인공지능(AI) 기술의 발전 속도가 가속화되면서, 현존하는 AI 모델 경쟁을 넘어선 차세대 기술 개발의 중요성이 대두되고 있다. 현재 많은 국가들이 세계 수준의 AI 모델 구축과 국가 인프라 마련에 힘쓰고 있으나, 이는 AI G3 수준 달성을 위한 하나의 단계일 뿐, 궁극적인 초지능(AGI, ASI) 시대를 대비하기에는 역부족이라는 지적이 나온다. 글로벌 빅테크 기업들은 이미 수백만 장 이상의 GPU를 갖춘 거대 규모의 데이터센터 구축을 계획하고 있으며, AI 모델 발전은 불과 몇 달 만에 선두가 바뀔 정도로 치열한 경쟁 양상을 보이고 있다. 이러한 상황 속에서 현재의 대규모 사전 학습 및 강화학습 방식만으로는 인간을 뛰어넘는 초지능 구현이라는 목표 달성에 한계가 있다는 목소리가 높아지고 있다.
AI 분야의 선구자들 역시 이러한 접근 방식의 한계를 지적하며, 새로운 접근법과 모델, 알고리듬 개발의 필요성을 강조하고 있다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수와 데미스 허사비스, 튜링상 수상자인 얀 르쿤 교수, 요수아 벤지오 교수, 프랑수와 숄레 등 저명한 연구자들도 이러한 의견에 동의하고 있다. 알파고 개발에 핵심적인 역할을 했던 데이비드 실버는 이미 인간 데이터를 통한 AI 학습 시대는 끝났으며, AI가 스스로 세상을 경험하며 학습하는 방식으로 전환해야 한다고 주장했다. 현재 AI 기술의 근간을 이루는 트랜스포머 아키텍처는 2017년에 등장하여 여전히 중요한 역할을 수행하고 있지만, 이를 넘어서는 혁신적인 연구들이 다양한 형태로 시도되고 있으며, 이러한 연구 결과들이 향후 AI 기술의 새로운 장을 열 가능성을 내포하고 있다.
이에 따라 대한민국은 현재의 AI 반도체 기술 경쟁력 확보라는 목표와 더불어, 다음 단계의 AI 모델 개발을 위한 미래 연구에 국가적 차원의 전략적 지원을 강화해야 할 시점이다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 오픈AI의 데미스 허사비스는 각각 2027년과 2030년경 인간을 넘어서는 초지능의 등장을 예고하고 있으며, 영국 등 주요 국가들은 이러한 변화를 선도하기 위한 움직임을 본격화하고 있다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 기술 패권을 장악하겠다는 의지를 분명히 했으며, 중국 역시 국제 협력을 강조하면서도 자국 중심의 기술 개발을 추구하고 있다. 이러한 상황에서 대한민국이 기술 선택의 강요 속에서도 유연하고 전략적인 위치를 확보하기 위해서는, 미래 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 수행할 수 있는 독자적인 역량을 키우는 것이 무엇보다 중요하다.
초지능의 구현 시기와 방식은 아직 불확실하지만, 각국은 막대한 자원을 투입하며 경쟁적으로 연구 개발에 나서고 있다. 메타의 초지능 연구소 설립과 오픈AI 출신 일리야 수츠케버의 안전 초지능 회사 설립 등은 이러한 흐름을 단적으로 보여준다. 대한민국이 향후 5년간 AI 국가 전략 실행을 위해 100조 원의 자금을 투입한다면, 그중 일부라도 미래 AI 연구에 투자하여 새로운 기회를 모색해야 한다. 국가 AI 인재 양성은 실제 개발 및 숙련 과정에서도 이루어지겠지만, 혁신적인 연구 과정을 통해 더욱 창의적인 인재들이 발굴되고 육성될 수 있다.
차세대 초지능 연구를 위해서는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자, 뇌과학자 등 다양한 분야의 전문가들이 융합된 연구가 필수적이다. 앤스로픽의 경우, AI 연구자를 중심으로 다양한 분야의 전문가들을 영입하고 있다. 대한민국이 진정한 초지능 연구소를 구축한다면, 한국인뿐만 아니라 세계적인 AI 연구자들을 초빙하여 자유로운 연구 환경을 제공해야 한다. 이를 위해 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공하고, 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다. 더 나아가, 아직 초기 단계이지만 미래 가능성이 있는 여러 국가의 연구팀을 초빙하여 연구하게 하고, 그 결과물을 인류 공동의 공공재로 제공하는 포괄적인 비전을 제시할 수 있다. 이러한 국가 초지능 연구소 설립을 통해 대한민국은 AI 초지능 시대를 선도하고 새로운 전략적 카드를 확보할 수 있을 것이다.
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