데이터 보호로 내 삶의 주인이 되기

알고리즘, 생각을 조종하다 - 데이터는 어떻게 우리의 심리를 설계하는가
산드라 마츠 지음, 안진이 옮김 / 생각의힘 / 2025년 7월

 우리는 플랫폼 기업에서 제공하는 서비스를 향유하기 위해 그들에게 많은 개인 정보를 제공한다. 물론 우린 동의를 했다. 그 서비스에 가입하기 전, 한국 기업인 경우 한글로 외국 기업인 경우 영어로 엄청나게 많고 긴 약관에 동의를 했는데 사실 읽지도 않는다. 빨리 가입해야 하는 경우가 많고 그걸 하나라도 동의하지 않으면 서비스를 쓰지 못하는 경우가 대부분이며 읽어도 이해하지 못하기 때문이다. 

 그렇게 그들은 우리의 메시지를 보게 되었고, 내가 어떤 뉴스를 읽고, SNS에서 어떤 것을 공유하고 지켜보고 좋아요를 누르고 차단하는지, 내 신용카드 구매내역을 수집하고, 내 스마트폰 GPS 센서로 내 위치를 추적하고 전국의 CCTV로 내 얼굴 표정과 일상적 만남을 기록하게 되었다. 이를 통해 정부나 기업은 마음만 먹으면 사실상 나의 평범하고 무의미한 활동을 통해 나의 행동에 대한 정보를 해석하고 내가 어떤 사람인지 파악해서 나의 친구나, 가족, 심지어는 배우자보다더 나를 더 잘 파악해서 나의 행동을 예상하고 처방하는 것이 가능한 지경에 이르렀다. 

 심리학자 요요우는 페이스북의 '좋아요'라는 매우 단순한 반응을 가지고 이를 성격 프로필로 변환하는 일련의 머신러닝을 구축했다. '좋아요'는 매우 단순한 반응이지만 무언가에 대한 개개인의 매우 솔직한 반응이다. 좋아요 10개를 관찰한 머신러닝은 개인의 성격을 직장 동료보다 잘 파악했다. 그리고 65개를 관찰하자 친구보다 잘 파악했으며, 120개를 관찰하자 가족보다 잘 파악했고, 300개를 파악하자 급기야 배우자보다 더 잘 파악하고 말았다. 

 이처럼 오늘날의 우리는 디지털 기기를 매우 많이 사용하며 무수한 디지털 데이터를 남긴다. 평균적인 사람은 1시간에 약 6GB의 데이터를 생성한다. 그리고 이 데이터들에는 개인의 심리적 특성에 담겨있는데 이를 토대로 사람들의 생각이나 감정, 행동에 영향을 심리타깃팅이 데이터 시대에 막강해질 수 있다. 책은 이런 세태에 대한 강한 경계를 담고 있다. 

 사람의 성격은 매우 복잡하지만 과학은 이를 단순화한다. 5대 성격 특성으로 개방성과 성실성, 지향성, 우호성, 불안정성이 있다. 그리고 이러한 사람의 성격은 SNS에서 그러내는 사람들의 디지털 흔적을 통해 그대로 드러난다.

 2013년 미할 코신스키는 페이스북 좋아요로 사람들의 성별과 연령, 약물사용, 정치이념, 성적지향, 지능, 정치 이념, 성적 지향, 삶의 만족도, 성격 등의 다양한 사회연구학적 및 심리적 특징을 예측 가능하다는 사실을 증명했다. 

 심리학자 요하네스 아이히슈태트의 ㅇ녀구진은 환자 683명의 페이스북 상태 업데이트의 실제 그들의 의료기록을 조사한 결과 사람들의 페이스북의 경험묘사에 사용한 단어만으로도 72%의 확률로 그가 실제로 우울증인지 아닌지를 정확히 예측할 수 있었다. 72%는 일반적인 설문조사의 정확도로 결코 낮은 수치가 아니다. 

 그리고 SNS는 개인의 소득도 추정가능하게 한다. 사람은 대부분 자신의 소득을 밝히지 않는다. 하지만 페이스북에서는 그들이 평소 사용하는 단어로 그들의 소득은 약 1만달로 오차 범위 이내로 추정이 가능하다. 고소득층은 대개 휴가, 상당한 금액의 활동(해외 휴가나 파티), 긍정 감정, 미래 지향적 단어를 자주 사용한다. 반면 저소득층은 자기에게 초점은 둔 말투(내가 -이 필요하다, 나는 -을 할 수 있다, 나는 -을 샀다)를 쓰고, 속어를 많이 쓰고, 부정적 감정을 공유하며, 욕설과 이모티콘을 더 많이 사용한다. 

 인터넷과 SNS의 2010년대부터 사용되어 이미 한 사람의 정체성을 구성할 만한 시간이 되었다. 어떤 단서들은 사람이 의식하지 못하게 남겨진다. 사람은 살면서 나도 모르게 여러 말과 글과 행동, 물건을 남긴다. 하지만 물질 세계에서 그것들은 대개 흔적을 남기지 않고 사라지고 주변 사람들은 웬만해선 그걸 잘 알아채질 못한다. 디지털 세계에선 다르다. 그것들은 영구적으로 남는다. 이런 행동잔여물이 잘 남겨져 있는 곳이 구글 검색, 소비기록, 스마트폰 센서다. 

 저자는 2020년 오스트리아의 리사라는 여성의 구글 검색 기록만으로 그녀의 10대때의 삶을 재구성했다. 그녀가 어릴 적 삶던 마을을 치밀하게 다시 만들고 그녀가 어릴 때 했던 아르바이트, 고민, 가졌던 병 등을 모두 알아내어 세밀하게 재구성한 다큐 [맞춤 제작]를 구성했다. 주인공인 리사는 배우의 연기를 보다 괴로운 과거의 기억이 떠올라 인터뷰를 중단할 정도였다고 한다. 

 연구결과 개인의 구매 내역 3가지를 알면 그 사람의 신원이 거의 특정이 가능하다고 한다. 구매 내역은 그의 취향과 습관, 생활 방식과 선호도, 동기를 들여다보는 창이 되기 때문이다. 

 지금까지 나온 것도 상당하지만 앞으로의 변화를 생각하면 이건 시작에 불과할지도 모른다. 미래에는 관찰장치가 더 강력해지고 분석장치인 인공지능도 더 강력해질 것이기 때문이다. 가까운 미래에는 우리 망막에 스마트렌즈가 붙고 혈류에는 초소형 로봇이 뇌에는 칩이 장착될지 모른다. 그러면 나의 생각과 감정, 행동에 대한 예측은 지금보다 훨씬 더 정교해 질 것이다. 

