신경망의 두 번째 르네상스를 20년 가까이 지켜온 머신러닝 실무자가 2026년의 AI 열풍에 대해 쓴 글입니다. GeekNews에 공유된 이 글의 저자는 자신이 직접 기여해온 기술이 불러오는 사회적·환경적 비용이 효용을 정당화할 수준을 넘어섰다고 보고, 사용을 거부하겠다고 선언합니다.
단순한 기술 회의론이 아니라, "AI가 무엇인지"를 둘러싼 인지의 환상, 에너지와 데이터의 자원 문제, 그리고 2002년 반전 논쟁과 닮은 사회적 압력 구조를 짚는 글입니다. 이 글의 결론은 "AI를 쓰지 말자"가 아니라 "AI가 단지 다음 단어를 예측하는 정교한 기법일 뿐인데도, 마치 의식이 있는 것처럼 포장된 채 사회적 비용을 키우는 흐름을 우리가 비판적으로 볼 수 있다"는 데 있습니다.
- 신경망 발전에 기대를 걸었던 20년 경력의 머신러닝 실무자가 오늘날의 AI 열풍은 효용으로 정당화할 수 없는 사회적·환경적 비용을 초래한다며 사용 거부를 택함
- 텍스트 생성 모델은 다음 단어를 정교하게 예측해 지시를 이해하고 인간처럼 대화하는 듯한 환상을 만들지만, 이를 인간 수준의 의식에 가까운 기술로 보는 열풍은 인지·언어 전문가들의 반론에도 계속됨
- 대형 기술 기업과 투자자는 신경망 자체의 혁신보다 더 큰 모델 구축에 집중하며 막대한 훈련 데이터와 에너지를 요구하고, 기후변화를 인정하면서도 화석연료 수요를 늘리는 기술을 채택하는 모순은 외면함
- 현대 생활에 얽힌 착취와 환경 훼손을 완전히 피하기는 어렵지만, AI는 불과 3년 전처럼 컴퓨터를 사용하면 되므로 인간과 환경의 권리를 위해 사용하지 않기 쉬운 선택지로 남아 있음
- 2026년의 반AI 입장은 2002년 이라크 침공을 앞둔 반전 입장과 닮았으며, 피해의 인과관계가 더 불분명하고 동료와 친구들까지 동참한다는 차이 속에서도 나쁜 선택을 보상하는 사회 구조가 반복됨
다음 단어 예측에서 산업적 열풍으로
- 약 15년 전 신경망 머신러닝이 두 번째 르네상스에 들어선 뒤, 이미지·음향·텍스트 등 여러 디지털 자료의 분류와 생성에서 다른 기법을 앞지름
- 텍스트 생성 모델은 다음 단어를 고르는 능력으로 지시를 이해하고 실제 인간처럼 대화하는 듯한 챗봇을 구현해 기업 지도자·정치인·기술 업계 종사자들을 사로잡음
- 이 기술은 일시적인 이해의 환상을 만드는 정교한 기법이지만, 한동안 합리적인 사람들조차 다음 단어 생성기가 인간과 비슷한 의식에 가까워졌다고 믿는 일이 흔했음
- 인지와 언어 전문가들은 그런 의식이 생기지 않는 이유를 계속 밝혔지만 열풍은 이어짐
- 여러 기술을 포괄하는 명칭으로 통용되므로
artificial intelligence를 AI라고 부름 - 이미 경제에서 불편할 만큼 큰 비중을 차지하면서도 생활필수품을 생산하지 않는 대형 기술 기업들이 AI에 운명을 걸었음
- 신경망 자체의 실질적 혁신은 느려짐
- 기업과 투자자는 막대한 훈련 데이터와 에너지를 요구하는 더 큰 모델 구축에 집중함
- 2026년에는 노골적인 기후변화 부정이 더는 유행하지 않으며, 대부분이 화석연료 의존으로 기후가 온난화한다는 과학적 합의를 인정함
- 그럼에도 AI는 사회의 석유 수요를 직접 늘리고 있으며, 에너지 요구량만으로도 채택에 부적합하다는 비판은 사용자들에게 무시됨
- 현재의 피해와 이런 추세가 계속될 때의 추가 피해를 지적해도, 부유한 개인과 기업이 자신들이 소유한 특정 기술 접근법 위에 미래를 건
설하기로 결정하면서 우려는 배척됨
- 일부 사용자가 챗봇을 유용하게 여길 수는 있지만, 어떤 용도도 사회 전체가 부담하는 사회화된 비용을 정당화할 수준에는 미치지 못함
- 지난 10년간의 신경망 발전에 기대를 걸었던 20년 경력의 머신러닝 실무자에게도 현재의 AI 흐름은 이미 궤도를 벗어난 상태임
사용을 거부할 수 있는 기술과 반복되는 패턴
