[Techmeme 요약] AI의 급격한 발전, 정책 입안자와 사회가 나아가야 할 방향 제시
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설명
인공지능(AI) 기술이 기하급수적으로 발전하면서 규제, 경제, 과학, 시민 자유, 지정학 등 사회 전반에 걸쳐 새로운 정책적 대응이 시급해지고 있습니다. 2026년 6월, Anthropic의 Dario Amodei는 AI의 빠른 속도와 느린 정책 결정 과정의 간극을 지적하며, 미래 사회를 위한 구체적인 정책 방향을 제시했습니다.
AI는 이미 코딩, 생물학, 물리학 등 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 보이고 있으며, 이러한 발전 속도는 앞으로 더욱 가속화될 전망입니다. 이에 따라 AI의 잠재적 위험을 관리하고 혜택을 극대화하기 위한 선제적이고 통합적인 정책 수립이 중요해졌습니다.
이 글은 AI가 가져올 변화에 대한 심층적인 분석을 바탕으로, 각 분야별 정책적 과제와 미래 전망을 제시하며, 민주주의 국가들이 협력하여 AI 시대를 주도해야 할 필요성을 강조합니다.
### 배경 설명
인공지능(AI) 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있으며, 이는 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 하지만 이러한 발전 속도는 전통적인 정책 결정 및 규제 시스템이 따라가기 어려운 수준입니다. AI의 발전은 마치 '반지의 제왕'에 등장하는 느린 나무 정령 '트리버드'가 빠른 호빗들의 요구에 대응하기 어려운 상황과 비유될 수 있습니다. AI는 불과 몇 년 만에 코딩 능력뿐만 아니라 생물학, 물리학, 수학, 금융, 법률, 번역 등 거의 모든 분야에서 인간의 능력을 능가하는 수준으로 발전했습니다. 이러한 '스케일링 법칙(scaling laws)'은 컴퓨팅 파워 증가에 따라 AI의 일반적인 인지 능력이 기하급수적으로 향상될 것을 예측하며, 이는 10년 이상 경험적으로 입증되었습니다. 만약 이러한 스케일링 법칙이 앞으로 1~2년 더 지속된다면, AI는 '데이터센터에 거주하는 천재들의 나라'와 같은 수준의 강력한 능력을 갖추게 될 것입니다. 반면, 정책, 특히 입법 과정은 매우 느리게 진행됩니다. 이는 정부의 권한이 막대하기 때문에 성급하게 사용되지 않도록 하는 데 이유가 있지만, 시간적 불일치는 상당한 문제를 야기합니다. AI가 장난감 수준에서 '천재들의 나라' 수준으로 발전하는 몇 년 동안, 정책은 제자리걸음을 할 수 있습니다.
최근 몇 달간 AI의 놀라운 능력과 위험성에 대한 증거가 명백해졌습니다. 특히 클로드 미토스 프리뷰(Claude Mythos Preview)의 등장은 사이버 보안에 대한 심각한 위협을 보여주며, 금융 부문, 중요 인프라, 국가 안보를 뒤흔들 잠재력을 드러냈습니다. 미토스 프리뷰는 전 세계 사이버 보안 환경을 혼란에 빠뜨렸으며, AI 모델이 이제 국가 및 국제 전략에 중대한 영향을 미치는 도구임을 입증했습니다. 이러한 사이버 보안 위험은 시작에 불과하며, 생물학적 위험과 AI 자율성 위험도 곧 뒤따를 것으로 예상됩니다. 이제 전 세계적으로 느리고 비효율적인 정책 시스템을 가동하여 급속도로 복합될 위험과 기회에 대처해야 합니다. 많은 정책 입안자들이 행동에 대한 개방성을 보이고 있으며, 이는 고무적이지만, AI의 빠른 발전 속도에 비해 최소 1년은 뒤처져 있다고 우려됩니다. 이 글은 이러한 간극을 좁히고, AI의 현재 발전 상황과 이에 대처하기 위한 집단적 행동의 필요성을 강조하고자 합니다. 특히 AI 시대에 재고가 필요한 다섯 가지 주요 정책 분야, 즉 규제 및 공공 안전, 거시 경제 및 세금 정책, 과학 혁신, 국가와 시민 사회 간의 권력 균형, 지정학에 초점을 맞출 것입니다. 미국 정책을 중심으로 논의하겠지만, 대부분의 권고 사항은 전 세계적으로도 적용될 수 있습니다. 이 글과 함께 Anthropic은 최첨단 모델 테스트에 대한 입법 제안과 일자리 대체에 대한 정책 프레임워크를 발표할 예정이며, 이에 대한 상당한 재정적 지원을 제공할 계획입니다. 앞으로 더 많은 노력을 기울일 것이지만, 이러한 노력은 우리의 진지함을 보여주기 위한 첫걸음이라고 생각합니다.
