테크 전문가들을 많이 알게 되는 것 중 가장 난처한 점은 그들이 '매우 중요한 발견'을 했다고 흥분해서 설명하는 것을 들어야 한다는 것이다. 최근 한 지인이 LLM으로 놀라운 발견을 했다며 내 귀를 졸라댔다: 지식이 언어로 구조화되어 있다는 것! ChatGPT에 단어 하나만 넣어도 내가 원하는 것을 이해할 수 있다는 것! 그는 LLM이 문자 발명에 필적하는 발견이라고 결론지었다.

일반인들은 약 100년 전에 이 아이디어를 떠올렸다; 내 가장 관대한 해석은 그가 구조주의의 순진하고 혼란스러운 버전을 발견했다는 것이었다; 전화 게임을 통해 전달된 소쉬르였다. 나는 그 대화에서 빨리 벗어나려 했는데, 특히 그가 내가 그의 생각과 정확히 같지 않아서 좌절하는 듯 보였기 때문이었다 - 새로운 행동이자 아마도 LLM 과사용의 증상일 것이다.

당신에게 새로운 발견이 실제로 새로운 것은 아니다. 예를 들어, 엘론 머스크가 손의 복잡성에 경탄하는 것을 들 수 있다; 나는 예술가, 외과의사, 음악가, 마술사, 신경과학자, 심리학자들을 지목할 수 있는데, 그들에게 이건 기초 수준의 내용이다. 또는 팔머 럭키가 '아무도 원 랩톱 퍼 차일드 프로젝트에 대한 사후 분석을 하지 않았다'고 주장하는 것 - 그가 *카리스마 머신*이라는 전체 책이 있다는 것을 몰랐기 때문이다. 가장 터무니없는 최악의 경우, 주스에로가 떠오르는데, 이 회사는 전용 주스 팩을 맨손으로 짜는 것과 같은 일을 하는 400달러짜리 주서기를 팔았다.

자, 당신에게 새로운 것을 발견하는 것은 흥미로운 일이다 - 유럽산(고지방) 버터의 즐거움에 대해 내가 소리 지르는 것을 들은 사람에게 물어보라 - 하지만 당신에게 새로운 것이 모두에게 새로운 것이라고 당연시할 수는 없다. 이러한 것들은 특정 종류의 테크 애호가, 특히 스타트업과 기업가 정신에 가장 관심이 많은 사람들 사이에 만연한 일종의 무관심을 공통점으로 가지고 있다. 아마도 그들은 너무 고립되어 자신들의 '발견'이 다른 곳에서는 잘 알려져 있다는 것을 몰랐을 것이고, 아니면 그들의 자기 인식은 자신들이 가장 똑똑하며, 자신들이 모르는 것은 아무도 모른다는 것이다.

미해결 문제에 뛰어들기 위해서는 어느 정도의 오만함이 필요하다 - 당신은 그것을 해결할 수 있다고 믿어야 한다. 하지만 다른 곳에서는 그 오만함이 책임 소재가 된다. 그것은 당신으로 하여금 이상한 일을 하게 만드는데, 예를 들어 프로이트가 내성(內省)을 발명했고 그것은 당신이 단순히 그것에 참여하지 않는 보너스라고 발표하는 것이다.

내가 중요한 것을 관찰했다고 생각할 때, 내 첫 충동은 도서관이나 위키백디아, 지식이 있는 사람에게 가서 다른 무엇이 관찰되었는지 보는 것이다. 예를 들어, 내가 뇌진탕을 겪었을 때, 회복에 대해 다른 사람이 쓴 글이 있는지 보고 싶었다. 쉽게 기록을 찾을 수 없었을 때, 나는 내 글을 썼다. 나는 몇 년이 지난 지금도 자신의 뇌진탕을 겪는 사람들로부터 이메일을 받는다. 하지만 이런 일을 하려면 다른 사람들이 똑똑하다는 것, 똑똑한 사람들은 항상 존재해왔다는 것, 인간 경험에서 새로운 것은 거의 없다는 것을 당연시해야 한다. 그것은 지적 겸손과 다른 사람들의 경험에 대해 생각하려는 의지가 필요하다.

이 특별한 종류의 오만함은 사람들을 지루하게 만들지만, 단지 짜증나는 개인적 특성만은 아니다. 그것은 실리콘밸리의 전문적인 측면에도 스며든 것 같다. 최근의 기억 속에서, 소프트웨어와 하드웨어를 만든 사람들은 자신들의 일이 고객을 섬기는 것임을 이해했다. 그것은 필요를 확인하고 그 다음에 그것을 채우는 것이었다. 하지만 금융 위기 이후 어느 시점부터, 기업가 지망생들은 자신들의 일이 미래를 발명하는 것이고, 소비자들의 일은 그 발명된 미래를 따르는 것이라고 생각하게 되었다. 내 추측은 그들이 스티브 잡스가 예를 들어 맥북 에어에서 광학 드라이브를 없앴을 때 무엇을 하고 있다고 생각했는지를 흉내 내는 것이다.

