Ethan Mollick, AI의 Jagged Frontier와 병목 현상을 논하다

Mollick은 2023년 공동 저자들과 함께 만든 ‘Jagged Frontier(들쭉날쭉한 프론티어)’라는 용어를 돌아본다. AI는 고도의 의료 진단이나 어려운 수학에서는 인간을 능가하지만, 단순한 시각 퍼즐이나 자동판매기 운영에는 약하다. Tomas Pueyo는 확장되는 프론티어가 언젠가 들쭉날쭉함을 넘어설 것이라고 주장했다. 이에 대해 Mollick은 LLM이 새로운 과제를 영구적으로 기억하고 학습하지 못하는 점 등을 들어, 매우 똑똑한 AI가 인간의 과제와 완전히 겹치지 않을 가능성이 있다고 말한다. 기억 문제는 연구자들의 예상보다 어려운 과제일지도 모른다고 한다.

병목에는 두 가지 종류가 있다. 하나는 AI가 인간 이하에 머무는 약점으로, 의료 영상 판독, 사용자에게 반론하지 못하는 점, 환각의 잔존 등이 예다. 다른 하나는 능력과 무관한 제도상의 제약으로, 신약 후보 발견이 빨라져도 임상시험 환자 모집과 FDA의 사람에 의한 심사가 속도를 제한한다. GPT-4.1이 Cochrane 리뷰 12편을 이틀 만에 재현·갱신한 연구에서는 인간 약 12인년에 해당하는 작업을 처리했고 정확도도 인간을 웃돌았다. 그러나 보충 파일을 입수하거나 저자에게 이메일로 문의할 수 없어, 오류가 1% 미만이었음에도 완전 자동화에는 사람이 필요했다.

Mollick은 역사학자 Thomas Hughes의 ‘reverse salients(역방향 돌출부)’ 개념을 소개한다. 시스템 전체의 전진을 막고 있는 단일 문제가 해소되면 전체가 한꺼번에 나아간다는 생각이다. 사례로 Google의 이미지 생성 AI Nano Banana Pro를 든다. 이미지 생성 모델과 정보를 검색하면서 지시를 보조하는 똑똑한 AI를 결합한 것으로, 글자의 정합성이나 각도, 그림자까지 양호한 이미지를 얻을 수 있었다고 한다.

이 진전은 슬라이드 작성에도 미친다. Claude와 ChatGPT는 코드로 PowerPoint를 만들기 때문에 제약이 있지만, NotebookLM은 Gemini와 Nano Banana Pro로 각 슬라이드를 한 장의 이미지로 생성한다. 손그림 느낌이나 1980년대 펑크 풍 등 다양한 스타일을 시도할 수 있다. 이미지는 편집할 수 없는 점 등 미완성 부분도 남아 있다. Mollick은 컨설턴트나 디자이너의 일이 합의 형성이나 암묵적 규칙의 이해처럼 인간이 잘하는 많은 과제로 이루어져 있으므로, 당장 대체되리라고 단정할 수는 없다고 본다. 다음 병목으로 기억, 실시간 학습, 물리 세계에서의 행동을 꼽으며, 도약은 갑자기 찾아오므로 기회와 함께 주시해야 한다고 맺는다.