### 1. 규제와 공공 안전: AI의 위험 관리
모든 신기술은 이로운 용도와 해로운 용도를 동시에 가지므로 혁신과 안전 사이의 딜레마를 안고 있습니다. AI 역시 마찬가지입니다. AI 모델의 개발자는 안전 절차, 테스트 결과, 주요 안전 사고에 대한 정보를 공개해야 하며, 이를 통해 대중과 과학계는 위험에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다. 2025년 캘리포니아의 SB 53, 뉴욕의 RAISE, 일리노이의 SB 315 통과를 지원하고 연방 차원의 투명성 기준을 옹호한 것도 이러한 맥락입니다. 이제 위험이 명확해졌으므로 투명성을 넘어선 더욱 엄격하고 구속력 있는 AI 규제가 필요합니다. 자동차, 항공기, 의약품과 같이 현대 경제에 필수적이지만 잘못 설계되거나 운영될 경우 대규모 인명 피해를 초래할 수 있는 강력한 기술에 대한 규제 모델을 따라야 합니다. 따라서 최첨단 AI 모델은 항공기와 마찬가지로 기술적 테스트와 감사를 거쳐야 하며, 안전 기준을 충족하지 못할 경우 공개가 차단되거나 취소되어야 합니다. Anthropic의 제안은 다음과 같은 요소를 포함합니다. 컴퓨팅 임계값을 초과하는 모델은 사이버 보안, 생물학 무기, AI 시스템 통제 상실, 기타 위험을 가속화할 수 있는 자동화된 연구 개발 등 네 가지 특정 영역에서 위험 수준에 대한 자격을 갖춘 제3자 테스트를 의무적으로 받아야 합니다. 정부는 제3자 평가를 바탕으로 수용할 수 없는 위험을 초래한다고 판단될 경우 모델 배포를 차단하거나 억제할 수 있는 권한을 가져야 합니다. 이 권한은 위 네 가지 특정 위험으로 제한되어야 하며, 정치적 편애나 임의적 결정에 대한 보호 조치가 마련되어야 합니다. 제3자 평가는 정부 기관(FAA와 유사) 또는 특정 표준에 따라 모델을 평가하도록 정부로부터 승인 및 검사받은 민간 조직 세트('규제 시장' 접근 방식)에서 수행할 수 있습니다. 고급 AI 모델을 개발하는 AI 회사는 모델 가중치를 보호하는 강력한 보안 표준을 갖추고, 정기적인 레드팀 및 침투 테스트를 수행하며, 주요 위협 행위에 맞서 방어하기 위해 정부와 협력해야 합니다. 네 가지 중요 영역의 안전 사고는 즉시 보고되어야 합니다. 미래에는 가장 강력한 AI 시스템이 공공 안전을 위협하는 것을 넘어 인류 자체를 위협하는 무기화 가능한 핵물질과 유사해질 수 있으며, 이 경우 더 강력한 규제 조치가 필요할 수 있습니다. 하지만 2024년에도 현재 제안하는 조치를 정확히 목표로 삼고 적용하기 어려웠던 것처럼, 너무 앞서 나갈 필요는 없습니다. 오늘날 발생하는 위험에 대한 정책을 설계하면서 새로운 위험이 나타날 때 대응을 더욱 신속하게 강화할 수 있는 기반을 마련해야 합니다.
