현재 인공지능(AI) 분야는 ‘소버린 AI’ 구축을 위한 국가적 인프라 투자와 세계 수준의 AI 모델 개발 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 하지만 이러한 노력만으로는 AI G3 수준을 넘어선 미래 경쟁력을 담보하기 어렵다는 지적이 제기된다. 글로벌 빅테크 기업들은 이미 100만 장 이상의 GPU를 갖춘 슈퍼클러스트 구축 계획을 발표하고 있으며, AI 모델 발전 속도는 몇 개월 안에 선두가 바뀔 정도로 예측 불가능한 양상을 보이고 있다.
이러한 상황 속에서 현재 AI 모델 발전의 근본적인 한계가 제기되고 있다. 대규모 언어 모델을 기반으로 한 사전 학습과 강화학습 방식이 인간을 넘어서는 초지능 구현을 목표로 하고 있지만, AI 분야의 선구자들과 일부 연구자들은 이러한 접근 방식의 한계를 지적하며 새로운 접근, 모델, 알고리듬 개발의 필요성을 강조하고 있다. 딥마인드의 제프린 힌턴 교수, 뉴욕대학의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수 등 AI 분야의 리더들이 이러한 문제점을 인정하고 있으며, 알파고 개발에 기여한 데이비드 실버 역시 인간 데이터 학습 시대가 끝났음을 시사하며 AI가 직접 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환을 제안했다.
핵심 기반 기술인 트랜스포머 아키텍처가 등장한 지 7년이 지났지만, 이를 넘어서는 새로운 연구들이 시도되고 있다. 비록 아직 대규모 활용 단계에 이르지 못했더라도, 이러한 혁신적인 연구 결과가 또 다른 AI 발전의 계기가 될 수 있다는 기대가 존재한다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 데미스 허사비스는 2027년 또는 2030년 안에 인간을 뛰어넘는 초지능(AGI 또는 ASI)의 등장을 예고하고 있으며, 이는 영국 총리의 발언에서도 언급된 것처럼 엄청난 사회적 변화를 가져올 것으로 예상된다. 미국은 ‘AI 실행계획’을 통해 AI 분야에서의 승리를 선언하며 국가적 지원을 강화하고 있으며, 중국 역시 국제 협력을 촉구하면서도 기술 패권을 향한 의지를 드러내고 있다.
이러한 글로벌 경쟁 속에서 한국은 현재의 AI 반도체 관련 기술력 확보에 집중하는 동시에, 다음 단계 AI 모델 개발에 대한 국가적 차원의 전략적 지원을 강화해야 할 시점이다. 선택의 강요 속에서도 ‘전략적 필수불가결성’을 확보한다면 우리의 선택은 더욱 유연하고 전략적으로 변할 수 있다. 현재 100조 원 규모의 AI 국가 전략 실행 자금 중 일부를 미래 AI 연구에 투자한다면, 창의적인 인재 육성과 새로운 AI 기술 개발에 기여할 수 있을 것이다.
궁극적으로 초지능 연구를 위해서는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자, 뇌과학자 등 다양한 분야의 전문가들이 융합된 연구가 필요하다. 대한민국이 이러한 통합적 연구를 수행할 수 있는 ‘국가 초지능 연구소’를 설립하고, 전 세계의 우수한 AI 연구자들을 초빙하여 마음껏 연구할 수 있는 환경을 제공한다면, 인류 모두의 공공재가 될 수 있는 새로운 디지털 지능 접근을 선도할 수 있을 것이다. 이는 단순히 현재 기술 경쟁에 참여하는 것을 넘어, 미래 AI 패권 경쟁에서 ‘또 하나의 카드’를 확보하는 전략이 될 수 있다.
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