 이처럼 인간의 성격은 디지털 흔적에 반영되며 그것을 통해 파악이 가능하다. 그리고 이것은 정치에 이용가능하다. 심리학자 조너선 하이트에 따르면 인간에게는 선천적이고 보편적인 5가지 도덕적 가치가 있다. 돌봄, 공정성, 충실성, 권위, 순수성이다. 그리고 개인의 도덕적 기준은 당연히 그의 정치적 이념과 깊게 관련한다. 따라서 각 정치 집단은 각 개인에 도덕적으로 호소한다. 그리고 만약 그의 도덕적 기준을 알 수 있다면 그의 행동에 영향을 미칠 수 있는데 이를 도덕적 재구성이라 한다. 예를 들어 기후 위기를 막자는 주장은 대개 진보주의자에게 지지를 얻고 보수주의자는 반대한다. 보수주의자는 대개 충실성과 권위, 순수성을 중시하는데 그에게 기후위기를 강조하며 지구의 완벽함과 순수성을 보존하고자 하는 의무를 강조한다면 이와 같은 주장은 그에게서 지지를 이끌어낼 수 있다는 식이다. 

 사람들은 대개 타인을 설득하면서 다른 사람의 입장이 되어보라고 말하는데 사람은 쉽게 그리되지 못한다. 그렇기에 차라리 그의 입장에서 그의 렌즈에 사안을 맞추어 주는 것이 오히려 설득방법으로 나을 수 있다. 

 전 세계에는 가짜 뉴스와 기울어진 뉴스가 범람하고 있다. 사람들은 대개 가짜 뉴스에 대한 우려를 많이 하고 있는데 저자는 가짜뉴스보다는 기울어진 뉴스가 훨씬 위험하다고 파악한다. 왜냐하면 기울어진 뉴스가 심리적 타깃팅의 역할을 하는 것이기 때문이다. 기울어진 뉴스는 기본적으로는 사실이지만 특정한 세계관에 맞추어 의도적으로 마사지된 것이기 때문이다. 

 이처럼 심리 타깃팅은 우리 자신을 반향실에 가두어 가장 위험한 순간을 만들 수 있다. 하지만 인간이 세상을 알아가는 방식을 바꾼다면 진정한 게임 체인저가 될 수 도 있다. 가령 대부분의 플랫폼은 개인의 성향을 파악해 그가 원하는 것만을 보여준다. 때로는 이것은 개인의 경험을 작은 우물안에 가두고 지루하게 만들기도 한다. 그렇다면 그런 기업들이 가끔은 탐험모드를 제공해 전혀 다른 분야의 콘텐츠를 제공하거나 시민으로 올바르게 자라나기 위해 알아야만한 세상의 것들을 제공한다면 어떨까. 그런 것들은 매우 유익할 수 있을 것이다.

 그리고 심리 타깃팅으로 인해 개인정보에 대한 통제권의 회복은 중요하다. 많은 사람들은 이미 개인정보의 중요성에 대해 생각하지 못하고 있다. 우리는 개인정보에 대해서 불법적인 것이나 부끄러운 것이 없다면 숨기지 않아도 된다고 생각하는 편이다. 하지만 개인 정보 통제권은 나의 정보가 수집, 사용, 공유되는 방식을 스스로 결정하는 자유다. 나의 정보에 대한 보호가 없으면 정부나 기업, 세력이 그것을 이용해 나의 선택, 판단에 심리 타깃팅을 이용해 어느 정도 영향을 미치는게 가능해지기 때문이다. 그리고 그것은 그것을 모으는 데이터 수집 수단이 더욱 정교하고 많아지고, 통합되고, 또한 분석하는 인공지능이 정교해질 수록 더욱 무서워질 것이고 영향력이 파괴적으로 변모할 것이다. 때문에 향후 나의 삶의 주인이 되거 위해서라도 개인 정보 보호는 더욱 중요해진다. 

 하지만 데이터 환경의 탐색은 언급한 것처럼 너무 어렵다. 데이터의 수집은 암약리에 이뤄지며 개인은 기업이나 정부가 그걸로 무엇을 하고 얼마나 가치가 있는지 파악하기 어렵다. 그것은 수집한 기업만 알고 있다. 기업은 개인 데이터로 그 필요성을 이해하고 더 나은 상품을 만들고 제 3자에게 팔아 수익을 창출하기도 한다. 

 그래서 기업의 개인 데이터 수집에 세금을 부과할 필요가 있다. 그러면 기업은 개인의 데이터 수집에 신중을 기하게 된다. 그리고 세금을 넘어설만한 정말 가치있고 필요한 정보만을 한정적으로 수집하게 되 저절로 개인정보가 보호되는 효과가 있다. 그리고 걷은 세금은 정부가 개인 정보 보호 재원으로 사용한다면 이중의 효과를 거둘 수 있다. 

 그리고 개인 정보 보호 법으로 반독점법의 활용도 가능하다. 물론 이건 저자의 주장으로 현재 대부분의 반 독점법이 사실상 패소하고 있어 현실가능성은 없어 보이긴 하다. 하여튼 저자의 논지를 따르면 구글 같은 플랫폼 기업은 거의 모든 데이터를 수집하고 있다. 이는 그들이 많은 부분을 독점하기에 가능한데 반독점법을 통해 그 부분들이 모두 떨어져 나간담녀 수집된 데이터들도 각 개별 기업으로 떨어져나가 데이터들이 모두 흩어져 그 위험성이 분산되는 것이다. 

 마지막 데이터 보호 방안은 데이터 협동조합이다. 그것은 소수의 기업이 우리의 데이터를 통제하고 이익을 얻는 대신, 우리의 데이터를 누구와 공유할지 우리가 직접 결정하고 이익도 조합원이 누리는 것이다. 그게 가능한 이유는 데이터 협동조합에서는 데이터 소유자가 조합원이고 신탁에 대한 책임도 조합이 지기 때문이다. 즉, 데이터 협동조합은 데이터에 대한 책무와 책임을 개인이 지기 어렵기에 이를 조금 더 크고 이익에 집중하지 않는 협동조합에 맡기는 형태다. 데이터 협동조합은 조합원에게 가장 큰 이익에 되도록 할 법적 의무가 있다.   

