# AI가 Hype를 잃어가고 있다

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- Type: GN+
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2024-08-21T10:49:25+09:00
- Updated: 2024-08-21T10:49:25+09:00
- Original source: [economist.com](https://www.economist.com/finance-and-economics/2024/08/19/artificial-intelligence-is-losing-hype)
- Points: 12
- Comments: 3

## Summary

AI에 대한 투자와 관심이 감소하고 있지만, 이는 기술 발전 과정에서 나타나는 자연스러운 현상일 수 있습니다. Hype Cycle 개념을 통해 AI의 미래를 예측할 수 있으며, 이는 기술이 초기 열광을 지나 환멸의 시기를 거쳐 주류로 채택되는 과정을 설명합니다. 그러나 아직 AI는 Hype Cycle의 최종 단계로 나아가지는 않았으며, 클라우드 컴퓨팅, 태양광 발전, 소셜 미디어 등은 Hype Cycle과는 다른 직선적인 발전 양상을 보이고 있습니다. 가트너가 주장한 Hype Cycle은 AI와는 맞지 않을 수도 있으며 차라리 "쉽게 얻고 쉽게 잃는다(Easy Come, Easy Go)"라는게 더 맞을 수도 있다고 주장합니다.

## Topic Body

- 실리콘밸리의 기술 전문가들이 최근 몇 주 동안 어려움을 겪고 있음  
- 많은 투자자들이 AI가 그들이 추구하는 막대한 이익을 가져다주지 않을 것이라고 우려중  
- AI 혁명을 주도하는 서구 기업들의 주가가 지난달 정점을 찍은 이후 15% 하락함  
- ChatGPT와 같은 서비스에 동력을 공급하는 LLM의 한계에 대해 많은 관찰자들이 의문을 제기하고 있음  
  
### 기업의 AI 사용 현황  
- 빅테크 기업들은 AI 모델에 수십억 달러를 투자했고, 미래에 더 엄청난 지출을 약속하고 있음  
- 그러나 Census Bureau의 최신 데이터에 따르면 미국 기업의 4.8%만이 상품과 서비스 생산에 AI를 사용하고 있으며, 이는 올해 초 5.4%의 최고치에서 하락한 수치임  
- 향후 1년 내에 AI를 사용할 계획인 기업도 비슷한 비율임  
  
### Hype Cycle에 대한 설명  
- Gartner라는 리서치 회사가 대중화한 용어이자 실리콘밸리에서 상식으로 여겨지는 "Hype Cycle"에 대해 언급함  
- 초기에는 비이성적인 열광과 과잉투자 기간을 거친 후, 뜨거운 신기술은 "환멸의 깊이"에 빠지게 되며, 이 시기에는 정서가 악화됨  
- 기술 도입이 너무 느리게 진행되고 있으며 이익을 내기 어렵다는 우려가 모두에게 퍼짐  
- 그러나 환멸의 시기 이후에는 기술이 반등하게 됨  
- 열광의 물결과 함께 이루어진 투자는 인프라의 대규모 구축을 가능하게 하고, 이는 기술이 주류 채택을 향해 나아가도록 함  
- Hype Cycle이 세계의 AI 미래에 대한 유용한 지침이 될 수 있을지에 대해 질문을 던짐  
  
### 기술 발전에서의 Hype Cycle 사례  
- 19세기 영국의 철도 열풍과 거품, 그 이후의 철도 회사들의 선로 건설을 통한 경제 변혁  
- 1990년대 인터넷에 대한 열광, 2000년 시장 붕괴와 135개 대형 닷컴 기업의 실패, 그러나 통신 회사들의 광섬유 케이블 투자로 오늘날 인터넷의 인프라가 마련됨  
  
### AI의 Hype Cycle 가능성에 대한 의견  
- AI는 철도나 닷컴만큼의 대규모 붕괴를 경험하지는 않았지만, 현재의 불안감은 AI의 세계 지배가 다가오고 있음을 보여주는 증거일 수 있음  
- "AI의 미래는 다른 모든 기술과 마찬가지일 것이다. 거대하고 비싼 인프라 구축, 사람들이 AI를 생산적으로 사용하는 방법을 모른다는 것을 깨달았을 때 거대한 붕괴, 그리고 그것을 알아냄에 따라 서서히 부활할 것이다."라고 경제 논평가 Noah Smith는 말함  
  
### Hype Cycle에 부합하지 않는 기술들  
- AI 자체도 수십 년 동안 열광과 절망의 시기를 경험해 왔지만, Hype Cycle의 최종 단계로 나아가지는 않았음  
- 1960년대 AI에 대한 열광, 1970년대와 1990년대의 AI 겨울, 2020년까지 AI에 대한 연구 관심 감소 후 생성형 AI 등장으로 다시 급증  
- 클라우드 컴퓨팅, 태양광 발전, 소셜 미디어 등은 Hype Cycle과는 다른 직선적인 발전 양상을 보임  
- Web3, 3D 프린터, 탄소 나노튜브 등은 열광에서 공포로 분위기가 바뀌었지만 의미 있는 수준으로 돌아오지는 않음  
  
### Hype Cycle의 경험적 규칙성 검증의 어려움  
- Hype Cycle이 경험적 규칙성인지 검증하기가 쉽지 않음  
- "감정 기반 데이터이기 때문에 확실하게 말하기 어렵다"고 펜실베이니아 대학의 Ethan Mollick은 지적함  
  