하지만 스티브 잡스는 1980년대에 미래를 발명하는 데 실패하고 애플에서 쫓겨났다. 아이맥, 아이팟, 아이폰은 필요를 염두에 두고 만들어졌다. 아이맥은 사용하기 쉬워서 승리했다. 아이팟은 CD 플레이어와 CD 더미를 들고 다니는 것보다 쉽게 휴대할 수 있었다. (또한 불법 다운로드한 MP3를 재생하는 방법이기도 했다.) 아이폰에는 앱 스토어가 있었고, 그것은 그 유용성을 다른 어떤 모바일 기기보다 훨씬 확장시켰다. 어느 시점에서, 우리의 실리콘밸리 지배자들은 그들의 미래 비전이 채택되기 위해서는 사람들이 그것을 원해야 한다는 것을 잊어버렸다.

이 중 일부는 운이었다 - 적절한 시기에 적절한 제품을 선보인 것이다. 하지만 각 제품은 소비자들에게 독특한 가치 제안을 제공했다. 물론, 얼리 어답터들은 각각의 것들이 멋지기 때문에 뛰어들었다. 하지만 멋지지 않은 대중들은 그것에 관심이 없다. 그들은 그것이 자신들의 삶을 독특한 방식으로 개선한다면 그것을 살 것이다.

문제 해결 기술 대신에, 회사들은 NFT, 메타버스, 대형 언어 모델과 같은 연속적인 유행에 뛰어들었다. 이 모든 것들이 공통점으로 가지고 있는 것은 시장 문제를 실제로 해결하기 위해 구축된 것이 아니라는 점이다. 그것들은 벤처 캐피털과 회사들을 부자로 만들기 위해 구축되었다. NFT는 암호화폐처럼 벤처 캐피털이 단축된 락업 기간으로 투자를 빠르게 매각할 수 있게 했다. 메타버스는 사람들이 모든 사회 활동을 온라인으로 옮기도록 해서 페이스북 같은 회사들을 부유하게 만들 것을 약속했다. 게다가 페이스북의 메타버스는 하드웨어 구매를 필요로 했고, 그 하드웨어는 정기적인 업그레이드가 필요했다.

어느 시점에서, 우리의 실리콘밸리 지배자들은 그들의 미래 비전이 채택되기 위해서는 사람들이 그것을 원해야 한다는 것을 잊어버렸다. 그것이 NFT, 메타버스, 오큘러스와 비전 프로가 결코 진정한 고객 기반을 찾지 못한 이유다. AI는 인정하건대 더 유용하다 - 예를 들어, 방대한 데이터를 조직화하는 데 좋다. LLM은 적어도 무료로 남아 있는 한 광범위한 소비자 채택을 이루었다. 하지만 그것들을 구축하는 데 필요한 거대한 현금 소각 과정을 정당화할 수 있는 LLM의 진정한 고객은 단 하나뿐이다: 미국 정부.

하지만 정부 계약에서 승자는 몇 명밖에 될 수 없다. 그래서 우리는 이제 AI 회사들이 허둥대는 광경을 지켜보는 대접을 받고 있다. 오픈AI는 아마도 가장 재미있을 것인데, 그것은 소비자 제품으로 자리매김하려고 시도하고 있기 때문이다. 샘 올트먼이 세상에 그가 아기를 키우는 방법을 알려주기 위해 ChatGPT가 필요했다고 말하는 것을 생각해보라. 당신은 존재한다. 나는 존재한다. 우리 부모님은 LLM도, 심지어 AI도 없었지만, 어떻게든 우리는 어린 시절을 살아남았고, 우리가 성장하며 알았던 거의 모든 다른 사람들도 그랬다. 왜냐하면 미국의 어린이 사망률은 수십 년 동안 - 인류 역사의 대부분과 비교해 - 엄청나게 낮았기 때문이다. 우리 모두가 어린 시절을 살아남도록 허용한 기술들은 위생, 백신, 항생제였다. 나는 의무적인 홍역 백신이 오픈AI가 지금까지 수십억 달러로 성취한 어떤 것보다 미국 어린이들의 생존에 더 많은 기여를 할 것이라고 돈을 걸겠다. 어쨌든, 나는 올트먼이 실제로 한 일은 유모를 고용한 것이라고 추측한다.

