(이 글에서는 LLM과 인공지능을 같은 의미로 사용하기도 하고 문맥에 따라서는 다른 의미로 쓰기도 한다. 물론 인공지능은 LLM을 포괄하는 용어이지만 현단계에서 인공지능과 LLM은 사실상 같은 의미인 경우가 대부분이다. 이하 문맥에 따라 자유로이 이 용어들을 사용함을 양지해 주시기 바란다.)

LLM(챗GPT, 재미나이, 클로드 등)의 가장 심각한 문제가 오류(할루시네이션)임은 누구라도 인정하는 바다. 하지만 보다 치명적, 근본적인 문제는 그 오류 때문에 그 다음 단계를 전개해 나가지 못한다는 사실이다. K엔진은 기초모델이 구축되면 그 무오류성으로 인하여 이를 활용하는 그 다음 단계의 사업을 연쇄적으로 이어 나갈 수 있다. 코스메틱의 경우 제품선택, K올리브영 설립 등과 같은 사업 전개를 끝없이 이어나갈 수 있다. 임대차보호법 같으면 임대인과 임차인의 직거래, 임대차기간 중의 생활분쟁 등의 자동처리, 그 외 무수한 연쇄 수익모델이 이어지게 된다. 이 모두가 무오류 덕분이다.

반면 기존 LLM(기존 뿐만 아니라 미래의 LLM이라도 이는 마찬가지이지만)은 첫발자국 이상을 내딛기 힘들다. 지금 거의 대부분의 LLM(을 포함한 인공지능)이 제1단계 서비스 범위에서 머물고 있는 이유가 바로 오류, 즉 할루시네이션 때문이다. 그 다음 발을 내딛기가 너무도 위험하다. 이번 이란 전쟁에서 미국이 초등학교를 폭격하여 수십명의 어린아이들이 사망한 사건이 이를 상징적으로 입증하고 있다. 아직도 자동차의 완성형 자율주행 모델이 출시되지 못하고 있는 이유 역시 마찬가지이다. LLM은 그 첫발부터 오류를 간직하고 있으며 이를 근본에서 치료하는 방법은 그 발견 자체가 불가능한 상태이다. 그렇다고 후방에서 후처리 방식으로 오류를 교정한다는 발상도 발상 자체부터가 넌센스다.

결국 LLM이 담당할 수 있는 업무는 말단직원의 역할 이상도 이하도 아니다. 고도의 코딩을 할 수 있는 듯이 보이지만 막상 들여다 보면 매우 “얕은” 수준에서 고도로 “복잡”한 일만을 처리해 줄 수 있을 뿐이다. 깊이 있는 수준에서 LLM 은 갑자기 경계선 지능장애자로 돌변한다. 즉 현단계의 인공지능에 맡길 수 있는 업무는 흔히 노가다 판에서의 잡부 업무에 해당한다. 공사판에 비유한다면 전기, 설비 등과 같은 전문적 업무는 잡부가 할 수 없다. 마찬가지로 “깊이 있는” 업무를 맡기는 순간 그 회사는 한달 내로 풍비박산이 나게 된다.

이런 의미에서 인공지능의 도입으로 인하여 해고되는 기존 직원의 숫자는 제한적이 된다. 모두를 해고할 수는 없다. 책임자 1명 중간관리자 3명 그 아래 각각 10명씩 총 30명의 말단직원 총 34명으로 구성된 회사라면 책임자와 중간관리자는 모두 남겨야 하고 말단직원은 9명을 자르고 1명만 남기면 된다. 즉 총 7명이 된다. 하지만 만약 말단직원의 업무라도 그것이 일정 수준 이상의 판단력을 필요로 하는 경우라면 그 직원을 자를 수는 없다. 그런 경우에는 위 34명의 직원 중 단 한 명도 자를 수 없다. 이 경우 LLM의 등장으로 인하여 오히려 말단직원만 편해지게 된다. 이전에 비하여 일은 10분의 1로 줄어버렸는데 월급은 그대로이기 때문이다. 이처럼 산업이나 직종, 업무성격에 따라 인공지능이 사람의 업무를 대체하는 양상은 극히 다양하게 펼쳐지게 된다. 각설하고,

기존 인공지능, 특히 LLM은 노가다성 업무를 극도로 편하게 할 수 있게 해 주는 역할 이상도 이하도 할 수 없다. 노가다들 일하는 것을 보면 잦은 실수가 흔하다. 그런 흔한 실수를 눈감아줄 수 있는 영역에서만 노가다를 쓸 수 있다. 간혹 어처구니 없는 엉뚱한 행동을 하는 것 역시 말단 노가다다. 인공지능과 함께 일을 하려는 사람은 언제든지 뒷목을 부여잡을 준비가 되어 있어야 한다. 혈압약은 상비품이 된다. 그렇다고 이 노가다를 손으로 직접 할 수는 없으니 LLM을 쓰긴 써야 하는데 그 결과 혈압 수치 때문에 제 명에 살지 못하는 각오는 되어 있어야 한다.

