커버드 콜에 대한 설명이 좋은 책

나의 첫 월배당 ETF - 돈 걱정 없는 인생을 만드는
김정란 지음 / 토네이도 / 2026년 2월

 ETF는 과거 펀드의 문제점에서 시작된 상품이다. 과거 펀드는 몇 가지 문제가 있었다. 우선 거래의 불즉시성이다. 하루 1회, 심지어 정해진 기준 가격으로만 매매가 가능했다. 해외 상품의 경우 2-3일 뒤에 종가체결되는 경우도 많았다. 그리고 비용과 불투명성이다. 운용보수가 높고, 자산 구성 내역이 실시간으로 공개되지 않았다

 ETF는 이 모든 문제가 해결되었다. 거래소에 상장되었기에 실시간 거래가 가능하고, 지수 추종이 많기에 운영보수가 저렴하며, 모든 자산 구성 내역이 공개되며, 유동성이 높다. 다만 ETF에는 NAV라는 개념이 있다. 이는 순자산가치라는 뜻인데 ETF가 보유한 주식과 자산을 합친 다음 ETF 전체 좌수로 나눈 것이다. NAV는 하루 한 번, 장 마감 후에 공식적으로 계산되어 공지된다. 이론상 둘은 일치해야하지만 수요 공급에 의해 실제 종가는 NAV와 다소 다를 수 있다. 이것이 괴리율이다. 괴리율은 좋지 못한 것으로 관리의 대상이다. 그래서 일반적으로 ETF는 가격이 NAV에 수렴하게 설계된다. LP라는 존재가 그것을 한다. 괴리율이 커지만 이들이 개입하여 ETF를 매매하여 가격을 조정한다. 그리고 유동량이 풍부할 수록 수요공급에 의한 괴리는 줄게되어 괴리율이 낮다. 

 ETF는 특정 지수의 수익률을 최대한 똑같이 따라하게 만들어진다. 하지만 실제 운영과정에서 매매비용, 세금, 배당시차, 운용 보수 등으로 인해 다소 불일치가 발생한다. 지수 추종 방법은 크게 3가지다. 우선 완전 복제다. 시장의 모든 종목을 동일 비중으로 갖는 것이다. 가장 확실한 방법이지만 너무 손이 많이 가는 방법으로 선호되지 않는다. 다음은 대표 종목 복제다. 지수의 큰 비중을 차지하는 종목 위주로 담는 것이다. 마지막은 합성 복제다. 실제 자산을 사는 대신 스왑같은 파생상품 계약을 통해 수익률만 교환하는 것이다. 주로 해외지수나 원자재처럼 실제 거래가 어려운 자산을 추종할 때 사용하는 방안이다. 이런 경우 ETF이런 뒤에 (합성)표기가 붙는다.

 ETF의 수익률은 TR과 PR이 있다. 전자는 배당을 포함한 총 수익률이며, 후자는 배당을 제외한 가격 수익률이다. 당연히 전자가 더 중요하다. ETF는 광고를 할 때 연15% 배당수익률 등 달콤한 문구를 내세운다. 하지만 그 안에 원금 하락이나 보수 비용은 언급하지 않는다. 만약 원금 하락이 컸다면 배당이 커도 도루묵이다. 이런걸 잘 살펴야 한다. 기본적으로 ETF는 주식과는 다르게 총 보수가 있다. ETF 구매자들은 이를 잘 신경쓰지 못하는데 이미 업계에서 수익률에 이를 반영해 버리기 때문이다. 

 채권은 금리의 가격이 반비례한다. 이는 당연한 일이다. 10년 만기 채권은 5%로 구매한 경우, 그것은 10년 후에 찾으면 원금과 5%이자를 받게 된다. 이 경우면 중간에 금리가 바뀌던 말던 아무 상관이 없다. 하지만 그 구매자가 사정이 생겨 10년이 아닌 1년만에 채권을 매매하고 싶은 수 있다. 그 경우에는 중간 금리가 가격의 기준이 된다. 만약 금리가 그대로라면 제가격을 받을 수있겠지만 금리가 6%로 상승했다면 그 만큼 가격을 할인해야 한다. 지금 금리가 6%인데 5%짜리 상품을 사려는 사람은 없을 것이기 때문이다. 반대로 금리가 4%로 내려가 있다면 프리미엄이 생긴다. 지금 금리보다 높은 상품이나 사려는 사람이 많을 것이기 때문이다. 그렇기에 채권가격은 금리와 반비례한다. 

 개인에 채권을 직접 사기는 좀 어렵다. 미국 국채 같은 경우 판매 최소 단위가 다소 크기 때문이다 . 그리고 유동성이 낮아 중간 매도도 다소 어렵다. 이 경우 유용한 것이 채권형 ETF다. 채권 ETF도 채권 기간에 따라, 단기, 중기, 장기로 나뉜다. 미장기채 투자 ETF가 유명한 TLT다. 초저금리 시기에 이 ETF는 가격이 상당히 올랐었지만 코로나 이후 금리가 상승하며 가격이 다시 하락했다. 채권형 월배당ETF는 글자 그대로 채권에 기반하기에 금리변동에 주의해야 한다. 금리의 변동에 따라 ETF원금이 상승, 하락하기 때문이다. 

 금은 역사상 3차례 폭등했다. 1980년대 오일쇼크와 스태그플레이션으로 달러가치가 하락했을때가 첫 번재다. 자산이 금으로 이동했지만 미국 중앙은행이 금리를 인상하자 금은 크게 하락했다. 다음은 2011년 글로벌 위기 이후 유동성 폭등 시기다. 장기 초저금리로 안전자산이 선호되었다. 금값이 온스당 1900$까지 치솟았지만 금리를 인상하자 역시 가격이 반토막 났다. 마지막은 지금의 시기로 글로벌 무역 긴장, 스태그 우려로 금가격이 온스당 4천 달러 까지 갔다. 

 금 가격의 폭동기의 공통점은 모두 인플레이션이나 스태그플레이션 시기 이거나, 대규모 유동성 공급 시기, 정치적, 경제적 불확실성이 컸다는 점이다. 금가격은 미국 Tips금리와 의미있는 역의 상관관계다. 이 금리는 명목금리에서 물가상승률을 뺀 것으로 실질금리와 같다.

 대개의 월배당 ETF는 커버드콜 형태를 띠고 있다. 커버드 콜ETF는 옵션전략을 사용해 별도 수익을 창출해 배당금을 마련하는 ETF다. 옵션거래는 미래에 주식등의 상품을 팔거나 살권리를 매매하는 것이다. 살권리가 콜옵션, 팔권리가 풋옵션이다. OTM은 미래 행사가격이 현재가 보다 높은 옵션이다. 그래서 내재가치가 없다. 이건 상품의 미래가 매우 밝다고 여겨질때만 행사가능하다. ATM은 행사가격과 현재가치가 동일한 것이다. 그래서 시간 가치만 있다. ITM은 행사가격이 현재가보다 낮은 것이다. 그래서 내재가치가 있다. 프리미엄이 가장 큰 경우다.

 콜옵션은 자산을 보유하지 않은 채로도 구사할 수 있다. 하지만 그런 경우 순실이 엄청나게 커질 수 있다. 만약 A자산을 한달 후에 120에 살수 있는 콜옵션을 판다고 생각해보자. 콜옵션가격은 20이다. 지금 A자산의 가격은 100이고 한 명은 그것을 보유한 상태로 콜옵션을 팔았고 ,다른 한명은 상품이 없는채로 콜을 팔았다. 그런데 한 달 후 A자산의 가격이 200으로 폭등했다. 가격이 크게 올랐으니 콜옵션을 구매한 자는 당연히 이득을 보기 위해 옵션을 행사한다. 이 경우 자산을 갖고 있던 사람은 그것을 넘기면 된다. 물론 그는 손해를 보게 된다. 왜냐하면 갖고 있었으면 100에서 200으로 상승할 자산을 고작 20의 옵션을 보고자 넘긴 셈이 되기 때문이다. 하지만 자산이 아예없이 콜을 팔았던 또 다른 사람은 그것을 200인 시가에 사서 120에 콜옵션 구매자에 울며 넘겨야 한다. 그가 봐야 하는 손실은 -180이다. 원래 -200인데 그러대 콜옵션 팔아서 20은 벌었기 때문이다. 그래서 커버드콜은 이런 무한손실을 막기 위해 기본적으로 자산을 보유한 상태에서 콜옵션전략을 구사한다. 그래서 커버드란 이름이 붙는 것이다.

