최근 브루킹스 연구소(Brookings Institution)는 인공지능(AI)이 가져온 생산성 혁명이 이를 개발하고 훈련시킨 세대가 사라진 후에도 지속될 수 있을지에 대한 의문을 제기했습니다. AI가 기존의 전문가 지식을 '빌려 쓰는' 방식으로 작동하기 때문에, 새로운 지식 창출 능력이 부족하다면 장기적인 혁신 동력을 잃을 수 있다는 분석입니다.
보고서는 현재 AI 시스템, 특히 대규모 언어모델(LLM)이 방대한 양의 기존 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 데 탁월하다고 지적합니다. 이는 특정 작업을 자동화하고 효율성을 높이는 데 크게 기여하지만, 근본적으로는 이미 존재하는 지식의 재조합과 활용에 가깝습니다. 즉, AI는 인간 전문가가 축적한 지식과 경험을 모방하고 확장하는 데 능숙하지만, 완전히 새로운 과학적 발견이나 예술적 창조와 같이 전례 없는 지식을 스스로 만들어내는 능력은 아직 미지수라는 것입니다.
이러한 관점은 AI의 장기적인 영향력에 대한 중요한 질문을 던집니다. 만약 AI가 새로운 지식을 생성하는 데 한계가 있다면, 미래 세대는 AI를 통해 얻을 수 있는 혁신의 폭이 점차 줄어들 수 있습니다. 이는 AI 개발자들이 단순히 효율성 증대를 넘어, AI가 진정으로 새로운 지식과 통찰력을 생성할 수 있도록 하는 연구에 더 집중해야 함을 시사합니다. 결국 AI의 지속 가능한 생산성 향상을 위해서는 '빌려 쓰는' 지식을 넘어 '창조하는' 지식으로 나아갈 방안을 모색해야 할 때입니다.