또는 엘론 머스크가 우리의 미래 휴머노이드 로봇 하인들에 대해 말하는 것을 생각해보라. 나는 로봇 하인이 있다. 사실 여러 개다: 식기 세척기, 옷 세탁기, 건조기. 그들은 매우 이동성이 좋지 않지만, 그럼에도 불구하고 나에게 엄청난 노동을 절약해주었다. 내 냉장고는 90년대 것이고, 전자레인지는 그보다 조금 더 최신이며, 이 두 가지 모두 나를 위해 놀라운 일을 해왔다: AI 개입 없이 음식 저장과 조리를 쉽게 만들었다. AI가 이 기계들이 이미 확립한 기준선을 개선할 수 있는 일은 많지 않은 것 같다, 특히 내 '멍청한' 기술이 20년 이상 업데이트를 필요로 하지 않았기 때문이다. 돈을 절약하는 것도 나에게 가치가 있다.

AI가 우리의 미래를 지배하고 우리의 일자리를 빼앗을 것이라고 말하는 사람들은 그것이 사실이기를 바라는 사람들이다. 그들은 그것이 자신들을 중요하게 느끼게 해서, 아니면 억만장자가 되고 싶어서, 아니면 단순히 다른 사람들을 이해하지 못해서 그렇게 바랄 수 있다. 나는 마지막 요점이 과소평가되었다고 생각한다. 만약 당신이 나에게 로봇 하인을 제공하려 한다면, 나는 매우 명확한 기준이 있다: 그것은 적어도 내 식기 세척기만큼 가성비가 좋아야 한다.

일반 사람들은 목이 잘린 닭처럼 뛰어다니며 자신들의 삶의 모든 부분을 자동화하려고 하지 않는다. 실제로, 우리 삶에는 효율성이 바람직하지 않은 곳들이 있다. 휴가 계획은 때때로 AI가 우리 삶을 더 쉽게 만들 수 있는 곳으로 제안된다. 적어도 나에게는, 휴가 계획을 세우는 것 자체가 즐거움이다; 그것은 내가 그 장소에 대한 정보를 검색하고, 무엇이 재미있을지 고려하고, 내가 그것을 하는 상상을 할 수 있게 해준다. 만약 내가 그 장소에 가본 친구들이 있다면, 그것은 내가 그들과 이야기할 이유를 주고, 그들의 추천을 얻을 수 있다. 전체 과정은 휴가 날짜가 다가올수록 내가 느끼는 기대감을 선명하게 만든다. 하지만 만약 내가 그것을 아웃소싱하고 싶다면, 나는 이미 그렇게 할 수 있다 - 그것이 크루즈 선박과 테마 파크가 존재하는 이유다.

LLM은 기껏해야 특정 종류의 데이터 조직화를 더 쉽게 하거나 코딩을 더 빠르게 할 수 있는 기업 기술이다. 이것은 대부분의 사람들의 삶과 거의 관련이 없다. 코드를 만지는 것은 많은 테크 사람들이 즐기는 취미이고 나머지 우리는 단순히 관심이 없다. 코드 작성이 더 쉬워지는 것이 내가 코드를 쓰고 싶지 않다는 사실을 바꾸지 않는다. 나는 다른 취미가 있다! 대부분의 일반 사람들의 삶에서 LLM의 실제 용도는 학교 과제에서 부정행위를 하는 것이다. 성인들에게는 정보를 찾는 것이다 - LLM은 구글 검색을 대체하는 과정에 있다. 구글은 한동안 검색 프로젝트를 저하시키고 있었고, 결과는 계속해서 나빠지고 있었다. 이것은 대안에 대한 문을 열었고, LLM이 그 문을 통과했다. 그것이 얼마나 오래 지속될지 모르겠다 - LLM 자체는 어느 시점에서 돈이 필요할 것이고, 그들의 빈번히 부정확한(그리고 때로는 표절된) 결과들은 정보를 생성하기 위해 의존하는 웹사이트들을 죽이고 있다. 물론, 고품질 제품을 클릭해서 들어가는 것은 더 비효율적이지만, 어떻게 다른 방식으로 사람들이 고품질 정보를 계속 생성하도록 할 계획인가? 아무도 이 문제를 해결하지 못했다.

때로는 비효율성이 하중을 지탱한다. 예를 들어, 주식 시장을 생각해보라. 그것은 특정 시간 동안만, 그리고 특정 요일에만 열린다. 그것은 공황 상태에서 사람들이 진정할 시간을 주는 인공적인 경계가 있다는 것을 의미한다. 이것은 효과적이다; 그것은 개별 주식들이 때때로 히스테리 기간 동안 거래 정지를 겪는 이유 중 하나다. 이제 암호화폐를 생각해보라, 그것은 1년 365일 24시간 영업한다: 공황을 멈출 방법이 없다. 암호화폐에서 붕괴가 그렇게 거대하고 빠른 이유 중 하나는 차단기를 작동시킬 방법이 없고 거래자들이 재편성할 수 있는 거래 중단이 없기 때문이다. 사실, 암호화폐 공황은 그러한 비효율성의 부재로 인해 악화된다고 주장할 수 있다.