### 2. 거시 경제 및 세금 정책: AI 시대의 일자리와 분배
AI가 대부분의 인지 작업을 인간보다 훨씬 잘 수행하게 된다면, 과학, 기술, 운영 효율성의 가속화를 통해 극도로 빠르고 강력한 경제 성장을 가져올 수 있습니다. 하지만 동시에 AI는 이전 기술보다 더 광범위하게 인간의 인지 능력을 대체하고, 훨씬 더 빠르게 경제를 변화시킬 수 있습니다. 따라서 AI는 이전 기술보다 노동 시장에 훨씬 더 큰 혼란을 야기할 가능성이 높습니다. 우리는 경제 성장과 불평등이 고착화되고 해제하기 어려운 상황에 놓일 위험이 있습니다. 이러한 세상에서의 핵심 과제는 성장을 장려하는 것이 아니라, 모든 사람이 그 혜택을 공유할 수 있는 방법을 찾는 것입니다. AI로 인한 영구적인 일자리 감소는 바람직하지도, 안전하지도 않으며, 이를 최소화하거나 방지하기 위해 모든 노력을 기울여야 합니다. Anthropic은 고객과 협력하여 기존 인력을 줄이는 대신 더 많은 일을 할 수 있도록 창의적인 새로운 사용 사례와 수익원을 찾기 위해 노력합니다. 또한, AI 시스템이 발전함에 따라 인간이 가능한 한 적극적인 역할을 수행할 수 있도록 하는 새로운 상호 작용 패러다임을 끊임없이 모색합니다. 더 넓게는, 사회가 새로운 직업 구성의 가능성을 발견하는 방식이므로, AI를 가능한 한 많은 새로운 방식으로 사용하는 것을 전 세계적으로 실험하는 것이 가치가 있습니다. AI는 여러 새로운 경제 기회를 가능하게 할 것입니다. 하지만 모든 노력에도 불구하고 AI가 상당한 영구적 일자리 손실을 야기할 가능성이 있으며, 이는 기술의 본질적인 속성일 수 있습니다. AI 주도 일자리 감소에 대한 모든 대응은 모든 사람에게 경제적으로 제공해야 할 필요성과 사람들이 의미, 목적, 주체성을 찾을 필요성을 모두 해결해야 합니다. 후자가 궁극적으로 더 중요하며, 사회가 어떻게 조직되고, 사람들이 무엇을 추구해야 하며, 무엇이 좋은 삶을 구성하는지에 대한 깊은 질문에 달려 있습니다. AI가 모든 면에서 인간보다 뛰어난 세상에서도 인간은 깊은 목적을 가진 삶을 살고 경외심을 불러일으키고 아름다운 것을 만들려고 노력할 수 있다고 낙관합니다. 그러나 이는 정책이 직접적으로 해결할 수 있는 것이 아니라 사회 전체가 집단적으로 해결해야 할 문제입니다. 정책은 일자리 손실을 늦추고 영향을 받을 가능성이 있는 사람들에게 경제적으로 지원함으로써 우리가 그 일을 할 시간을 벌어주는 데 가장 도움이 될 수 있습니다. 이러한 정신으로, 다음과 같은 주요 정책 개입이 도움이 될 것입니다. 측정 및 추적: 데이터 수집 및 분석만으로는 문제의 규모에 비해 부적절하다고 쉽게 일축할 수 있지만, 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 정확하게 측정할 수 없다면 좋은 정책을 얻기 어렵습니다. Anthropic은 1년 반 동안 Claude 사용에 대한 경제 지수를 운영해 왔지만, 정부는 우리가 접근할 수 없는 데이터에 접근할 수 있으며, AI 일자리 감소를 더 신중하게 추적하기 위해 경제 통계를 크게 확장할 수 있습니다. 고용 촉진 인센티브: 임금 보험 정책, 해고 방지를 위한 고용주 유지 세금 인센티브, 직업 훈련 보조금, 고용주와 직원 매칭을 촉진하는 인프라 등 다양한 고용 촉진 정책 인센티브가 일자리 감소를 늦추거나 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 어떤 개입이 가장 좋은지에 대한 세부 사항은 AI가 어떤 종류의 노동력 감소를 가져오는지에 따라 달라지겠지만, 이러한 정책이 초래할 수 있는 비용과 시장 비효율성을 기꺼이 수용해야 합니다. 특히 AI 주도 생산성 향상으로 상쇄될 가능성이 높습니다. 장기 거시 경제 지원: AI 주도 노동력 감소가 규모가 크고 영구적으로 노동 수요를 감소시킨다면, 단순한 인센티브 프로그램을 넘어 노동력의 상당 부분에 대한 장기 소득 지원이 필요할 수 있습니다. 보편적 기본 소득과 같은 메커니즘은 관련 기업에 대한 세금이나 양도 소득세 인상을 통해 자금을 조달할 수 있습니다. 보편적 자본 계좌도 또 다른 수단입니다. 광범위하게 말하면, 빠른 경제 성장은 공유된 번영을 위한 세금 기반을 창출해야 합니다. AI에 대한 일반적인 경제적 우려 중 하나는 데이터 센터, 특히 에너지 가격 상승 가능성이었습니다. AI 회사는 요금 인상을 흡수하기 위해 비용을 지불해야 하며, Anthropic은 이미 그렇게 할 것을 약속했지만, 데이터 센터에 대한 대중의 적대감은 AI에 대한 광범위한 경제적 불안감의 상징 또는 배출구로 간주됩니다. 이러한 광범위한 경제 문제에 대한 직접적인 사회적 대화가 필요하며, 그렇지 않으면 데이터 센터에서 발생한 것처럼 간접적으로 나타날 가능성이 높습니다.
