에릭 슈미트 : 구글 전 CEO

인터뷰어 : 김병수(한국계 미국인) University of Southern California 임시 총장

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인터뷰어: 

에릭, 중국에 대해서는 어떻게 생각하십니까? 대학은 학문적 사명의 일부인 지식 공유에 대한 헌신과 지적 재산권 절도에 대한 우려 사이에서 균형을 잡아야 합니다. 반도체부터 LLM, AI의 다른 많은 부분에 이르기까지 우리가 겪고 있는 모든 논쟁에서 이런 긴장이 흐르고 있는 것을 봅니다.

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에릭 슈미트: 

이 점에 대해서는 저와 생각이 같으실 겁니다. 저는 미국 대학의 외국인 학생들, 특히 대학원생들에 대해 매우 강력하고 긍정적인 입장을 가지고 있습니다. 제가 의회를 위해 국가 AI 위원회를 운영할 때 중국의 기여도를 매우 주의 깊게 연구했습니다.

알고 보니 미국의 정말 최상위권 논문들은 저자 5~10명 중 한두 명이 중국인이었습니다. 중국에서 태어나고 중국에서 교육받은 사람들이죠. 그들은 우리 연구 인프라의 중요한 부분입니다. 우리는 그들을 잃고 싶지 않습니다. 게다가 그들이 졸업한 뒤에 중국으로 돌려보내는 건 더더욱 원치 않습니다. 그건 정말 바보 같은 짓입니다.

그러니 무슨 수를 써서라도 졸업장에 영주권을 스테이플러로 찍어줘야 합니다. 졸업장을 줄 때 그냥 영주권을 가져다가 딱 찍어서 주는 겁니다. 이름은 본인들이 쓰라고 하고요. 당연한 일입니다. 도대체 왜 세계 최고의 학생들이 미국이 아닌 다른 곳에 있기를 바라겠습니까?

만약 그들이 범죄자라면 체포하면 됩니다! 우리에겐 경찰이 있고 꽤 일을 잘하니까요. 대학에도 자체 경찰이 있잖아요. 뭐가 문제입니까? 자체 경찰도 있고, 영주권도 만들 수 있고, 졸업장도 주잖아요. 원스톱 쇼핑이죠. 제 요점은 올바른 태도를 취한다면 미국이 계속 주도할 수 있다는 겁니다.

국가 간 자원의 차이가 있습니다. 중국 이야기를 마무리하자면, 중국은 의심할 여지 없이 몇몇 분야를 지배하게 될 겁니다. 그들은 이미 전기차와 배터리 시스템을 장악했습니다. 이건 미국의 실수였죠. 미국 기업들이 그들의 규모와 경쟁할 수 있는 시나리오는 없습니다.

논란의 여지가 있겠지만, 저는 휴머노이드 로봇 분야에서도 똑같은 일이 벌어질 거라고 생각합니다. 같은 이유에서죠. 제가 중국 공장 몇 군데를 가봤는데, 규모가 거대하고 사람들은 믿을 수 없을 정도로 열심히 일합니다.

지금까지 연구 그룹 중 가장 인상적인 딥시크(DeepSeek)를 보면, 그들은 훌륭합니다. 그들은 추론(reasoning)이라고 불리는 것을 수행하기 위해 훨씬 더 나은 알고리즘들을 발명했습니다. 딥시크 R1 같은 것들이죠. 하지만 그들은 규모(scale)가 부족합니다. 그래서 적어도 지금 당장은 우리가 괜찮습니다.

하지만 지적 재산권 문제와 관련해서, 제 선호는 중국과 관여(engage)하는 것입니다. 분명히 말씀드리지만, 중국과 미국은 절대 절친이 될 수 없습니다. 하지만 함께 일하는 법은 배울 수 있습니다. 체제는 다르지만, 양국 모두 국내 안정이라는 공통의 이익을 가지고 있습니다. 우리도 테러를 원치 않고 그들도 원치 않습니다. 경제 성장도 마찬가지죠.

그들은 공산주의자라고 말하지만, 이 자본주의자가 보기에는 확실히 자본주의자처럼 보입니다. 그들은 매우 열심히 일하고 정말 똑똑합니다. 중국의 연구 수준에 대해 의구심이 있다면, 그만두십시오. 틀린 생각입니다. 15년 전 그들이 뒤처져 있다는 편견은 더 이상 사실이 아닙니다. 그들은 정말 문턱까지 와 있습니다.

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인터뷰어: 

딥시크를 언급하셨는데요, 딥시크의 약점 중 하나는 특정 주제에 대해 질문했을 때 편향된 정보를 보여준다는 점입니다. 자연어 처리, LLM 구축 과정에서의 편향성, 그리고 그것이 피할 수 있는 문제인지 혹은 논의하는 방식이 맞는지에 대한 논쟁은 잘 아실 겁니다. 하지만 제가 묻고 싶은 건, 사람들이 똑같은 LLM을 사용하기 시작하면서 의견이 좁아지는 미래에 대해 우려하시는지입니다. 우리 같은 대학은 항상 가능한 한 가장 폭넓은 의견과 관점을 함양하려고 노력하는데 말이죠.

