세계적으로 AI 기술 경쟁이 격화되는 가운데, 대한민국 역시 ‘소버린 AI’ 구축을 위한 국가 인프라 조성과 최첨단 AI 모델 개발 프로젝트를 추진하고 있다. 그러나 이러한 노력만으로는 AI G3 수준 달성에 대한 의문이 제기되며, 급변하는 AI 기술 발전 속에서 한국이 장기적인 경쟁력을 확보하기 위해서는 근본적인 문제 해결과 새로운 접근 방식이 요구된다. 글로벌 빅테크 기업들이 이미 수백만 장의 GPU를 갖춘 슈퍼클러스터 구축을 계획하고, AI 모델 발전이 몇 개월 단위로 빠르게 변화하는 상황에서, 현재와 같은 대규모 사전 학습 및 강화학습 방식의 경쟁이 과연 인간을 넘어서는 초지능 구현이라는 목표를 실현할 수 있을지에 대한 회의적인 시각이 존재한다.
AI 분야의 저명한 선구자들과 연구자들은 현재의 AI 접근 방식이 가진 한계를 지적하며, 새로운 모델과 알고리즘 개발의 필요성을 역설하고 있다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수 등 AI 연구를 선도하는 리더들 역시 이러한 문제점을 인지하고 있으며, 알파고 개발에 핵심적인 역할을 했던 데이비드 실버는 이미 인간 데이터를 통한 AI 학습의 시대를 넘어, AI가 직접 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환을 강조했다. 2017년 등장 이후 AI 기술의 근간을 이루고 있는 트랜스포머 아키텍처 역시 여전히 중요한 역할을 하고 있지만, 이를 뛰어넘는 새로운 혁신적인 연구가 시급한 상황이다.
이러한 기술적 도전과 더불어, AI 초지능(AGI 또는 ASI)의 등장이 코앞으로 다가왔다는 예측 또한 한국의 전략적 고민을 깊게 한다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 딥마인드의 데미스 허사비스는 각각 2027년과 2030년경 초지능의 등장을 예고했으며, 영국 총리는 AGI가 가져올 엄청난 변화에 대비하여 국가적 리더십을 강조하고 나섰다. 미국은 AI 분야에서의 승리를 선언하며 국가 시스템 전반을 동원하고 있으며, 중국 역시 국제 협력을 촉구하면서도 자국 중심의 AI 기술 패권을 노리고 있다. 이러한 글로벌 경쟁 환경 속에서 한국이 단순히 최첨단 AI 기술 개발에만 집중한다면, 전략적 선택의 폭이 좁아지고 유연성을 잃을 위험이 있다.
따라서 현재의 AI 반도체 기술 경쟁력 확보라는 중요한 목표와 더불어, 다음 단계의 AI 모델 개발을 위한 국가적 차원의 전략적 지원이 절실히 필요한 시점이다. 향후 5년간 100조 원 규모의 AI 국가 전략 실행 자금 중 극히 일부라도 미래 AI 연구에 과감하게 투자해야 한다. 이를 통해 국가 AI 인재를 육성할 뿐만 아니라, 진정한 창의성과 혁신을 발휘할 수 있는 인재를 발굴해야 한다. 초지능 연구에는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자, 뇌과학자 등 다양한 분야의 전문가들이 융합적으로 참여하는 통합적 연구가 필수적이다.
대한민국이 ‘AI 파운드리(데이터 센터)’를 제공하고, 한국인을 포함한 세계적인 AI 연구자들이 자유롭게 연구할 수 있는 국가 초지능 연구소를 설립하는 것을 고려해볼 시점이다. 이를 통해 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하는 연구를 지원하고, 더 나아가 이곳에서 도출된 연구 결과는 인류 전체의 공공재로 제공하는 꿈을 꾸어볼 수 있다. 아직은 초기 단계일지라도, 미래 가능성이 있는 여러 국가 연구팀을 초빙하여 대한민국의 초지능 연구소에서 마음껏 연구하도록 지원하는 것은 장기적인 관점에서 한국의 AI 경쟁력을 강화하고 글로벌 AI 생태계에 기여하는 중요한 발판이 될 것이다.
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