### 3. 과학 혁신 가속화: AI와 규제의 조화
AI 자체의 혁신과 안전 사이의 균형을 다루는 것처럼, 생물의학, 에너지, 재료 과학과 같이 AI에 의해 가속화될 기술에 대해서도 동일한 균형을 다루어야 합니다. 하지만 AI 자체는 매우 빠르게 나타나고 우리가 처리한 경험이 없는 새로운 문제를 제시할 가능성이 높은 반면, AI에 의해 가속화되는 다른 분야는 혁신 속도가 느린 시대에 설계되어 AI가 가져올 새로운 제품과 발전의 홍수를 처리할 준비가 되지 않은 규제 시스템이라는 매우 다른 문제에 직면할 가능성이 높습니다. AI는 또한 이러한 하위 기술을 더 안전하고 예측 가능하게 만들 수 있으며, 이는 식품의약국(FDA)과 같은 규제 기관의 회의적인 가정을 위반할 수 있습니다. 따라서 AI 자체와 달리 AI의 하위 애플리케이션에 대해서는, 중요한 위험을 해결하지 못하는 것보다 규제 장치가 진행을 늦추는 것을 더 우려합니다. AI의 혜택이 위험이 커지는 동안 늦춰지는 것은 우리가 결코 원하지 않는 것이므로, 이 문제에 대해 가능한 한 빨리 조치를 취하는 것이 중요합니다. 문제와 그 해결책은 과학, 상업, 기술의 각 영역에서 다르게 나타날 것이므로, 하나의 예시 영역에 초점을 맞출 것입니다. 생물의학 혁신입니다. 이는 AI의 가장 큰 인도주의적 혜택의 원천이 될 가능성이 높고 규제가 특히 복잡한 영역이기 때문입니다. AI가 생물의학 혁신을 어떻게 가속화할지는 정확히 알 수 없지만, 다음과 같은 가능성이 있습니다. 새로운 약물 후보가 규제 파이프라인에 진입하는 속도를 크게 높입니다. 더 나은 최적화와 아마도 근본적인 생물학에 대한 더 나은 이해로 인해 새로운 약물의 효과 크기를 늘리고 안전 프로필을 개선합니다. 이전에는 성공적으로 치료되지 않았던 질병에 대한 약물 후보를 개발합니다. 항체, 펩타이드, 세포 치료제가 지난 수십 년 동안 새로운 치료 범주가 된 것처럼, 완전히 새로운 형태의 치료법을 신속하게 개발합니다. 이러한 발전 중 일부는 구조적 변화 없이도 자연스럽게 규제 일정을 가속화할 것입니다. 더 큰 효과 크기를 가진 약물은 더 작고 저렴한 임상 시험으로 이어질 수 있으며, 신속 승인을 위한 메커니즘을 활성화할 수 있습니다. 그러나 규제 시스템은 현재 약물 후보가 종종 작동하지 않고 작동하더라도 심각한 안전 문제가 있다는 가정 하에 높은 수준의 조사를 받고 여러 단계의 테스트를 적용하도록 설계되었습니다. FDA와 유럽 의약품청(EMA) 모두에서 약물 후보가 규제 파이프라인을 통과하는 데 걸리는 일반적인 시간은 이러한 비관적인 가정으로 인해 7-8년입니다. 개혁이 없다면 AI는 이 시스템을 단순히 막거나 과부하시킬 것입니다. 명백히, 우리는 뱀 기름 약물이나 광범위한 안전 사고로 이어지는 방식으로 چیز을 바꾸고 싶지 않습니다. 그러나 몇 가지 비교적 간단한 개혁은 AI 주도 과학 가속화가 발생할 경우 FDA, EMA 및 유사 기관을 더 잘 적응시킬 수 있습니다. 이전에는 비용이 많이 들고 느린 실험이 필요했던 임상 과정의 많은 단계가 곧 AI 시뮬레이션 또는 분석을 통해 수행될 수 있습니다. 규제 기관은 이러한 방법을 수락하는 데 필요한 것이 무엇인지에 대한 표준을 지금 개발하는 것을 고려해야 합니다. 