학습곡선의 함수로 보는 소버린AI

EPOCH AI에서 발표한 여러 기술의 학습곡선

첨부한 그래프는 Epoch AI에서 최근 발표한 각 (당시) 혁신 기술들의 경제성 발전 추이다.

잘 알려진 것처럼 인류가 지금까지 개발한 대부분의 기술들은 초기의 발명과 기술적 확신 이후, 대량 보급 과정에서 필히 경제성 병목을 거치지 않을 수 없다. 이 병목은 여러 이유에서 나온다.

-시장이 여전히 불확신하는 상황에서, 혁신을 보급하는 측이 과연 스스로 큰 모험을 하며 자본을 쏟아부을 수 있는가?

-기존의 기술 (즉, 혁신 기술로 대체되는 기술)은 가만히 앉아서 대체되기를 기다리지 않음.

-새로운 시장 자체가 열리지 않음. 혹은 그러한 시장이 열리는 데까지 너무 오랜 시간이 걸림.

-혁신 기술 자체는 시장에 확신을 주지만, 그 혁신이 대량 보급되려면 다른 기술들이 비슷한 속도로 쫒아 와야 함.

-혁신 기술은 모종의 정치적 이유로 제한적 시장 접근만 가능함 (주로 국제 관계와 기술/경제 안보 관점).

이러한 온갖 병목과 방해를 뚫고 결국 혁신 기술로 살아남아 결국 대세가 되고 시장을 지배하게 되는 기술들은 그 다음부터는 이른바 학습곡선을 타게 된다. 메커니즘은 이렇다.

-혁신 기술의 탄생(발명)-기존 기술의 타파 성공-시장에서 서바이벌-최소한의 자본 확보-자본의 되먹임-혁신 기술의 비용 감소 및 보급 확대-시장에서 더 큰 성공과 더 거대한 자본 확보-이 자본의 재투입

학습 곡선은 위에서 보듯 양의 되먹임이 얼마나 빨리 이루어질 수 있느냐가 관건이다. 시장에서 살아남을 수만 있다면 양의 되먹임은 언젠가는 일어나게 되는 메커니즘이지만, 혁신이 살아남는다는 신호가 생기면 결국 경쟁자들이 진입하는 것은 피할 수 없기에 양의 되먹임을 가속하는 것 자체가 새로운 경쟁의 무대가 된다.