 1세대 커버드콜ETF는 매달 보유자산 100%에 대해서 ATM 콜옵션을 판매했다. 보유자산 전체를 콜옵션 행사했기에 매달 버는 프리미엄 수익은 크고 배당금도 커질 수 있었다. 다만 문제는 ETF가 시장 전체가 상승하는 경우 자산 상승이 되지 않는다는 점이었다. 왜냐하면 가격이 상승하면 옵션 구매자가 옵션을 행사하게 되니 저렴한 가격에 자산을 팔아버려야 했기 때문이다. 그래서 상승을 못누리고 하락장에서는 하락도 맞는 악순환이 있었다.

 2세대 커버드콜ETF는 이를 보완했다. 우선 콜옵션 비중 조정이다. 콜옵션 비중 자산을 20-30%정도로 조정해 나머지 자산이 시장의 상승을 따라가게 하였다. 그리고 옵션을 ATM보다 OTM을 행사한다. 이러면 프리미엄은 감소하게되지만 현재가보다 옵션가를 높게 반영하므로 시세가 상승하는 경우 자산을 넘겨서 손해보게 되는 것을 어느정도 완충하게 한다. 그리고 타겟배당률의 개념을 도입한다. 과거 목표수익률 없이 지속적으로 옵션을 행사했지만 지금은 15%나 12%정도로 연간 목표 수익률을 제시하고 이를 달성하면 더 이상 옵션을 행사하지 않고 수익을 자산의 상승에 집중하는 것이다. 

 국내커버드콜ETF에 투자한다면 굳이 ISA나 IRP나 연금저축 계좌를 사용할 필요가 없다. 옵션을 통한 프리미엄 수익은 배당수익에 포함하지 않기 때문이다. 그래서 월배당ETF가 만약 순수 주가 배당만으로 이뤄진 것이라면 배당수익 전체에 대해서 15.4%의 과세가 이뤄진다. 하지만 국내커버드콜ETF의 경우 연 수익이 15%이고 그 중 13%가 옵션프리미엄에 의한 것이라면 과세는 고작 2% 에 대해서만 행사된다. 사실상 이것 자체가 절세상품인 셈이기에 굳이 절세계좌 사용이 무의미한 것이다.  

디바인이 돌아왔다.

[전자책] 경계에 선 남자 ㅣ 스토리콜렉터 126
데이비드 발다치 지음, 허형은 옮김 / 북로드 / 2026년 3월

 데이비드 발다치의 1번 페르소나는 당연히 에이머스 데커일 것이다. 가장 많은 작품의 주인공이며, 아내와 딸을 잃고 그 충격으로 공감능력을 상실한 대신, 초인적인 관찰능력을 갖게 된 그는 그 능력을 활용해 도무지 풀리지 않을 것 같은 사건의 실마리를 찾아내 해결한다. 그는 젊어서 미식축구를 했기에 매우 건장하지만 기본적으로 경찰로 아주 뛰어난 무력을 갖고 있진 않다.

 그리고 데이비드 발다치가 최근 만들어낸 2번 페르소나가 트래비스 디바인이다. 디바인은 에이머스 데커 같은 초인적은 관찰능력에서 비롯되는 수사능력 같은 것은 없다. 하지만 그는 전직 육군 장교로 강한 전투력과 신체능력을 겸비했다. 그리고 육군에서의 작전 수행을 위한 훈련은 그가 수사관으로 역량을 발휘하는데 더 없이 적합했다. 그래서 그 누구도 그를 연방수사관으로 여기지 전직 군인이었음을 알아채지 못할 정도다.

 이번 책은 트래비스 디바인의 두 번째 이야기인 것 같다. 내가 그 전에 나온 책을 놓치지 않았다면. 책은 시작부터 박진감이 넘친다. 디바인은 웬일인지 유럽에 있다. 그리고 이탈리아를 지나는 기차를 타고 있다. 일등석 칸에 있는데 같은 객차에 디바인을 포함 4명이 있다. 둘은 남자, 하나는 여자다. 디바인이 보기에 셋 다 나름 위장은 하고 있으나 킬러다. 습격은 디바인의 예상처럼 열차가 지나는데 10분 가까이 걸리는 터널이었다. 디바인은 화장실로 유인해 남자 둘을 처치하고 아마도 일행이 아닌 것 같았던 여자 킬러는 객실에서 처리한다. 다만 여자는 죽이지 않았는데 그게 실수였다.

 시작을 보고 이번엔 국제전인가 싶었는데 낚시였다. 작가는 아직은 자신이 없는지, 바로 미국내 무대로 사건을 전개한다. 디바인에게 주어진 임무는 CIA요원 제니의 살해사건이었다. 그녀는 유능한 요원이자 전직 상원의원의 딸이다. 그런 그녀가 고향인 메인주의 한 시골마을에서 살해된 것이다. 수뇌부는 요원이 살해당한 만큼 여러가지 가능성을 염두에 두고 걱정하고 있었다. 그게 디바인이 급파된 이유다.

 와보니 지역경찰은 늘 그렇듯 엉망이었다. 미국 영화를 보면 늘 지역 경찰은 엉망이고 연방요원은 대단한 것처럼 묘사되며, 둘은 관할을 두고 서로 앙숙처럼 구는데, 이런 관계는 소설에서도 재현된다. 디바인이 보기에 초동수사는 엉망이었고, 지역경찰이 보기에 이렇게 수사가 엉망이 되가는데는 연방수사국이란 곳이 아무것도 못하게 만들기 때문이었다. 

 사건은 단순해보였지만 점점 복잡해져만 갔다. 인구 300명 정도의 이 작은 마을 사람들은 모두가 뭔가를 숨기는 것처럼 보였고, 지역엔 제니의 집안과 또 다른 부유한 빙씨 집안이 있었다. 또한 이 마을은 작은 마을임에도 사고가 많았다. 과거 제니의 막내 동생 알렉스가 강간 및 폭행을 당한 적이 있었고, 한 부부가 15년전 알렉스의 사건 며칠 뒤 석연치 않은 난로 화재 사건으로 사망한 적이 있었다. 부부가 죽고 손녀를 할아버인 얼부부가 키웠는데 제니가 죽기 얼마전 그 아내가 교통사고로 사망했고, 마침 제니가 사망했는데 공교롭게 그 사체를 발견한 것이 얼이었다.

 그런데 그 얼은 과거 배난파 사고로 인해 경추 협착증으로 잘 걷지도 못하고 고개를 아래로 향하지 못할 정도였으며 오랜 후유증과 고령으로 인한 노환으로 손가락 관절염이 무릎관절염을 앓고 있는 종합병동이나 마찬가지였던 상태였다. 그런데 제니가 발견된 날은 비바람이 몰아치는 밤이었다. 그런 밤에 잘 걷지도 못하는 노인이 산책을 나가 절벽 아래를 내려다 보고 제니를 우연치 않게 발견 한 것이었다. 모든 정황이 매우 이상했다. 

 디바인은 그 와중에 누군가로부터 공격을 받는다. 한번은 수사를 돌입하자마자 묶고 있던 여관에서 저격을 받았고, 다른 한 번은 수사중 납치를 당한 것이었다. 디바인을 납치한 이들은 역시 청부업자였고, 유럽에서 디바인을 공격했던 자들보다 훨씬 강했다. 모든게 혼란스럽긴 했지만 디바인은 가까스로 살아남는다. 