이렇게 하면 일단 작동하면 신속하게 채택할 수 있으며, 불필요한 테스트가 계속 요구되는 연장된 기간이 없어집니다. 여기에 적용될 수 있는 영역은 다음과 같습니다. AI 기반 약력학 및 약동학(PD/PK) 모델링; 여러 종의 동물 독성학 필요성을 피하기 위한 독성 예측; 시험에서 대규모 용량 범위의 필요성을 줄이기 위한 더 정확한 용량 선택; 대규모 데이터 세트 분석을 통한 바이오마커 검증; 참가자 모집 필요성을 줄이기 위한 임상 시험의 합성 대조군; 대리 종말점 개발(특히 노화 및 신경 퇴행에 중요). 이러한 특정 예제를 넘어, 기관은 신속 승인을 위한 보다 급진적이고 유연한 메커니즘도 고려해야 합니다. AI에 대한 제 예측이 맞다면, 갑자기 매우 잘 작동하는 개입이 곧 많이 발생할 것이며, 규제 시스템은 이를 진지하게 받아들이고 과도한 회의론을 채택하지 않도록 준비해야 합니다. 생물의학 가속화는 AI의 혜택을 상당히 증가시킬 것이지만, AI의 위험을 줄이는 데도 도움이 될 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 생물의학 승인 개혁은 생물 방어에 도움이 될 수 있으며, AI 주도 생물의학 발전은 정신 건강을 개선하여 사회에 안정적인 영향을 미칠 수도 있습니다.
### 4. 국가와 시민 자유: AI 시대의 권력 균형
모든 정부 시스템은 국가의 권력과 그 한계라는 질문에 직면해야 합니다. 국가는 인구를 내부 및 외부 위협으로부터 보호하는 데 합법적이고 종종 실존적인 이해관계를 가지고 있습니다. 그러나 국가에 너무 많은 권력을 부여하는 것은 폭정으로 가는 길입니다. 현대 민주주의는 이러한 균형을 대체로 성공적으로 관리해 왔지만, 최상의 경우에도 불안정한 균형입니다. 이를 집행하기 위해서는 수세기에 걸쳐 구축된 상당한 법적 및 헌법적 장치가 필요했습니다. 예를 들어 미국에서는 수정헌법 제1조, 제4조, 제5조, 포세 코미타투스법(Posse Comitatus Act), FISA 등이 있습니다. AI는 이러한 균형을 뒤흔들면서 그 위험을 극적으로 높입니다. 그러나 우리가 신속하게 대응하고 이 순간에 대처한다면, 우리는 그 어느 때보다 강력하고 지속적인 자유 보장과 위협에 대한 더 나은 방어를 제공하는 세상을 창조하기 위해 AI를 사용할 수 있습니다. 잘못된 손에 들어간 강력한 AI는 독재의 궁극적인 도구가 될 수 있으며, 우리의 기존 법적 및 헌법적 보호 장치는 이러한 위협에 완전히 대처할 준비가 되어 있지 않습니다. 근본적으로, 세계에서 힘의 관점에서 지능에 대한 막대한 수익과 AI 발전의 빠른 속도는 다양한 위험한 행위자들이 갑자기 권력을 장악할 수 있는 완벽한 폭풍을 만들어냅니다. 위험은 다양한 특정 기술적 또는 운영적 형태를 취할 수 있지만, 그들이 공통적으로 가지고 있는 것은 AI가 기존의 민주적 감독 메커니즘을 우회하면서 막대한 힘을 갑자기 부여할 수 있다는 생각입니다. 오늘날 공상 과학 소설처럼 들리는 완전 자동화된 드론 군대는 미래에 불법 명령에 복종하고 정부가 일방적으로 권력을 공고히 할 수 있도록 할 수 있습니다. 전문적으로 훈련된 인간은 그러한 불법 지시에 반대할 가능성이 더 높습니다. 감시 중심의 AI는 광범위하게 이용 가능한 정보를 대규모로 분석하고 이를 사용하여 모든 시민의 삶의 가장 내밀한 세부 사항을 추론할 수 있습니다. 