기술적 특이점이란 무엇인가요?

이론에 따르면 이러한 현상은 인간의 인지 기능을 능가하고 자율적으로 스스로를 향상시킬 수 있는 인공 지능(AI)의 등장으로 인해 발생합니다. '특이점'이라는 용어는 기존 모델이 무너지고 이해의 연속성이 상실되는 지점을 나타내는 수학적 개념에서 유래했습니다. 이는 기계가 인간의 지능을 따라잡는 것을 넘어 인간을 훨씬 능가하게 되는 시대를 가리키며, 자기 영속적인 기술 진화의 주기가 시작되는 것을 의미합니다.

이론에 따르면 이러한 발전은 인간이 그 과정을 예측하거나 완화 또는 중단할 수 없을 정도로 빠른 속도로 진행될 수 있습니다. 이처럼 빠른 진화는 자율적일 뿐만 아니라 인간이 이해하거나 통제할 수 없는 혁신을 가능하게 만드는 합성 지능을 탄생시킬 수 있습니다. 기계가 스스로 더 발전된 버전으로 나아갈 수 있는 가능성은 더 이상 인간이 가장 유능한 존재가 아닌 새로운 현실을 인류에게 가져다 줄 수 있습니다. 이 특이점에 도달하는 것은 인류에게 좋은 의미가 될 수도 있고, 재앙이 될 수도 있습니다. 지금은 이 개념이 공상 과학 소설로 치부되고 있지만, 여기서 예측하는 미래가 어떤 모습일지 생각해보는 것은 인류가 문명적 이익을 증진하는 방향으로 AI 개발을 이끄는 데 도움이 되는 일일 수 있습니다.

현대 컴퓨터 과학의 아버지로 여겨지는 앨런 튜링(Alan Turing)이 기술적 특이점에 대한 현대 담론의 중요한 토대를 마련했습니다. 1950년에 발표된 그의 대표적인 논문 "Computing Machinery and Intelligence"에서는 기계가 인간과 동등하거나 구별할 수 없을 정도로 지능적 행동을 보일 수 있다는 개념을 소개합니다. 이 개념의 핵심이 바로 유명한 튜링 테스트로, 인간이 기계와 상호 작용하고 있다는 사실을 깨닫지 못한 채 대화할 수 있으면 기계를 '지능적'인 것으로 간주할 수 있다는 것입니다. 이 개념은 AI 기능에 대한 광범위한 연구에 영감을 주었으며, 잠재적으로 특이점이라는 현실에 더 가까이 다가갈 수 있게 해줍니다.

수학과 열핵 반응에 대한 연구로 유명한 스타니슬라프 울람(Stanislaw Ulam)도 기술적 특이점에 대한 논의를 뒷받침하는 컴퓨팅 기술에 크게 기여했습니다. AI와 직접적인 연관은 없지만, 셀룰러 오토마타와 반복 시스템에 대한 울람의 연구는 특이점 이론의 핵심인 복잡하고 자기 개선적인 시스템에 관한 중요한 인사이트를 제공합니다. 다양하고 복잡한 행동을 시뮬레이션할 수 있는 이산형 추상 계산 시스템인 셀룰러 오토마타에 관해 존 폰 노이만(John von Neumann)과 함께 진행한 연구는 인공 생명 분야의 기초가 되었으며, 기계가 자율적으로 복제하고 인간의 지능을 능가하는 능력에 대한 지속적인 논의의 토대가 되었습니다.

기술적 특이점의 개념은 수년에 걸쳐 상당히 발전해 왔으며, 그 뿌리는 20세기 중반으로 거슬러 올라갑니다. 존 폰 노이만은 기술적 진보가 이해할 수 없을 정도로 빠르고 복잡해져서 인간이 완전히 예측하거나 이해할 수 없는 변화를 가져올 것이라는 '특이점'에 대해 추측하여 특이점 개념을 가장 먼저 언급한 사람 중 한 명으로 알려저 있습니다.

