2026년 여름 SIAI 관련 활동 한국어 정리

Korea
1

SIAI
SIAI1150×604 162 KB

최근 약 100일 동안 SIAI의 연구 주제와 관련해 미국 및 유럽의 언론, 학술 행사, 산업 협회에서 네 차례 외부 발표 및 인터뷰 기회가 있었습니다. 아래에는 관련 기록과 원문 링크를 간단히 정리합니다.

Fortune 인터뷰 - 2026년 4월 28일

토큰 가격이 너무 비싸져서 AI 쓰는 것보다 인력을 쓰는 게 더 낫다는 Nvidia 임원의 인터뷰에 대한 설명을 요청 받았었습니다.

아마 SIAI Research, SIAI Science Review 등에 AI labor vs. Human labor라는 주제로 분석하는 글들을 많이 써놨던 덕분에 적절한 인터뷰 대상자라고 판단했었던 것으로 보입니다.

토큰 가격이 떨어지고 있음에도 불구하고 AI 서비스들이 고도화되면서 기업들의 의존도가 높아진 반면, 정작 효율적으로 쓰는 역량은 아직 올라오지 않은 상태다, 당장은 인력이 더 저렴해 보일 수 있지만,

  • 토큰 가격 인하
  • 토큰 효율적 활용에 대한 지식 전파
  • AI 결과물의 품질 개선

3박자가 겹쳐 일어나면서 다시 AI 의존도가 높아질 것

이라고 답변했었습니다.

기사 절반이 제 코멘트가 되니 읽을 때마다 부담됩니다.

이탈리아 Giorgio Cini 재단의 학술 행사 참석 - 2026년 7월 2일 - 7월 4일

약 20여명의 유럽 내 주요 학술 연구자, 기관 관계자, Think Tank 관계자들이 참석한 자리였고, 이탈리아 지역 내의 교수진이 약 10명, 그 외 프랑스, 독일, 영국, 북유럽 지역의 연구자들이 주로 참석했었는데, 운좋게 저도 초청을 받았습니다. 아무래도 제가 스위스 조직 소속이고 AI 연구자라서 운이 좋았던 것 같습니다.

San Giorgio Maggiore라는 베네치아의 섬 하나를 통째로 갖고 운영하는 정책 연구 중심 재단에서 한 행사였는데, 학회 행사는 전 이탈리아 중앙은행 총재이자 전 경제재정부 장관인 Daniele Franco가 좌장을 맡았고, 발표를 위해 참석한 유럽의 학계·정책기관 관계자들 이외에도 이탈리아 주요 언론사 관계자들도 소개를 받기도 했었습니다.

해당 학술 행사는 '수명 연장(Longevity)'에 따르는 각종 사회 변화 및 정책 대응 방안을 논의하는 자리였고, 저는

Unemployed Growth and the Emerging Inequality of Longevity

라는 주제로 발표를 했습니다.

제 발표 내용은, 위의 영문 블로그 글에도 살짝 담았습니다만,

AI/Data Science 발전에 따라 바이오/의료 산업 발전 속도가 무섭지만, AI를 잘 활용하는 인력과 아닌 인력 사이에 노동 시장 격차가 확산되면서 결국 수명 연장의 혜택도 사회적으로 고르게 분배되지 않고, 불평등(Inequality)하게 분배될 가능성이 높다

는 포인트였습니다. 관련해서 The Economy Research에도 몇 차례 기고를 했었습니다. 한국어 버전으로 The Economy Korea에 일부 올라간 내용들이 요약본도 있고, 관련 기사들도 있는데 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.

OECD, WHO 같은 글로벌 대형 정책 기관 관계자들도 있었고, AI 뿐만 아니라, 인간의 수명 연장과 관련해 다양한 연구 관점에서 바라보고 고민했던 연구자, 학자들이 많아, 타 학문의 관점을 두루두루 볼 수 있는 기회이기도 했고, 덕분에 시야가 많이 넓어졌습니다.

유럽 내 휴양지의 대명사인 베네치아 안에 그렇게 학술 행사 전용으로 숨겨진 명소가 있는 줄 이번에 처음 알았고, 학회 행사에 초청 받았으니 운 좋게 들어갈 수 있었지, 평소에는 아예 접근도 못할 곳이지 않았나 생각합니다. 초청 받은 20여명의 다른 유럽 관계자들도 다들 같은 이야기를 했었습니다.

