AI 는 이미지, 언어 같은 고차원 데이터들을 manipulation 하는데 성공했다. 인간은 픽셀 이미지 같은 1000x1000 (백만) 차원의 데이터를 inspection 할 수 있는 능력이 부족하다. 기껏해야 2~3 차원 공간속에서 주로 사고 할 수 있었다. 이러한 이유로 과거 논문들의 많은 실험도 2-3 차원의 toy problem 수준에서 행해졌다.

AI 는 인간이 컴퓨터라는 툴로 백만 차원의 데이터도 다룰 수 있다는것을 깨닫게 해주었다. 자연어 같은 수 천의 길이를 가지는 복잡한 시퀀스 데이터도 다룰 수 있다는 사실도 일깨워주었다. 과거에 이러한 고차원 공간을 탐험하는 일은 High-Dimensional Statistics 나 Abstract Geometry 같이 '고오-급 수학'을 이해하는 극소수의 수학자들에게나 허락된 것으로 생각되었다. 그러나 대중들은 이제 실생활에서 접할 수 있는 픽셀 이미지, 자연어같은 고차원 데이터들을 굳이 고오급 수학을 이용하지 않더라도 AI 를 통해 '쉽게 주물럭' 거릴수 있다는것을 깨닫게 된것이다. AI가 꽤나 큰 기술 민주화를 이루어 낸 것이다.

낮아진 기술장벽은 많은 대중들을 과학기술의 영역으로 끌어들일것이다. 이미 AI 에 매료된 많은 MZ들이 대학원 진학을 희망하고 있지 않은가? 그들중에는 사기업에 들어가서 50-60 꼰대들 밑에서 기계부품처럼 일하느니 더 진보적이고 첨단의 영역에서 자기계발이 가능한 대학원이 좋은 선택이라고 생각하는 사람들도 있을것이다. 어쨌든 AI 는 사람들에게 숨겨져 있던 자연 탐구라는 순수한 욕망을 해결하는데 큰 역할을 했고 앞으로도 할것으로 보인다.

이미 대기업들의 많은 공장에서는 생산 자동화가 이루어졌고 인간 노동자가 개입할 부분은 많지 않다. 앞으로 자동화 경향은 더 거세질것이고 이는 셀 수 없이 많은 실업자를 만들어낼것이다. '기업의 목적은 최대 이윤 추구' 라는 현대 초자본사회 시대에서 자동화(무인화)는 피할수 없는 기업의 방향성인것이다. 이로 인한 제품의 잉여생산물과 초과 이익들은 그 기업의 대주주, 경영진, 임원이 대부분 가져갈것이다. 이제 막 기업에 진입한 양민 신입사원 나부랭이에게는 떨어질 부스러기도 거의 없다. 이런 시점에 대기업에 들어가 나이 40-50이 되어 짤릴바에는, 지금부터라도 첨단의 영역에서 자기 계발을 시작하여 경쟁력있는 한 인간으로 우뚝서는 희망을 가져본다.

제레미 리프킨의 <노동의 종말> 이라는 책을 보면, 자동화로 인한 대량실업이 제 3의 영역의 발달을 촉진시킬것이라고 한다. 이는 공공서비스, 자원봉사, 나눔, 사회적 기업같은 비영리 단체(혹은 행위) 를 말한다. 이러한 상황에서, 정부에서도 극단적 자본주의체제 사고에서 벗어나 어느정도 복지국가로의 방향전환 (EU 같은) 이 필요함을 점점 느끼고 있을것이다.