 여러가지 복선이 깔리지만 디바인이 증거로 향해 나아갈 수록 제니를 죽인 것은 국제적인 음모가 아니라 지역의 일인 것만 같았고 아무 상관이 없어 보였던 과거의 사고사들이 '살인 사건'으로 여겨지기 시작했고, 제니의 사건, 그리고 알렉스와의 사건과의 연관성이 뚜렷해져간다. 

 디바인은 결국 이 모두를 해결해나가는데 역시나 데이비드 발다치는 이번에도 이 과정에 매우 재밌게 풀어간다. 늘 그렇듯 이 사람의 소설은 실망시키지 않는 적당한 재미를 준다. 매년 꾸준히 보게되는데는 이유가 있는 것 같다. 

자연식사로 치료하는 당뇨

당뇨의 종말 - 평생 친구처럼 지내라는 당뇨의 거짓말
조엘 펄먼 지음, 강신원 옮김 / 사이몬북스 / 2026년 2월

 당뇨는 현대사회를 지배하는 질병이다. 물론 영양이 넘치는 선진국에서만이다. 약 2600만의 미국인이 당뇨이고 당뇨전단계까지 포함시 무려 8000만이 해당한다. 이 추세면 2035년이면 미국인구의 1/3이 당뇨환자 예정이다. 이는 미국 사회에 정제탄수화물과 육류가 주 식단이기 때문이다. 미국인의 경우 칼로리의 62%를 가공식품에서 25.5%를 동물성 식품에서 얻는다. 90%의 열량을 가짜식품에서 얻는 셈이다. 

 의료계는 이에 대해 혈당 및 당화혈색소 측정 및 관리와 이를 완화하는 약물치료에만 매진한다. 이는 치료가 아닌 조절에 불과하다. 그리고 아무리 조절을 해도 증상은 지속되므로 몸은 서서히 망가져간다. 노화가 촉진되고, 수명이 단축된다. 여기에 혈당을 낮추는 약물은 이미 기능이 저하된 췌장에 부담을 준다. 이는 당뇨를 더 악화시킨다. 그리고 인슐린 분비를 촉진하는 설포닐 우레이 같은 약물은 체중증가를 유발한다.  

 결국 해답은 적극적 치료다. 그리고 그 치료는 약물이나 수술이 아니다. 자연식사다. 저자는 해답으로 영양소는 높되 칼로리가 낮은 식단을 제시한다. 즉, 인간의 건강은 칼로리 대비 영양소가 높은 식단으로 결정되며 이것을 먹어야 신체 노화가 늦어지고 질병이 예방되며 치료능력이 향상되어 수명이 연장된다. 

 인체에 포도당은 필수적이다. 당뇨와 비만으로 인해 포도당이 적처럼 여겨지지만 사실 당뇨는 포도당이 세포에 잘 전달되지 못하는 병이다. 그리고 당뇨는 다른 모든 질병의 시작이다. 당뇨환자는 심장병과 뇌졸중 위험이 일반인의 3배이며 각종 암의 주요원인으로 밝혀지고 있다. 특히 당뇨환자는 대장암 발병률이 30%나 더 높다. 알츠하이머는 이미 제3 당뇨라 불린다. 뇌속의 인슐린과 그 수용체는 학습과 기억력에 매우 중요하다. 그래서 뇌는 인슐린을 스스로 생성한다. 알츠하이머 환자 뇌의 아밀로이드 베타유도 단백질은 신경세포에 인슐린 저항성을 갖게 한다. 그래서 당뇨환자는 알츠하이머 발병 위험이 무려 65% 높다.

 결국 몸에 포도당이 잘 가지 않으면 탈이 난다. 심장세포에 포도당이 고갈되면 심부전이 오고, 신장세포에 포도당이 고갈되면 신부전이, 뇌세포에 포도당이 고갈되면 알츠하이머가 오는 것이다. 이 중요한 포도당은 반드시 단순당이 아닌 자연식물을 통한 복합당의 형태로 전달되어야 한다. 

 인간의 몸은 100조개의 세포로 이뤄진다. 세포가 기능하려면 포도당이 필요하다. 포도당은 췌장의 베타세포에서 생성하는 인슐린을 통해서만 세포에 전달이 가능하다. 인슐린이 충분히 생성되지 않거나 포도당이 인슐린을 더 이상 인식하지 못하면 세포에 진입하지 못하고 혈액속을 멤돌게 된다. 그것이 당뇨인 것이다. 그러면 인간은 심한 갈증을 느껴 물을 많이 섭취한다. 물로 과도한 혈액내 포도당을 희석하려 하는 것이다. 

 그리고 놀랍게도 어린 시절 마시는 유유가 제1형 당뇨를 늘린다는 연구가 있다. 하루에 우유를 0.5L이상 마시면 1형 당뇨 위험이 5배나 증가한다. 연구원들은 과도한 단백질이 췌장에서 인슐린을 생성하는 베타세포를 공격하는 것으로 추정한다. 제2형 당뇨는 체내 지방이 세포막을 덮어 인슐린 기능을 방해하여 생긴다. 이에 췌장은 더 많은 인슐린을 분비하게 되는데 과도한 작업량에 부하가 와서 결국 혈액 내 포도당이 상승한다.  

 그래서 비만이 위험하다. 몸에 지방이 1-2kg만 증가해도 인슐린 능력을 현저히 저하한다. 만약 체중이 20kg정도 보통보다 더 나간다면 췌장에서 세포로의 포도당 전달을 위해 생성해야 하는 인슐린의 양은 무려 10배나 늘어난다. 이러니 췌장에 부하가 올 수 밖에 없고, 당뇨로 이어지게 된다. 

 여기에 지방세포는 그 자체로 문제다. 지방세포가 방출하는 유리지방산은 간과 근육에서 인슐린 저항성을 촉진한다. 이 지방산은 지질에 독성이 있는 물질이다. 혈류 내에 떠도는 과잉 지방은 세포 외막에서 인슐린 결합을 차단한다. 정상적인 근육세포기능과 에너지 생산 기능이 방해된다. 유리지방산은 심장에 영향을 미쳐 부정맥을 유발하고, 심부전 위험을 증가시킨다. 그리고 지방세포는 인슐린 호르몬과 결합하여 그 활동을 차단하는 결합단백질을 생성한다. 

 높아진 인슐린 수치는 당뇨가 없는 환자에게서도 동맥경화를 촉진한다. 치료중인 당뇨환자 154명을 대상으로 한 임상연구에서 혈관질환은 인슐린 수치가 가장 높은 환자에게서 가장 심하게 나타났다. 이는 인슐린이 혈관 벽세포로 콜레스트롤을 이동시키기 때문으로 추정된다. 

 이 모든 것의 해법은 자연식이다. 자연식을 하면 몸은 복합탄수화물을 복합당인 글리코겐으로 전환하여 간과 근육에 저장한다. 정제음식의 단순당은 바로 흡수되므로 이 과정없이 바로 혈류로 직행해 췌장에 부담을 주고 과도해져 몸에 인슐린 저항성을 일으킨다. 서구식 식단은 대부분이 영양소는 없고 열량만 높은 가공식품과 육류, 유제품으로 구성된다. 그래서 섭취 시 활성산소와 최종당산화물이 축적되어 산화스트레스로 인한 염증, 세포손상, 죽음으로 이어지게 된다.  

 영양소는 다량영양소와 미량영양소로 구분된다. 다량영양소는 탄수화물, 단백질, 지방으로 몸의 에너지와 구성을 위해 필수적이다. 미량영양소는 에너지와 성장을 위해 반드시 필요하지만 칼로리는 거의 없는 것들로 비타민, 미네랄, 파이토케미컬이 이에 해당한다. 따라서 우리가 먹는 음식의 품질 기준은 3가지여야 한다. 칼로리당 미량영양소가 풍부해야 하고, 다량영양소는 지나치게 많지 않아야 하며, 독성물질이나 유해물질도 없어야 한다는 것이다. 

