연구원들은 AI 산업의 속도를 강조했습니다.

외부 관찰자들에게 AI 연구자들은 부러워할 만한 위치에 있다. 그들은 거대 기술 기업들이 찾고 있습니다. 그들은 눈에 띄는 급여를 받고 있습니다. 그리고 그들은 현재 가장 뜨거운 산업에 종사하고 있습니다.

하지만 이 모든 것에는 극심한 압박이 따른다.

TechCrunch가 인터뷰한 6명 이상의 연구원 중 일부는 보복이 두려워 익명을 요청했으며 AI 산업의 맹렬한 속도가 그들의 정신 건강에 큰 타격을 주고 있다고 말했습니다. AI 연구실 간의 치열한 경쟁으로 인해 고립된 분위기가 조성되었고, 이해관계가 높아지면서 스트레스 수준도 높아졌다고 그들은 말합니다.

한 연구원은 “모든 것이 사실상 하루아침에 바뀌었습니다. 긍정적이든 부정적이든 우리 작업이 제품 노출이나 재정적 결과 등으로 측정할 때 엄청난 영향을 미치기 때문입니다.”라고 말했습니다.

지난 12월에만 OpenAI는 12개의 라이브 스트림을 주최했으며 그 동안 12개 이상의 새로운 도구, 모델 및 서비스를 발표했습니다. Google은 어지러울 정도로 다양한 보도 자료, 소셜 미디어 게시물, 블로그를 통해 자체 도구, 모델 및 서비스로 대응했습니다. 두 거대 기술 기업 사이의 오가는 속도는 놀라울 정도로 컸습니다. 연구자들은 속도에 따른 비용이 엄청나다고 말합니다.

갈기와 허슬

실리콘 밸리는 허슬 문화에 낯설지 않습니다. 그러나 AI 붐으로 인해 과로에 대한 대중의 지지가 문제 수준에 이르렀습니다.

OpenAI에서는 연구자들이 일주일에 6일 일하고 퇴근 시간이 훨씬 지난 일을 하는 것은 드문 일이 아닙니다. CEO인 샘 알트만(Sam Altman)은 회사 팀이 촉박한 일정에 맞춰 혁신을 공공 제품으로 전환하도록 독려한다고 합니다. OpenAI의 전 최고 연구 책임자인 Bob McGrew는 지난 9월에 회사를 떠난 이유 중 하나로 피로를 꼽은 것으로 알려졌습니다.

경쟁 실험실에서는 안도감을 찾을 수 없습니다. Google의 대표적인 AI 모델 시리즈인 Gemini를 개발하는 Google DeepMind 팀은 시스템 버그를 수정하기 위해 한때 주당 100시간에서 120시간으로 작업 시간을 늘렸습니다. 그리고 Elon Musk의 AI 회사인 xAI의 엔지니어들은 새벽까지 이어지는 야간 근무에 대한 게시물을 정기적으로 게시합니다.

왜 끊임없는 압박을 가하는가? 오늘날 AI 연구는 회사의 수익에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. Google의 모기업인 Alphabet은 앞서 언급한 버그로 인해 약 900억 달러의 시장 가치를 잃었습니다. 이로 인해 Google의 Gemini 챗봇은 역사적 인물에 대한 논란의 여지가 있는 묘사를 생성하게 되었습니다.

AI 서비스 제공업체 Araya의 연구 책임자인 Kai Arulkumaran은 “가장 큰 압박 중 하나는 경쟁력과 빠른 시간 척도가 결합된 것”이라고 말했습니다.

무엇보다도 리더보드

이 경쟁 중 일부는 매우 공개적으로 진행됩니다.

월간, 때로는 주간 단위로 AI 회사는 수학 및 코딩과 같은 범주에 걸쳐 AI 모델의 순위를 매기는 Chatbot Arena와 같은 리더보드에서 서로를 대체하기 위해 총력을 기울이고 있습니다. 여러 Google Gemini 개발자 도구의 제품을 이끌고 있는 Logan Kilpatrick은 X에 대한 게시물에서 Chatbot Arena가 “AI 개발 속도에 적지 않은 영향을 미쳤습니다”라고 말했습니다.

모든 연구자가 그것이 좋은 것이라고 확신하는 것은 아닙니다. 업계의 속도는 너무 빨라서 자신의 작업이 출시되기도 전에 쓸모없게 될 위험에 처해 있다고 말합니다.

스텔스 AI 스타트업에서 일하는 로봇 공학 엔지니어인 왕지한(Zihan Wang)은 “이것은 많은 사람들이 자신의 작업의 가치에 의문을 제기하게 만듭니다.”라고 말했습니다. “누군가가 나보다 더 빨리 갈 가능성이 크다면 내가 하고 있는 일의 의미는 무엇인가?”

