Autocatalytic knowledge dynamics in the AI era

거대한 지식 엔진: 왜 우리는 영원히 속도를 높일 수만은 없는가

인류의 발견사를 직선이 아니라 언덕 아래로 굴러가는 눈덩이라고 상상해 보십시오. 처음에는 아주 작고 거의 움직이지 않습니다. 하지만 구르면서 더 많은 눈을 끌어모으고, 점점 커지며, 더 빠르게 구르며 훨씬 더 많은 눈을 모읍니다. 이것이 바로 **자기촉매(autocatalysis)**의 개념입니다. 과거가 미래를 만드는 데 도움을 주고, 가진 것이 많아질수록 더 많이 얻기가 쉬워지는 것입니다. 과학과 기술의 세계에서 이는 새로운 발견이 다음 발견을 위한 도구를 제공한다는 것을 의미합니다.

하지만 눈덩이는 벽에 부딪히지 않고 영원히 구를 수는 없습니다. 결국 눈이 떨어지거나, 너무 커져서 흔들리다 부서지기 시작합니다. 현실 세계에서 우리의 지식이라는 "눈덩이"도 이와 유사한 한계에 직면해 있습니다. 우리는 생각하고 구축하기 위해 에너지가 필요하며, 지구는 기능하기에 너무 뜨거워지기 전까지 견딜 수 있는 열량에 한계가 있습니다. 또한, "노이즈(noise)"라는 문제도 있습니다. 즉, 가짜 정보나 쓸모없는 정보가 너무 많아서 좋은 것을 찾아내기가 어려워지는 현상입니다.

여기서 매혹적인 질문이 생깁니다. 우리 문명은 배움을 영원히 가속할 수 있을까요, 아니면 충돌을 향해 달려가고 있는 걸까요? 연구자 보리스 M. 돌고노소프(Boris M. Dolgonosov)는 이 질문에 답하기 위해 수학적 모델을 구축했습니다. 그는 인간의 지식을 우리가 배우는 능력과 직면한 장애물 사이의 균형에 따라 성장하거나, 느려지거나, 때로는 붕괴하기도 하는 하나의 살아있는 시스템으로 취급합니다.

논문의 핵심 아이디어: 학습의 방정식

그의 논문 "AI 시대의 자기촉매적 지식 역학(Autocatalytic knowledge dynamics in the AI era)"에서 돌고노소프는 인류가 얼마나 빨리 배울 수 있는지에 대한 "도로의 규칙"을 쓰고자 노력합니다. 그는 우리가 지식을 창조하는 속도가 세 가지 주요 힘 사이의 줄다리기에 달려 있다고 제안합니다.

1. 가속 페달 (자기촉매 작용)
이것을 "눈덩이 효과"라고 생각하십시오. 더 많은 지식이 있을수록, 새로운 지식을 만드는 것이 더 쉬워집니다. 바퀴를 만드는 법을 안다면 수레를 만들 수 있고, 수레가 있다면 기차를 만들 수 있습니다. 논문은 이 힘이 우리의 학습 속도를 엄청나게 빠르게 만들어, 모든 일이 한꺼번에 일어나는 것처럼 보이는 "특이점(singularity)"에 도달하게 할 수 있다고 주장합니다.

2. 브레이크 (자원 및 환경적 한계)
가속 페달을 영원히 밟을 수는 없습니다. 결국 연료(돈, 에너지, 재료와 같은 자원)가 떨어지거나 엔진이 과열됩니다(환경적 한계). 논문은 지식을 만드는 데 에너지가 들며, 그 에너지를 사용하는 과정에서 열이 발생한다는 점을 지적합니다. 만약 우리가 너무 많은 열을 생산한다면, 지구는 살기에 너무 뜨거운 곳이 될 것입니다. 이는 우리가 불가능한 특이점에 도달하기 전에 우리를 늦추는 "자원-환경적 브레이크" 역할을 합니다.

3. 정적 (정보 노이즈와 손실)
옆에서 누군가 무작위로 단어를 외치고 있는데 좋아하는 노래를 들으려고 노력한다고 상상해 보십시오. 그것이 바로 "노이즈"—가짜 뉴스, 시대에 뒤떨어진 아이디어, 혹은 쓸모없는 데이터—가 너무 많을 때 발생하는 현상입니다. 논문은 우리가 더 많은 정보를 생성함에 따라, 필터링해야 할 "쓰레기"도 함께 생성된다고 제안합니다. 이는 에너지를 낭비하고 우리의 속도를 늦춥니다. 또한, 오래된 지식은 때때로 잊히거나 쓸모없게 되는데, 이는 마치 지도의 일부를 잃어버리는 것과 같습니다.