초고령시대의 산업

실버 웨이브 - 대한민국 초고령사회 시작, 누가 먼저 기회를 잡을 것인가?, 2025 세종도서 교양부문
박재병 지음 / 클라우드나인 / 2025년 4월

 65세 인구가 7%이상이면 고령화사회, 14%이면 고령사회, 20%를 넘어서면 초고령사회로 분류한다. 한국은 고령화사회에서 고령사회로 이행하는데 18년, 고령사회에서 초고령사회로 가는데 6년이 걸렸다. 세계에서 가장 빠른 속도로 늙고 있다는 의미다. 중위연령도 이미 40대 중후반이다. 한국은 그간 노인의 복지의 초점을 가족 우선에 두었다. 그러다보니 아직까지도 개인은 자신외에도 자신의 윗세대와 아랫세대를 모두 감당하는 삼중고를 겪고 있다.

 한국이 늙고 있다는 신호는 이미 20년 전에 왔고, 실버산업이란게 뜨기 시작했다. 하지만 시기상조인데다 노하우도 없어 노인 수는 크게 늘었음에도 이렇다할 진작이 없었다. 저자는 한국의 노인의 현실을 잘 짚어내며, 초고령사회에 대한 여러 해법을 제시한다. 사실 좀 더 미래산업과 관련한 부분을 기대했으나 현실적 요양시설에 대한 언급이 많은 것이 아쉬웠다.

 책은 한국의 노인 빈곤율부터 지적한다. 한국의 노인 빈곤률은 40.4%로 OECD 14.2%의 3배나 된다. 하지만 이는 서구적 관점을 한국에 들이댄 것으로 허수가 많다. 서구사회는 현금흐름을 중시한다. 이는 자가에 대한 구조가 한국과 서구가 다르기 때문이다. 한국은 노인 75.7%가 주택을 보유하고 있다. 그리고 이 주택의 평균가격은 6억에 달해, 한국 평균 자산을 한참 상회한다. 반면 서구사회는 자가 비중이 낮고 대개 월세가 많다. 이렇기에 한국의 노년은 자가를 보유해 현금흐름이 낮고 중요하지 않기에 빈곤율이 높게 측정된다. 따라서 보유자산을 현금흐름으로 대치해 새로 계산하면 한국의 노년 빈곤율은 21.7%로 크게 낮아진다. 

 지금의 노인은 과거의 노인과 크게 다르다. 일단 평균 수명이 크게 늘어났고 경제적으로도 윤택하며 활동적이다. 2023년 한국의 노인은 생활비마련, 일하는 즐거움, 무료함의 이유로 근로 희망사유가 조사되었다. 액티브 시니어는 은퇴 후에도 활발한 여가, 사회생활, 소비를 즐기며 능동적으로 살아가는 50세 이상 인구를 의미한다. 이들은 적극적이고 미래지향적이며 경제적 여유가 있다. 그래서 스스로를 젊다고 생각하고 합리적 소비를 지향하며, 다양한 취미, 노후 준비에 적극적이다. 

 향후 이런 액티브 시니어를 위한 시니어 하우징이 거론된다. 과거 노인은 자연을 벗삼아 살아간다는 생각이 강했지만 지금은 전혀 다르다. 시니어의 거주요건은 도심지이고, 의료시설 접근성이 높으며 교통이 편한 곳이 선호된다. 즉, 도심지인 것이다. 하지만 한국의 시니어 주거시장은 걸음마 수준이다. 그러나 성장세가 강할 것으로 예상된다. 일본의 경우 2023년 노인주거 시설만 5만 6692개다. 일본은 한국과 다르게 주택 소유개념이 약하고 월세가 보편적이고 거주 면적도 작아 시니어 하우징이 성장하기 좋은 조건이다. 

 한국의 시니어 하우징은 빠르게 성장하고, 다양한 형태의 시니어 하우징 시설과 업체가 형성되고, 정부의 지원 범위가 확대되고, 민간과 기업화할 것으로 예상된다. 

 노인 제품은 여러 시도가 있었지만 꾸준히 실패했다. 대개 노인용 제품은 그것을 홍보했지만 노인은 그것을 오히려 좋아하지 않는다. 젊어보이고 싶기 때문이다. 그래서 노인 제품은 기본적으로 감정적, 사회적 허들이 존재한다. 하지만 꾸준한 개발은 중요하다. 결국 인구의 상당수를 노인이 차지하게 될 것이고 이들의 지갑을 열어내지 못하면 내수가 크게 위축되어 국가경제가 쇠퇴하고 기업들의 생존이 어렵기 때문이다. 

 노인 장기요양 서비스를 위한 요양원은 수요가 늘고 있다. 하지만 공급이 어렵다. 요양 시설 사업자는 현행법상 안정성을 위해 건물과 토지를 모두 소유해야한다. 면적기준은 입소정원 10명 이상인 경우 정원 1인당 7평을 확보해야 한다. 결국 자기 땅에 5층 정도 건물을 소유해야 한다는 셈이다. 요양원은 24시간 365일 근무다. 반면 수급자 수가가 고정되어 경영을 잘못하면 적자를 보기 쉽상이고 이 경우 요양보호사가 먼저 그만둔다. 요양보호사는 급여가 낮고 일이 힘들며 사회적 인식이 좋지 않아 공급에 비해 수요가 많다. 즉, 부르는 곳이 많아 요양보호사는 쉽게 이탈하고, 그들이 이탈한 요양원은 질이 낮은 인력만이 남아 더욱 서비스 수준이 낮아져 경영이 어렵다. 

 요양원이 성공하려면 입지가 중요하다. 좋은 입지, 규모의 확보, 타킷 고객, 운영 콘셉트, 디자인 설계가 중요하다. 입지는 노인 인구가 많이 거주하면서도 가족과 지인의 접근성이 좋아야 한다. 최근 2-4년 사이 대기업들이 요양원 사업진출을 선언했다. 

 장래에는 헬스케이 리츠도 부동산 리츠의 하나로 생성될 가능성이 높다. 의료 관련 부동산이나 병원, 시니어 하우징, 전문 간호시설, 의료용 오피스에 투자하는 개념이다. 저자는 요양서비스의 경우 지금의 상조업체처럼 민간화하는 것도 좋은 방법이라 생각한다. 지금 한국의 의료체계는 병원, 요양원, 요양병원, 방문 간호인력이 서로 간의 정보를 공유하지 못하고 다 따로노는 체계다. 즉, 환자 자신과 가족이 챙겨야할 것이 엄청 많다는 이야기다. 간호와 비용을 치루는 것만으로도 힘든 형국인데 말이다. 과거 장례도 그러했다. 하지만 상조회사가 등장하면서 그 모든 것을 비용만 치루면 양질의 적절한 서비스를 맞춤형으로 제공한다. 저자의 생각엔 이런 요양 간호 부분도 민간에서 시행하면 그러한 해법이 생길 것으로 예상한다. 

특이점이 임박했다.

