전 세계적으로 인공지능(AI) 기술 경쟁이 치열해지는 가운데, 현재의 AI 모델 개발 방식과 기술적 한계에 대한 심도 깊은 고민 없이 당장의 성과에만 집중할 경우 미래 AI 기술 패권 경쟁에서 도태될 수 있다는 지적이 제기된다. 현재 한국은 세계 수준의 AI 모델 구축과 국가 인프라 구축에 힘쓰고 있으나, 이는 소버린 AI 실현을 위한 움직임의 일환일 뿐, 궁극적으로 AI G3 수준 달성을 보장하지는 못한다는 분석이다.
글로벌 빅테크 기업들은 이미 100만 장 이상의 GPU를 갖춘 슈퍼클러스트 구축 계획을 발표하며 AI 모델 개발에 막대한 투자를 쏟아붓고 있다. AI 모델 발전 속도는 몇 달 안에 선두 주자가 바뀔 정도로 매우 빠르다. 현재 주류인 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 사전 학습과 강화학습 방식으로는 인간을 넘어서는 초지능 구현에 한계가 있다는 주장도 힘을 얻고 있다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 튜링상 수상자인 얀 르쿤 교수, 요수아 벤지오 교수 등 AI 분야의 선구자들이 현재 접근 방식의 한계를 지적하며 새로운 모델과 알고리즘 개발의 필요성을 강조하고 있다. 알파고 개발에 핵심 역할을 했던 데이비드 실버는 이미 인간 데이터 학습 시대가 끝났으며, AI가 스스로 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환이 필요하다고 언급했다.
2017년 등장한 트랜스포머 아키텍처가 여전히 AI 기술의 핵심 기반 역할을 하고 있지만, 이를 넘어서는 새로운 시도들이 이루어지고 있으며, 이는 또 다른 혁명적인 연구 결과로 이어질 가능성이 충분하다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 오픈AI의 데미스 허사비스는 각각 2027년과 2030년경 인간을 넘어서는 초지능(AGI 또는 ASI)의 등장을 예고하고 있다. 영국 총리는 AGI가 가져올 변화를 언급하며 영국이 이를 선도해야 한다고 주장했고, 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 분야에서의 승리를 선언하며 관련 법규와 제도를 지원하고 있다. 중국 역시 국제 협력을 촉구하며 AI 기술 개발에 나서고 있으나, 두 강대국 모두 자국 기술 중심의 AI 패권을 장악하려는 의도를 보이고 있다.
이러한 상황에서 한국이 AI 기술 패권 경쟁에서 살아남고 유연하며 전략적인 선택지를 확보하기 위해서는, 현재의 AI 반도체 관련 기술 확보 노력과 더불어 다음 단계의 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 할 수 있도록 국가적 차원의 전략적 지원이 시급하다. 초지능의 구현 시점과 방식은 아직 불확실하지만, 메타의 초지능 연구소 설립, 일리야 수츠케버의 안전 초지능 회사 설립 등 글로벌 기업들은 이미 막대한 자원을 투입하며 미래 AI 연구에 사활을 걸고 있다.
향후 5년간 100조 원의 AI 국가 전략 자금 중 극히 일부라도 미래 AI 연구에 투자해야 한다는 제안도 나온다. 이는 단순한 기술 숙련을 넘어 창의적인 인재를 육성하는 중요한 기회가 될 수 있다. 미래 AI 연구를 위해서는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자, 뇌과학자 등 다양한 분야의 전문가들이 융합적으로 연구할 수 있는 환경 조성이 필수적이다. 한국은 이러한 통합 연구를 수행할 수 있는 국가 초지능 연구소를 설립하여, 잠재력 있는 연구팀을 초빙하고 그들의 연구 결과를 인류 공동의 자산으로 공유하는 꿈을 꿀 수 있다.
결론적으로, 한국이 AI 기술 분야에서 전략적 필수불가결성을 확보하고 미래를 선도하기 위해서는, 현재의 기술 개발 노력과 더불어 차세대 AI 기술 연구에 대한 과감하고 전략적인 투자가 이루어져야 할 것이다.
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