전 세계적으로 AI 기술 개발 경쟁이 치열해지면서, 특히 초지능(AGI/ASI) 구현을 향한 투자가 급증하고 있다. 글로벌 빅테크 기업들은 막대한 규모의 GPU 인프라 구축을 발표하며 AI 모델 개발에 박차를 가하고 있으며, 선두 주자들이 몇 달 안에 바뀌는 상황 속에서 현재의 대규모 언어 모델 기반 학습 방식이 초지능 구현이라는 궁극적인 목표를 달성할 수 있을지에 대한 의문이 제기되고 있다. 이러한 상황은 AI 기술 패권을 둘러싼 국가 간 경쟁 심화로 이어지고 있으며, 한국 역시 ‘소버린 AI’ 구축이라는 국가적 과제를 안고 있다.
현재 한국은 세계 수준의 AI 모델 구축과 국가 인프라 조성이라는 두 가지 노력을 병행하며 소버린 AI 실현을 추진하고 있다. 그러나 이는 AI G3 수준 달성을 넘어, 앞으로 다가올 AI 기술의 다음 단계를 준비하기 위한 전략적 고려를 요구한다. AI 분야의 선구자들과 연구자들은 현재의 AI 모델 개발 방식에 한계가 있음을 지적하며, 새로운 접근 방식과 알고리즘 개발의 필요성을 강조하고 있다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학교의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학교의 요수아 벤지오 교수 등 세계적인 석학들이 이러한 견해를 공유하고 있으며, 알파고 개발에 중요한 역할을 한 데이비드 실버는 이미 인간 데이터를 통한 AI 학습의 시대를 넘어 AI가 스스로 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환을 예고했다.
AI의 핵심 기반 기술인 트랜스포머 아키텍처가 등장한 지 7년이 지났지만, 이를 넘어서는 새로운 시도들이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구 결과들이 아직 대규모로 활용될 수준은 아니지만, 과거 AI 기술 발전의 역사를 볼 때 또 다른 혁명적인 연구가 언제든 등장할 수 있다는 가능성을 시사한다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 구글 딥마인드의 데미스 허사비스는 각각 2027년과 2030년경 인간을 넘어서는 수준의 초지능 등장을 예측하고 있으며, 영국 총리 역시 AGI가 가져올 변화에 대비해 영국이 이를 선도해야 한다고 주장하는 등 초지능 개발 경쟁은 이미 가속화되고 있다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 기술의 세계적 리더십을 선언하며 동맹국에 대한 기술 수출 의지를 나타냈고, 중국 또한 국제 협력을 촉구하면서도 자국 중심의 기술 생태계 구축을 통한 AI 패권 확보에 나서고 있다.
이러한 거대한 흐름 속에서 한국이 선택을 강요받는 상황에 놓일지라도, 전략적 필수불가결성을 확보한다면 보다 유연하고 전략적인 선택이 가능해질 것이다. 현재 AI 반도체 기술 확보에 집중하는 것도 중요하지만, 다음 단계의 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 수행할 수 있다면 한국은 또 하나의 중요한 카드를 얻게 될 것이다. 초지능의 등장 시점과 구현 주체는 예측하기 어렵지만, 메타와 오픈AI 등 주요 기업들은 초지능 연구에 막대한 투자를 진행하며 연구 개발자 확보에 열을 올리고 있다.
한국이 향후 5년간 AI 국가 전략 실행을 위해 100조 원이라는 막대한 자금을 투입한다면, 그중 극히 일부인 1%만이라도 진정한 미래 AI 연구에 투자하는 방안을 고려해볼 수 있다. 국가 AI 인재는 실제 개발 및 숙련 과정에서도 양성되지만, 이러한 연구 과정에서 매우 창의적이고 혁신적인 인재들이 발굴되고 육성될 수 있다. 초지능 연구소에는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자 등 다양한 분야의 전문가들이 필요할 수 있다. 지능의 본질에 대한 이해는 AI 연구자를 중심으로 언어학자, 뇌과학자, 물리학자, 수학자 등 다양한 분야의 융합 연구를 통해 더욱 깊어질 수 있다.
아직은 초기 단계일지라도 미래 가능성이 엿보이는 해외 연구팀들을 한국의 초지능 연구소로 초빙하여 자유롭게 연구할 수 있는 환경을 제공하고, 그 결과물을 인류 모두의 공공재로 공유하는 꿈을 꾸어볼 만하다. 한국인뿐만 아니라 국내외 대학 및 연구소의 세계적인 AI 연구자들을 초빙하여 이들이 마음껏 연구할 수 있는 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공함으로써, 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하도록 지원하는 국가 초지능 연구소를 대한민국이 설립하는 것은 매우 중요한 국가적 과제가 될 것이다.
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