마침내 특이점이 시작된다 - 인류가 AI와 결합하는 순간
레이 커즈와일 지음, 이충호 옮김, 장대익 감수 / 비즈니스북스 / 2025년 6월

 레이커즈와일은 미래학자로 저서'특이점이 온다'로 유명하다. 무려 20년 정도 나온 이 책은 4차 산업혁명의 여명도 잘 안보이는 상태에서 인공지능의 등장으로 인한 특이점 개념과 그 실현 시점을 비교적 상당히 정확하게 예상했다. 이는 놀라운 통찰력이 아닐 수 없다. 실제로 지금의 인공지능 발전상을 보면 2040년에 인간의 종합적 능력을 능가하는 인공지능의 등장은 가능성이 상당히 높아 보인다. 

 그는 후속작인 '마침내 특이점이 온다'에서 이런 논의를 지속한다. 향후 인간의 모든 역량을 능가하는 인공지능이 5년 내에 등장한다고 보고 있으며 이는 인간의 정체성, 자존감에 혼란을 일으키고, 인간은 심리적 보상을 갈구하고 기계보다 나은 마지막 영역을 찾아 헤멜지도 모른다고 본다. 그는 의식의 기반은 정보로 파악하고 이를 6단계로 나눈다. 

 1단계는 물리법칙과 화학의 탄생으로 빅뱅 후 수십 만년이 지나서 양성자와 중성자가 모인 중심부 주위를 전자가 돌면서 원자가 탄생한 순간이다. 그리고 수십 억 년 뒤 원자가 결합하여 정보를 담을 수 있는 분자가 생겼다. 특히 탄소 원자는 무려 4개의 다른 원자와 결합해 다양한 분자를 생성할 수 있어 생명의 탄생에 기여한다. 2단계는 생명의 시대로 복잡한 분자가 생성되고, DNA를 가진 생물이 생겨 진화한다. 3단계는 DNA로 설명되는 동물들에게서 스스로 정보를 저장, 처리하는 뇌가 생겨난 것이다. 4단계는 동물이 엄지와 뇌를 이용하여 고차원적 인지능력으로 생각을 복잡한 행동으로 옮기는 시점이다. 5단계는 생물학적 인간 인지가 디지털 기술의 속도 및 힘과 융합하는 것이다. 6단계는 우리의 지능이 우주 전체로 퍼져나가 보통 물질을 컴퓨트로 웜으로 변화시키는 시점이다. 컴퓨트로늄은 궁극적인 계산 밀도로 조직한 물질이다. 현재 인류 문명은 4단계로 5단계로의 이행을 막 시작하려하는 시점이다. 

 뇌의 최초는 원시 신경망이다. 그것이 나타나고 세 부분으로 나뉜 중앙 집중식 뇌가 나타나는데 1억년이 걸렸다. 그리고 기본적인 신피질이 최초로 나타나기까지 거기서 3억 5천만-4억년이 소요되었다. 현생 인류로의 뇌진화에는 거기서 다시 2억년이 필요했다. 포유류의 신피질은 소뇌의 고정행동패턴에서 벗어나서 행동교정을 느린 진화의 속도로부터 탈출시켰다. 신피질은 잘 협응된 조직체로 새로운 사고능력을 가능하게 하여 불과 몇 일이나 몇 시간 만에 새로운 행동을 발명할 수 있다. 이로 인해 신피질을 가진 동물은 학습이 가능하게 되었다.

 신피질은 인간 뇌 무게의 80%를 차지한다. 신피질은 약 100개의 신경세포의 반복 구조다. 이 모듈은 패턴을 배우고 인식, 기억한다. 스스로를 계층적으로 조직하는 법을 학습하여 더 높은 단계에 있는 것일수록 더 복잡한 개념을 구현한다. 이 반복적인 하위단위를 신피질 소기둥이라 한다. 신피질의 소기둥에는 신경세포가 100개 정도 분포하므로 전체 신피질 소기둥 수는 2억개에 달한다. 

 신피질은 3가지 특성이 있다. 주어진 개념에 대한 신경세포의 발화 패턴은 그것이 유래한 특정 영역 뿐만 아니라 구조 전체로 널리 전파가 가능하다. 그리고 주어진 발화 패턴은 다른 여러 개념의 비슷한 측면을 서로 관련 지을 수 있고, 연관이 있는 개념들은 연관된 발화 패턴으로 나타낼 수 있다. 신피질 전체에서 수백만 가지의 패턴이 동시에 발화할 수 있고 복잡한 방식으로 상호작용 할 수 있다. 

 신피질 내부의 매우 복잡한 연결은 풍부한 연상 기억을 가능하게 한다. 뇌의 한 기억은 많은 곳에 접속이 가능하다. 그래서 냄새, 맛, 소리 등의 감각 입력도 기억촉발을 가능하게 한다. 신피질의 발화 패턴이 지닌 유사성은 유추 사고를 촉진한다. 그래서 인간은 지위가 더 나은 사람을 윗 사람이라고 하고, 못한 사람을 아랫 사람이라고 유추적으로 지칭한다. 이처럼 별개의 분야에서 유사성을 찾는 신피질의 능력은 역사에서 중요한 지적 도야를 낳았다. 

 이처럼 신피질의 다층계사을 모형화한 연결주의적 접근법이 딥러닝이다. 현재 인공지능 모델은 특정 종류의 과제 내에서 유연성을 갖추는 것을 넘어서 여러 분야를 넘나드는 고차 유연성으로 빠르게 발전 중이다. 인공지능은 맥락 기억과 상식, 사회적 상호 작용에서 약점을 보이는데 가까운 시일내에 극복될 가능성이 높다. 또한 인간의 지능은 단일 통합체처럼 느껴지지만 사실 여러 개의 병렬적 섬유다발에 가까운데 이는 인공지능과 비슷한 측면이 있다. 

 20년 이내에 인간의 뇌는 시뮬레이션 될 가능성이 높다. 뇌-컴퓨터 연결은 인체에 무해한 나노 전극을 혈류를 통해 뇌에 넣어 이뤄질 것이다. 모든 뇌를 다 연결하는 것은 매우 어려우나 고등사고는 신피질에 의존하기에 여기만 연결한다면 이는 현실적으로 가능하다. 이 연결이 성공하면 인간의 뇌는 클라우드 접속이 가능해진다. 뇌 안의 생각은 언어와 몸짓으로만 전달이 가능한데 뇌의 공통접속과 초지능으로의 연결은 이런 불완전한 전달을 완전하게 할 것이다. 그리고 이로 인해 마음과 지능이 지금보다 수 백만배 성장할 것이다. 