이는 현재 시민 자유법에서 예상하지 못한 기술적 능력입니다. 이 모든 것이 매우 빠르게 또는 비밀리에 발생할 수 있으므로, 민주주의의 자유와 시민 자유에 대한 헌신을 사전에 강화하는 것이 중요합니다. 다음과 같은 몇 가지 정책 아이디어를 고려해야 합니다. 완전 자율 무기에 대한 신뢰할 수 있는 책임 규칙을 만듭니다. 자율 무기, 특히 이를 조정하거나 지시하는 모든 자율 시스템은 맹목적으로 명령을 따르는 대신 헌법 및 지휘 책임 메커니즘(예: 법원 명령, 입법, 상급 인간 감독자에 대한 책임)에 응답해야 합니다. 이는 적절하게 설계된 법률 검토 위원회 또는 사법부가 '끄기 스위치'를 누를 수 있거나, 시스템 자체가 합법적인 감독 권한을 찾고 응답하도록 본질적으로 훈련되거나, 둘 다를 의미할 수 있습니다. 완전 자율 무기의 국내 사용을 금지합니다. 외국 적(예: 러시아의 우크라이나 침공)에 대항하기 위해 완전 자율 무기의 필요성에 대한 합법적인 주장이 있지만, 미국인에 대한 사용에는 정당성이 없습니다. 군대는 이미 국내에서 작전 수행 능력에 일부 제한이 있지만, 이상적으로는 이러한 무기는 법 집행에서도 금지되어야 합니다. 대량 수집/데이터 브로커 허점을 폐쇄합니다. 현행법에 따라 미국인이 개인 회사(예: 인터넷 제공업체)와 공유하는 데이터는 국내 감시 및 법 집행을 위한 대량 분석을 위해 구매하고 사용할 수 있습니다. 개인 정보 보호 보호의 이러한 격차는 AI 이전에 존재했지만, AI는 이러한 데이터의 대규모 분석을 과거보다 훨씬 더 많은 것을 드러내고 유용하게 만듦으로써 위험을 상당히 높일 것입니다. 이 허점은 폐쇄되어야 합니다. 불리한 정부 조치 중 AI 조언에 대한 공공 권리. 일반적인 원칙으로, 불리한 정부 조치(예: 규제 또는 법적 조치)의 대상이 되는 모든 개인 또는 조직은 해당 조치에서 정부가 사용하도록 허용된 것만큼 능력이 있는 AI에 접근할 수 있어야 합니다. 이는 정부에 불공정한 이점을 주지 않고 시민의 법적 권리를 효과적으로 훼손하는 것을 의미합니다. 이는 행정 절차법(Administrative Procedure Act), 적법 절차 보호 조항 또는 제6차 수정헌법상의 법률 대리권에 대한 확장 또는 해석으로 추가될 수 있습니다. 마지막으로, AI 주도 권력 장악과 관련하여 우리가 경계해야 할 것은 정부만이 아니라는 점에 주목할 가치가 있습니다. 역사적으로 여러 시점(예: 미국의 도금 시대 또는 영국의 동인도 회사)에서 회사는 국가를 장악하거나 준국가적 특성을 띠게 될 만큼 강력해졌습니다. AI는 곧 너무 유능해져서 정부나 회사 모두에게 완전히 맡길 수 없다고 우려되며, 각자에 대한 견제와 균형이 있어야 합니다. 규제는 회사를 통제하는 한 가지 방법이며(이에 대한 아이디어는 1항에 있음), AI 회사가 민간 기업의 일반적인 것보다 더 많은 권력 분리와 책임을 갖는 것도 중요합니다. Anthropic의 장기 이익 신탁(회사를 사명에 맞게 유지하도록 설계된 독립적인 거버넌스 기구)은 그러한 구조 중 하나이며, 업계는 더 나아가는 메커니즘을 계속 탐색해야 합니다. 균형을 올바르게 맞추는 것, 즉 회사와 정부 모두 자신의 권력에 대한 의미 있는 견제를 갖도록 하는 것이 필수적입니다.