뛰어난 분들을 만나면서 많이 배웠고, 특히, Franco 장관과 함께 같은 내각에서 이탈리아 노동부 장관을 했던 Elsa Fornero (사진 첫번째 줄 우측)와 잠깐 이야기를 나누면서, 정책 의사 결정을 내리는 자리에 있는 사람들은 수학 모델로 Welfare gain/loss 총합을 계산하는 것에 그치지 않고, 결국엔 정치적으로 누구를 희생시킬 것이냐는 결정을 내려야 되는 압박을 받는다는 이야기를 하는 부분에서 실제 정책 결정을 내리는 사람들이 어떤 고민을 하는지 좀 더 체감하게 되기도 했습니다.

행사 총괄 진행자였던 Michela Maguolo (위의 사진에서 첫째줄 녹색 원피스)가 AI의 수명 연장 불평등 분배에 관련해서 1분짜리 동영상을 찍자고 그래서 잠깐 미디어 팀에 불려 갔었는데, 1분 영상을 찍으려고 한 20분은 혼자 중얼거렸던 것 같은데, 아직 안 올라온 거 같군요ㅋㅋ ^^

이탈리아 일간지 Corriere della Sera 인터뷰 - 2026년 7월 13일

관련해서 SIAI Research에 시리즈로 쓴 논문입니다

이탈리아 전국 일간지의 주필(Editor-at-large) 분과 인터뷰를 하고 나간 EU 정책 관련 논설인데, 이탈리아어를 하는 동료에게 물어보니 아래의 링크를 보내줬었습니다.

위의 Quora 답변과 주변 인맥의 의견을 종합하면, Corriere della Sera는 이탈리아를 대표하는 전국 종합 일간지인 것 같습니다. 그리고 제게 인터뷰 요청을 준 Federico Fubini라는 분은 유럽의 문제점에 대해서 정책적인 방향 설정, 대안을 내놓는 논설을 많이 쓰시는 분이라고 들었습니다.

등록된 글의 위치는 인공지능 관련 특별 기고문들이 모이는 Intelligenza Artificiale 입니다.

위의 Giorgio Cini 재단 행사에 참석했던 3-4명 정도의 언론사 관계자들 중 한 명이었는데, 오전 제 발표가 끝나고 난 다음에 쉬는 시간마다 찾아와서 많은 이야기를 나누었었고, 행사가 끝나니 공식 인터뷰를 요청해서 여러 답변을 했었습니다.

위의 논문 시리즈에서 볼 수 있겠지만, 재단 행사 중 나왔던 꼭지 중 하나가

AI 활용으로 인한 노동 시장 격차가 낳는 불평등(Inequality) 심화

였는데, 그게 정부의 세수를 줄이고, 나아가서는 정부의 재정 건전성에도 악영향을 미칠 가능성이 높다는 재정정책 관련 모델에 대한 질문들이 주류였습니다.

대략 7개 정도의 집단이 AI 활용 증가로 혜택을 볼텐데, 한국처럼 반도체 생산을 위주로 하는 나라에서는 세수 악화에 대한 우려가 덜하겠지만, 자국 내에 AI로 직접 혜택보는 산업이 없는 상태에서 노동력만 AI 활용으로 생산성의 격차가 커지는 나라들에서 벌어진 일을 설명한 겁니다.

다만, AI 활용으로 생산성이 확 뛰는 산업이 그다지 많지 않고, MIT의 경제성장론 전문 학자인 Daron Acemoglu 교수가 계산한 AI로 인한 생산성 증가분 = 7.8%에 불과가 맞다면, IT산업 같은 일부 산업에서만 나타날 것이니까, 경제 전체로 보면 엄청나게 큰 충격은 아닐 것이다고 약간 해명을 했었습니다. AI 관련된 주제는 잘못하면 과장되어서 답변할 때 주의를 해야합니다.

그 외에, 실제로 저희 SIAI 사례, 실리콘 밸리 일대에서 일어나고 있는 사례들을 설명하면서, 1명의 노동력이 5명, 10명의 업무를 다 하는 이른바 Super Human Labor가 벌써부터 나타나고 있고, 앞으로는 더 심해질 것이라는 답변도 했었습니다. Super Human Labor 이라는 표현이 저 기사에 등장하는군요. (번역기 돌려 보시면 됩니다)

EU 정책 담당자를 오래했다고 하던데, 질문이 많이 날카로웠습니다. 유럽은 실제로 AI로 직접 이득을 보는 산업이 많지 않은만큼, 수년 내에 노동력의 생산성 격차 심화, 우수 노동력의 면세 지역으로 이탈이 심화될 경우에 정말로 세수가 줄어들 가능성이 높은 지역 중 한 곳입니다.