### The Economist의 Hype Cycle 데이터 분석  
- Gartner의 수십 년간의 유망 기술 Hype Cycle 배치 데이터와 자체 데이터 분석을 결합하여 분석을 시도함   
- 획기적인 기술을 시간 경과에 따라 추적한 결과, 혁신에서 흥분, 낙담, 광범위한 채택에 이르는 과정을 거치는 기술은 소수(약 20%)에 불과함  
- 많은 기술이 그러한 롤러코스터를 타지 않고 널리 사용됨  
- 환멸의 늪에 빠진 모든 형태의 기술 중 60%는 다시 떠오르지 않는 것으로 추정됨  
- "놀랍게도 많은 기술 트렌드가 한때 유행에 불과하다"는 Michael Mullany의 결론과 유사함  
  
### AI 혁명의 가능성과 도전  
- AI는 여전히 세상을 혁신할 수 있음  
- 빅테크 기업 중 하나가 돌파구를 마련할 수 있음  
- 기업들이 AI가 제공하는 이점을 깨달을 수 있음  
- 그러나 현재 빅테크의 도전 과제는 AI가 실물 경제에 제공할 수 있는 것이 있다는 것을 증명하는 것임  
- 성공이 보장되어 있지는 않음  
  
### 결론  
- AI의 미래에 대한 감각을 얻기 위해 기술의 역사를 살펴본다면, **Hype Cycle은 불완전한 가이드**임  
- "**쉽게 얻고 쉽게 잃는다(Easy Come, Easy Go)**"는 표현이 더 나은 가이드가 될 수 있음  
  
### GN⁺의 의견  
- AI 기술의 발전과 상용화에 있어 Hype Cycle이 반드시 적용되는 것은 아님. 기술마다 다양한 발전 양상을 보일 수 있음  
- 현재 AI에 대한 투자 감소와 우려가 있지만, 이것이 AI의 미래 가능성을 부정하는 것은 아님. 오히려 기술 발전 과정에서 나타나는 자연스러운 현상일 수 있음  
- 기업들의 AI 활용이 아직 초기 단계이기 때문에, 실물 경제에 미치는 영향이 가시화되기까지는 시간이 더 필요할 것으로 보임  
- AI가 기존 산업을 얼마나 빠르고 광범위하게 변화시킬 수 있을지는 불확실하지만, 장기적으로는 사회 전반에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됨  
- 빅테크 기업들은 AI가 가진 한계를 극복하고 실질적인 가치를 창출할 수 있는 방안을 모색해야 할 것임. 단순한 기술 개발 경쟁을 넘어 사회적 책임과 윤리 문제도 함께 고려해야 함

## Comments



### Comment 28186

- Author: ilotoki0804
- Created: 2024-08-21T14:36:52+09:00
- Points: 1

제목만 봐서는 AI hype를 경고하는 글일 거라 생각했는데, 내용은 hype cycle에 대한 종합적인 분석에 가깝네요.

### Comment 28179

- Author: [hidden]
- Created: 2024-08-21T11:40:50+09:00
- Points: 1

[숨김 처리된 댓글입니다]

### Comment 28177

- Author: neo
- Created: 2024-08-21T10:49:25+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=41295923) 
- 'API wrapper' 프로젝트와 스타트업의 과대광고는 줄어들 것이라는 의견이 있음
  - LLMs의 한계는 아직 멀었음
  - 특정 분야에 맞춘 LLMs가 전문가 수준의 성능을 보일 것임
  - 이러한 모델들이 일반 목적의 MoEs와 결합될 것임
  - LLMs, RL 등 외에도 새로운 접근법이 발견되고 완성될 것임
  - 실제 한계는 아직 멀리 있음

- AI가 업무 흐름을 완전히 변화시켰음
  - Claude Sonnet가 프로그래머로서의 업무를 변화시켰음
  - Microsoft 같은 대기업은 AI를 충분히 활용하지 못하고 있음
  - 대기업은 변화가 느리게 일어날 것임
  - 인터넷/닷컴 붕괴와 비슷한 상황일 것임

- AI 데이터베이스 정리를 시도했으나 ChatGPT가 여러 번 실수를 저질렀음
  - 엑셀로 작업하는 것이 더 나았을 것임

- AI에 대한 반응은 양극화됨
  - 일부는 AI가 업무 흐름을 변화시켰다고 생각함
  - 일부는 과대광고라고 생각함
  - ChatGPT-4가 다양한 작업에서 인상적이었음
  - 초기 경험이 나쁘면 AI를 무시할 가능성이 있음

- 신경과학자로서 AI의 발전을 놀랍게 보고 있음
  - AI가 생물학적 지능과 비교될 때 매우 강력함
  - AI가 전기를 많이 소비하고 취약점이 있지만, 인간보다 1000배 더 능력 있을 것임
  - 급진적인 비선형 변화가 예상됨

- 새로운 기술이 많은 문제에 적용될 수 있어 과대광고가 발생함
  - 시간이 지나면 실용적인 적용만 남을 것임

- AI가 요약, 설명, 코딩 지원에 유용함
  - 그러나 예술가, 작가의 표절 문제와 일자리 감소 문제도 있음
  - AI가 인간성을 향상시키기보다는 과대광고에 그칠 가능성이 있음

- GPT-4가 나온 지 1.5년밖에 안 됐음
  - 대기업은 아직 AI를 충분히 활용하지 못하고 있음
  - 과대광고가 지속 가능성을 의미하지 않음

- ChatGPT가 놀라웠음
  - 텍스트 데이터가 부족해 이제 비디오 데이터로 전환됨
  - AI가 경제적 이익을 제공할 것임
  - AI가 직원의 생산성을 두 배로 높일 것임
  - 모든 기업이 AI를 도입할 것임