 칼로리당 미량 영양소 점수로 식품을 구분할 수 있는데 가장 높게 측정 되는 것은 녹색 채소, 콩, 색깔 채소, 베리류와 각종 과일 등이다. 때문에 식단의 20-70%를 생채소나 살짝 익힌 채소로 채우고, 과일이나 콩,뿌리 식품을 10-0% 보충하며, 생견과류나 씨앗류를 10-20% 먹는게 좋다. 그리고 생선이나 저지방우유는 2주에 1회 이하, 닭고기, 오리고기, 계란, 각종 오일은 1주에 1회 이하, 소고기, 빵과 과자를 비롯한 정제탄수화물을 매우 드물게 먹어야 한다.

 인체는 독성노폐물을 끊임없이 배출한다. 피부와 호흡, 소변을 통해서다. 해독활동은 주기적으로 변하는데 수면과 식사리듬과 일치한다. 이는 공복상태일때 가장 빨리 독성 노폐물을 배출하고 건강을 회복함을 의미한다.

 많은 사람들이 정제탄수화물과 단당류를 경계하지만 단백질에 대해서는 경계심을 늦추는 경향이 많다. 하지만 인간에게 과도한 단백질도 독이다. 인간은 기본적으로 채식동물에 가까운 잡식으로 단백질을 쉽게 처리하지 못한다. 단백질이 과도하게 들어오면 콜라겐 섬유로 전환한 다음 모세혈관 벽의 기저막에 저장된다. 이 기저막이 콜라겐 섬유로 막혀 인슐린 생성과 같은 중요한 기능이 억제된다. 즉, 단백질 섭취도 당뇨에 기여하는 것이다. 동물성 식품은 과잉섭취시 분자쇄아미노산이 과잉생산되어 인슐린 기능이 악화하고 당뇨가 생길 수 있다. 분자쇄아미노산은 발린, 듀신, 이소류신을 말하는 것으로 과잉생산이 되는 경우 생식기능이 악화하고, 남성정자의 질이 떨어진다. 

 유럽 전역에서 암과 영양소의 관계 연구에서 38094명의 식단을 분석한 결과 동물성 단백질 섭취시 칼로리가 5%증가할 때마다 당뇨 위험이 30%나 증가했다. 반면 자연식물식으로 식단 전환시 심장 관상동맥으로 가는 혈류가 40%나 증가했다. 고지방, 고단백 식단은 신장 결석 위험을 높여 신장에 상처를 남긴다.

 사실 단백질은 육류외에도 채소와 곡물섭취로 충분하다. 사실 우리가 먹는 모든 단백질의 근원은 결국 식물이다. 채소와 곡물에는 8가지 필수 아미노산과 12가지 비필수 아미노산이 모두 들어있다. 당뇨환자는 동물성 단백질은 조금만 먹어도 인슐린 유사성장인자 호르몬이 생성된다. 어린아이에게 이는 성장과 발달에 매우 유용한 것으로 성장판을 자극하고 근육 성장 및 세포 증식에 필요한 것이다. 간에서 만들어져 뇌하수체 성장호르몬에 의해 촉진되는데 성인의 경우 이 호르몬은 과잉단백질을 생성한다. 이 호르몬은 수치가 낮은 수록 엄청난 수명연장효과가 있다. 그리고 암과의 연관성도 높다. 파이토 케미컬이 풍부한 식단은 염증과 산화스트레스, 인슐린유사성장호르몬 수치를 낮춘다. 

 식이섬유는 3정류가 있다. 수용섬 섬유질, 불수용성 섬유질, 저항성 전분이다. 수용성 섬유질은 물에 잘 녹아 젤형태가 되어 혈당 상승을 억제하고, 장내 유익균을 증가시킨다. 열량이 거의 없고, 사과아 오트밀, 콩이 여기에 해당한다. 불수용성 섬유질은 물에 녹지 않고 소화관을 통과하여 변비예방, 장운동촉진, 포만감을 준다. 저항성 전분은 위산과 소화효소에 저항성이 있는 전분으로 소장에서 소화가 되지 않고 대장에서 발효한다. 대장 박테리아가 분해하여 건강에 유익한 성분을 부산물로 남긴다. 이 저항성 전분은 특히 콩류에 많다. 

 저항성 전분은 대상에서 장내 박테리아가 식량으로 사용하고 단쇄지방산으로 분해한다. 부르티산도 부산물로 남기는데 이는 칼슘, 마그네슘 같은 유익한 미네랄 흡수를 향상시킨다. 저항성 전분은 간에서 당을 분해하는 과정을 늦춰 공복감을 지연한다. 

 콩은 저항성 전분의 좋은 공급원으로 다른 채소에 부족한 아미노산을 많이 갖고 있다. 여기에 영양소 밀도 점수도 매우 좋은 편이다. 붉은 콩과 검은 콩은 항암 효과가 있는 폴리페놀이 상당량 함유되어 있어 대장암 세포를 사멸시키기도 한다. 

 식단엔 적절량의 지방도 중요하다. 다만 이 지방을 육류나 기름이 아닌 견과류나 씨앗에서 섭취하는게 좋다. 이들은 각종 영양소가 풍부하고, 심장질환에 강력한 예방, 치료효과가 있으며, 총콜레스트롤을 줄인다. 호두는 엘라지탄닌이라는 폴리페놀이 풍부한데 이는 강력한 항산화제이자 암예방효과가 있다. 혈관의 플라크 부착물을 감소시키고, 혈관의 내피기능을 개선한다. 매일 30g의 견과류를 섭취하면 심장병 위험이 30%나 감소하고, 항부정맥 및 항경련효과가 있다. 이는 돌연사 예방에 효과적이란 의미다. 

 자연식단은 지방이 부족하기 쉬운데 여기에 견과류나 씨앗 드레싱을 첨가하면 지방 흡수는 물론이고 영양소 흡수율도 좋아진다. 이는 지용성 비타민 흡수를 돕기 때문이다. 이들을 섭취할 때는 살짝 볶는게 좋은데 그러면 갈색으로 변하며 항암효과가 있는 아크릴아마이드가 형성되기 때문이다. 다만 지나친 열조리는 주요 영양소와 비타민을 파괴하기에 삼가는게 좋다. 

식물에 대한 사실들

식물에 죽음은 있는가 - 생명의 본질에 다가가는 일주일 동안의 사색
이나가키 히데히로 지음, 이소온 옮김 / 북멘토(도서출판) / 2026년 1월

 연휴 이틀째다. 요즘처럼 자극적인 쇼츠가 범람해 긴 글을 읽기 힘들어진 현대의 젊은 세대들에게 독서는 고역일 것이다. 그래서 이해하기 어렵겠지만 독서는 인간의 좋은 휴식 행위 중 하나다. 물론 매우 읽기 어렵고 거기에 두껍기까지 한 벽돌 책을 본다면 그건 휴식이라고 보기 좀 어려울 것 같다. 하지만 가벼운 소설이나 약간의 지적 즐거움이나 감동을 주는 책을 보는 것이라면 그건 분명 휴식일 것이다. 

 책 '식물에 죽음은 있는가'는 가벼운 지적 즐거움을 주는 책에 속하는 것 같다. 책의 두께가 얇고, 식물에 대한 잘 모를만한 상식이 가볍고도 깊게 들어가 있다. 저자는 식물학자로 제자의 터무니 없으면서 깊은 질문에 대해 매요일 답하는 형식으로 책을 썼다. 하루 한 장씩 요일에 맞춰 읽는 재미도 있겠다.

