AI 전문가들이 말하는 2026년의 경고와 전망: 5인의 핵심 인사이트

• •AI는 단순 대체재가 아닌 인간 창의성의 가속기이다
• •Teamwork Graph를 통한 조직 내 컨텍스트 파악이 에이전트 성능의 핵심이다
• •인간은 고차원적 설계에 집중하고 AI는 반복적 운영 업무를 처리한다

인간과 AI가 상호작용하며 결과물을 개선해 나가는 과정을 Human-in-the-loop라고 하며, 여기서는 조직 내 지식 그래프를 활용한 에이전트 협업을 강조한다.

• •언어는 현실의 불완전한 추상화이며 물리적 실체를 모두 대변하지 못한다
• •비디오 데이터 학습은 시공간적 일관성을 갖춘 세계 이해 모델을 구축한다
• •관찰 데이터 기반 학습이 AGI로 가는 중요한 경로 중 하나이다

World Model은 AI가 단순히 다음 단어를 예측하는 것을 넘어, 물리적 환경의 변화와 인과관계를 시뮬레이션할 수 있는 능력을 의미한다.

• •연간 6,000억 달러의 수익이 발생해야 현재의 AI 투자가 정당화된다
• •빅테크 기업들은 경쟁 우위 확보를 위해 수익성을 도외시한 투자를 지속한다
• •AI 수익 모델은 아직 인프라 투자 규모를 따라가지 못하고 있다

자본 집약적인 AI 인프라 경쟁에서 기업들이 생존을 위해 수익성보다 점유율과 기술 우위에 우선순위를 두는 경제적 상황을 설명한다.

• •AI는 속보 해석 시간을 획기적으로 단축하여 시장 반응 속도를 높였다
• •LLM 기반 트레이딩은 공개 시장의 효율성을 극대화한다
• •기술 보편화 이후에는 독점적인 데이터 확보가 차별화 요소가 된다

고빈도 매매(HFT)를 넘어 뉴스 텍스트의 맥락을 파악하여 투자하는 정성적 분석의 자동화를 의미한다.

• •데이터 라벨링은 단순 작업에서 고도의 지적 문제 해결 과정으로 진화했다
• •AGI 구축을 위해서는 양보다 질이 높은 전문가급 데이터가 필수적이다
• •다국어 및 다문화적 맥락을 이해하는 데이터가 모델의 차별점을 만든다

단순 노동 기반의 라벨링에서 전문가의 지식과 논리적 추론 과정을 데이터화하는 RLHF용 데이터 구축으로의 전환을 뜻한다.