현재 인공지능(AI) 분야는 글로벌 빅테크 기업들이 수백만 장의 GPU를 갖춘 슈퍼클러스터 구축을 발표하는 등 그 발전 속도가 매우 치열하며, 몇 달 안에 선두 주자가 바뀌는 경쟁 구도를 보이고 있다. 이러한 상황에서 현재 대규모 언어 모델을 기반으로 한 학습 방식을 통해 인간을 뛰어넘는 초지능을 구현하려는 시도가 과연 실현될 수 있을지에 대한 근본적인 의문이 제기되고 있다. AI 분야의 선구자들과 일부 연구자들은 현재의 접근 방식이 가진 한계를 지적하며, 새로운 접근 방식과 모델, 알고리듬 개발의 필요성을 강조하고 있다. 2024 노벨 물리학상 수상자인 제프리 힌턴 교수와 튜링상 수상자인 얀 르쿤 교수, 요수아 벤지오 교수 등도 이러한 의견에 동의하고 있다. 알파고 개발에 기여했던 데이비드 실버는 인간 데이터를 학습시키는 시대는 끝났으며, AI가 직접 세상을 경험하며 학습하는 시대로 나아가야 한다고 밝히기도 했다.
이처럼 AI 모델의 발전은 예측하기 어려운 속도로 진행되고 있으며, 현재 핵심 기반 기술인 트랜스포머 아키텍처의 등장 이후 새로운 혁신적인 연구 결과가 지속적으로 등장하고 있다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 오픈AI의 데미스 허사비스 등은 2027년에서 2030년 사이에 인간을 뛰어넘는 수준의 범용 인공지능(AGI) 또는 초인공지능(ASI)의 등장을 예고하고 있다. 이러한 미래 전망에 따라 주요 국가들은 AI 기술 경쟁에 막대한 자원을 투입하고 있다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 분야에서의 승리를 선언하며 자국 중심의 AI 기술을 동맹국에 수출하겠다는 의지를 보였고, 중국 또한 국제 협력을 촉구하면서도 기술 중심의 AI 패권을 가져가겠다는 의도를 나타내고 있다.
이러한 국제적인 흐름 속에서 우리는 현재 기술의 최전선에 서는 것만큼이나 다음 세대 AI 기술 연구를 국가적 차원에서 전략적으로 지원하는 것이 시급하다. 비록 현재는 AI 반도체 관련 기술에 집중하고 있지만, 다음 단계의 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 확보한다면 우리의 선택은 더욱 유연하고 전략적일 수 있을 것이다. 초지능의 구현 시점과 방식은 예측하기 어렵지만, 많은 기업들이 이에 대비해 막대한 자금을 투자하고 연구 개발에 박차를 가하고 있다. 메타는 초지능 연구소(MSL)를 설립하고 최고 수준의 연구 인력을 확보하고 있으며, 오픈AI의 전 최고 과학자였던 일리야 수츠케버는 안전 초지능 회사(SSI) 설립에 20억 달러를 투자받았다.
향후 5년간 100조 원 규모의 AI 국가 전략 실행 자금 중 극히 일부인 1%라도 실제 미래 AI 연구에 투입하는 것을 고려해볼 시점이다. 이러한 연구 과정에서는 단순히 현재 기술을 숙련하는 것을 넘어, 매우 창의적이고 혁신적인 인재들이 육성될 수 있을 것이다. 우리의 초지능 연구소에는 AI 전공자뿐만 아니라, 지능의 복잡성을 해결하기 위해 철학자, 수학자, 언어학자, 뇌과학자 등 다양한 분야의 전문가들이 통합적으로 협력하는 연구 환경이 필요하다. 앤스로픽에서 이러한 다양한 분야의 인재를 채용하고 있는 것이 좋은 예시이다.
궁극적으로 대한민국이 주도하여, 아직 초기 단계이더라도 미래 가능성이 보이는 여러 국가의 연구팀을 초빙하고 이들이 마음껏 연구할 수 있는 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공하는 국가 초지능 연구소를 설립하는 것을 꿈꿔볼 수 있다. 또한, 국내외 우수한 AI 연구자들을 적극적으로 초빙하여 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하도록 지원함으로써, 대한민국의 AI 경쟁력을 한 단계 끌어올리고 인류 전체의 공공재로 기여할 수 있을 것이다.
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