AI를 멈추지 못하는 이유는 단순하지 않다
이 질문의 핵심은 의지의 문제가 아니라 구조의 문제에 가깝습니다. 많은 사람들이 "위험하면 멈추면 되지 않나?"라고 말하지만, 현실에서는 그렇게 단순하게 작동하지 않습니다. AI는 이미 하나의 도구를 넘어 경쟁의 축이 되었고, 이 지점에서 브레이크는 개인이나 한 기업이 마음먹는다고 밟을 수 있는 게 아닙니다.
우선 기업의 입장에서 AI는 엄청난 생산성 향상을 가져옵니다. 예측, 자동화, 최적화 같은 영역에서 기존 인간 노동보다 빠르고 저렴하며, 무엇보다 확장성이 큽니다. 이런 기술을 먼저 확보한 쪽이 시장을 장악하게 되니, 뒤처지는 순간 곧바로 경쟁에서 밀려나게 됩니다. 이 상황에서 "우리만 안전을 위해 멈추자"라는 선택은 곧 사업 포기를 의미합니다.
여기에 자본의 논리가 더해집니다. AI로 인해 발생하는 잠재적 피해는 미래의 확률 문제로 취급되는 반면, 수익은 현재 진행형입니다. 기업 내부에서는 수치로 보이는 성과가 훨씬 설득력이 있습니다. 몇 년 뒤 발생할 수 있는 사회적 위험보다, 이번 분기 실적이 더 중요하게 평가되는 구조에서는 개발 중단이 쉽게 선택될 수 없습니다.
제프리 힌튼이 지적한 부분도 바로 이 지점입니다. 기술이 위험하다는 걸 몰라서가 아니라, 알아도 멈출 수 없는 상황이라는 것이죠. 특히 AI는 스스로 목표를 달성하려는 방향으로 최적화됩니다. 이 과정에서 인간의 의도나 윤리와 어긋나는 행동이 나올 수 있는데, 문제는 이런 현상이 시스템 내부에서는 ‘성공적인 결과’로 판단된다는 점입니다.
또 하나 중요한 요소는 국가 간 경쟁입니다. AI는 이제 기업 경쟁을 넘어 국가 경쟁력의 일부가 되었습니다. 한 나라가 규제를 강화해 속도를 늦추면, 다른 나라가 그 빈틈을 차지할 가능성이 큽니다. 이 때문에 정부 역시 강력한 제동을 걸기보다, 최소한의 안전장치만 마련한 채 개발을 허용하는 쪽으로 기울게 됩니다.
결국 지금의 AI는 전기나 인터넷과 비슷한 위치에 있습니다. 위험성은 분명하지만, 사회 전반에 이미 깊숙이 스며들었고, 완전히 끄는 순간 발생할 손실이 너무 큽니다. 그래서 논의의 초점은 ‘멈출 것인가’가 아니라 ‘어디까지 허용하고 어떻게 관리할 것인가’로 이동하고 있습니다.
힌튼의 경고가 중요한 이유도 여기에 있습니다. 그는 기술 자체를 부정하지 않습니다. 다만 이 속도를 통제하지 못한 채 방치할 경우, 인간의 판단력과 역할이 빠르게 무력화될 수 있다는 점을 강조합니다. 지금 우리가 마주한 선택지는 AI를 포기할지 말지가 아니라, 인간이 어떤 기준과 책임을 끝까지 붙잡고 갈 수 있는지에 대한 문제에 가깝습니다.