### 5. 민주주의 국가의 리더십 확보: AI 시대의 지정학
새로운 기술을 지정학적으로 무역 정책의 수단으로 간주하는 것은 일반적인 본능이 되었을 수 있습니다. 인터넷과 통신에 대한 최근 경험에서 비롯된 것일 수 있으며, 목표는 '기술 스택을 전 세계에 확산시키는 것'입니다. 그러나 AI는 훨씬 더 심오한 것이며, 전체 게임판을 재설정하고 모든 미래 지정학적 전략이 형성되어야 하는 것이라고 강력히 믿습니다. 핵무기와 같지만 잠재적으로는 그 이상입니다. 만약 AI가 곧 '데이터센터에 거주하는 천재들의 나라'가 되거나 그에 가까운 것이라면, AI는 어떤 국가의 군사 및 경제력의 주요 원천이 될 가능성이 높습니다. 1억 명의 천재들로 이루어진 가상 국가에서 1천만 명은 군사 전략에, 1천만 명은 드론 제조에, 1천만 명은 무기 연구 개발에, 1천만 명은 정보 수집 및 분석에, 1천만 명은 일반 과학 발전에 적용될 수 있습니다. 강력한 AI를 보유한 국가가 그렇지 않은 국가 또는 AI에서 3년 뒤처진 국가에 직면하는 것은 제2차 세계 대전 해병대 군대가 중세 검객 군대에 직면하는 것과 같을 수 있습니다. 또한, 강력한 AI가 더 깊고 잠재적으로 영구적인 형태의 독재적 억압을 가능하게 한다면(4항 참조), 세계에서 가장 강력한 국가가 민주주의 국가이거나 적어도 AI 주도 억압에 대한 강력한 보호 장치가 존재한다는 것이 더욱 중요해집니다. 이는 또한 집중된 지정학적 전략의 긴급성을 증가시킵니다. 민주주의 국가들은 공동의 가치에 따라 AI를 구축하는 데 중점을 둔 글로벌 연합을 형성하고, 연합의 일부가 되는 것을 점점 더 매력적으로 만들고 외부인이 되는 것을 점점 덜 매력적으로 만듦으로써 점진적으로 나머지 세계를 끌어들여야 합니다. 연합은 1~4항에서 논의된 AI 정책 아이디어의 조정된 국제화이며, AI 구축에 중요한 공급망을 연합 내에서 공유하고 외부인에게는 거부함으로써 잠그려는 노력입니다. 몇 가지 원칙과 운영 목표는 다음과 같습니다. AI 공급망 관리. 신뢰할 수 있는 연합 회원국은 칩과 반도체 제조 장비(SME)를 서로 자유롭게 공유해야 하며, 동시에 적에게는 이를 거부하기 위해 협력해야 합니다. 중국에 대한 최첨단 칩 및 SME에 대한 미국의 수출 통제는 AI 분야에서 미국의 전반적인 우위를 확보하는 데 크게 기여했으며, 이러한 정책은 확대, 강화되고 유사한 생각을 가진 국가들과 조정되어야 합니다. MATCH 및 OVERWATCH와 같은 계류 중인 법안은 좋은 첫걸음이며, 동맹 민주주의 국가들은 유사한 조치를 고려해야 합니다. AI의 위험을 해결하기 위해 조정합니다. 1항에서 설명한 생물학적, 사이버 보안 및 자율성 위험을 해결하기 위한 정책은 국제적으로 조정되면 더 효과적이고(또한 산업에 대한 부담이 적음)이 될 것입니다. 이는 기업이 호환되는 표준을 준수할 수 있고 규제 기관이 위험을 측정하고 완화하는 가장 좋은 방법에 대해 서로 배울 수 있음을 의미합니다. 법 집행 및 정보 기관도 테러리스트의 AI를 이용한 생물학 무기 제조 시도와 같은 위협을 추적하고 방해하기 위해 더 긴밀하게 협력해야 합니다. AI의 혜택 공유. 무역 및 규제 정책은 연합 내에서 AI의 경제적 혜택을 더 신속하게 확산시키고 혁신을 가속화하는 방법에 대한 교훈을 공유하는 데 사용될 수 있습니다. 유익한 배포에 대한 접근 방식을 조정하면 개발 도상국에 AI의 혜택을 가져오는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 의료 승인 제도의 조화는 AI 지원 약물의 더 빠르고 나은 테스트 및 승리로 이어질 수 있습니다(위 3항에서 논의됨). 