현재 전 세계는 물론 대한민국도 AI 국가 인프라 구축과 세계 수준의 AI 모델 개발에 집중하고 있다. 이는 소버린 AI 실현을 위한 중요한 움직임으로 평가되지만, 자칫하면 AI 초지능 시대를 이끌어갈 근본적인 연구를 간과하는 결과를 초래할 수 있다는 지적이 나온다. 글로벌 빅테크 기업들이 천문학적인 규모의 GPU 클러스터를 구축하고, AI 모델 개발 경쟁이 몇 달 안에 선두가 바뀔 정도로 치열한 상황에서, 현재의 대규모 사전 학습 및 강화학습 방식의 경쟁만으로는 인간을 넘어서는 초지능 구현이 어렵다는 경고의 목소리가 높아지고 있다.
AI 분야의 선구자들, 예를 들어 딥마인드의 제프리 힌턴 교수와 데미스 허사비스, 튜링 상 수상자인 얀 르쿤 교수와 요수아 벤지오 교수, 그리고 프랑수와 숄레 같은 저명한 연구자들은 현 AI 접근 방식의 한계를 지적하며 새로운 모델과 알고리즘 개발의 필요성을 강조하고 있다. 알파고 개발에 핵심적인 역할을 했던 데이비드 실버는 이미 인간 데이터를 학습시키는 시대를 넘어 AI가 스스로 세상을 경험하며 학습하는 시대로 나아가야 한다고 언급했다. 현재 AI 기술의 근간이 되는 트랜스포머 아키텍처가 2017년에 등장한 이후에도 혁신적인 연구들이 계속 시도되고 있으며, 이러한 연구들이 아직 대규모로 활용될 수준은 아니지만 언제든 또 다른 혁명을 가져올 잠재력을 지니고 있다는 점을 주목해야 한다.
이러한 상황 속에서, 대한민국의 AI 경쟁력 강화는 현재 기술 수준을 높이는 것과 동시에 다음 세대 기술 연구에 대한 국가적 차원의 전략적 지원이 시급한 시점이다. 앤스로픽의 다리오 아모데이는 2027년, 데미스 허사비스는 빠르면 2030년에 인간을 넘어서는 초지능(AGI 또는 ASI)의 등장을 예고하고 있으며, 영국 총리는 AGI가 가져올 변화를 언급하며 해당 분야의 선도를 주장하고 있다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 분야에서의 승리를 선언하며 법과 제도적 지원을 아끼지 않겠다는 의지를 보였고, 중국 역시 국제 협력을 촉구하면서도 자국 기술 중심의 AI 패권을 노리고 있다. 이러한 글로벌 경쟁 구도 속에서, 우리가 단순히 선택을 강요받는 상황에 놓이기보다는 전략적 필수불가결성을 확보하여 유연하고 전략적인 선택지를 늘리는 것이 중요하다. 현재 AI 반도체 기술에 집중하는 것에서 나아가, 차세대 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 수행한다면 이는 우리에게 강력한 카드가 될 수 있다.
초지능의 구현 시점과 방식은 예측하기 어렵지만, 메타의 초지능 연구소 설립이나 오픈AI 출신 일리야 수츠케버의 안전 초지능 회사 설립 등 막대한 자금이 투입되고 있다. 향후 5년간 AI 국가 전략 실행을 위해 100조 원의 자금을 투입한다면, 그 중 일부인 1%라도 미래 AI 연구에 투자하는 방안을 고려해 볼 필요가 있다. 이러한 연구 과정에서 실제 개발 및 숙련 과정과는 다른 차원의 매우 창의적인 인재들이 발굴되고 육성될 수 있기 때문이다. 초지능 연구에는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자 등 다양한 분야의 전문가들이 필요하다. AI 연구자를 중심으로 언어학자, 뇌과학자, 물리학자, 수학자 등이 협력하는 통합적인 연구가 필수적이다.
이상적으로는, 아직 초기 단계이지만 미래 가능성이 보이는 여러 국가의 연구팀을 초빙하여 국가 초지능 연구소에서 자유롭게 연구하도록 지원하고, 그 결과는 인류 전체의 공공재로 제공하는 비전을 그려볼 수 있다. 한국인을 포함한 세계적인 AI 연구자들을 대한민국으로 초빙하여 그들이 마음껏 연구할 수 있는 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공하고, 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하도록 지원하는 국가 초지능 연구소를 구축하는 것이 필요하다. 이는 대한민국이 AI 초지능 경쟁에서 단순한 추격자가 아닌, 미래를 선도하는 핵심 주체로 자리매김할 수 있는 기회가 될 것이다.
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