다른 연구자들은 제품화에 초점을 맞추다 보니 학문적 동지애가 희생됐다고 한탄합니다.

“기본 중 하나 [causes of the stress] AI 연구자들이 업계에서 자신의 연구 의제를 추구하는 것에서 다음 작업으로 이동하는 전환입니다. [AI models] 제품에 대한 솔루션을 제공하는 것입니다.”라고 Arulkumaran은 말했습니다. “업계에서는 AI 연구자들이 업계에서 학문적 연구를 수행할 수 있을 것으로 기대했지만 더 이상 그렇지 않습니다.”

또 다른 연구원은 개방성을 출시 전략으로 채택한 일부 AI 연구소를 제외하면 연구에 대한 공개 협업과 토론이 더 이상 업계 표준이 아니며 매우 경악스럽고 괴로움을 안겨준다고 말했습니다.

연구원은 “이제 과학계에 다시 기여하지 않고 상용화, 비공개 소스 확장 및 실행에 점점 더 초점을 맞추고 있습니다”라고 말했습니다.

졸업생 도전 과제 실행

일부 연구자들은 AI 대학원 프로그램에서 불안의 씨앗을 추적합니다.

메릴랜드 대학교에서 AI를 연구하는 박사 과정 학생인 Gowthami Somepalli는 연구가 너무 빠르게 발표되고 있어 대학원생들이 유행과 의미 있는 발전을 구별하기가 어려워졌다고 말했습니다. Somepalli는 AI 회사가 점점 더 “매우 관련성 높은 경험”을 가진 후보자를 우선시하는 것을 보아왔기 때문에 이것이 매우 중요하다고 말했습니다.

Somepalli는 “박사 학위는 일반적으로 매우 고립되고 스트레스가 많은 경험이며, 기계 학습 박사 학위는 해당 분야의 급속한 발전과 ‘출판 아니면 멸망’ 사고방식으로 인해 특히 어렵습니다.”라고 말했습니다. “당신은 1년에 1~2개의 논문만 출판하는데 연구실의 많은 학생들이 4개의 논문을 출판한다면 특히 스트레스를 받을 수 있습니다.”

Somepalli는 대학원 프로그램의 첫 2년 이후에 연구 결과를 발표하기 전에 학교를 떠난 것에 대한 죄책감 때문에 휴가를 중단했다고 말했습니다.

“박사 학위를 취득하는 동안 끊임없이 사기꾼 증후군에 시달렸고 1학년 말에는 거의 자퇴할 뻔했습니다.”라고 그녀는 말했습니다.

앞으로 나아갈 길

그렇다면 덜 처벌적인 AI 작업 환경을 조성할 수 있는 변화는 무엇입니까? 그렇게 많은 현금이 걸려 있지 않은 상황에서 개발 속도가 둔화되는 것을 상상하기는 어렵습니다.

Somepalli는 자신의 과제를 표명하는 정상화와 같은 작지만 영향력 있는 개혁을 강조했습니다.

“가장 큰 문제 중 하나는 … 아무도 자신의 어려움을 공개적으로 논의하지 않는다는 것입니다. 다들 용감한 표정을 짓고 있다”고 말했다. “나는 믿는다 [people] 다른 사람들도 힘들어하는 모습을 보면 기분이 좋아질 것 같아요.”

전문 서비스 회사 EY의 AI 컨설턴트인 Bhaskar Bhatt는 업계가 고립감에 맞서기 위해 “강력한 지원 네트워크”를 구축하기 위해 노력해야 한다고 말합니다.

Bhatt는 “개인이 진정으로 업무에서 단절될 수 있는 일과 삶의 균형을 중시하는 문화를 장려하는 것이 필수적입니다.”라고 말했습니다. “조직은 합리적인 근무 시간, 정신 건강의 날, 상담 서비스 이용과 같은 실질적인 정책을 통해 혁신만큼 정신적 웰빙을 중요시하는 문화를 조성해야 합니다.”

프린스턴 대학의 박사후 과정 학생인 오피르 프레스(Ofir Press)는 연구원들이 새로운 연구를 추적하는 데 휴식을 취할 수 있도록 AI 컨퍼런스를 줄이고 논문 제출을 일주일 동안 ‘일시 중지’할 것을 제안했습니다. 그리고 일본 국립정보통신기술연구소(National Institute of Information and Communications Technology)의 AI 연구원인 라지 다브레(Raj Dabre)는 연구자들이 무엇이 정말 중요한지 부드럽게 상기시켜야 한다고 말했습니다.

Dabre는 “우리는 처음부터 AI가 단지 일이라는 점을 사람들에게 교육해야 합니다. 그리고 우리는 가족, 친구, 그리고 삶의 더 숭고한 것들에 집중해야 합니다”라고 말했습니다.