같은 무게의 충격

1957년 10월 4일, 소련은 인공위성 스푸트니크 1호를 띄웠다. 미국 사회는 충격에 빠졌다. 6개월 뒤 미국은 NASA를 설립했고, NDEA(National Defense Education Act)를 통과시켜 STEM 교육에 천문학적 예산을 쏟았다. 4년 뒤 케네디는 "10년 안에 달에 인간을" 선언했다. 패배감이 정책을 움직인 시기였다.

2026년 봄, OpenAI의 GPT-7 데모가 공개되자 한국 학계와 산업계는 1957년의 미국과 비슷한 표정을 지었다. "우리는 어디쯤에 있는가." "추격할 시간은 충분한가." 질문 자체는 70년 전과 같지만, 답은 다를 수 있다.

추격 모델의 한계

한국이 70년 동안 잘했던 일은 "추격"이었다. 산업화·정보화·반도체·이차전지 — 우리는 빠르게 따라잡고, 더 잘 만들었다. 그러나 AI는 모방만으로 따라잡기 어려운 영역이다. 데이터 규모, 컴퓨팅 인프라, 인재 풀, 그리고 특히 — 무엇을 만들 것인가에 대한 비전. 이 마지막이 가장 부족하다.

NASA는 단순히 소련을 따라간 게 아니다. 그들은 자신만의 질문(달, 화성, 우주생물학)을 만들어냈다. 한국의 AI 정책이 "GPT-X 따라잡기"의 어휘에만 머문다면, 우리는 영원히 두 번째일 수밖에 없다.

거울을 다르게 보는 법

스푸트니크는 미국에 충격이었지만, 동시에 기회였다. 미국은 "왜 우리가 뒤처졌는가"를 묻는 데 그치지 않고 "그래서 우리는 무엇을 만들 것인가"로 질문을 바꿨다. 행간이 한국의 AI 정책 입안자에게 묻고 싶은 것은 같다.

GPT-7을 따라잡는 것이 우리의 목표인가, 아니면 GPT-7이 못 풀어낼 한국 사회의 어떤 질문이 있는가. 후자에 답할 수 있을 때, 우리는 비로소 추격자가 아닌 동행자가 될 수 있다.