 의식은 주변을 인식하고 자신의 내부 생각과 그것을 구별하는 외부세계를 모두 인식하는 듯이 행동하는 기능적 능력이다. 그리고 마음 속으로 주관적 경험을 하는 능력이다. 그리고 인간은 물질적 객체가 이런 의식적 경험을 어느 정도 할 수 있는 것으로 보이느냐에 따라 가치부여를 하고 중요하게 생각한다. 동물권에 대한 논쟁도 주로 의식 수준이 높아보이는 종에 대해서만 한정되는 것이 그 이유다. 사실 모든 동물은 움직이며 포식활동을 하거나 그것을 피하려는 노력을 하기에 의식이 있다고 볼 수 있다. 다만 더 정교한 행동을 지원할 만한 뇌에 따라 그 양태가 달라지는 것이다. 

 생명체는 진화하다 어느 정도 수준에 이르면 의식을 갖게 되는데 저자는 이런 의식에 대해서 차머스의 범원형신론을 채택한다. 이는 의식을 우주의 기본적 힘으로 취급하지만 단순한 물리적 힘의 효과로 환원되지 않는다고 본다. 우주는 언젠든지 의식이 발현할 수 있는 장이지만 그것이 활성화하려면 뇌가 정보처리를 복잡하게 할 수 있는 수준에 이르러야 한다. 이는 이원론과 일원론의 중간정도되는 입장이다. 

 그리고 인간처럼 의식이 있는 존재를 규정하는 것은 그가 온전한게 유지하는 정보와 기능이다. 물질은 아니다. 실제로 인간의 신체는 계속 교체되고 재구성된다. 그럼에도 그가 동일 의식의 정체성을 유지하는 것은 주관적 의식 때문이다. 그렇기에 저자는 미래에 인간의 뇌가 컴퓨터와 결합하고 신체의 상당 수가 기계화 되어도 인간의 정체성엔 변함이 없고 여전히 의식이 존재한다고 본다. 미래에는 인간의 의식과 신체구조가 그대로 복제된 소위 레플리컨트가 등장할 가능성이 높다. 이것이 제기할 문제는 다음과 같다.

 복제인간을 완전한 인권과 시민권을 가진 인간으로 간주해야 하는가, 복제 이전의 사람이 행한 계약이나 범죄에 대해 복제인간에게 책임을 물어야 하는가, 복제인간에게 자신이 대체한 사람이 한 일이나 사회적 기여에 대한 공로도 인정해야 하는가, 사별한 배우자가 복제인간으로 돌아오면 재혼해야 하는가, 복제인간은 차별당하거나 추방당할까, 어떤 조건에서 복제인간의 생성을 허가하거나 불허해야할까 등이다. 저자는 2040년대가 되면 나노봇이 살아있는 사람의 뇌로 들어가 그 사람의기억과 개성을 형성하는 모든 데이터를 복제해 두 번째 나를 생성하는 것이 가능하다고 본다.  

 인간의 수명은 과학기술의 발달로 향상하다가 한계를 맞고 있다. 수명연장은 4단계다. 1단계는 감염병과 외상등의 해결. 2단계는 인공지능과 생명공학의 결합으로 미토콘드리아의 유전적 돌연변이, 텔로미어의 마모, 암을 해결하는 것이다. 3단계는 세포수준의 유지 보수를 하는 나노봇이 인체에 침투하는 단계이며, 4단계는 인간의 마음의 디지털 복제가 가능해 사실상 영생에 접어드는 단계다. 현재 인간은 2단계가 시작되는 지점에 와 있다. 

 2단계가 현실화하고 3단계에 접어드는 시점에 되면 인간은 수명탈출 속도에 들어서게 된다. 수명탈출속도는 남아 있는 여명보다 자신의 기대수명이 더 빠르게 증가하는 시점이다. 즉, 인류 역사상 최초로 나이가 들어감에도 죽음에서 멀어지게 되는 수준인 것이다. 

 저자는 책의 상당 부분을 할애해 인공지능의 발전, 즉 특이점이 인간 사회에 가져올 수 많은 이점을 설명한다. 에너지의 해결, 수명의 해결, 직업의 굴레에서의 해결, 식량의 해결 등이다. 이 모든 문제는 인간의 생존을 위협하는 것으로 국제적 갈등 요소도 크다. 이것들이 모두 해결되는 낙관론이 펼쳐진다면 정말 좋을 것이다. 

기후위기, 인공지능

세계미래보고서 2025-2035 - 미래 10년의 모든 산업을 뒤흔들 기후비상사태
박영숙.제롬 글렌 지음 / 교보문고(단행본) / 2024년 10월

 이번 세계미래보고서2025-2035는 세 가지로 구성된다. 기후위기와 인공지능, 그리고 그 외의 기술들이다. 책은 해가 갈수록 인공지능과 기후위기에 집중한다. 10년 전 이 연간서적을 처음 접했을 때만해도 다양한 기술이 망라되어 있었다. 세월이 지날 수록 그 변화의 조짐이 더욱 뚜렷하다는 의미이겠다.

1. 기후 위기

 기후위기 책은 적지 않게 읽었다. 그래도 책은 얻을 많한 지식이 많았다. 온난화가 심해지며 인간과 주변 생물이 버틸 수 있는 온도도 한계에 다다르고 있다. 아시아 최고기온은 2017년 이란의 54도, 유럽은 2021년 이탈리아 시칠리아의 48.8도, 남극은 2020년 셰어도어 섬의 20.7도다. 2023년은 가장 더운 해로 기록되었다. 학자들은 사실상 지난 2014년을 티핑포인트로 파악한다. 즉, 이미 늦었단 이야기다. 2014년을 그렇게 파악하는 이유는 당시 더위한계 50%를 처음 돌파했기 때문이다. 

 남극의 스웨이츠 빙하는 19만 2천km2으로 한반도와 비슷한 넓이다. 이 빙하는 빙상의 10%에 해당하고, 모두 녹으면 지구 해수면이 60cm 상승할 것으로 예측된다. 이 빙상은 위치상 다른 빙하가 바다로 떨어지는 것을 막는 역할을 하기에 모두 녹으면 그 효과가 엄청나다. 그래서 둠스데이 빙하라 불린다. 북극에는 거대한 싱크홀이 생겨났다. 바타가아카 분화구로 매년 100만m3씩 팽창한다. 1960년대만 해도 작은 도랑이었지만 지금은 길이1km에 너비 800m에 달한다. 영구동토층의 붕괴 때문이다. 영구동토층은 오래전 빙하에 묻힌 고대 바이러스를 깨워, 새로운 생물학적 위기를 불러 올 수 있다.

 그리고 동토가 녹으면 콘크리트 급의 땅이 무른 진흙이 되어버려 표면 식물 지탱이 어렵다. 땅은 무너져 내리고 내부의 탄소도 배출된다. 

