Narrhub Arcs 오프닝: 왜 지금 AI의 '이야기'를 돌아봐야 하는가?
GPT-4o가 등장하며 대화형 AI는 이제 우리의 일상 속으로 완전히 파고들었습니다. 그러나 우리는 매번 새로운 버전의 모델을 접할 때마다 '혁신'에만 집중할 뿐, 이 기술이 어떻게, 그리고 어떤 서사를 거쳐 여기까지 왔는지 그 긴 궤적(Arc)을 놓치곤 합니다.
Narrhub Arcs의 첫 포스팅으로, 우리는 인공지능의 역사를 단순한 연표가 아닌, 5가지의 결정적인 서사적 전환점을 통해 되돌아보고자 합니다. 이 이야기의 흐름을 이해하는 것이 곧 미래를 예측하는 열쇠가 될 것입니다.
1단계 서사: 탄생과 겨울 (1950년대 ~ 1970년대)
다트머스 회의와 인공지능의 낭만
인공지능(AI)이라는 용어는 1956년 다트머스 회의에서 수학자 존 매카시(John McCarthy)에 의해 처음 사용되었습니다. 초기 연구자들은 인간의 지능을 기계가 완전히 모방하는 것은 시간문제라고 낙관했습니다. 이것이 AI의 '낭만적 탄생' 서사입니다.
하지만 곧 현실의 벽에 부딪혔습니다. 당시 컴퓨터의 성능과 데이터의 양은 턱없이 부족했고, 초기 연구의 낙관론은 실현되지 못했습니다. 결국 1970년대 중반, 연구 자금이 끊기면서 AI 역사상 첫 번째 'AI의 겨울'이라는 서사를 맞이하게 됩니다.
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2단계 서사: 전문가 시스템과 실용화의 도전 (1980년대)
규칙 기반 논리가 주도한 짧은 봄
AI의 두 번째 서사는 '전문가 시스템(Expert Systems)'을 중심으로 전개됩니다. 이는 특정 분야의 전문가 지식을 컴퓨터에 규칙(Rule) 형태로 직접 입력하여 문제를 해결하는 방식이었습니다.
이 시스템은 의료 진단이나 금융 자문 등 좁은 분야에서 실용적인 성공을 거두며 AI의 두 번째 '짧은 봄'을 가져왔습니다. 그러나 인간의 지식을 모두 코드로 표현하는 것에는 한계가 있었고, 지식 기반 시스템의 유지보수 비용과 복잡성 때문에 곧 쇠퇴하며 두 번째 'AI의 겨울'을 맞이합니다.
3단계 서사: 은둔의 영웅, 신경망의 부활 (2000년대 후반)
컴퓨팅 파워와 빅데이터의 만남
AI의 발전 궤적 중 가장 결정적인 순간은 신경망(Neural Networks)이 다시 주목받기 시작한 2000년대 후반입니다. 초기부터 존재했던 이 개념은 오랫동안 이론에 머물렀으나, 비약적으로 발전한 GPU(그래픽 처리 장치)와 폭발적으로 증가한 빅데이터라는 두 가지 강력한 도구를 만나 '딥러닝(Deep Learning)'이라는 이름으로 부활합니다.
이것은 인간이 모든 규칙을 알려주는 대신, 기계가 데이터를 스스로 학습하여 규칙을 찾아내는 방식으로의 서사적 전환이었습니다. 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 그의 동료들이 주도한 이 연구는 이미지 인식, 음성 인식 등에서 이전의 모든 AI를 압도하는 성능을 보여주었습니다.
4단계 서사: 변환점, 트랜스포머의 등장 (2017년 이후)
언어 이해의 혁명과 GPT 시대의 개막
2017년, 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 AI의 궤적을 완전히 새로운 방향으로 틀었습니다. 이전의 신경망 모델들이 겪었던 '정보의 흐름' 문제를 해결하고, 데이터 내의 모든 단어 간의 관계를 병렬적으로 처리하는 '어텐션(Attention)' 메커니즘을 도입했습니다.
트랜스포머를 기반으로 OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈가 탄생하며, AI는 단순한 분류나 인식을 넘어 인간처럼 창조적인 글쓰기를 할 수 있는 시대를 열었습니다. 이것이 바로 우리가 현재 살고 있는 '생성 AI 시대' 서사의 시작점입니다.
5단계 서사: 대중화와 멀티모달의 확장 (현재, GPT-4o까지)
일상으로의 통합과 새로운 지능의 형태
최근 GPT-4o를 비롯한 최신 모델들은 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 가지 형태의 데이터(멀티모달)를 동시에 이해하고 반응하며 AI의 서사를 확장하고 있습니다. 이제 AI는 전문가의 도구가 아니라, 코딩 지식이 없는 일반 사용자도 일상과 업무에 활용할 수 있는 '대중화'의 단계에 접어들었습니다.
이러한 서사적 변화는 단순히 기술 발전의 종착점이 아니라, 인간과 AI가 함께 협력하고 지식을 만들어가는 새로운 챕터의 시작을 의미합니다.
Narrhub Arcs 클로징: 당신의 이야기는 어디에 있습니까?
AI의 긴 궤적 속에서, 우리는 기술이 어떻게 인간의 지능을 모방하려 했고, 결국 인간의 창의성을 돕는 도구로 진화했는지 보았습니다.
Narrhub Arcs는 앞으로도 이처럼 복잡한 지식의 흐름과, 그 속에서 자신의 이야기를 만들어가는 사람들의 'Life Narratives'를 깊이 있게 탐구할 것입니다.
다음 포스팅에서는 이 AI 발전 서사 속에서 '평범한 개인이 어떻게 새로운 기회를 잡을 수 있는지'에 대한 서사를 다뤄볼 예정입니다.
당신이 알고 있는 또 다른 중요한 AI 발전 서사가 있다면 댓글로 공유해 주세요.
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