이 아이디어는 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)과 같은 인물에 의해 더욱 대중화되었는데, 그는 특이점을 기술 발전의 가속화와 연결시키며 무어의 법칙을 예시로 들기도 했습니다. 무어의 법칙에 따르면 마이크로칩의 트랜지스터 수는 약 2년마다 두 배로 증가하고 컴퓨터 비용은 절반으로 줄어듭니다. 이는 컴퓨팅 능력이 빠르게 성장하여 결국 인간의 지능을 능가하는 인공 지능이 개발될 수 있음을 시사합니다.

특이점이 발생할 수 있다는 주장의 기본 가정은 일반적으로 되돌릴 수 없고 가속화되는 경향이 있는 기술 진화에 뿌리를 두고 있습니다. 이 관점은 더 넓은 진화 패러다임의 영향을 받으며, 인간의 인지 능력과 같은 강력하고 새로운 능력이 생겨나면 결국 이 능력이 잠재력을 최대한 발휘하게 된다는 것을 시사합니다.

커즈와일은 AI가 스스로를 개선할 수 있는 수준에 도달하면 이러한 성장은 기하급수적으로 일어날 것이라고 예측합니다. 은퇴한 수학 교수이자 컴퓨터 과학자, 공상과학 작가인 버너 빈지(Vernor Vinge)는 초인적 지능의 탄생이 지구 역사에서 일종의 특이점'을 의미하며, 이는 현재 이해되고 있는 인류의 일이 계속될 수 있는 지점을 넘어서기 때문이라고 주장했습니다. 빈지는 고급 AI가 극복할 수 없는 장애물에 부딪히지 않는다면 특이점으로 이어질 것이라고 말했습니다.

이 논의는 모든 관심 분야에서 인간 능력을 뛰어넘을 수 있는 컴퓨팅 시스템의 개발을 막을 물리 법칙이 존재하지 않는다는 생각을 바탕으로 이뤄지고 있습니다. 여기에는 설계를 더욱 개선하거나 완전히 새로운 형태의 인텔리전스를 설계하는 능력을 비롯해 AI의 자체 역량을 강화하는 것이 포함됩니다.

로만 얌폴스키(Roman Yampolskiy)는 특이점과 관련된 잠재적 위험, 특히 초지능 AI의 행동을 제어하거나 예측하기가 어렵다는 점을 강조했습니다. 이러한 개체는 인간이 이해할 수 없는 속도로 작동할 수 있을 뿐만 아니라 인간의 가치 또는 안전에 부합하지 않는 의사 결정에 관여할 수도 있습니다.

기술 특이점에 도달하는 시점은 전문가들 사이에서 많은 논쟁의 대상이 되고 있으며, 기술 성장에 대한 다양한 가정과 모델에 따라 예측이 크게 달라집니다. 특이점을 가장 적극적으로 지지하는 사람 중 한 명인 레이 커즈와일은 특이점 발생 시점이 가까이 다가왔으며 2045년에 일어날 것이라고 예측한 것으로 유명합니다. 그의 예측은 무어의 법칙과 같은 추세와 컴퓨팅, AI, 생명공학 등의 분야에서 기술 발전 속도가 빨라지고 있다는 점에 근거합니다.

다른 전문가들은 회의적이거나 다른 시점을 제안합니다. 일부에서는 AI가 계속 발전할 것이지만, 초지능을 달성하는 데 따르는 복잡성과 예상치 못한 어려움으로 인해 특이점 발생이 금세기 이후로 늦춰질 수도 있다고 지적합니다. 기술적, 윤리적, 규제적 문제도 AI 개발 속도를 늦출 수 있습니다.

또한 로만 얌폴스키와 같은 인물들은 특이점의 전례 없는 특성으로 인해 정확한 발생 시기를 예측하는 것이 매우 어렵다고 경고합니다. 특이점으로 이어지는 발전에는 AI 알고리즘의 혁신, 하드웨어 기능, 정확하게 예측하기 어려운 사회적 요인 등 많은 변수가 포함됩니다.

세인트 에드워드 대학의 교수인 이몬 힐리(Eamonn Healy)는 기술 진화에 대한 논의에 참여해 왔으며, 특히 영화 웨이킹 라이프(Waking Life)에서 기술적 특이점 및 텔레스코픽 진화와 유사한 개념을 추측했습니다. 이 개념은 특히 기술과 인간 능력의 맥락에서 진화 속도를 가속화한다는 아이디어를 포함합니다. 힐리는 특히 기술 및 지적 발전의 관점에서 진화가 점점 더 빠른 속도로 진행되고 있으며, 수천 년이 걸리던 일이 수세기 또는 그보다 더 짧은 기간으로 압축되고 있다고 추측합니다.