 전 세계 노동력의 70%인 24억이 이미 극심한 더위에 노출중이다. 습구온도는 습도가 100%일 때 인간이 생존가능한 한계 온도다. 보통 35도다. 선풍기를 쓰면 38도까지 부담이 완화되고, 피부를 적시는 물도 효과적이다. 습구온도의 생존한계는 젊은 사람의 경우 26-34도, 나이든 사람은 21-34도다. 

 기후 위기를 더욱 악화시키는 글로벌 티핑 포인트가 있다. 그린란드의 빙상붕괴, 서남극 빙상의 붕괴, 레브라도해 아한대 한류의 붕괴, 동남극 빙하 밑 분지의 붕괴, 동남극 빙상의 붕괴, 아마존 열대우림고사, 영구동토층 붕괴, 대서양 대규모 역전 순환의 붕괴다. 

 북극해빙은 10년마다 약 13%씩 감소한다. 산호역시 스트래스로 인해 산호의 조직에 공생하는 조류가 파괴되어 백화가 일어난다. 최근의 대량 산호 백화 사건은 지난 400년간 가장 더욱 6년 중 5년간 발생했다. 결국 더위가 원인인 것이다. 기후변화를 막기 위한 안전한 탄소배출량은 250gt이 남았다. 이는 인류 연간 배출량의 6년치에 불과하다. 6년안에 탄소배출 제로가 되어야 1.5도 이내로 상승을 막아볼만하다는 것이다. 

 기후변화는 경제에도 악영향이다. 2025년까지 세계 GDP를 20-30조 달러 감소시킬 예정이다. 이는 2023년 세계경제규모의 17%에 달하는 수치다. 

 인류는 해결방안을 모색중이다. 유럽연합은 2035년까지 하이브리드를 포함 역내 모든 내연기관의 신차판매를 금지했다. 그리고 각국에서 기후 소송도 진행중이다. 한국도 아시아에서 최초로 2024년 헌법 불합치 판결이 내려졌다. 

 신재생에너지는 전력망이 중요하다. 저장장치가 생산을 따라가지 못하기 때문이다. 그래서 서로 연결해야 하고, 때때로는 과잉생산하여 가격이 마이너스가 되는 문제도 있다. 하지만 재생에너지는 화력과는 다르게 전력의 생산 중단이 용이하다. 태양광은 고작 1분 풍력은 2-3분 걸린다. 에너지 과잉은 저장장치와 수소의 생산으로 해결 가능하다. 미국의 MIT는 물과 시멘트, 카본 블랙으로 수퍼커패시터를 개발했다. 이는 에너지 저장장치로 저장용량은 부족하나 급속 충전과 방전에 탁월하다. 그래서 변동성이 큰 재생에너지 저장에 적합하다. 

 호주는 아시아 파워 링크를 싱가폴가 계획 중이다. 호주 북주의 사막에 대규모 태양광 에너지를 싱가폴로 수송하는 방안이다. 이를 위해서는 해저에 대규모 케이블 설치가 필요하다. 

 이미 방출한 탄소의 흡수도 중요하다. 물을 바다로 보내기 전에 저탄소 전기로 물을 분해한다. 산성은 제조업에 사용이 가능하고, 알칼리 부분은 바다로 보내면 탄소와 결합해 중탄산염이 되어 탄소를 가둔다. 단백질 파우더를 이용한 암석 풍화도 방안이다. 암석이 풍화되면 빗물이 대기중 이산화탄소와 만나 암석에 탄산염을 형성한다. 이것이 침식으로 바다에 흘러가 탄소를 가둔다. 

2. 인공지능

 2030년까지 인공지능은 8억개의 일자리를 대체할 것으로 보인다. 인공지능의 경제적 영향력도 15조 7천억 달러로 예측된다. 현재 전 세계 근로자의 30%가 인공지능이 자신을 대체할 가능성이 높다고 보고 있다. 실제 대규모 언어모델의 등장 이후 반복적 글쓰기는 20.4%, 코딩 프리랜서는 20.6%가 감소했다. 은행업무의 54%는 자동화 가능성이 있고, 보험은 48%, 에너지 산업은 43%에 해당한다. 

 하지만 아직까지 인공지능의 시장 침투율을 낮다. 미 기업의 5%만이 인공지능을 사용하고, 2024년까지 6.6%에 불과하다. 빅테크는 막대한 비용으로 인공지능을 개발하지만 현재 비용에 비해 이익이 적다. 재무적 위험 가능성도 있으나 미래 주도권을 위한 싸움이므로 경쟁을 하지 않을 수도 없다. 2014-2023년 10년 간 생성형 인공지능 특허는 중국이 3만 8천건, 미국이 6296건, 한국이 4155건, 일본이 3409건으로 중국이 압도적이다. 그리고 이들 대부분은 텍스트와 음악 생성과 관련한다.   

 생성형 인공지능은 대중화하였다. 그래서 이미 사람들이 인터넷에 올린 저작물의 상당수가 생성형 인공지능이 만든 것이다. 생성형 인공지능은 인간이 만든 텍스트로 학습하는데, 자신이 만든 것이 많아 질수록 사실상 새로운 컨텐츠 학습이 불가능해진다. 이것이 반복되는 인공지능은 학습의 질이 떨어져 제대로 기능하지 못하게 된다. 유전적 근친교배와 비슷한 현상이다. 

 전반적으로 AI의 성장을 유지하는데 필요한 연산은 약 100일마다 2배 증가한다. 구글과 MS는 2023년 각각 AI로 인해 24TW/H를 소비했다. AI이전 세계의 데이터 센터는 전력의 1%를 소비했지만 AI 이후에는 2%로 급증했다. 구글 검색은 연간 90억 건인데 이를 AI 검색으로 실시하면 엄청난 전력이 필요해진다. AI의 개발은 이처럼 기후위기를 가속화하는 막대한 에너지와 물질의 소비를 전제로 한다. AI의 경제 사회적 이점이 에너지 소비의 단점을 상쇄해야만 하는 이유다.

 세계는 AI를 다루는 법을 만들고 있다. 특히 유럽연합은 AI개발을 규제하고, 새로 승인된 법률을 시행하기 위한 AI 사무국을 설립했다. 이곳은 기술전문가, 변호사, 정치학자, 경제학자 140인으로 구성된다. 총 5개 부서로, AI 법률 준수를 감독하고 관련 규정을 개발하는 부서, AI 시스템의 안전성 평가 위험 완화 방안 부서, 유럽의 AI 및 로봇공학 연구 개발 지원, 경쟁력 강화부서, AI 기술을 사회 문제에 해결에 사용하는 부서, AI기술 발전을 촉진하고 관련 정책을 조정하는 부서다. 

