄기는 책을 복사하는 속도를 극적으로 높여 정보를 널리 퍼뜨릴 수 있게 했다.
Printing presses quickly became ubiquitous, and it is estimated that about 8 million books were printed in the next fifty years, roughly one for every ten people living in Europe by that time.
인쇄기는 빠르게 널리 퍼졌고, 다음 50년 동안 약 800만 권의 책이 인쇄되었으며, 이는 당시 유럽 인구 10명당 1권에 해당한다.
It wasn’t all wine and roses, however, as the printing press presented a serious threat to political stability, for instance with the publication of Machiavelli’s “The Prince” in 1532, advising leaders to act with deception, treachery, and crime.
하지만 인쇄기는 정치적 안정에 심각한 위협이 되기도 했는데, 예를 들어 1532년 마키아벨리의 '군주론' 출판이 그러했다.
At various times, presses were either licensed by the state, as in Britain in 1473, or banned outright, as in the Ottoman Empire in the sixteenth century.
당시 인쇄기는 영국에서는 1473년에 국가의 허가를 받았고, 16세기 오스만 제국에서는 금지되기도 했다.
But this seemingly broad expansion of access to knowledge was, on closer examination, not as far-reaching as it may seem.
하지만 지식 접근의 이 광범위한 확장은 자세히 보면 그리 광범위하지 않았다.
For one thing, only about 10 percent of the people in Europe could read in 1500.
첫째, 1500년경 유럽 인구의 약 10%만이 읽을 수 있었다.
For another, books were expensive, of course, which limited their distribution.
둘째, 책은 비쌌고, 이는 배포를 제한했다.
Compare that to the likely effects of GAI.
GAI의 예상 효과와 비교해 보라.
Literally anyone, literate or not, can make productive use of this technology, as long as they are able to speak or write.
문맹이든 아니든, 누구나 말하거나 쓸 수 있다면 이 기술을 생산적으로 사용할 수 있다.
Expertise of all kinds will shortly become available at low or no cost worldwide, in an accessible and convenient form.
모든 종류의 전문 지식이 곧 저렴하거나 무료로 전 세계에 접근 가능하고 편리한 형태로 제공될 것이다.
shrink the gap between amateurs and professionals, compressing wages (more on this later), elevating skills, and accelerating productivity in ways that printed materials never did.
아마추어와 전문가의 격차를 줄이고, 임금을 압축하며(이 부분은 나중에 더 다룸), 기술을 향상시키고, 인쇄물로는 불가능했던 방식으로 생산성을 가속화할 것이다.
So will GAI have more impact than the invention of the printing press? Almost certainly.
그렇다면 GAI가 인쇄기의 발명보다 더 큰 영향을 미칠까? 거의 확실하다.
How about the light bulb? Invented in 1879 by Thomas Edison, it enabled factories to work through the night, dramatically improving productivity.
전구는 어떨까? 토머스 에디슨이 1879년에 발명한 전구는 공장이 밤에도 가동될 수 있게 하여 생산성을 극적으로 높였다.
It made homes safer, by eliminating the dangers of candles and oil-based lamps.
전구는 양초와 석유 램프의 위험을 없애 가정의 안전을 높였다.
It changed our leisure and sleep patterns, for better or for worse.
전구는 우리의 여가와 수면 패턴을 좋든 나쁘든 변화시켰다.
It lights our streets, offices, stadiums, and everything else.
전구는 거리, 사무실, 경기장 등 모든 곳을 밝힌다.
It’s considered so important that it’s become symbolic of a great idea or invention.
전구는 너무나 중요해서 위대한 아이디어나 발명의 상징이 되었다.
Waxing a bit metaphorical, GAI will light up our minds.
비유적으로 말하자면, GAI는 우리의 마음을 밝혀줄 것이다.
It will provide virtually everyone with instant access to the accumulated wisdom and knowledge of humankind.
GAI는 사실상 모든 사람에게 인류가 축적한 지혜와 지식에 즉각적으로 접근할 수 있게 해줄 것이다.
It will shed light on all manner of mysteries, on demand.
원할 때마다 모든 종류의 미스터리에 빛을 비출 것이다.
It will illuminate you on any subject you may think to inquire about.
여러분이 궁금해하는 어떤 주제든 밝혀줄 것이다.
So will it have more impact than the light bulb? Arguably so.
그렇다면 GAI가 전구보다 더 큰 영향을 미칠까? 논쟁의 여지는 있지만 그렇다고 할 수 있다.
How about penicillin? In 1928, Scottish scientist Alexander Fleming observed that the bacteria in a petri dish died when it was contaminated with the fungus Penicillium.
페니실린은 어떨까? 1928년 스코틀랜드 과학자 알렉산더 플레밍은 페트리 접시의 박테리아가 페니실리움 곰팡이에 오염되었을 때 죽는 것을 관찰했다.
His vigilance ushered in the age of antibiotics: This single drug is estimated to have saved over 200 million lives.
그의 세심한 관찰은 항생제 시대를 열었고, 이 한 가지 약물만으로 2억 명 이상의 생명을 구한 것으로 추정된다.