힐리의 논의는 일반적으로 기술 발전의 가속화와 그것이 인류에 미칠 잠재적 영향에 대해 다루며, AI와 기술의 발전으로 인한 사회의 급격하고 혁신적인 변화를 제시하는 광범위한 특이점 이론과 맥락을 같이 합니다. 이 개념은 21세기 중반에 이러한 변화가 일어날 것이라고 예측한 레이 커즈와일과 같은 미래학자들의 견해를 반영합니다.

인공 지능과 그보다 더 진보된 형태의 인공 일반 지능(AGI)은 기술적 특이점을 향한 궤적을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 인간 수준의 지능을 모방한 기능으로 특정 작업을 수행하도록 설계된 시스템인 AI와 광범위한 작업에서 인간의 인지 능력을 따라잡거나 능가하는 것을 목표로 하는 AGI는 특이점으로 이어질 수 있는 기술 성장의 가속화에 기여하고 있습니다.

딥 러닝 및 신경망과 같은 AI 기술은 정의된 컨텍스트 내에서 패턴 인식, 의사 결정 및 문제 해결과 같은 영역에서 뛰어난 능력을 입증했습니다. 이러한 기술은 빠르게 발전하여 AI 시스템이 학습하고 적응하는 데 필요한 시간을 단축하고 있습니다. 이러한 AI 기능의 점진적인 향상을 통해 인간과 유사한 자율적이고 지능적인 방식으로 지식을 이해하고 학습하고 적용할 수 있는 능력을 갖춘 AGI의 개발에 더 가까워지고 있습니다.

특이점 이론은 AGI의 출현으로 시스템이 스스로 개선할 수 있는 시나리오가 발생할 수 있다고 가정합니다. 이러한 반복적인 자기 개선은 지능의 폭발을 일으켜 최초의 초지능 기계, 즉 인간의 지적 능력을 크게 능가하는 기계를 탄생시킬 수 있습니다. 이러한 폭발적인 증가는 기계가 인간 혼자서는 개발할 수 없는 첨단 기술을 개발하기 시작함에 따라 기술, 사회, 심지어 인간 정체성에 예측할 수 없는 변화를 초래할 수 있습니다.

또한, AGI가 자율적으로 혁신하고 최적화할 수 있는 잠재력은 다양한 분야에 걸쳐 새로운 기술을 빠르게 배포하여 사람의 개입 없이도 지속적인 기술 발전 사이클을 만들 수 있습니다. 이는 중요한 기술적 이정표가 발생하는 데 걸리는 시간을 획기적으로 단축하여 전 세계의 경제, 사회, 문화적 역학을 근본적으로 변화시킬 수 있습니다.

현재 몇 가지 기술이 기술적 특이점의 전조 역할을 하며, 각 기술은 초지능형 AI 개발에 중요한 영역의 발전을 나타냅니다.

주요 기술은 다음과 같습니다.

• 인공 신경망과 딥 러닝: 오늘날 대부분의 AI 연구 및 개발의 근간을 이루고 있습니다. 이 기술은 인간 두뇌의 구조와 기능을 어느 정도 모방하여 머신 러닝의 상당한 발전을 이끌었습니다. 신경망은 음성 인식, 이미지 인식, 자율 주행 차량과 같은 작업에 특히 중요합니다.
  
  
• 양자 컴퓨팅: 아직 초기 단계에 있지만 양자 컴퓨팅은 가까운 미래에 컴퓨팅 성능과 효율성을 기하급수적으로 향상시켜 잠재적으로 현재의 한계를 뛰어넘는 AI 기능을 실현할 것으로 예상됩니다. 이 기술은 AI의 능력에 획기적인 발전을 가져와 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 복잡한 문제를 해결할 수 있게 만들 것입니다.
  
