AI 시대의 불가능은 예산이 아직 부족하다는 뜻이 된다

지금까지 인류가 풀지 못한 문제 앞에는 지능이 모자란다는 거대한 벽이 있었다. 80억 명이 있어도 최전선의 수학, 물리, 신약, 신소재를 실제로 밀고 나갈 수 있는 사람은 극소수였다.

그 소수가 평생 시험해 볼 수 있는 가설의 수에도 한계가 있다. 그래서 암 정복, 노화 제어, 핵융합 같은 주제는 돈을 아무리 쌓아도 천재의 번뜩임을 직접 살 수 없는 이상 시간과 우연을 기다릴 수밖에 없었다. 그런데 연구 지능을 100만, 1000만 단위로 늘릴 수 있게 되면 이 전제가 뒤집힌다. 가설을 만들고, 논문을 전부 읽고, 다른 분야를 연결하고, 반증하고, 다음 실험을 설계하는 작업을 거의 무한히 병렬화할 수 있기 때문이다.

그러면 과학의 병목은 두뇌의 희소성에서 현실에서 몇 번 실험할 수 있는가로 옮겨 간다. 연구는 천재를 채용할 수 있는가가 아니라 하루에 몇 만 개의 미래를 시험할 수 있는가의 경쟁이 된다. 아직 풀지 못했다의 상당 부분이 탐색량 부족일 뿐이라면, 불가능한 기술은 채산이 맞으면 캘 수 있는 기술로 바뀐다. 미래를 정하는 것은 다음 아인슈타인이 아니라, 어떤 문제에 얼마나 많은 지능과 실험 자원을 배정할 것인가라는 자원 배분 문제가 된다.