상호 방어. 연합 회원국은 AI를 사용하여 서로를 방어하고 적의 AI로부터 자신을 방어하기 위해 협력해야 합니다. 연합은 AI 주도 사이버 방어, AI 기반 드론, AI 주도 제조, 기밀 AI 컴퓨팅, AI 주도 연구 개발 및 AI 주도 정보 수집 공유의 충분한 생산을 집단적으로 보장해야 합니다. AI 주도 억압 거부. 연합 회원국은 '기술의 청소년기'에서 경고한 첨단 기술, 초억압적, AI 주도 폭정을 거부해야 하며, 위 4항에서 설명한 것과 유사한 보호 장치를 갖추어야 합니다. 거시 경제 협력. 고용 또는 일자리 안정성 위기는 다른 경제 위기와 마찬가지로 국경을 넘어 전염될 수 있습니다. 따라서 국가는 2항에서 설명한 것과 같은 거시 경제 지원 및 안정화 정책을 조정하여 고용 효과에 대응하는 데 상호 이익이 있습니다. 목표는 연합 회원 자격을 가능한 한 매력적으로 만들고, 그 밖에 머무르는 비용을 명확하게 하는 것입니다. 연합은 주권 국가 간의 조정을 기반으로 하며, 각 국가는 자체 업무에 대한 완전한 권한을 보유합니다. 이념적으로 일치하는 민주주의 국가(자연스럽게 참여에 동의할 것임)로 시작하여 점진적으로 덜 자연스럽게 일치하지만 엄청난 회원 혜택을 대가로 연합의 기준을 충족할 준비가 된 국가를 점진적으로 환영함으로써 반복적으로 성장할 수 있습니다. 이상적으로는 전 세계가 결국 참여할 것입니다. 그러나 그것이 가능하지 않더라도 연합을 구축하는 것은 민주주의 국가를 억압에 전념하는 정권을 억제하고 경쟁에서 앞설 수 있는 가장 강력한 위치에 놓습니다.
### 가치와 인사이트
AI의 기하급수적인 발전 속도는 기존의 정책 결정 및 규제 시스템으로는 대응하기 어렵습니다. 따라서 AI의 잠재적 위험을 효과적으로 관리하고 혜택을 극대화하기 위해 규제, 경제, 과학, 시민 자유, 지정학 등 사회 전반에 걸쳐 새로운 정책적 접근 방식이 필요합니다. 민주주의 국가들은 협력하여 AI 시대의 도전에 맞서고, AI 기술이 인류의 발전과 복지에 기여하도록 이끌어야 합니다.
### 향후 전망
AI는 사회, 경제, 안보 등 모든 영역에 걸쳐 근본적인 변화를 가져올 것입니다. AI 기술의 발전 속도에 맞춰 정책과 제도를 신속하게 조정하지 못한다면, 우리는 AI의 혜택을 놓치고 잠재적 위험에 취약해질 수 있습니다. 따라서 AI의 발전 방향을 인류의 이익에 부합하도록 유도하고, AI 기술이 가져올 미래 사회의 불확실성에 대비하기 위한 지속적인 논의와 협력이 필수적입니다. 이는 AI 기술의 긍정적인 잠재력을 실현하고, AI가 가져올 변화를 성공적으로 관리하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Techmeme
- Techmeme 리버: [techmeme.com](https://www.techmeme.com/260610/p51#a260610p51)
- 원문 기사: [링크 열기](https://darioamodei.com/post/policy-on-the-ai-exponential)
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출처: Techmeme ([Original Article](https://darioamodei.com/post/policy-on-the-ai-exponential))
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