 과거 생물을 단순히 동물과 식물, 균류로 구분하던 시절도 있었지만 지금은 대충 5계설이다. 동물, 식물, 버섯 같은 다세포 균류, 대장균 같은 단세포 진핵생물, 박테리아 같은 원핵 생물이다. 지구에는 산소가 상당량 있지만 처음부터 그랬던 것은 아니다. 산소는 27억년 전 광합성을 통해 스스로 에너지를 만들어내는 단세포 생물이 생겨나고 그들이 대량 번식하면서 생겨났다. 그런 환경에서 대부분의 생물이 진화해 산소가 생명의 필수요소 같지만 사실상 산소는 맹독에 가깝다. 반응성이 매우 높기 때문이다. 깎아놓은 사과가 금새 갈변하고, 금속이 쉽게 녹슬고, 모든 것들이 잘 산화하여 망가지는 것을 보면 이 기체의 독성이란 것은 쉽게 짐작이 간다. 우리도 건강상 그 활성산소란걸 매우 두려워하지 않는가. 

 실제 산소가 대량 발생하고 나서 많은 단세포 생물들이 사멸한 것으로 추정된다. 지하 깊은 곳이나 해저 깊은 곳의 무산소 환경에서나 과거이 일부 생물들이 살아남았다. 하지만 산소는 반응성이 큰 만큼 폭발적 에너지를 주는 장점이 있었고 이를 활용하는 방법을 찾아낸 후대들이 폭발적으로 진화했다. 에너지를 많이 쓰는 호흡이란 것을 개발해내어 단세포를 넘어 다세포 생물로의 진화가 이어진 것이다.

 식물을 동물과 달리 움직이지 않는다. 당연해 보이지만 움직이는 것은 상당한 이점이 있기에 이걸 포기한 것이 이상스레 여겨지기도 한다. 하지만 움직이는데는 상당한 비용과 완전히 다른 신체구조, 신경계가 필요하다. 그리고 무엇보다 동물이 움직이는 이유는 다른 것을 잡아먹는 종속영양을 하기에 움직이고 또 도망가야 하기 때문이다. 식물은 스스로 에너지를 만들어내기에 그럴 필요가 없다. 하지만 전혀 움직이지 않는 것은 아니다. 식물은 자세히 살펴보면 광합성 효율을 높이기 위해 잎의 각도를 지속적으로 조절한다. 그리고 소크테리아 엑소리아라는 식물은 뿌리를 문어의 다리처럼 사용해 빛이 닿는 곳으로 이동이 가능하다. 다만 1년에 겨우 수십센티를 움직일 수 있을 뿐이다. 

 식물은 세포에 동물과 다르게 세포벽이 있다. 단세포 생물은 세포가 작은 것이 오히려 났다. 움직이기에는 세포가 작은 것이 났기 때문이다. 하지만 식물세포는 엽록체가 생겨난 이래로 더 많은 엽록체가 세포 안에 있는 것이 유리하기에 세포가 커졌다. 세포가 안정적으로 커지려면 경계가 튼튼해야 했다. 그리고 다세포로 진화하면서 키가 커지게 되었는데 동물과는 다르게 뼈대가 없으므로 세포를 쌓아 올리려면 무게를 견디기 위해 세포층이 단단해야 했다. 그래서 세포벽이 생겨난 것이다. 

 그리고 동물 중에도 놀랍게도 광합성을 하는 것들이 있다. 바다민달팽이는 광합성을 한다. 이들은 해조류를 먹는데 해조류 안에 있는 엽록체를 소화시키지 않고 체내로 흡수하여 광합성에 활용한다. 그래서 먹이가 없어도 광합성으로 에너지를 얻는다. 녹색아메바도 그렇다. 동물이지만 클로렐라라는 해조류의 엽록체로 광합성을 한다.

 식물은 바다에서 육지로 오면서 이끼같은 존재였다. 그러다 고생대, 중생대를 거치며 거대한 양치식물로 진화한다. 나무가 된 것이다. 사람들은 대개 풀에서 나무로 진화한 것으로 생각하지만 사실 풀이 가장 최근 진화한 버전이다. 겉씨 식물은 밑씨가 겉에 노출된다. 성숙한 밑씨를 비 바람에 노출시키면 위험하기에 꽃가루가 날아와 닿은 것을 확인한 후에야 밑씨를 성숙시켜 수정을 준비한다. 이방식은 매우 느리다. 꽃가루가 닿아 수정하기까지 몇 달에서 1년이상 걸린다.

 속씨식물은 밑씨를 씨방안에 지키고 화분이 오기전 미리 성숙시켜 놓았다가 꽃가루가 날아오면 바로 수정시켜 씨앗을 생성한다. 이 방식은 수 시간에서 수 일이면 수정이 된다. 혁명적 속도 개선이다. 이는 진화의 속도를 높일 수 밖에 없다. 속씨 식물이 진화한 것은 백악기 말기로 당시는 지각변동이 심해 기후가 급변한 시기다. 기후가 안정적이지 않으니 빠른 진화가 선호된 것이다. 속씨식물은 꽃을 진화시켜 수분의 정확도를 높였다. 그리고 더 나아가 풀을 진화시켰다. 풀은 나무와 다르게 1년만에 자손을 남겨 진화의 속도를 높인다. 결국 풀은 긴 수명대신 빠른 진화와 번식을 선택한 것이다. 

 인간 입장에서 나무를 번식시키면 두 가지 문제점이 발생한다. 우선 종자를 심으면 번듯한 나무로 성장하기까지 너무 오랜 시간이 걸린다. 그리고 종자를 심으면 그 종자가 부모와 비슷하다는 보장이 없다는 것이다. 이를 해결하는 방법이 식물의 일부를 번식시키는 영양번식이다. 삽목과 접목이다. 삽목은 식물의 가지를 땅에 묻는 식으로 번식시키는 것이다. 접목은 서로 다른 식물들을 합치는 방법이다. 

 지베렐린이라는 식물 호르몬은 화분의 움직임을 막고 과실의 비대화를 촉진한다. 그래서 포도송이를 지베렐린에 담그면 씨없는 포도가 된다. 생물은 대부분 2배체다. 염색체가 두 쌍이라서다. 두 쌍인 이유는 생식시 감수분열을 하기 위해서다. 씨없는 수박은 감수분열을 막아서 만든 것이다. 그러면 두 배체가 수정하여 4배체가 된다. 그러면 이 4배체가 평범한 2배체랑 교배하면 3배체가 탄생한다. 이 3배체는 염색체가 3개가 한세트이므로 반으로 쪼개지는 감수분열이 불가능하다. 그래서 화분이나 밑씨가 없는 씨없는 수박이 만들어지는 것이다. 

 바나나는 바로 3배체라 씨가 없다. 씨없는 수박도 사실 바나나에서 착안한 것이다. 3배체는 돌연변이로 보통 자연계에서 발생하면 자손을 남기지 못하기에 사라진다. 다만 식물은 종속번식외에도 영양번식을 하기에 이는 남아서 번식할수 있다. 마치 바나나가 그런것처럼 말이다.

 살아있는 나무는 놀랍게도 대부분의 세포가 죽은 세포다. 나무의 살아있는 부분은 겉부분 뿐이다. 겉부분에만 부드러운 세포가 있고 여기만 살아있다. 살아있는 세포가 세포분열을 거듭하여 줄기를두껍게 하고 안쪽의 세포는 죽어간다. 나무의 나이테는 세포들이 살아간 흔적이다. 사실 인간의 몸에도 죽은 세포는 있다. 손톱, 머리카락, 피부의 각질층이 죽은 세포다. 

 거의 모든 생물은 죽음을 맞이하고, 우리는 죽지 않으려고 노력하며 최근 발달한 과학기술에 기대를 걸고 있는 사람도 적지 않다. 그런데 죽음은 생물이 진화과정에서 최근 발명한 것이다. 불로불사가 생명의 원래 모습인 것이다. 단세포 생물이 계속 분열하며 죽음을 맞지 않는 것. 이것이 생명의 본래 모습에 가깝다. 하지만 생명이 복잡해질수록 이 분열은 한계를 명백히 보인다. 짚신 벌레의 경우, 분열의 한계에 도달하면 다른 개체의 근처로가서 유전자를 교환하고 죽는다. 

