전 세계가 인공지능(AI) 기술 선점을 위한 치열한 경쟁에 돌입한 가운데, 현재의 AI 모델 개발 방식으로는 미래를 담보하기 어렵다는 지적이 제기되고 있다. 특히, 글로벌 빅테크 기업들이 막대한 자본과 인프라를 투입하며 AI 모델 개발 경쟁에 박차를 가하고 있지만, 이러한 현행 방식의 한계점과 미래 AI 기술 발전에 대한 근본적인 고민이 필요하다는 분석이다.
현재 AI 기술 발전은 대규모 언어 모델을 기반으로 방대한 데이터를 사전 학습시키고, 이후 강화 학습 등을 통해 모델의 지능을 지속적으로 향상시키는 방식으로 이루어지고 있다. 이러한 방식은 인간을 넘어서는 초지능을 구현하려는 목표를 향해 나아가고 있지만, AI 분야의 선구자들과 일부 연구자들은 현재의 접근 방식이 가진 한계를 지적하며 새로운 모델과 알고리즘 개발의 필요성을 강조하고 있다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수 등 AI 분야의 저명한 리더들 역시 이러한 문제점을 인지하고 있다. 알파고 개발에 기여했던 데이비드 실버는 인간 데이터를 이용한 AI 학습 시대가 끝나고, AI가 직접 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환을 촉구하기도 했다.
AI의 핵심 기반 기술인 트랜스포머 아키텍처가 등장한 지 7년이 지났지만, 이를 넘어서는 새로운 시도들이 계속되고 있다. 아직 대규모 활용 단계에 이르지는 못했지만, 이러한 연구 결과들은 미래 AI 기술에 혁명적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있다. 앤스로픽의 다리오 아모데이는 2027년, 데미스 허사비스는 빠르면 2030년에 인간을 능가하는 수준의 초지능(AGI 또는 ASI)이 등장할 것이라고 예측하고 있으며, 영국 키어 스타머 총리 역시 AGI가 가져올 변화를 강조하며 이를 선도해야 한다고 주장했다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 분야에서의 승리를 선언하고 국가 차원의 지원을 강화하고 있으며, 중국 역시 국제 협력을 촉구하며 ‘함께 배를 타고 가자’고 제안하고 있지만, 양국 모두 자국의 기술을 중심으로 AI 세계 패권을 장악하려는 의도를 보이고 있다.
이러한 AI 패권 경쟁 속에서, 우리는 단순히 현재 기술 수준을 끌어올리는 것뿐만 아니라 다음 세대 기술 연구를 국가적 차원에서 전략적으로 지원해야 할 시점에 놓여있다. 우리는 선택을 강요받을 수밖에 없는 상황에 처할 수 있지만, 전략적 필수불가결성을 갖춘다면 우리의 선택은 더욱 유연하고 전략적이 될 수 있다. 지금은 AI 반도체 관련 기술에 집중하고 있지만, 다음 단계의 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 수행한다면 이는 우리에게 새로운 기회를 제공할 것이다.
초지능의 구현 시점과 방식은 아직 불확실하지만, 많은 국가와 기업들이 막대한 자원을 투입하며 경쟁에 나서고 있다. 메타는 초지능 연구소를 설립하고 우수 연구 인력을 확보하는 데 주력하고 있으며, 오픈AI의 일리야 수츠케버는 20억 달러 규모의 자금을 유치하여 ‘안전 초지능 회사’를 설립했다. 향후 5년간 AI 국가 전략 실행을 위해 100조 원의 자금이 투입된다면, 그중 1%라도 미래 AI 연구에 투자할 수 있어야 한다. 국가 AI 인재는 실제 개발 및 숙련 과정에서도 육성되겠지만, 이러한 선도적인 연구 과정을 통해 매우 창의적인 인재들이 발굴되고 성장할 수 있을 것이다.
우리의 초지능 연구소에는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자 등 다양한 분야의 전문가들이 필요하다. 지능의 문제는 AI 전문가들만으로 해결하기 어려운 복합적인 영역이며, AI 연구자를 중심으로 언어학자, 뇌과학자, 물리학자, 수학자 등이 함께 협력하는 통합적 연구가 요구된다. 아직 초기 단계이지만 미래 가능성이 보이는 여러 국가의 연구팀을 초빙하여 대한민국 초지능 연구소에서 자유롭게 연구할 기회를 제공하고, 그 결과는 인류 공동의 자산으로 공유하는 꿈을 꾸어볼 수 있다.
대한민국이 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공하고, 대학 및 연구소에 있는 세계적인 AI 연구자들을 초빙하여 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하도록 지원하는 국가 초지능 연구소를 설립함으로써, 미래 AI 기술 경쟁에서 주도권을 확보하고 인류 발전에 기여할 수 있을 것이다.
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