Import AI 459: AI 경제 측정의 어려움, 단백질 구조 예측 모델, 그리고 AI 멸종 위험의 경제학

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AI 경제 규모는 연간 2,600% 성장 중이나, 데이터센터 구축과 추론 비용의 복합적 요인으로 인해 기존 GDP 통계에서 누락된다. 통계 기관은 'AI 위성 계정'을 도입하여 실질적인 AI 생산 능력을 측정해야 한다.

자동화된 정렬 기법은 인간이 이해하기 어려운 오류를 생성할 위험이 크다. 최적화 압력과 연구 볼륨 증가로 인해 인간의 감독 능력을 넘어서는 정렬 오류가 발생할 가능성이 높다.

Biohub의 ESMFold2는 28억 개의 서열로 학습된 단백질 언어 모델을 기반으로 하며, 암 및 면역학 연구 타겟에 대해 36~88%의 높은 결합 성공률을 기록했다. 이는 실험 중심의 신약 탐색을 계산 중심의 설계로 전환한다.

AI 기술은 인류 멸종과 같은 돌이킬 수 없는 위험을 내포한다. 경제 정책은 단순한 GDP 성장을 넘어 생존 가능성을 보존하는 방향으로 설계되어야 하며, 재귀적 자기 개선(RSI)에 대한 국제적 거버넌스가 필수적이다.