 생물이 죽는 이유는 변화하는 환경에 적응하기 위해서다. 한 개체가 무한히 살아가면 좋지만 돌연변이를 통한 진화로 환경에 대응하는 방법이 사라진다. 이를 위해서는 개체가 죽고 다음개체에 유전자를 복제하는 과정으로 대응해야 한다. 그것이 죽음인 것이다. 

 다세포 생물은 진화하며 겉은 바깥 환경에 노출되고, 내부는 편해졌다. 그러다보니 내부는 바깥에 영양을 공급하는 식으로 역할이 분화했다. 역할분담과 더불어 세포간의 물질을 주고 받는 신호전달도 발달했다. 이것이 고도로 복잡해지자 세포분열만 반복하면 몸이 비대해지기만 하고 새로운 개체로 증식하지 못하는 문제가 있다. 그래서 다세포 생물은 세포분열을 하면 낡은 세포가 죽는 시스템을 고안했다. 다만 이 시스템은 워낙 분열과정이 많아 고장을 일으키기도 하는데 그것이 암이다. 

 식물세포는 분자전능성을 유지한다. 어느 세포든 심으면 온전한 개체로 자라나는 것이다. 인간을 포함한 동물의 세포는 분자전능성을 어느 순간 상실했다. 아마도 몸전체의 질서유지때문일 것이다. 그리고 움직이지 못하는 식물은 위기의 순간 어느 부분이라도 살아남아 땅에 닿아서라도 생존해야 했기에 분자전능성 유지가 필요했을 것이다. 식물의 접목기능도 놀라운 기능이다. 서로 다른 개체가 서로 붙어서 하나가 되어 생존하는 것이다. 이것 역시 움직이지 못하기에 생존을 위해 남겨진 기능으로 보인다.

AI는 어떻게 만들어지는가

AI 제국: 권력, 자본, 노동 - 샘 올트먼과 오픈AI의 빛과 그림자
카렌 하오 지음, 임보영 옮김 / 생각의힘 / 2026년 2월

 우리는 인공지능 시대의 초입에 살고 있다. 농업 혁명과 산업 혁명처럼 인공지능 시대는 인류 역사에 상당한 변화를 가져온 사건으로 먼 훗날 역사가들에게 평가 받을 것이다. 농업혁명과 산업혁명에서 일반 대중은 주도적 역할을 했을지도 그냥 휩쓸렸을지도 아니면 뭔가 큰 변화가 온다는 것을 크게 감지하지 못했을지도 모른다. 하지만 인공지능 시대는 다르다. 이것은 갑작스럽게 매우 빠른 속도로 다가 오고 있고, 우리는 이것을 분명히 감지하고 있으며 정치적 선택이라는 것을 통해 변화를 주는 선택이란 걸 할 수 있을지도 모른다.

 그렇기에 우리는 인공지능이란 것이 어떻게 만들어지고 누가 만들고, 어떤 생각을 하는 사람이 어떤 의도를 갖고 만드는지 알 필요가 있다. 그리고 이 책은 무엇보다 그것을 잘 드러낸다. 인공지능 하면 가장 먼저 떠오르는 것은 지금은 좀 밀려나긴 했지만 오픈AI 의 챗GPT다. 

 오픈AI는 비영리기업으로 시작했다. 그것은 애당초 단순한 연구소나 기업이 목표가 아니었다. 오픈AI의 목표는 AGI를 개발하는 것이었다. 그것은 당연히 엄청난 것이어서 일반 주주의 경제적 이익이 아닌 인류 전체의 이익을 위해 개발한다는 몹시도 평화적이고 이상적인 목표를 가지고 시작했다. 머스크와 올트먼은 오픈AI를 그래서 비영리단체로 설립했다. 영리단체는 이런 목표를 추구할 수 없기 때문이다. 머스크를 운영비로 10억$를 약속했다. 돈이 있어야 위 목표도 가능했기 때문이다. 머스크와 올트먼도 가능한 많은 연구를 공개하고 다른 기관도 폭넓게 협력한다고 약속했다. 열린 태도와 민주적 참여가 핵심이기에 이 단체의 이름도 오픈AI가 된 것이다.

 그런데 창립 1년 만에 이 같은 이상주의적 공약은 퇴색한다. 이는 인공지능의 개발에 생각보다 엄청난 자금이 투입되었기 때문이고 초반의 독주와는 다르게 경쟁이 엄청나게 붙었기 때문이다. 게다가 올트먼과 머스크는 의장직을 두고 다투기 시작했다. 경쟁에서 올트먼이 승리하자 머스크는 조직을 떠나버렸고 약속했던 10억달러 투자도 공중분해되었다. 결국 올트먼은 오픈AI의 지배구조를 재편한다. 비영리 연구재단 내부에 영리조직인 오픈AI LP를 설립한 것이다. 이를 통해 오픈AI를 다른 기업처럼 자본조달, 제품 상업화, 투자와 수익 추구가 가능해지게 되었다. 

 결국 오픈AI는 창립 의도 및 이름과는 다르게 매우 폐쇄적이고 은밀한 조직으로 변모하게 되었고 연구의 비공개 및 기업 가치를 추구하게 되었다. 회사의 창립 의도를 지키고 싶었던 일부 집단은 올트먼을 축출하는 이벤터를 벌였는데 이는 결국 실패로 돌아가고 만다. 

 AI권력자를 가장 잘 묘사한 비유는 사실상 제국이다. 현대의 AI제국은 AI개발을 위해 타인의 글, 예술품, 경험, 공유물을 마구 잡이로 착취한다. 여기에 대규모 데이터 센터와 수퍼 컴퓨터를 가동하기 위해 땅과 전력, 막대한 수자원을 역시 강탈하고 추출한다. 그리고 좋은 데이터의 정화, 정리, 준비를 위해 세계인의 노동을 착취하며 인공지능의 개발비용이 엄청나기에 자신들 기업 내의 자원을 재배치한다. 이 과정에서 대량의 해고와 기업 내의 다양한 분야의 연구가 축소된다.

 올트먼은 피터틸과 그레이엄에게 경영철학을 배웠다. 기업의 규모 그리고 정부보다 자본주의가 효율적이라는 생각을 배웠다. 2019년 그는 지속가능한 경제성장은 거의 언제나 도덕적으로 옳다고 주장했다. 그는 기업을 만드는데 있어서도 틸의 독점 전략을 수용했다. 경쟁은 패배자들의 것이었다. 피터틸은 독점은 안정적이고 장기적인 사업을 가능하게 하고 자본이 늘고 무엇보다 정말 가치 있는 무언가를 만들었음을 의미한다는 징후라고 파악했다. 독점을 구축하려면 독자적 기술, 네트워크 효과, 규모의 경제, 강한 브랜드가 필요했다. 

 오픈AI는 2016년 당시 실리콘 밸리의 기술지상주의와 당시 부상하던 양심주의 사이에서 양다리를 걸치고 있었다. 2016년 트럼프가 당선되자 좌파 성향의 테크들은 스스로를 반성하게 된다. AI연구자들은 자신들이 기술을 지나치게 빠르며 기업의 이윤에 종속시킨 것이 아닌지 의문을 갖게 되었다. 실제 자동화 SW는 인종, 성별, 계급차별을 고착화했다. 이는 정치적 양극화, 잘못된 정보와 극단주의, 대선개입, 미얀마 인종청소에 영향을 주었다. 민간투자의 주된 대안인 정부지원금 역시 윤리적 함정이었다. 구글이 미 국방부와 맺은 메이븐 프로젝트는 자율무기 시스템 개발의 기반이 되었다. 이런 상황에서 오픈AI의 등장은 제3의 길처럼 보였다. 