이것이 기존 LLM의 한계이자 또한 K엔진의 출발점이다. 기존 인공지능 바탕으로 고도의 사업전개를 할 수 없는 이유는 노가다를 바탕으로 롯데타워를 지을 수 없는 것과 같다. 아무리 삽의 달인이라 하더라도 삽만 가지고 빌딩을 지을 수는 없다. 인공지능 바탕으로 무엇인가 거대한 프로젝트를 실시하려 하는 경우 그 첫 삽부터 발생하는 오류(할루시네이션)은 마지막 준공단계까지 계속 작용하며 틈새를 증폭시키게 된다. 오류 위에 오류가 계속 얹혀져 결국은 준공에 이르기 전에 건물은 붕괴하게 된다. 약간 성격이 다르긴 해도 자동차 자율주행 완성 모델이 여전히 미출시인 이유는 여기에 있다.

K엔진은 무오류에서 시작해서 무오류로 끝난다. 그래서 K엔진에 입각해서는 잠실롯데타워를 설계하고 준공까지 갈 수 있다. 이것이 LLM과 K엔진의 가장 결정적인 결과적 차이다. 그리고 수익모델을 논할 수 있는 이유, 그리고 그 무한성까지 언급할 수 있는 이유도 여기에 있다.

일단 LLM은 이를 바탕으로 벌일 수 있는 사업 영역이 한정적이며 또한 졸렬하다. 예를 들어 증권투자에 있어서 LLM이 사용될 수 있고 또 실제로 사용되고 있다. 이는 의사결정을 LLM에게 맡기는 것인데 10만원 이상을 맡기지 못한다. 그저 해당 분야의 일반 전문가 수준으로 자금을 운영하게 된다. 이 경우 두가지 한계에 봉착하게 된다. 하나는 해당 분야의 진정한 전문가의 판단 보다는 낮은 수준의 판단력일 수 밖에 없으므로 언제나 그들에게 당하게 된다. 둘째, 이미 언급했던 것처럼 큰 액수를 맡기지는 못한다. 결국 이는 투자가 아니라 게임(레크리에이션)이 되어버린다. 이처럼 LLM의 현실에서의 수익모델은 제한적이거나 졸렬할 수 밖에 없다.

하지만 K엔진의 경우는 앞서도 언급했던 것처럼 정식의 정규 사업영역에 진입이 가능하다. 사실상 이 세상의 모든 사업영역이 K엔진의 범위에 포함된다. 물론 그만큼 K엔진 제작은 까다롭다. 하지만 이는 당연한 것이다. 반면 LLM은 “인공지능의 미래”라는 이 사이트의 메인 글에서 언급한 바 있듯이 소 뒷걸음질 치다가 쥐잡는 식으로 만들어진(? 그보다는 “발견”된이라는 표현이 보다 적절하다) 물건이다 보니 그 허술함은 필연적일 수 밖에 없다. 결국 잡무나 노가다성 업무에는 도움이 되는 것은 맞지만 근본적으로 기존 인간의 판단을 대체하지 못한다. 이는 한마디로 과거 산업혁명 시절의 증기기관이 발명된 것에 비유될 수 있다. 즉 단순육체노동이 대체되는 비약은 있었다. LLM 역시 마찬가지다. 단순정신노동만이 대체되는 것일 뿐이다. 물론 이 자체만으로도 대단하기는 하다. 과거 산업혁명이 그러했듯이 육체노동의 대체 그 자체만으로도 획기적이었던 것은 사실이다. 하지만 딱 거기서 거기까지일 뿐이다. 가장 본질적인 지점에는 진입하지 못했고 진입할 수도 없다.

K엔진은 바로 그 지점에 진입한다. 이를 입증하는 것이 K엔진의 세부 수익모델이다. 앞으로 무엇을 할까, 골프나 조세 쪽으로 계속 외연을 넓혀 나갈까도 생각해 보았지만 일단은 방향을 “넓이”가 아닌 “깊이” 쪽으로 전환하기로 했다. 그래서 코스메틱에 관하여서는 개인체질 파악과 제품연계를 바탕으로 K올리브영 사업을 전개하기로 했으며, 임대차보호법과 관련하여서는 그 연장선 상에서 과거의 에이아이옥션 법원경매를 본래의 목적대로 완성하는 것을 다음 행선지로 잡았다. 아직은 몸이 한 개고 직원을 채용하기도 꺼려진다. 그래서 첫번째로는 법원경매 무오류 권리분석부터 출시하기로 했다. 이를 위해서는 일단 법원경매 기본 질문답변 프로그램(소요시간 : 약 5일 ~일주일)과 에이아이옥션 전체의 재편성 (공격형 무오류 답변과 일반경매정보 디스플레이. 소요시간 : 15일 ~ 20일 정도)의 두 작업이 진행된다. 그리고 이를 바탕으로 에이아이옥션 일반공모에 들어가게 된다. 일반공모는 앞으로 약 3개월 정도가 소요될 것이다. 얼마가 들어올 지는 앞으로 20~25일 후의 에이아이옥션 출시 시점에 그 결과물을 통하여 대충은 느껴지게 될 것이다.