1. 지수 함수 vs S-커브
- 기술 업계 사람들은 무어의 법칙 등 지수적 성장에 익숙하여 코로나 확산도 그렇게 바라봄
- 그러나 코로나는 수학적으로 S-커브를 따랐음
- 감염될 수 있는 인간의 수가 유한하기 때문에, 결국 정체될 수밖에 없는 구조
- 반면 AI는 에너지 소비 관점에서 볼 때 성장 한계가 훨씬 높음(카르다쇼프 척도 등)
- 그러나 AI가 사회에 미치는 영향은 폭발적 직선보다는 S-커브 형태일 가능성이 높음
- 기술적 병목과 사회적 적응 기간이 필요하기 때문
2. 소프트웨어 특이점의 한계
- "기술 업계 밖 지인들에게 AI의 발전을 알려야 한다"는 점에는 동의함
- 대중은 AI를 손가락 6개 이미지 생성기나 환각 정도의 구형 모델 기준으로 판단하고 있음
- 그러나 새로운 코딩 에이전트가 소프트웨어 업계를 뒤흔드는 것은 맞지만, 모든 직업이 당장 위협받는 것은 아님
- AI는 환자 예약 시스템 관리에는 도움이 되겠지만, 결국 수술용 칼을 잡는 것은 인간임. 로봇 수술이 2026년 2월 당장 인간을 대체하진 않음.
3. 분포의 불균형
- 코로나는 누구에게나 공평하게 전파되었기에 전 국민 교육이 필요했음
- 하지만 소프트웨어 특이점은 균등하게 퍼지지 않음. 소프트웨어와 거리가 먼 직업은 변화가 느리게 닥칠 것
- 실제로 현재 미국 경제 고용을 지탱하는 분야는 테크가 아니라 헬스케어 및 사회 지원 분야임
4. 결론
- AI의 능력(특히 코딩 에이전트)은 놀랍고 주변에 설명할 가치가 있음
- 하지만 코로나처럼 어느 날 갑자기 모두를 덮치는 재난으로 묘사하는 것은 적절하지 않음
- AI 혁명은 강력하지만, 훨씬 더 복잡하고 불균등한 속도로 사회에 스며들 것임.