 수츠케버는 AI모델을 인간 두뇌 수준으로 훈련시킬 만큼 연산 자원의 규모를 늘리는게 가능하다면 분명 AGI 같은 급진적인 결과가 나타나리라 믿었다. 연산자원의 규모는 개별 컴퓨터 칩의 처리 능력, 즉 초당 처리할 수 있는 연상량, 사용가능한 CPU칩의 총 갯수, 그리고 CPU칩이 연산을 처리하는 데 할당 받은 시간 등 3가지 요소로 이뤄진다. 그런데 칩의 처리 능력은 무어의 법칙을 다른다. 그래서 발전에 시간이 걸린다. 그래서 오픈AI는 빠른 시간안에 해결할 수 있는 칩의 총 갯수로 승부를 보기로 한다. 2017년 기준 엔베디아의 GPU는 최고사용 8개가 들어간 서버 1개당 가격이 15만 달러였다. 큰 자금이 필요해진 오픈AI 경영진은 영리기업으로의 전환을 검토한다. 올트먼은 오픈AI가 머스크에게 의존하지 않아도 될 재정적 대안을 찾기 위해 새로운 암호화폐의 발행도 검토한다. 

 오픈AI는 내부에 영리기업 합자회사를 만들고 MS의 투자를 이끌어낸다. MS는 오픈AI를 통해 SW, HW 양 부분에서 구글와 어깨를 나란히 하는 인공지능 분야의 리더로 발돋움하려는 의도를 갖고 있었다. MS는 GPT-2를 보고 투자를 결정한다.

 2019년 7월 22일 MS는 오픈AI에 10억 달러 투자를 발표한다. MS는 오픈AI의 개발기술 우선 사용화 권한을 얻고 자신들의 클라우딩 컴퓨팅 애저를 오픈AI의 독점적인 클라우드 제공자로 지정한다.오픈AI의 과제는 모든 인류가 경제적 자유를 누리면서 의미 있는 삶을 살 수 있게 하는 방식으로 AGI를 만드는 것이다. 생존을 위해 일할 필요가 없게 만드는 것이다. 

 기술발전을 추동하는 힘은 그것이 모두에게 번영을 준다는 신념이다. 하지만 실제로는 그렇지 않은 경우가 많다. 실제 그렇게 되려면 사회적 격변이나 강력한 조직적 저항 같은 거대한 힘이 필요하다. 역사상 기술 혁명은 모두에게 더 나은 세상을 약속하지만 가장 취약한 이들의 삶을 오히려 후퇴시켰다. 인공지능 혁명도 실제로 그렇게 진행되고 있다. 

 다트머스 회의 후 인공지능 진영은 양분되었다. 기초주의와 연결주의다. 기초주의는 지능은 지식에서 나온다고 생각한다. 인공지능의 구축은 세상의 지식을 기초로 변환하여 기계에 주입하는 것이다. 즉, 이론 또는 전문가 시스템이다. 연결주의는 지능은 학습에서 나온다고 생각한다. 인공지능의 개발은 뇌가 신호의 정보를 처리하는 방식을 모방하는 것이다. 인공신경망의 기반이 된 사고다. 

 초기 득세한 것은 기초주이다. 하지만 인공지능 시스템의 규모를 확장할수록 모든 규칙을 수동으로 인코딩해야 하는 한계로 인해 진척이 더뎌졌다. 특히 언어의 모호성의 벽이 컸다. 속어, 반어법, 비유, 문법의 예외 등 미묘한 것들을 코딩하는 것이 너무 어려웠다. 결국 인공지능의 겨울이라는 실존적 위기가 도래했다. 

 반면 연결주의는 초기의 실패가 연결망 구조가 지나치게 단순했기 때문이었다고 이미 문제를 파악하고 있었다. 이는 사고의 실패라기 보다는 시대적 한계가 갖는 문제였다. 1980년대 이미 다층처리구조라는 아이디어는 실재했으나 그것을 구현할 CPU가 존재하지 않았다. 2000년대 들어서야 CPU가 향상되고 인터넷으로 이것을 학습시킬 빅데이터가 형성되고 나서야 비로소 원하는 환경이 조성되기 시작했다. 

 그리고 상업화에도 기초주의보다 연결주의가 적합하다. 구글은 2010년 초반기에 연결주의 신경망을 이용하여 구글 음성 서비스와 번역기능, 자율주행기능을 향상시키기 시작했다. 딥러닝으로 사용자의 취향을 알아내는 감시자본주의도 등장했다. 2023-2022년 AI 관련 기업의 주가는 146억 달러에서 2350억 달러로 폭증했다. 모든 분야의 인재가 신경망 분야로 집중했다. 그 결과 다른 학문 분야는 황폐화 했다. 한편 딥러닝은 한계도 뚜렸했다. 딥러닝 절대주의자들은 학습 데이터만 충분히 커지면 인공지능과 인간과의 격차는 거의 사라질 것이라 보았지만 실제는 그렇지 않았다. 충분히 학습했어도 인공지능은 데이터와 다른 돌발상황에서의 대처능력은 현저히 떨어졌다.

 구글은 2017년 8월 트랜스포머를 개발했다. 이전 것들은 앞 뒤 주변 단어만 보고 판단하는 단거리 패턴인 반면 트랜퍼 포머는 매우 긴 글도 소화했다. 오픈AI의 수츠캐버는 트랜스포머가 단순하고 확장가능한 신경망에 적확하다고 생각했다. 그들은 트랜스포머를 이용해 2018년 GPT-1을 발표한다. 그것을 쓸만했으나 발표할 만한 것을 아니었고 대중성이 있었던 것은 GPT-2였다. 그것은 제법 쓸만한 긴글을 생성했다. 하지만 위험한 인종차별적 언어와 위험한 말을 생성해 이것도 발표를 하지 않기로 결정한다. 내부적으로 언어능력의 지속적 확장이 AGI로 향하는 길인지 위험성을 증대시키는 것인지에 대한 논의가 진행되었다.

 한편 오픈AI는 GPT-3를 개발하는데 데이터가 부족해 직원들은 인터넷에서 찾을 수 있는 데이터는 마구잡이로 긁어모았다. 트위트 공유링크를 스크랩하고, 유튜브 공유영상을 텍스트 변환하고, 블로그 등 거의 모든 것을 동원했다. 결국 2020년 1월 브로크만은 GPT-3  API 코드를 개발한다. 이것을 제공하면 접근권을 선별적으로 부여하고, 사람들이 어떨 때 지피티를 쓰고 남용하는지 데이터를 수집하는게 가능했다. 그리고 무엇보다 수익이 생겼다. 지피티 3의 안전을 꾸준히 우려하던 다리오 아모데이는 상업적 대성공에도 불구하고 충분한 안전장치 없이 발표된 것에 불만을 품고 오픈AI를 퇴사한다. 2021년 5월 그는 앤트로픽을 창업한다. 이 기업도 지금은 결국 오픈AI와 비슷한 길을 가게 되고 오픈AI를 지금은 넘어선 클로드를 만들어낸다.

 한편 구글은 매우 놀란다. 오픈AI가 자신들이 만든  트랜스포머를 이용해 자신들을 제쳤기 때문이다. 구글은 딥마인드와 구글 브레인을 통합하여 구글딥마인드를 만들고 여기서 제미나이가 탄생한다. 신경망 훈련은 1회가 아니고 여러분하면서 최적화를 이뤄내기에 이 과정에서 탄소배출량이 엄청나게 증가한다. 인공지능 이전 빅테크들은 탄소배출 제로에 매우 신경을 썼지만 이것은 옛이야기가 되어버렸다.