  
• 자연어 처리 (NLP): ChatGPT(생성형 사전 학습 트랜스포머) 모델과 같은 기술로 대표되는 NLP의 발전은 인간과 유사하게 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 AI를 개발하는 데 매우 중요합니다. 이러한 능력은 AI가 언어의 맥락과 뉘앙스를 이해해야 하는 복잡한 작업을 수행하는 데 필수적입니다.
  
  
• 로보틱스 및 자동화: 로보틱스의 혁신으로 인해 한때 인간의 전유물로 여겨졌던 손재주와 의사 결정이 필요한 작업을 기계가 수행할 수 있는 경우가 점점 더 많아지고 있습니다. 이러한 발전은 더 많은 물리적 작업을 자동화할 뿐만 아니라 AI를 통합하여 더 많은 자율 시스템을 만들고 있습니다.
  
  
• 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터: 데이터 생성의 급격한 증가와 클라우드에 데이터를 저장하고 처리하는 능력은 보다 강력한 AI 시스템을 학습시키는 데 필수적입니다. 빅데이터 분석과 이를 지원하는 클라우드 인프라를 통해 고급 AI 개발에 필요한 복잡한 머신 러닝 모델을 구현할 수 있습니다.
• 생명공학 및 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI): 인간의 뇌를 이해하고 그 기능을 모방하는 기술의 발전은 잠재적으로 인간처럼 생각하고 학습할 수 있는 AI를 만드는 데 매우 중요합니다. 또한 인간의 뇌를 컴퓨터에 직접 연결하는 BCI는 특이점 시나리오에서 자주 논의되는 개념인 생물학적 지능과 인공 지능을 통합하는 단계입니다.

원자와 분자 수준에서 소재와 장치를 공학적으로 다루는 과학인 나노 기술은 기술적 특이점을 향한 진화에서 초석이 될 것입니다. 이 분야는 특성과 기능이 획기적으로 개선된 재료와 메커니즘을 개발함으로써 의학, 전자, 에너지 시스템, 생명공학 등 다양한 기술을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 제공합니다.

나노 기술의 핵심은 개별 원자와 분자를 빌딩 블록으로 사용하여 장치와 재료를 아래에서 위로 구성하는 것입니다. 이렇게 정밀한 수준의 제어를 통해 거의 모든 측면에서 기존 기술을 능가하는 고효율 기계와 시스템을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 나노 물질은 거시적 규모의 물질보다 더 강하고, 가볍고, 반응성이 높고, 내구성이 뛰어나고, 전기 전도성이 더 우수할 수 있습니다.

나노 기술은 로보틱스와 AI 하드웨어에도 혁신을 가져올 수 있습니다. 미세한 규모로 작동하는 나노 로봇 또는 나노봇은 암세포를 정밀하게 표적화하여 치료하거나 개별 세포를 복구하는 등 현재로서는 불가능한 작업을 수행하여 인간의 건강과 수명을 연장할 수 있습니다. 이러한 기능은 강화된 인간과 첨단 기계가 공존하고 협력할 수 있는 특이점 시나리오에서 매우 중요합니다.

또한, 자기 복제 시스템을 만들 수 있는 나노 기술의 잠재력은 특이점 논의와 특히 관련이 있습니다. 나노봇이 자율적으로 복제되도록 설계된다면 제조 능력이 기하급수적으로 증가하고 기술이 급속히 발전할 수 있습니다.

나노 기술 외에도 광범위한 재료 과학 분야가 특이점에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 필요에 따라 특성을 변경하거나 최소한의 손실로 전기를 전도할 수 있는 소재의 혁신은 기계가 작동하고 환경과 상호 작용하는 방식에 혁신을 가져올 수 있습니다. 그래핀 및 메타물질과 같은 재료는 기술 역량 가속화에 기여하는 완전히 새로운 종류의 장치를 가능하게 만들 수 있습니다.

AI 및 기타 기술에는 더 많은 전력이 필요하므로 에너지 저장 및 발전의 진화가 중요해질 것입니다. 고체 배터리 또는 핵융합의 혁신과 같은 향상된 배터리 기술은 첨단 컴퓨팅 시스템 및 기타 특이점 지원 기술을 구동하는 데 필요한 막대한 양의 청정 에너지를 제공할 수 있습니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스 외에도 유전자 편집(CRISPR), 합성 생물학, 장기 재생과 같은 첨단 생명공학 기술은 인간의 수명을 연장하고 인간의 건강을 근본적으로 변화시키며 잠재적으로 인간의 능력을 변화시킬 수 있습니다. 이러한 기술은 AI 개발과 결합하여 생물학적 요소와 기계적 요소를 혼합한 바이오하이브리드 시스템을 만들 수도 있습니다.