 그리고 2024년 8월 1일 AI 법이 제정되었다. 성적 지향이나 종교 추론 생체인식 분류, 인터넷이나 보안카메라로 얼굴을 무차별적 수입하는 앱 사용의 금지, 감정을 읽는 시스템은 직장과 학교에서 금지, 사회적 감독 시스템의 금지, 경찰의 예측 도구로 사용 금지이다. 이 법은 AI를 4개로 분류한다. 허용할 수 없는 위험, 고위험, 제한된 위험, 최소한의 위험이다. 

 생성형 AI의 등장은 모든 지적 작업을 수행하는 AGI의 출현을 앞당길 수 있다. 오픈 AI는 AGI 달성 로드맵을 만들었다. 챗봇-추론자, 박사 수준의 해결자-에이전트-혁신가, 에디슨 수준의 AI버전-조직, 단일 AI가 회사 전체의 업무를 수행하는 수준이다. AI가 발전하면 의식이 생겨날 수 있다. 의식여부는 고통과 공포를 느끼는가, 주체성과 의지가 있는가, 자신을 특별한 존재로 여기는가, 도덕적 권리를 주장하는가, 공감하는가, 기쁨과 경이, 행복을 느끼는가로 판단한다.

 AI 법 영역에서 사용이 가능하다. AI 기반 법률 회사는 웬만한 로펌보다 훨씬 빠르고 정확하게 업무처리를 할 수 있다. 방대한 데이터에서 필요한 법률 문제를 정확하게 판단하고, 해결방안을 제시하는게 그 일이기 때문이다. 에스토니아는 AI 판사를 도입하여 7천 유로 이하의 소액 사건에 도입하였고, 중국은 2021년 민사소송법을 개정해 법원의 모든 민사 소송사건에 AI 시스템과 상의하여 판결을 하도록 하였다. 대개 법은 새로 만드는 경우는 많지만 폐기하는 일은 매우 보수적으로 이뤄진다. 그래서 사회가 변할 수록 법은 폭증하게 되는데 AI는 이런 법률을 모두 파악하여 분석하고 관리할 수 있다.

 AI는 의회에서도 사용될 수 있다. 방대한 법률 문서와 관련 데어터를 빠르고 정확하게 분석하여 의원이들이 법안의 내용과 의도, 잠재력을 파악하게 한다. 그리고 정책 수립 시 다양한 데이터를 기반으로 정책 반안을 제안하고 정책별로 예상되는 효과와 부작용을 시뮬레이션 해 의원들의 효과적이고 지속 가능한 정책 수립을 돕는다. 의회운영과 행정업무에서 AI는 다양한 행정업무를 자동화하여 의원의 업무효율성을 높이고 이들이 더 중요한 정책 논의와 의사결정에 집중하게 한다. 그리고 시민의 참여와 소통을 강화할 수 있다. 

 AI는 교육의 평준화와 능력의 평준화에 기여할 수 있다. 연구결과에 따르면 AI는 하위 업무성과자의 업무는 극적으로 개선하는 반면, 상위 업무 성과자의 업무는 부분적으로만 향상시킨다. 이는 교육에서 있어서도 마찬가지여서 AI가 사람을 보다 평등하게 할 수 있다고 보는 견해가 있다. 

 AI는 의학에도 사용된다. CT와 MRI판독에 사용되며 정확도는 매우 높고, 시간이 절약된다. AI 기반 의료데이터는 질병의 조기 진단과 예방, 치료에 사용된다. AI는 개별환자 고유의 도구에 맞게 치료 계획을개발하는데 중요한 역할을 한다. 유전자 프로필, 치료 반응, 실시간 건강 지표 등 포괄적인 환자 데이터를 분석해 맞춤형 치료를 한다. 

 언론은 디지털 시대에 많이 변화했다. 종이가 인터넷으로 넘어가며 수많은 종이 신문이 폐간되었고 수만의 언론인이 실직했다. AI 생성 뉴스 사이트는 2023년 4월 49개에 불과했지만 2023년 12월 600개로 폭증했다. 하지만 이들 대부분은 광고 수익을 최적화하기 위한 방대한 양의 자극적 기사 생성 제품 사이트인 콘텐츠 팜이다. 

 AI는 영화와 드라마 제작 비용도 크게 절감한다. 대본과 스토리 보드, 배경, 특수효과 ,촬영, 편집, 일정 편성을 줄여준다. 생성형 AI 영화시장은 2022년 2억 7600만 달러, 2032년 28억 8200만덜로 연간 27.2% 성장 예상이다. 영화 드라마 관련 직군 중 가장 큰 타격을 입은 것은 작가와 배우다. 드림웍스의 창업자 제프리 가첸버그는 AI 기술이 애니매이션 제작비의 90%가 절감될 것으로 예상한다. 과거 애니의 제작은 500명의 예술가가 5년간 작업을 해야 했지만 3년 후면 그 10% 미만이 필요할 것으로 보인다. 

 AI는 재료의 발견에도 사용된다. 인간은 그간 실험으로 약 2만 가지의 재료를 발견했다. 컴퓨터의 발전은 이를 4만 8천개로 늘렸다. 2023년말 구글 딥마인드는 4만 8천 개의 재료를 기반으로 220만 개의 새로운 자료를 발굴하는데 성공했다. 영국의 소재기업 매터리얼 넥서스는 AI을 활용 희토류 사용없이 자석을 3개월만에 개발했다. 머신러닝 알고리즘은 마이크로 칩에서 초전도체에 이르는 모든 분야에서 사용되는 모든 종류의 재료 조합을 만드는게 가능하다. 

 선진국은 수명의 한계에 봉착했다. 현대 의학이 외상과 외부 감염은 성공적으로 막아낸 반면, 만성질환 관리와 치료에 실패했기 때문이다. 현재 세계 사망자의 63%는 만성질환으로 사망한다. 그리고 미국 성인의 40%가 두 개 이상의 만성질환을 갖고 있다. AI 건강 코치는 사용자 데이터와 생활습관, 건강 지표를 분석해 개인화 가이드를 제공한다. 그리고 입력정보를 처리해 심박수 리듬, 수면 패턴, 운동 루틴등 바이오 마커를 면밀히 검사한다. AI를 식습관 조절, 수면 패턴의 최적화, 운동 루틴 개선 등 맞춤형 추천을 하여 만성질환을 개선한다. 

