인공지능(AI) 기술의 빠른 발전 속도와 글로벌 경쟁 심화 속에서, 현재의 AI 모델 개발 방식과 국가 인프라 구축 노력만으로는 미래 AI G3 수준 도달을 장담하기 어렵다는 분석이 제기된다. 특히 글로벌 빅테크 기업들의 막대한 GPU 투자와 몇 개월 단위로 선두가 바뀌는 치열한 기술 경쟁 환경은, 현재의 대규모 사전 학습 및 강화학습 기반의 AI 모델 발전 방식이 가진 한계를 드러내고 있다. 이러한 상황은 AI 기술 패권 확보를 둘러싼 국가 간 경쟁 심화로 이어지고 있으며, 미래 초지능(AGI, ASI) 시대를 대비한 선제적이고 전략적인 국가 차원의 대응 마련이 시급함을 보여준다.
AI 분야의 선구자들과 일부 연구자들은 현재의 AI 모델 개발 접근 방식에 대한 근본적인 재검토를 촉구하고 있다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수 등 세계적인 석학들은 인간 데이터 기반의 학습을 넘어, AI가 직접 세상을 경험하며 학습하는 새로운 패러다임의 필요성을 제기하고 있다. 알파고 개발에 기여한 데이비드 실버 또한 인간 데이터 학습 시대의 종료를 선언하며, AI의 자체적인 학습 능력 강화가 필수적임을 강조했다. 현재 AI 기술의 핵심 기반인 트랜스포머 아키텍처가 등장한 지 7년이 지났지만, 이를 뛰어넘는 혁신적인 연구 결과가 나올 가능성은 항상 존재하며, 이러한 새로운 시도에 대한 지원이 필요하다. 앤스로픽의 다리오 아모데이는 2027년, 데미스 허사비스는 빠르면 2030년 초지능의 등장을 예고하며, 영국 등 주요 국가들은 이미 AGI가 가져올 변화에 주목하고 선도적인 역할을 다하겠다는 의지를 표명하고 있다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 기술 수출 의지를 밝히는 한편, 중국은 국제 협력을 강조하지만 결국 자국 기술 중심의 패권을 추구하는 모양새다. 이러한 국제적 흐름 속에서, 우리 역시 전략적 필수불가결성을 확보해야만 유연하고 전략적인 선택을 할 수 있으며, AI 반도체 기술을 넘어 차세대 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 한다면 또 다른 카드를 얻게 될 것이다.
초지능의 구현 시기와 방식은 불확실하지만, 메타의 초지능 연구소 설립과 오픈AI 출신 일리야 수츠케버의 안전 초지능 회사 설립 등 막대한 자본이 미래 AI 연구에 투입되고 있다. 향후 5년간 100조 원의 AI 국가 전략 자금 중 극히 일부라도 미래 AI 연구에 투자한다면, 국가적 차원의 초지능 연구소를 설립하고 혁신적인 인재를 육성하는 발판을 마련할 수 있다. 이러한 연구소에는 AI 전공자뿐만 아니라 언어학자, 뇌과학자, 물리학자, 수학자 등 다양한 분야의 전문가들이 융합적인 연구를 수행해야 할 필요가 있다. 앤스로픽이 엔지니어 외 철학자, 수학자, 언어학자를 채용하는 사례는 지능의 복잡성을 해결하기 위한 다학제적 접근의 중요성을 시사한다. 궁극적으로는 한국인을 포함한 세계적인 AI 연구자들을 초빙하여 자유로운 연구 환경을 제공하고, 그 성과를 인류 공공재로 공유하는 국가 초지능 연구소 설립을 추진해야 한다. 이는 대한민국이 차세대 AI 기술 경쟁에서 주도권을 확보하고 미래 사회 변화를 선도하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
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