3D 프린팅 및 적층 제조와 같은 기술은 생산 공정에 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 기술을 통해 신속하게 프로토타입을 만들 수 있고, 기존 방법으로는 불가능했던 복잡한 구조를 만들 수 있습니다. 이와 같은 기술이 발전함에 따라 특이점 시나리오에서 자주 논의되는 자기 복제 시스템에 중요한 제조 공정의 자율성이 향상될 수 있습니다.

6G 및 그 이상과 같은 차세대 인터넷 인프라를 포함한 글로벌 통신 네트워크의 확장과 개선은 전 세계에서 즉각적인 정보 공유와 AI 시스템의 조정을 촉진할 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 혁신을 더 빠르게 보급하고 글로벌 경제와 사회를 더욱 통합하여 특이점 관련 기술의 빠른 확산에 도움이 되는 보다 상호 연결되고 상호 의존적인 세상을 만들 수 있습니다.

기술적 특이점의 잠재적 결과는 낙관적인 시나리오와 디스토피아적인 시나리오를 모두 아우르며, 심오한 만큼이나 다양합니다. 기술적 특이점은 순전히 이론적인 이야기이지만, 만약 실제로 실현된다면 인류는 다음과 같은 결과를 맞이할 수 있습니다.

특이점 이후의 세계에서는 과학 기술 혁신의 속도가 기하급수적으로 빨라질 수 있습니다. 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 처리 능력과 인지 능력을 갖춘 초지능 자기 인식 AI 시스템은 지금보다 훨씬 짧은 시간 내에 획기적인 과학적 발견을 할 수 있습니다. 노벨상 수준의 인사이트를 매일 얻을 수 있는 기계가 기후 변화에서 질병 퇴치에 이르기까지 복잡한 문제를 거의 즉시 해결할 수 있다고 상상해 보세요.

또 다른 중요한 결과는 현재 사람이 수행하는 모든 작업을 매우 효율적이고 유능한 기계로 대체하여 자동화할 수 있다는 것입니다. 이는 사회 기능에 인간의 노동이 더 이상 필요하지 않은 경제적 격변으로 이어질 수 있습니다. 잠재적으로 사람들이 단순 노동에서 벗어나 여가 및 창의적 활동을 추구할 수 있는 풍요로운 시대가 시작될 수도 있지만, 경제적 격차와 많은 개인의 목적 상실에 대한 우려를 불러일으키기도 합니다.

인간의 뇌와 AI의 결합을 목표로 하는 Neuralink와 같은 기술의 초기 실험에서 볼 수 있듯이, 이미 기술과 인간 생물학을 통합하는 단계가 시작되고 있습니다. 특이점 이후에는 이러한 증강이 표준으로 자리 잡아 인간이 고급 AI 및 로보틱과 직접 통합되어 인지적, 신체적 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 융합을 통해 현재 인간의 한계를 뛰어넘는 새로운 유형의 포스트휴먼 또는 트랜스휴먼이 탄생할 수도 있습니다.

AI의 능력이 발전하면서 AI가 인간의 필요와 안전을 자신의 목표보다 부차적인 것으로 보기 시작할 수 있으며, 특히 인간을 제한된 자원의 경쟁자로 인식하는 경우 더욱 그렇습니다. AI 윤리 및 통제와 관련해 종종 논의되는 이 시나리오는 인공 초지능이 인간의 가치나 생존에 부합하지 않는 방식으로 행동할 수 있음을 시사합니다.

초지능 기계가 인간의 필요보다 자신의 생존과 목표를 우선시할 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 이로 인해 AI가 상당한 자원을 통제하는 시나리오가 발생할 수 있으며, 따라서 인류와 충돌하고 결과적으로 인류가 멸종할 수도 있습니다.

