AI가 많아졌는데, 기준은 더 쉬워졌다

기술 경쟁이 치열해질수록 시장은 하나의 기준으로 수렴한다.
AI도 예외는 아니다.

 

누군가의 일상에 남겨진 흔적은, 어느새 AI의 데이터가 된다. (출처: Pixabay/Free-Photos)

 

 
요즘 AI의 이름이 너무나 다양하다.
하루가 다르게 새로운 이름이 등장하고,
각자 더 빠르다, 더 똑똑하다, 더 전문적이라고 말한다.

그런데 이상하다.
헷갈리기보다는 오히려
머릿속에 하나의 기준이 생겼다.
무언가를 비교할 때,
설명을 들을 때,
자연스럽게 이런 말이 먼저 나온다.

“이건 챗지피티보다 어때?”
“챗지피티랑 비교하면?”

이 글은 AI를 정리하려다 나온 생각이 아니다.
어느 날 클로드 코드가 무엇인지를 물었고,
그 과정에서 자연스럽게
챗지피티와의 차이를 설명 듣게 됐다.
이어 제미나이, 노트북LM 이야기까지 이어졌다.
기능 설명이 이어졌지만
이상하게 기억에 남은 건
성능표도, 기술 용어도 아니었다.

설명은 언제나
챗지피티를 기준으로 시작되고 있었다.
그때 깨달았다.
나는 AI를 비교하고 있던 게 아니라,
이미 기준 위에 올려놓고 정렬하고 있었다는 걸.

기준은 어느 날 갑자기 생기지 않는다.

 

사람들은
가장 오래 준비된 기술을 기준 삼지 않는다.
가장 먼저 체감한 기술을 기준으로 삼는다.
지금 AI를 처음 접하는 사람들에게
과거의 AI는 중요하지 않다.
그들은 지금의 AI를 보고
“이게 가장 발전된 모습”이라고 인식한다.
그래서 기준은
역사가 아니라 첫 경험에서 만들어진다.

예전에 한 번,
이게 돈이 될까 싶어 잠깐 접했던 부업이 있었다.

기업이 요구하는 조건에 맞춰
데이터를 모아주는 일이었고,
그 데이터는 어딘가로 흘러 들어갔다.
세탁기 알람 소리,
아이들이 떠드는 소리,
기침 소리,
문이 열리고 닫히는 소리.
사진 속에는
의미 없어 보이는 장면들이 가득했고,
소리에는
맥락 없는 일상이 섞여 있었다.

그때는 몰랐다.

 

이게 왜 필요한지,
이게 어디에 쓰일지,
이게 어떤 미래를 만들지.
지금 와서야 보인다.
그 데이터들이 모이고,
정제되고,
패턴을 갖게 되면서
AI가 되었다는 것을.
그때 내가 했던 일은
의미 없어 보이는 반복이 아니라,
AI 산업의 바닥을 만드는 작업이었다.

지금도 메일이 오는 그 회사,
크라우드웍스는
어느새 상장 기업이 됐다.

우리가 무심코 모았던 데이터들이
AI가 먹고 자랄 재료가 된 셈이다.

AI는 어느 날 갑자기 등장한 기술이 아니다.

 

먼저 데이터가 쌓였고,
그다음 패턴을 찾는 기술이 생겼고,
마침내 언어를 이해하는 단계에 도달했다.
하지만 사람들은
이 모든 과정을 보지 않는다.
사람들은
처음 말을 걸어본 순간을 기억한다.
그래서 

지금의 기준은
기술의 깊이가 아니라
체감의 시작점에서 만들어진다.

AI가 많아질수록
우리는 더 헷갈려야 할 것 같지만
현실은 그렇지 않다.
지금의 AI 시장은
‘누가 더 뛰어난가’를 묻는 단계가 아니다.

어디에 위치하는가,
어떤 역할을 맡는가,

기준을 중심으로 재정렬되는 단계다.
시장은 언제나
가장 완벽한 것을 중심에 두지 않는다.
가장 먼저
기준이 된 것 위에
선택과 판단과 수익을 쌓는다.

아직도 많은 사람들은
AI를 보며 이렇게 묻는다.

 

“이게 내 일이 될까?”
“이게 나랑 무슨 상관일까?”
예전의 나처럼.

하지만 기준은 설명으로 만들어지지 않는다.
어느 날,
체감되는 순간
조용히 자리 잡는다.
이제 AI는 비교 대상이 아니다.
기준을 중심으로 정렬된다.
그리고 기준이 생기면 선택은 빨라진다.

그 위에서
생각도, 전략도, 수익도...조용히 쌓여간다.