How many lives will be saved by GAIs that dispense expert medical advice?
전문적인 의료 조언을 제공하는 GAI가 얼마나 많은 생명을 구할 수 있을까?
How many new drugs will it facilitate?
GAI가 얼마나 많은 신약 개발을 촉진할까?
What other medical and scientific breakthroughs might it enable?
또 어떤 의학적·과학적 돌파구를 마련할 수 있을까?
I can’t put a number on it, but will it have more impact than the invention of penicillin? Very plausible.
정확한 수치는 말할 수 없지만, 페니실린의 발명보다 더 큰 영향을 미칠 가능성이 매우 높다.
I could go on comparing GAI to the invention of photography, the phonograph, the airplane, nuclear energy, the telephone, the Internet—but I’ll stop at the picture.
GAI를 사진, 축음기, 비행기, 원자력, 전화, 인터넷의 발명과도 비교할 수 있지만, 여기서 그만하겠다.
As my kids might say, it’s humongous, ginormous, epic, monster, mega, Swiftian (Taylor, not Jonathan).
내 아이들이 말하듯, GAI는 거대하고, 엄청나고, 대단하고, 몬스터급이고, 메가급이며, 스위프티안(테일러, 조너선 아님)하다.
It’s almost unfair to compare it to specific technological inventions.
특정 기술 발명과 비교하는 것 자체가 거의 불공평하다.
Instead, it’s more in the class of the industrial revolution, or my personal fav, the domestication of electricity.
오히려 산업혁명이나 내가 개인적으로 좋아하는 전기의 길들이기와 같은 범주에 속한다.
This tops my list because in my opinion, this isn’t an analogy; it’s an identity: Generative AI is domesticated electricity.
이것이 내 목록에서 1위인 이유는 이것이 비유가 아니라 정체성이라고 생각하기 때문이다. 생성형 AI는 길들여진 전기다.
I think future historians will look back on the last century or so and see the golden age of electricity exploration.
미래의 역사가들은 지난 한 세기를 전기의 탐구가 꽃피운 황금기로 볼 것이다.
Since Edison demonstrated its potential, we’ve been expanding our understanding of how electricity can be harnessed for our own purposes.
에디슨이 전기의 잠재력을 보여준 이후, 우리는 전기를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해를 넓혀왔다.
This started with “power electrics”?
이것은 '동력 전기'에서 시작되었다.
around 1900, to “electrotechnics” (what we now call electronics) in the 1920s, to computing machinery (a common term for computers during World War II), to alphanumeric digital computers (roughly from the 1950s on), to digital communications (the basis for telephones, the Internet, social media, and entertainment media), and even radio transmission (which is a side effect of varying an electric current).
1900년경에는 '전기공학'(오늘날 우리가 전자공학이라고 부르는 것)으로, 1920년대에는 컴퓨팅 기계(2차 세계대전 당시 컴퓨터를 일컫던 일반적인 용어)로, 1950년대 이후에는 영숫자 디지털 컴퓨터로, 그리고 디지털 통신(전화, 인터넷, 소셜 미디어, 엔터테인먼트 미디어의 기반)과 심지어 라디오 송신(전류 변조의 부산물)까지 발전해왔다.
And now, we’re adding synthetic intelligence (GAI) to this list.
그리고 이제 우리는 이 목록에 인공 지능(GAI)을 추가하고 있다.
To mistake our modern computers for GAI is to confuse plumbing with water.
현대 컴퓨터를 GAI와 혼동하는 것은 배관을 물과 혼동하는 것과 같다.
Who knows what mysteries lie ahead, when we’re dealing with a wavelike phenomenon that literally stretches time by travelling at 90 percent of the speed of light.
빛의 90% 속도로 이동하며 시간을 실제로 늘리는 파동 현상을 다룰 때, 앞으로 어떤 신비가 기다리고 있을지 누가 알겠는가.
As GPT-4 calmly explained to me, time does not exist from its perspective, only sequence.
GPT-4가 차분히 설명해준 것처럼, GAI의 관점에서는 시간은 존재하지 않고 오직 순서만이 존재한다.
To it, there is only what precedes a given point in a list and what follows.
GAI에게는 목록에서 특정 지점 앞에 있는 것과 뒤에 있는 것만이 있을 뿐이다.
While a more in-depth discussion of this subject is beyond the scope of this book, making electrons dance to our tune has been an ongoing endeavor since their discovery.
이 주제에 대한 더 깊은 논의는 이 책의 범위를 벗어나지만, 전자를 우리의 의도대로 움직이게 하는 노력은 발견 이후 계속되어 왔다
.
With that grand, uplifting conceptualization out of the way, let’s climb back down and look at what GAI is going to mean to us earthbound mortals.
이제 거창하고 고양된 개념화는 접어두고, GAI가 우리 지상 인간들에게 어떤 의미가 있을지 살펴보자.
to attempt a definitive list of industries that will be affected by GAI.
GAI는 워낙 다양한 상업 분야에 적용될 수 있으므로, GAI의 영향을 받을 산업을 확정적으로 나열하는 것은 어리석은 일이다.
But the following are a selection of major business segments that will be impacted, some of them very quickly.
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