모델의 예측: 세 가지 가능한 미래

돌고노소프는 수학 방정식을 사용하여 이 힘들이 서로 싸울 때 어떤 일이 일어나는지 시뮬레이션합니다. 그는 지식의 미래가 이 힘들의 균형에 달려 있으며, 세 가지 뚜렷한 시나리오로 이어진다는 것을 발견했습니다.

• 행복한 경로 (성장): 만약 "가속 페달"(자기촉매 작용)이 브레이크와 정적을 이겨낼 만큼 강력하다면, 우리의 지식은 계속 성장합니다. 발견의 속도는 우리가 끊임없이 새로운 것을 발명하는 지속적이고 높은 수준에 도달할 때까지 빨라집니다.
• 느린 쇠퇴 (저하): 만약 브레이크가 너무 강해지면, 발견의 속도는 느려집니다. 완전히 멈추지는 않지만, 더 빨라지지도 않습니다. 우리는 계속 배우지만, 훨씬 더 느리고 관리 가능한 속도로 배웁니다. 시스템은 생존하지만, 예전처럼 번창하지는 못합니다.
• 충돌 (붕괴): 만약 브레이크와 정적이 너무 강하거나, 제대로 달리기 위한 초기 지식이 너무 적다면, 발견의 속도는 0으로 떨어집니다. 시스템은 학습을 완전히 멈추고, 문명은 새로운 문제를 해결할 수 없게 되어 사실상 붕괴합니다.

AI의 역할: 터보차저

논문은 인공지능(AI)을 게임 체인저로서 면밀히 살펴봅니다. AI는 "가속 페달"을 위한 거대한 터보차저 역할을 합니다. AI는 우리가 정보를 더 빠르게 처리하고, 더 많은 아이디어를 테스트하며, 이전에는 볼 수 없었던 점들을 연결하도록 돕습니다. 저자는 AI가 이미 우리를 새로운 "시대"로 밀어 넣고 있다고 제안합니다.

그러나 논문은 AI가 브레이크를 조이기도 한다고 경고합니다. AI는 엄청난 양의 전기를 필요로 하고 막대한 열을 발생시키기 때문에, 환경적 한계에 더 빨리 부딪히게 만들 수 있습니다. 또한, AI는 너무 많은 "노이즈"(가짜 또는 검증되지 않은 아이디어)를 생성하여, 우리가 좋은 것을 골라내는 데 갇혀버릴 수도 있습니다.

데이터가 말하는 것 (그리고 말하지 않는 것)

그의 아이디어를 테스트하기 위해 저자는 실제 데이터, 특히 세계지식재산기구(WIPO)에 제출된 특허 출원 건수와 arXiv 서버에 게시된 과학 논문 수를 살펴보았습니다.

• 특허의 정체: 데이터에 따르면 특허 출원은 오랫동안 성장해 왔으나, 최근 2020년경에 "정체기(plateau)"(평탄한 선)에 도달했습니다. 논문은 이것이 현재 기술의 일시적인 한계에 부딪혔기 때문이라고 제안합니다. 그러나 AI가 엔지니어링에 더 통합됨에 따라, 곡선이 다시 상승하는 새로운 도약, 즉 "상전이(phase transition)"를 목격할 수 있다고 예측합니다.
• 프리프린트(Preprint)의 폭발: 과학 논문의 세계에서는 AI 도구가 연구자들이 아이디어를 쓰고 공유하는 것을 돕는 데 힘입어 2023~2024년에 거대한 급증이 있었습니다. 이는 AI가 현재 "가속 페달"을 밀어 올리고 있다는 아이디어를 뒷받는 것입니다.

결론

논문은 우리가 갈림길에 서 있다고 결론짓습니다. 우리는 학습을 가속할 수 있는 강력한 엔진(AI)을 가지고 있지만, 동시에 벽(에너지 한계와 열)에도 부딪히고 있습니다. 미래는 보장된 직선이 아닙. 대신, 우리 문명은 일련의 "상전이"—즉, 한계를 극복하고 계속 성장하는 방법을 찾거나, 혹은 더 느리고 저하된 상태에 갇히게 되는 갑작스러운 변화—를 겪을 수 있습니다.

저자는 가장 중요한 과제가 단순히 더 많은 지식을 만드는 것이 아니라, 그것을 어떻게 검증하느냐라고 제안합니다. 만-약 AI가 1초에 천 개의 이론을 생성할 수 있다면, 인간(또는 미래의 AI 시스템)은 그중 무엇이 참인지 확인하는 데만 100년을 써야 할지도 모릅니다. 우리가 그 "검증 병목 현상"을 해결하기 전까지는, 지식 엔진의 브레이크는 팽팽하게 유지될 것입니다. 이 논문은 유토피아나 파멸을 약속하는 것이 아니라, 단지 가능한 경로를 보여주는 지도를 제공하며, 우리의 생존이 배우려는 욕구와 세상의 한계 사이의 균형을 유지하는 데 달려 있음을 보여줍니다.