- 사람들은 누군가를 해친다는 이유로 사회·기술 시스템을 비판하는 도덕적 논증에 무감각해진 상태일 수 있음
- 도덕적 논증 자체에는 문제가 없지만, 부유한 국가에서 평범하게 생활하려면 수많은 사람의 착취와 유한한 환경 자원에 의존할 수밖에 없음
- 일관된 친사회적 윤리 입장도 이런 사회와 접촉하는 즉시 타협된다는 반응을 피하기 어려움
- 음식·옷·전자기기에 담긴 피해는 피하기 어렵지만, AI는 여전히 사용하지 않기 쉬움
- 인간과 환경의 권리를 존중하는 윤리를 실제 생활에서 실천할 수 있는 한 가지 선택임
- 불과 3년 전과 같은 방식으로 컴퓨터를 사용하면 됨
- 낙관적인 예측을 제외한 AI 전망이 현실화한다면, 미래의 기록자는 왜 더 많은 사람이 사용을 거부하지 않았는지 의문을 품게 됨
- 반AI 입장이 불러오는 감정은 미국의 이라크 침공을 앞둔 2002년 말과 비슷함
- 당시 국가 지도자들이 전쟁을 정당화하려고 거짓말하고 있으며, 소수의 부유한 사람을 제외하면 좋은 결과가 없을 것이 분명해 보였지만 언론과 대중 상당수는 비판자들을 경멸함
- 반AI 입장에서도 당시의 반전 입장과 같은 감각을 느끼게 됨
- 두 시기의 차이는 AI가 만드는 피해의 원인을 특정하기가 더 어렵다는 데 있음
- 지구 평균기온이 0.1도 올라갈 때 몇 명이 사망하는지, 그 상승분 가운데 특정 가스 연소 데이터센터의 몫이 얼마인지 귀속하기 어려움
- 가까운 동료와 소중한 친구들까지 AI를 사용하는 편에 서 있다는 점도 다름
- 기후변화, 거대 기업의 신뢰성, 존엄하게 살고 일할 권리에 관한 기존 신념을 AI 사용 중단과 연결해 동료와 친구들을 설득하려 했지만 실패함
- 미래의 독자에게 용서를 요구할 수는 없지만, 현재 사람들은 악인이 아니라 나쁜 선택을 보상하고 좋은 선택을 처벌하는 상황에 놓인 평범한 사람들임
- 생성형 AI가 지속시키는 피해를 구체적으로 정리한 To Gen or Not To Gen: The Ethical Use of Generative AI와 The AI Con을 함께 읽을 자료로 권함
한국 개발자 / 업계에 시사하는 점
한국에서도 ChatGPT·Claude·Gemini 등 텍스트 생성 모델이 업무에 깊이 침투하면서 "AI 안 쓰는 선택지"가 사실상 사라졌다고 느끼는 개발자가 많습니다. 그러나 이 글의 핵심 주장은 "기술은 무엇이든 피할 수 없다"가 아니라 "피할 수 있는 영역이 아직 남아 있으며, 그 영역을 정확히 인식하는 것 자체가 윤리적 실천"이라는 점입니다.
구체적으로 다음 다섯 가지를 점검해볼 만합니다. ① 도구 선택의 인지를 회복하기(지금 쓰는 AI가 "대화하는 의식"인지 "다음 단어 예측기"인지 명시적으로 분리하기), ② 회사 단위 에너지 발자국 측정(GPU 사용량·API 호출량에 따른 CO₂를 분기 단위로 가시화하기), ③ 데이터 학습 동의 구조 만들기(외부 코드·문서를 학습용으로 보낼 때 라이선스 동의 절차를 자동화하기), ④ 동료·팀에 "사용 거부 옵션" 제공(특정 기능에 대해 Claude/GPT를 거치지 않는 절차를 만들 권리 인정하기), ⑤ 정기적인 AI 회의론 글 읽기(자기 자신의 AI 낙관론을 점검하기 위해 반AI 시각을 의도적으로 큐레이션하기).
한국 시장 특유의 "빠른 도입 압력"(정부·대기업의 AI 도입 KPI, 부서별 도입률 보고)과 "외부 의존형 기술 도입"(자체 모델 부재 + 글로벌 API 종속) 환경에서, 이 글의 "사용하지 않기 쉬운 선택지"는 단순한 개인 결심이 아니라 조직 차원의 정책 옵션으로 다뤄져야 할 영역입니다.
원문: GeekNews #31443 (원글: eamoncaddigan.net)
📰 원본 출처 · https://news.hada.io/topic?id=31443 (#N=31443)
이 글은 GeekNews(긱뉴스)에 게제된 글을 기반으로 작성되었습니다. 원본의 라이선스와 저작권은 원작자에게 있습니다.