에를리히 회장의 'AI' 거품론
최근 인공지능(AI)은 기술 혁신의 중심에 서 있다. 특히 생성형 AI의 등장은 기업과 사회에 큰 충격을 주었고, 그 영향력은 나날이 커지고 있다. 많은 이들이 AI가 가져올 미래에 대한 기대를 품고 있지만, 일부 전문가들은 지나친 낙관론에 대해 경고의 목소리를 내고 있다. 요즈마 그룹의 회장 이갈 에를리히 역시 그런 인물 중 하나다. 그는 현재의 AI 열풍이 거품을 동반하고 있으며, 곧 현실과의 충돌이 불가피하다고 주장한다. 이 글에서는 그의 시각을 중심으로 AI 산업의 과열, 기술적 한계, 그리고 앞으로의 가능성에 대해 살펴본다.
과도한 기대와 시장의 착시
생성형 AI가 등장하면서 사람들의 기대는 급격히 상승했다. 마치 인공지능이 모든 문제를 단숨에 해결해줄 것처럼 여겨지는 분위기다. 기업들은 경쟁적으로 AI를 도입하고 있으며, 스타트업들은 'AI'라는 단어만으로도 투자자들의 관심을 받고 있다. 하지만 이갈 에를리히 회장은 이 같은 현상을 '거품'으로 본다. 기술의 실제 능력과 시장의 기대 사이에 큰 간극이 존재하기 때문이다.
그는 특히 많은 기업들이 실질적인 성과 없이도 고평가되고 있으며, 투자자들도 단기 수익에만 초점을 맞추는 경우가 많다고 지적한다. AI는 분명히 강력한 도구지만, 현재 수준은 제한적이다. 특정한 문제에 특화된 시스템은 잘 작동하지만, 인간처럼 넓은 상황을 이해하고 대응하는 범용 지능에는 아직 도달하지 못했다. 그럼에도 불구하고, 마치 AI가 만능인 것처럼 받아들여지는 지금의 분위기는 불균형을 초래할 수 있다. 결국 이런 과열은 언젠가 조정될 것이며, 그 과정에서 많은 기업이 시장에서 퇴출될 수도 있다.
AI 기술의 한계와 구조적 문제
AI는 놀라운 기술이지만 완벽하지 않다. 가장 큰 한계는 데이터에 대한 지나친 의존이다. AI는 학습에 필요한 방대한 데이터를 요구하며, 그 품질이 결과에 직결된다. 문제는 현실의 데이터가 결코 중립적이지 않다는 점이다. 편향된 데이터는 AI의 판단에도 영향을 주고, 이는 곧 사회적 논란으로 이어진다. 이미 여러 국가에서 AI 시스템의 차별적 결과에 대한 문제가 제기되고 있다.
또한 기술 개발과 유지에는 상당한 자본과 인프라가 필요하다. 대기업이라면 감당할 수 있겠지만, 중소기업에게는 큰 부담이다. 이런 구조는 AI 산업의 양극화를 초래하고 있으며, 진입 장벽이 점점 높아지고 있다. 게다가 법적 규제와 윤리 기준이 아직 제도적으로 마련되지 않았기 때문에, 기술의 오남용 가능성도 상존한다. 에를리히 회장은 이러한 복합적인 문제가 결국 시장에 피로감을 주고, 조정을 부를 것이라고 본다. 그러나 그는 이 조정이 단지 위기만은 아니라고 말한다. 오히려 기술적 내실을 다지고, 진짜 실력을 가진 기업들이 떠오를 기회가 될 수도 있다.
조정 이후의 기회와 AI의 방향성
AI 산업이 조정기를 겪는다고 해도, 그 가능성까지 사라지는 것은 아니다. 오히려 쓸모없는 과장이 걷히고 나면, 실질적 가치에 집중하는 시기가 올 수 있다. 의료 분야는 그 대표적인 예다. AI는 이미 영상 진단, 질병 예측, 신약 개발 등에서 인간의 한계를 보완하며 활용되고 있다. 특히 빠르고 정확한 분석이 필요한 분야에서는 AI가 효율성을 극대화할 수 있는 도구로 주목받는다.
자율주행 기술 역시 AI의 핵심 분야다. 지금은 시범 주행 수준이지만, 도로 상황을 실시간 분석하고 사고를 미연에 방지하는 시스템은 곧 상용화될 것으로 보인다. 또한 스마트 팩토리, 물류 자동화, 예측 유지보수 같은 산업 영역에서도 AI는 이미 성과를 내고 있다. 생산성을 높이고 비용을 절감하는 데 직접적으로 기여하고 있으며, 이 과정에서 기업의 경쟁력도 강화된다.
이처럼 AI는 단순한 유행이 아니라, 이미 현실의 일부가 되어가고 있다. 중요한 건, 지금 이 기술을 어떻게 바라보느냐다. 지나친 낙관도 비관도 아닌, 현실적인 기대를 갖고 꾸준히 기술을 검증하고 발전시켜 나가는 것이 필요하다. 결국 살아남는 기술은 단순히 화려한 것이 아니라, 문제를 정확히 해결할 수 있는 것일 것이다.
AI는 아직 완성된 기술이 아니다. 그러나 조정기를 거치며 더 나은 방향으로 진화할 가능성이 충분하다. 지금은 기대와 가능성 사이의 균형을 잡아야 할 시점이다. 기술에 대한 냉정한 이해와 책임 있는 활용이, 미래 AI 산업을 결정짓는 핵심이 될 것이다.