 제조업을 그간 오래 정체되었다. 하지만 센서와 사물인터넷의 등장으로 새로운 전기를 맞고 있다. 이들은 제조업에 엄청난 데이터를 제공하낟. 이로써 장비성능, 제품 품질, 생산 프로세스 전반의 통찰력을 제공한다. 

3. 그외의 기술

 휴모노이드 로봇 시장은 2025년 260억 달러에서 2030년이면 700억 달러로 증가할 예정이다. 인공지능과 로봇의 부품 가격이 갈수록 저렴해지고 있어 상업화는 시간 문제로 보인다. 스마트 폰은 모든 기능을 다 흡수했지만 화면크기와 입력 방식에 제한이 있다. 하지만 휴머노이드 로봇은 다양한 감각을 갖고 정보 수집과 처리가 가능하다. 로봇은 가정 외에도 글로벌 창고, 의료 수술, 농업 등 다양한 분야에 적용된다. 

 최근 머리카락 절반 굵기로 레이저로 구동해 움직이는 로봇이 발명되었다. 이 로봇은 세포사이 이동이 가능한데 스스로 열을 낼 수 있어 열활성화 치료가 가능하다. 로봇은 암세포를 공격하고 암치료제 전달과 상처 부위의 세포 재생을 촉진하고, 염증 유발 세포 제거가 가능해보인다. 

 하이퍼 루프는 자기 부상열차가 진공관을 이동하는 교통수단이다. 이론상 시속 1000km이상이 가능하다. 초전도 자석으로 강력한 자기장을 형성한 후 추진한다. 

 보잉과 에어버서, 조비아처 등의 기업은 수직 이착륙 전기항공기를 개발 중이다. 이를 실현하려면 지금보다 배터리 밀도가 크게 높아져야 하고, 소음과 안정성 문제를 해결해야 한다. 또한 상공에 4D 고속도로 망을 구축해야 한다. 

 자율주행차는 더 현실적이다. 간혹 사고로 우려를 보이기도 하지만 거의 모든 면에서 인간보다 훨씬 안전하다. 자율주행차는 새벽과 일몰 즘, 그리고 회전할때 인간 보다 사고율이 높다. 이는 센서의 문제와 회전 시 다른 주행차의 행동을 잘 예상하지 못하는 문제 때문이다. 하지만 후미 추돌사고에서는 인간의 절반, 측면 충돌은 1/5, 비나 안개시 충돌사고는 1/3수준에 불과하며 이는 더욱 극적으로 개선될 것이다. 

 3D 프린팅 주택이 중앙아시아에 건설되었다. 해당 지역은 지진 빈발 지역이지만 이 주택은 놀랍게도 진도 7.0을 견딜 수 있다. 3D 프린팅 주택은 건설기간이 짧고, 건설비나 낮고, 디자인이 자유롭고, 친환경적이라는 장점이 있다. 

 수직농업은 3종류다. 하이드로포닉은 식물 뿌리가 직적 영양액에 잠기는 것이고 에어드로포닉은 식물 뿌리가 공기에 노출되어 안개나, 스프레이로 영양액을 분사하는 방식이다. 아쿠아로포닉은 물고기 양식을 병행하는 것으로 물고기의 배설물등을 식물의 영양액으로 사용하는 것이다.  

AI 경쟁의 시작

2026 AI 미래지도 - 당신이 반드시 기억해야 할 AI 산업 21개 리딩 기업 21개 비즈니스 모델
박경수 지음 / 한빛비즈 / 2025년 4월

 한국의 새 정부는 AI에 막대한 투자를 하려고 한다. 상당히 늦은 감이 있지만 피할 수 없는 길이다. 인공지능에 대해서 세계의 나라들은 AI 선도국, AI 안정적 경쟁국가, 떠오르는 경쟁국가, 취약한 실천 국가 군으로 분류된다. 선도국에는 캐나다, 중국, 싱가폴, 영국, 미국이 들어간다. 한국은 그 다음인 안정적 경쟁국가다.

 AI시장은 현재 인식형 생성형 인공지능에서 AI agent와 피지컬 AI, 멀티모달 AI, SLM, 오픈소스모델, AI주권, 규제와 윤리 이슈의 부상으로 흐름이 변하고 있다. 생성형 AI는 인간의 프롬프트에 의해 움직이고 다른 프롬프트가 들어와야 다시 움직인다. 하지만 AI agent는 스스로 작업을 정의하고 행동한다. 소형언어모델은 대형언어모델에 비해 파리미터 수가 적다. 그래서 비용효율성이 높고 대규모 데이터와 고성능 하드웨어도 필요치 않다. 

 온디바이스 AI는 서버나 클라우드가 필요없다 모바이 디바이스에서 정보처리를 하는 것으로 서비스 지연이나, 인터넷이 필요없다. 클라우드 AI는 사용자 디바이스에서 명령이 이뤄지고, 클라우드에 전송되고, 클라우드 AI가 이를 처리하여 디바이스로 전송하는 단계를 거쳐 느리다. 하지만 온디바이스 AI는 기기 내에서 처리하기에 빠르다. 온디바이스는 추론 연산을 한다. 그리고 기존에 학습한 AI 모델을 활용하기에 NPU가 필요하다. NPU는 GPU의 불필요한 기능을 제거한 것으로 저비용, 저전력이다.AI의 스마트폰 침투율은 아직 낮다. 2027년까지 40%이상, PC는 60%이상으로 예상된다. 

 시장의 축은 대규모언어모델에서 소규모언어모델로 이동중이다. LLM은 매개변수가 수천억에서 수조개인데 비해 SLM은 1000억개 미만이다. LLM은 개발 및 유지비가 매우 높아 웬만해서는 아직까지 흑자 운영이 어렵다. 하지만 SLM은 개발 및 유지비가 저렴하다. 

 피지컬 AI는 로봇, 자율주행 같은 기계가 현실세계에서 복잡한 동작을 인식, 이해, 수행한다. 그리고 혼자서 외부와 상호작용하여 데이터를 생성하고 축적한다.AI의 발전은 인지형 AI, 생성형 AI, AI agent, 피지컬 AI의 순서다. 

 모빌리티 산업은 하드웨어에서 소프트웨어로 무게가 이동중이다. SDV(Software defined vehicle)는 스프트웨어를 기반으로 하드우웨어를 제어 관리하는 자동차다. 미래는 자동차는 다음과 같은 양상을 띠게 된다. 개인 소유 운전자 직접 주행, 공유이면서 운전자 직접 주행, 개인 소유이면서 자율주행, 공유이면서 자율주행이다. 

 책에는 국내외에 인공지능 및 모빌리티 관련 다양한 기업과 성과가 나와 있다. 투자를 하는 사람들에게도 의미가 있을 듯 하다.