최상위 인공지능이 과학과 소프트웨어 분야의 인간 전문가를 넘어서는 순간, 전략적 힘의 중심은 인재를 많이 채용하는 일에서 엄격히 통제된 자기개선형 연구 영지를 소유하는 일로 이동한다.
미래의 기업은 회사라기보다 소수의 복리처럼 성장하는 기계 지성을 둘러싼 성벽형 생태계에 가까워진다. 최고 수준의 채용은 줄어드는데 기업 가치는 폭증한다. 새로운 지배층은 유명 창업자나 스타 엔지니어가 아니라 연산 자원, 독점 데이터, 자율 연구 체계를 둘러싼 법적 경계를 통제하는 기관들이다. 혁신은 빨라지지만 접근은 좁아진다. 누가 발견할 수 있는가보다 누가 발견이 일어나는 영지 안에 들어갈 수 있는가가 더 중요해진다.
오스틴의 자정 직후, 생명공학 박사후연구원 엘레나는 눈앞에 보이지만 들어갈 수는 없는 유리 외벽의 캠퍼스 앞에 서 있다. 그녀의 대학은 길 건너 연구 영지와 제휴를 맺었고, 이제 가장 유망한 신약 표적은 공개 논문이 아니라 봉인된 권고문 형태로 도착한다. 그녀는 여전히 손으로 실험을 돌리지만, 진짜 가설은 학생 누구도 들여다볼 수 없는 사설 체계 안에서 태어난다.
이런 영지들은 개방 과학보다 훨씬 빠르게 백신, 신소재, 기후 대응 도구를 만들어낼 수 있다. 어떤 분야에서는 집중이 속도의 대가일 수도 있다. 그러나 지식이 폐쇄된 공간 안에서만 실질적 효력을 갖게 된다면, 사회는 돌파구를 얻는 대신 그것을 이해하고 통제할 시민적 역량을 잃을 수 있다.
요즘 연구실의 기준이 조용히 바뀌고 있죠. 오래 공부한 사람보다, 닫힌 연구 루프에 먼저 들어간 쪽이 유리합니다. 이유는 단순합니다. 실험 설계와 코드 작성이 먼저 묶였습니다. 데이터 해석까지 자동화되기 시작했기 때문이죠. 실제로 구글 딥마인드는 이렇게 했죠. 인공지능으로 냉각 에너지를 최대 40% 줄였습니다. 기업은 사람보다, 이 루프를 먼저 가지려 듭니다. 이 변화는 연구실 바깥으로도 번집니다. 대학과 작은 기업은, 지식을 만들기보다 추천과 라이선스를 사게 되죠. 조직 안에서는 전문가보다, 승인자와 감사 로그를 보는 역할이 커집니다. 발전은 더 빨라질 수 있습니다. 다만 지식이 담장 안에서만 돈다면 얘기가 달라지죠. 우리는 편리함을 얻는 대신, 무엇을 직접 이해하게 될까요.