인공지능 로봇 연구의 대가로 꼽히는 로드니 브룩스가 자신의 블로그에서 기술의 개발과 확산을 이해하는 네 가지 서로 다른 '시간 척도'를 제시했다. 그의 핵심 주장은 단순하다. 사람들은 이 네 척도를 뒤섞어 생각하기 때문에 어떤 기술이 언제 무엇을 해낼지에 대해 터무니없이 빗나간, 때로는 해로운 예측을 내놓는다는 것이다. 새로운 연구 아이디어가 형태를 갖추기까지, 실험실 기술이 제품으로 자리 잡기까지, 그리고 그 제품이 대규모로 채택되기까지는 각각 전혀 다른 속도로 흘러간다.
연구는 수십 년, 그러나 열풍은 6개월 주기
브룩스에 따르면 새로운 연구 아이디어가 견고한 실험실 시연에 이르기까지는 보통 10~20년이 걸리며, 어떤 것은 결정적으로 어려운 단계 하나 때문에 수십 년이 더 소요된다. 그가 드는 예가 오늘날 모두를 들뜨게 만든 신경망이다. 최초의 '계산적' 뉴런 모델은 1943년 매컬러와 피츠가 발표했지만, 오늘날 신경망의 뉴런으로 알아볼 수 있는 선형 임계 뉴런이 지배적 형태로 확립된 것은 1960년 위드로에 이르러서였다. 이후 합성곱 신경망과 역전파, 그리고 2012년 힌턴이 보여준 '딥'러닝이 재래식 영상 알고리즘을 밀어내기까지, 다시 오늘의 대규모 언어모델(LLM)까지 도합 60년이 걸렸다. 그 사이 이 분야는 몇 번이나 사장 선고를 받았고, 소수의 용감하거나 고집스러운 연구자들이 버텨낸 덕에 살아남았다.
일단 실험실 기술로 확립되면 본질적으로 같은 아이디어에 굵직한 변형이 6개월마다 쏟아지는 '골드러시' 국면이 온다. 이때 발밑이 흔들리는 듯한 감각과 함께 극심한 과대광고 주기가 겹친다. 브룩스는 2025년 중반만 해도 어디에도 없던 'AI 에이전트'가 순식간에 샌프란시스코 버스 광고를 뒤덮은 사례를 든다. 그리고 열기가 식으면 다음 열기가 들어선다. 30대라면 블록체인과 메타버스를, 좀 더 나이가 있다면 IBM 왓슨이나 나노기술 분자기계를, 연금 수령 세대라면 전문가 시스템을 기억할 것이다. 문제는 기술에 정통하지 않은 사람들이 진행 중인 연구와 '이것이 모든 것을 바꾼다'는 과장을 혼동한다는 점이다. 실제로 세상을 바꾸는 경우는 극히 드문데도 말이다.
소프트웨어조차 20년, 하드웨어는 그 이상
세 번째 척도는 견고하게 완성된 제품에서 대량 채택까지의 시간이다. 소프트웨어는 복제 한계비용이 0에 가깝고 공급망이나 원자재도 거의 필요 없지만, 그럼에도 확산에는 보통 20년 이상이 걸린다. 흥미로운 소프트웨어가 존재한다고 해서 모두가 곧장 자기 사업을 재설계해 도입하지는 않기 때문이다. 유닉스는 1969년 벨연구소에서 시작됐고 상용판은 15년 뒤에 나왔지만 지배적 운영체제는 윈도였다. 1991년 시작된 리눅스는 5년 만에 모든 전산 대학원생이 알게 됐어도 마이크로소프트가 받아들인 것은 2012년이었고, 이제야 대부분의 백엔드와 수십억 대의 모바일 기기가 그 위에서 돌아간다.
하드웨어 기반 시스템은 더 오래 걸린다. 브룩스는 1987년 뮌헨 외곽 고속도로를 달리는 자율주행차 시연을 처음 봤고, 그 아이디어가 실용적으로 여겨진 계기는 2007년 다르파 어반 챌린지였다. 2012년 구글 X 시절 웨이모 전신을 타봤던 그는 최근 샌프란시스코에서 웨이모를 다시 탔다. 현재 이 회사는 시내에서 약 4,000대를 운행할 면허를 얻은 미국 시장의 명백한 선두 주자지만, 도시 전체 차량 수에 비하면 규모는 미미하다. 게다가 그가 탄 차는 목적지를 집으로 안내하고도 엉뚱한 곳에 내려줬고, 20분 넘게 고객지원과 통화해도 소용이 없었다. 처음 수십 명의 만족한 고객을 얻는 일과 대규모로 작동시키는 일 사이에는 자릿수가 다른 난이도의 격차가 있다는 것이다.
경제를 다시 짜려면 한 세대가 필요하다
지금 가장 뜨거운 두 갈래의 과대광고는 결국 같은 이야기라고 브룩스는 짚는다. LLM으로 화이트칼라 노동을, 휴머노이드 로봇으로 블루칼라 노동을 대체하면 모두가 마법처럼 부유해져 새로운 세계 경제가 열린다는 서사다. 그러나 가축과 범선에서 가정용 전기, 상업 항공, 컨테이너 해운에 이르기까지 세계 경제를 실제로 재편한 기술들은 예외 없이 50년 이상 지속적인 대규모 배치를 거쳤다. 하이퍼루프처럼 광고 열기만 높았을 뿐 상업적으로 완전히 실패해 관련 기업이 모두 문을 닫은 사례도 있다.
실무자 관점에서 이 글이 던지는 함의는 분명하다. 새 연구 결과 하나를 접했을 때, 그것이 실험실 단계인지 완성된 제품 단계인지, 그리고 실제 대규모 채택까지 얼마나 남았는지를 구분하는 감각이 필요하다는 것이다. 채택과 공급망, 배치, 고객지원의 확장은 저절로 일어나지 않으며 언제나 막대한 노력을 요구한다. 브룩스의 결론은 자본 시장을 흔드는 '최면술사들'의 약속과 달리, 어떤 기술이 경제를 재편할 만큼 확산되는 데는 사실상 한 인간의 생애에 가까운 수십 년이 걸린다는 것이다. 물론 이 관점 자체도 한 개인의 오랜 경험에 기댄 회의론이라는 점, 그리고 과거의 확산 속도가 미래를 그대로 규정하지는 않는다는 점은 감안해 읽을 필요가 있다.