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에릭 슈미트: 

그럼 무엇을 가르쳐야 할까요? 호기심입니다. 그렇죠? 저는 이제 누군가 돈을 받고 저를 설득하려 한다는 게 느껴지면 참을 수가 없는 지경에 이르렀습니다. 저는 충분히 지적이니까 그냥 사실만 알려주세요. 판단은 제가 알아서 하겠습니다.

사회적으로 사람들이 LLM에 포획될 위험이 실제로 존재한다고 생각합니다. 기억하세요, LLM은 그들의 가장 친한 친구입니다. 가장 친한 친구는 나에게 큰 영향을 미치죠. 저 같은 경우 제 친구(남자)와 통화하고 교류하는데, 그 친구는 저에게 큰 영향을 줍니다. 정말 중요한 사람이죠. 배우자도 마찬가지고요.

그래서 답의 일부는 단 하나의 LLM 솔루션만 존재하지는 않을 거라는 점입니다. 생각해 볼 방법을 알려드리죠. 미국에서는 AGI(범용 인공지능)를 향한 경주가 벌어지고 있습니다. 선두 주자는 앤스로픽(Anthropic), 다들 아시는 오픈AI(OpenAI), 제가 몸담았던 구글의 제미나이(Gemini)가 있고, 마이크로소프트도 자체적으로 하고 있고, 일론 머스크도 그록(Grok)으로 진입을 시도하고 있습니다. 몇 군데 더 있을 수 있고요.

이런 것들은 엄청난 돈이 듭니다. 메타(Meta)는 현재 선두는 아닙니다. 선두가 되려면 아마 폐쇄형 시스템을 가져야 할 겁니다. 폐쇄형이란 소스를 공개하지 않는다는 뜻입니다. 들어가는 돈의 액수 때문에라도 공개하지 않을 겁니다.

그런데 이상하게도 중국은 정반대의 결정을 내렸습니다. 모든 중국 모델은 오픈 소스입니다. 제가 투자한 스타트업 중 아주 똑똑한 중국인들이 있는 곳들이 있는데, 그들은 그냥 중국 LLM을 씁니다. 정치적인 스타트업을 하는 게 아니니까요. 그냥 유용하고 공짜라서 쓰는 겁니다. 저는 "그래, 써라"라고 했죠. 그렇죠?

그래서 향후 5~10년 동안 미디어에서는 우리가 AGI에 가까워질수록, 그리고 다양한 임계점을 넘을 때마다 엄청난 긴장감이 감돌 겁니다. 이미 대학원 수준의 생물학, 화학, 수학 문제를 풀 수 있는 시스템들이 나왔습니다. 제가 보기엔 도저히 불가능할 것 같은데 말이죠. 그런 것들이 제 세계에서는 헤드라인 뉴스입니다. 알파폴드(AlphaFold) 같은 거요. 앞으로 더 많이 나올 겁니다.

하지만 중국은 그런 것들을 오픈 소스 형태로 제공할 것이고, 여러 나라에서 수백만 개의 작은 오픈 소스 모델들이 나올 겁니다. 그래서 저는 대학에서 특정 모델 하나에 갇히지 않도록 가르친다면, 그렇게 큰 종속(lock-in) 효과는 없을 거라고 봅니다. 저도 이리저리 옮겨 다니며 여러 가지를 써봅니다.

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인터뷰어: 

미국 기업들이 오픈 소스와 관련해서 잘못된 방향으로 가고 있다고 느끼십니까?

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에릭 슈미트: 

그들에게는 선택의 여지가 별로 없었습니다. 아시다시피 컴퓨터 과학자로서 제 배경은 오픈 소스입니다. 오픈 소스는 말 그대로 소스 코드를 공개하는 거죠. 저는 유닉스(Unix) 개발에 참여했는데, 모르시는 분들을 위해 설명하자면 맥 운영체제의 기반이 되는 겁니다. 그때는 정말 좋았습니다. 아이디어를 교환하고 협력했고, 우리가 만든 걸 보세요. 인터넷은 대부분 오픈 소스 아키텍처 덕분에 구축되었습니다. 거기엔 큰 힘이 있죠.

하지만 현실적으로... 예를 들어 샘(Sam Altman)이 어느 날 저에게 전화해서 "좋아하실 소식이 있어요. GPT-3의 미니 버전을 오픈 소스로 공개할 겁니다"라고 했고, 실제로 그렇게 했죠. 꽤 괜찮습니다. 그래서 미국 기업들도 일부(subset)를 공개하려는 시도는 할 겁니다.

미국 기업들의 핵심 질문 중 하나는 원본 모델이 너무 크고 강력해서 과연 가장 큰 모델을 공개할 것인가 하는 점입니다. 제가 보기엔 초대형, 대형, 중형, 소형, 오픈 소스 등 다양한 가격대의 모델 포트폴리오를 출시할 것 같습니다. 실제로 그렇게 하고 있고요. 그 이유는 서비스 비용과 아키텍처 비용 때문입니다.

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