SCTE (미국 통신사 협회)의 AI/ML 부문 발표 - 2026년 7월 16일

SCTE는 미국의 통신사 및 이동통신사 연합회고, AI/Machine Learning 모임은 협회 참여 기업 담당자들 뿐만 아니라, AWS, Azure, Google Cloud Platform 등의 관련 서비스 관계자들도 참여하는 모임이라고 들었습니다.

제 발표 내용은 아래의 블로그 링크에도 간략하게 정리했습니다만

AI로 인한 노동 시장 충격을 흡수하고 극복하는 인력은 AI의 결과물을 평가, 해석, 책임을 지는 인력이고, AI에 대체되는 인력들은 단순히 AI를 활용만하는 인력이 될 것이라는 내용의 발표였습니다.

저희 SIAI 내부적으로 교육 과정을 완전히 온라인 + AI Assist로 바꿔서 교수진들의 부담을 0으로 낮추려는 도전을 하는 중인데, TA를 AI로 대신하고 싶어도 복잡한 질문에까지 답변의 완성도를 100%로 만드는데는 한계가 있기 때문에 결국 해당 과목을 가르칠 수 있는 인력이 항상 최종 판단을 내릴 수 있어야 된다는 걸 알게 되는 경험을 겪은 적이 있습니다.

교수가 AI 답변이 틀렸을 때 고쳐주고, 학생들이 이의를 제기하면 그건 맞는 답변이라고 교통 정리를 해 줘야 하는데, 이 부분만큼은 인력 대체가 어렵겠더라구요.

물론 교육 과정 운영에 대한 부담이 크게 줄어드는만큼, 다른 업무를 더 해야하는 상황이 생길 것 같습니다만, 적어도 AI로 대체되느냐는 질문에 교수까지 AI로 대체하면 이젠 학교가 책임을 져야하니, 결국 기업들도 책임지는 레벨에서는 AI 대체가 불가능하지 않겠냐는 설명이었습니다.

논란이 있을 수 있다는 것은 인정합니다만, AI에게 속칭

Cognitive outsourcing

을 한 경우에, 무조건 AI 핑계를 대면서 책임을 회피하면 결국 AI에게 시키지 너한테 왜 일을 시키냐는 논리가 성립하기 때문이죠.

결국 책임을 지기 위해서 Outsourcing 해서 만든 결과물을 다시

Cognitive insourcing

을 해야하는데, 자기가 만든 결과물이 아니다보니 따라가는데 어려움을 겪는 경우들을 많이 봅니다. 이걸 극복할려면 결과물까지 나오는 논리를 이미 다 이해하고 있어야 될텐데, 그럴려면 더더욱 AI를 단순히 베껴 쓰는 용도가 아니라, 자기의 결과물 수준을 끌어올리기 위해서 활용하는 인력들 위주로 인력 시장이 재구성 되지 않을까 생각됩니다.

이 부분도 Super Human Labor의 조건 중 하나로 종종 설명하고 있습니다.

발표 중에 AWS 관계자가 자기네 조직 안에서도 AI를 잘 활용하는 조직과 못 하는 조직 사이에 매우 큰 생산성 격차가 나타난다면서, 앞으로 이렇게 생산성 기반으로 시장 분리가 심화될 것은 공감이 된다, 그런데 생산성 차이가 나는 원인이,

인력의 격차가 아니라 시스템을 잘못 만들었기 때문

이었던 경우라는 지적과 함께

Token discipline (토큰을 효율적으로 활용하는 각종 테크닉, 조직 운영 관리)

이 중요해질 것이라는 제 발표에 공감이 된다는 이야기를 하더군요. 저희도 시스템을 얼마나 효율적으로 잘 만드느냐에 따라, 혹은 AI 활용을 위한 개개인별 적응도, 팀의 훈련도에 따라 결과물이 매우 달라지는 것을 자주 봅니다.

제 연구 주제의 포인트가 이제

  • 어떻게 시스템을 설계해야 AI 도구를 이용해 생산성을 끌어올릴 수 있을까

로 바뀌게 될 것 같습니다.

이상입니다. 제 개인 블로그라 일반 이용자 가입을 막아놨습니다만, 우리 SIAI 학생들은 Log in = Sign up이니까, 궁금한 사항이 있으면 댓글로 남겨놓기 바랍니다.