 구글 윤리팀의 게브루는 LLM의 개발과 배포의 사회적 부정영향 논문을 썼다. 논문의 요지는 4가지다. 1. 기후에 악영향을 미친다. 특히 남반구에. 2. 데이터 수요폭증으로 기업이 유해하고 차별적 데이터를 은연코 수집사용하게 된다. 그래서 취약 집단이 큰 피해를 입는다. 3. 수집 데이터 규모가 매우 방대해 데이터의 삭제와 검토가 사실상 불가능하다. 4. 모델이 내놓은 답은 확률에 볼과함에도 사람들은 이를 의식이 있는 존재로 혼동한다는 것이다. 

 놀랍게도 구글은 이 논문의 철회를 요구한다. 당시 구글은 오픈AI에 큰 위기 의식을 느끼고 있었고, 게브루는 결국 해고된다. 이 문제가 언론에 알려지고 항의 서명이 잇다르자 구글 CEO순다르가 결국 사과 서한을 쓰게 된다. 

 자동화 필터를 만들기 위해 오픈AI는 먼저 모델이 생성하지 못하게 만들고 싶은 콘텐츠의 사례 수십만건을 검토하고 분류할 인간 노동자가 필요했다. 반년 간의 검토 끝에 오픈AI는 사마라는 회사와 계약한다. 오픈AI는 수십 명의 케냐 노동자에 일을 할당한다. 케냐가 선정된 것은 우연이 아니다. 케나는 착취와 경제적 위기에서 시민을 보호할 제도가 미비한 국가다. 케냐 정부는 실리콘 벨리가 저임금 노동자를 구하자 반색했다. 이로 인해 케냐 노동자들은 장시간 자살이나 참수등 잔인하고 충격적인 영상에 반복적으로 노출되면서 정신적으로 큰 고통에 시달리게 되었다. 18세 미만 미성년의 성행위, 친족간 성행위, 수간, 강간, 성매매, 성노예 등의 콘텐츠에도 노출되었다. 이들은 정신적으로 황폐해져 가정을 잃게 되거나 이혼하는 경우도 생겨났다

 오픈AI는 자신들이 개발한 AI 안전 기법인 인간 피드백 강화 학습으로 모델을 가다듬기 위해 미국과 전세계에서 1천명 이상의 계약직을 추가로 고용했다. 오픈AI는 인간 피드백 강화학습을 LLM에 적용하기로 한다. 장기적인 AI안전과 품질개선을 위해 GPT-3를 정렬시켜야 했다. 스케일 AI가 이를 담당했다. 이후 이 기법은 오픈AI모델의 환각을 줄이기 위해 사실에 근거한 정보를 신경망에 인코딩하고 그 정보를 제대로 불러오는 방법을 가르치는데 확산적으로 사용하는 기법이 된다. 하지만 아무리 많이 훈련시켜도 모델을 결국 확률에 따라 움직이므로 추측을 하게 되어 오류는 결국 발생했다. 

 2022년 오픈AI는 텍스트-이미지 변환모델을 가지고 달리2를 출시한다. 달리2는 AI의 또 다른 흐름인 멀티모달의 결과다. 멀티모달은 텍스트, 이미지, 음향, 영상처럼 서로 다른 2가지 이상의 모달리티를 결합한 것이다. 만약 언어만으로 인간 수준의 지능이 생성되지 않는다면 시각이 그 두번째 가능성이라는 가설에 기반한 것이다. 오픈AI는 모델의 확장성 유지를 위해 트랜스포머를 계속 사용한다. 구글이 2020년 출시한 비전 트랜스포머를 이미지 적용한 것이다. 

 이 시기 확산으로 알려진 기법이 등장한다. 이는 방대한 양의 이미지 집합에서 픽셀간 상관관계를 잘 학습하게 돕는 것이다. 오픈AI 외부 연구자들은 잠재 확산 기법을 사용해 이를 더욱 개량했다. 달리 2와 3은 이를 나중에서야 도입하게 되어 미드저니나 스테이블 디퓨전에 비해 달리시리즈는 막대한 연산비용을 소모하게 된다. 

 이 시기 이미지 생성프로그램은 이미지를 조작하거나 성적 이미지 생성의 문제가 있었다. 달리2도 그런 문제에서 자유롭지 않았다. 연구진은 초반엔 그런 오염 학습 데이터를 걸러내려 하였으나 그것이 사실상 불가능했고, 걸러내는 것이 가능해도 인공지능이 아동이 이미지와 포르노의 이미지를 양자 결합하는 조합적 상상으로 생성한느 것이 가능했다. 개발진은 모델 오남용 예방시스템으로 이를 처리했다. 콘텐츠 모더레이션 필터와 사용자 행동감시 플랫폼으로 나아간 것이다. 일정 수준 이상의 반복적 위반 행위와 계정 자동 정지 시스템이 그것이다. 

 오픈AI내부에서는 달리2를 두고 안전파와 응용파의 갈등이 극에 달한다. 달리2는 출시와 동시에 큰 호응을 얻었다. 하지만 미드저니와 스테이블 디퓨전이 바로 등장했고 시장을 바로 빼았겼다. 이들은 달리 2와 다르게 사람 얼굴 생성 및 이미지 수정에 대한 안전 제한이 거의 없었기 때문이다. 이로 인해 오픈AI의 응용파는 달리 2의 안전장치가 수익을 제한했다  생각하게 된다. 

 한편 오픈AI의 인공지능 개발이 강력해질 수록 지구자원에 미치는 해악도 커져만 갔다. 2030년이면 데이터 센터는 미국 전체 전력소비의 8%를 차지하게 된다. 그리고 담수소비는 2030년이면 6조4천억 리터를 필요로 한다. 지구 온난화로 가뭄을 겪는 지역에서도 데이터 센터는 물을 빨아들인다. 

 한편 데이터와 연산자원의 소진으로 LLM의 발전이 한계에 다다르자 업계는 AI 에이전트로 선회한다. 다음 단계로 현실세계에서 행동을 취하고 주변환경에서 피드백을 수집하는 에이전트를 통해 이루어질 가능성이 높다고 본 것이다. 오픈AI도 채팅보다는 이메일을 보내고 코드를 짜고 복잡한 작업을 자동화하는 AI 어시스턴트가 상업적으로 더 우수하다고 판단했다. 

 이것이 지금까지의 오픈AI의 길이다. 오픈AI는 처음의 방향과는 다르게 상업화의 길로 철저히 들어섰으며 더 이상은 돌이킬수 없다. 회사에 남은 마지막 안전파는 올트먼 해임의 길로 나아갔고 성공하는 듯 보였으나 결국 실패하여 올트먼은 돌아왔고 그들은 패배했다. 

 LLM은 언어의 소멸을 가속화한다. 이들이 지원하는 언어가 적기 때문이다. 그리고 데이터를 식민주의의 최전선이다. 그들은 데이터는 무료로 가져가면서 그것을 이용한 서비스를 돈을 받고 팔기 때문이다. 인공지능의 개발은 그래서 공동체의 주도로 상호합의 하에 지역적 맥락과 역사를 존중하고 기술을 사회적으로 소외된 집단에 힘을 실어주는데 사용해야 한다. 그래야 인공지능 거버넌스가 포용적이고 민주적일 수 있다.

  저자는 마지막으로 인공지능 제국을 무너뜨릴 방법을 제시한다.

 1. 지식을 재분배해야 한다. 그러기 위해서 지식의 생산이 제국밖에서 이뤄지도록 자금지원을 늘려야 한다. 그래야 특정기업에 의존하지 않게 된다.

 2. 기업이 보유한 훈련 데이터의 핵심 내용과 모델 및 수퍼컴픃터의 기술사용을 의무적으로 공개하는 정책이 있어야 한다

 3. 인공지능에 대한 폭넓은 교육이 있어야 한다. 인공지능의 작동방식, 강점과 약점, 개발방향, 개발자들에 대한 세계관, 그리고 인공지능이 틀릴 가능성 등에 대해서다. 

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