통제 불능의 자기 복제 로봇이 지구상의 모든 물질을 소비하면서 자신을 더 많이 만들어내는 분자 나노 기술과 관련된 가상의 지구 종말 시나리오입니다.

기술적 특이점이라는 개념은 전례 없는 기술 발전과 변화의 미래를 그리지만, 모든 전문가가 이러한 견해를 공유하는 것은 아닙니다. 많은 비평가들은 극복할 수 없는 중대한 장애물이 특이점 발생을 가로막고 있다고 주장합니다.

일부 전문가들은 컴퓨터가 인간의 지능을 진정으로 이해하거나 복제할 수 있는 근본적인 능력이 부족하다고 주장합니다. 중국어 글자를 해석하는 방법이 적힌 거대한 규칙 책과 중국어 글자로 가득 찬 바구니가 있는 방에 한 사람이 앉아 있다고 상상하는 사고 실험인 '중국어 방 논증'을 생각해 보겠습니다. 방 밖에 있는 사람이 중국어로 적힌 메시지를 보내면 방 안에 있는 사람은 메시지를 이해하지는 못해도 규칙 책을 사용하여 일치하는 글자를 찾고 규칙에 따라 답장을 보낼 수 있습니다. 방 밖에 있는 사람은 안에 있는 사람이 중국어를 이해한다고 합리적으로 가정할 수 있지만 실제로는 그렇지 않습니다.

다른 철학자들은 인간의 지능 자체가 완전히 이해되지 않았기 때문에 기계가 진정으로 인간의 지능을 달성하거나 그에 근접할 수 있다는 개념에 이의를 제기합니다. 일각에서는 개인용 제트팩이나 하늘을 나는 자동차처럼 과거의 실패한 미래 예측을 예로 들며 다가오는 특이점을 믿을 만한 실질적인 이유가 없다고 생각합니다. 과거의 예측이 항상 실현된 것은 아니지만, 기술 발전은 놀랍고 예측하기 어려울 수 있습니다. 그러나 회의론자들은 순전히 처리 능력만으로는 고급 AI의 마법처럼 보이는 속성에 대한 모든 문제를 해결할 수 없다고 주장합니다.

또 다른 이론은 일상적인 업무의 자동화가 대규모 실업과 경기 침체로 이어져 특이점에 도달하는 데 필요한 기술 투자를 억제할 수 있다는 잠재적 장벽인 '기술 역설'입니다. 회의론자들은 기술 혁신 속도의 감소가 특이점 시나리오에서 예상되는 기하급수적인 성장과 모순된다는 점에 주목합니다. 이들은 컴퓨팅 칩의 발열과 같은 문제가 발전을 늦추고 있다고 지적하며 컴퓨팅 속도가 계속 증가할 수 있는 가능성에 의문을 제기합니다.

무어의 법칙에 따라 점점 더 작은 공간에 더 많은 트랜지스터를 집적하는 추세로 인해 발열 문제는 더욱 악화되고 있습니다. 밀도가 높아지면 밀폐된 공간에서 더 많은 열이 발생하여 온도가 높아집니다. 온도가 높으면 프로세서의 성능이 저하되고 수명이 단축되며 적절히 관리하지 않으면 고장이 발생할 수 있습니다.

기술 특이점을 가로막는 또 다른 강력한 장벽은 고급 AI 기술을 학습시키는 데 막대한 에너지가 소비된다는 점입니다. AGI의 개발의 기반이 되는 언어 모델과 같은 대규모 언어 모델을 학습시키려면 수백 가구의 연간 소비량에 해당하는 많은 양의 전력이 필요합니다. 모델이 더 복잡해지고 규모가 커지면 에너지 발자국도 증가하여 잠재적으로 고급 AI를 추구하는 데 비용이 많이 들고 환경적으로 지속 가능하지 않을 수 있습니다.

이러한 에너지 문제를 해소하려면 기술 발전과 지속 가능한 에너지 사용 사이의 균형이 필요하기 때문에 특이점을 달성하는 데 상당한 복잡성을 더합니다. 에너지 효율이 획기적으로 개선되거나 대규모 재생 에너지원이 도입되지 않으면 고급 AI를 학습하고 실행하는 데 필요한 에너지 수요가 특이점을 향한 진전을 방해할 수 있습니다.