⚡ 스프 핵심요약
현재의 LLM은 언어 조작 능력이 뛰어날 뿐 진정한 지능은 없으며, 앞으로는 인간이나 동물처럼 물리적 세계를 이해하고 추론·계획 능력을 갖춘 시스템으로의 혁명이 일어날 것입니다.
방대한 데이터 학습뿐만 아니라 수백만 명의 일상을 돕는 'AI 비서' 구동을 위해 막대한 인프라가 필요하지만, 현재 실리콘밸리에는 기술 발전에 대한 '비이성적 과열'이 있습니다.
특정 국가나 기업이 AI를 독점할 경우 문화적 다양성과 민주주의가 위협받을 수 있으므로, '소버린 AI'를 확보하고 생태계를 강화해야 합니다.
Q. 당신은 세계 최고의 AI 석학 중 한 명입니다. 지난 2~3년 동안 AI는 주류가 되었고, 특히 거대언어모델(LLM)은 사람들의 삶에 깊게 영향을 미쳤습니다. 그렇다면 인류 삶을 형성할 다음 기술은 무엇이라고 생각하십니까?
LLM은 매우 유용하고 인상적인 성능을 보여주며, 특히 언어를 조작하는 능력이 뛰어나서 우리가 그들이 지능적이라고 착각하게 만듭니다. 하지만 사실 그들은 그렇게 지능적이지 않습니다. 이미 존재하는 정보에 효율적으로 접근할 수 있기 때문에 매우 유용할 뿐입니다. 본질적으로는 말하는 백과사전과 같습니다. 하지만 진짜 지능은 창의적인 능력, 즉 상황에 접근하는 법을 만드는 능력입니다. 현재 그들은 그런 능력이 없습니다.
그래서 몇 년 후 AI 분야에 또 다른 혁명이 일어날 것입니다. 그것은 우리가 동물이나 인간에게서 보는 지능 유형에 좀 더 가까운 형태의 지능을 가진 시스템이 될 것입니다. 현재 AI는 물리적 세계를 제대로 이해하지 못하고, 지속적인 기억력도 없으며, 추론이나 복잡한 행동 시퀀스를 계획할 수도 없습니다. 이것이 바로 우리가 만들어야 할 것입니다.
Q. 저희는 최근 OpenAI의 샘 올트먼도 인터뷰했는데 그는 '인프라'를 계속 강조했습니다. 왜 그런 걸까요?
AI 인프라를 구축하는 데는 두 가지 이유가 있으며, 현재 모든 대기업이 이를 진행하고 있습니다. 하나는 인간의 모든 지식에 대해 LLM을 학습시키려면 GPU 기반의 방대한 컴퓨팅 파워와 대형 컴퓨터가 필요하기 때문입니다. 하지만 실제로는 그곳보다 사람들을 위해 AI 시스템을 구동하는 데 더 많은 연산량이 소모될 것입니다. 수백만 명의 사람들이 휴대폰이나 스마트 안경을 통해 AI 비서를 사용한다면, 요청에 빠르게 응답하고 실시간 번역을 수행하며 일상생활을 돕는 시스템이 필요합니다. 그리고 여기에는 거대한 인프라가 요구됩니다. 하지만 현재 인프라와 더 큰 모델 학습에 대한 투자가 올라가고 있는 반면, 성능은 어느 정도 포화 상태에 도달하고 있습니다.
Q. 메타(Meta)의 전략은 무엇인가요?
메타는 지난 몇 달 동안 조직을 개편했습니다. '메타 슈퍼인텔리전스 랩'이라는 AI 조직으로, 네 개의 분과가 있습니다. 첫 번째는 제가 12년 전에 시작한 'FAIR(기초 AI 연구)'로, 장기적인 연구를 담당하지만 최근에는 AI역량 구축의 시급성 때문에 좀 더 응용 연구의 성격을 띠고 있습니다. 두 번째는 'TBD Lab'으로, LLM을 기반으로 한 프런티어 모델을 구축하기 위해 신설되었습니다. 세 번째 조직은 인프라, 주로 대형 모델의 학습과 효율적 구동을 가능하게 하는 소프트웨어 인프라에 집중합니다. 마지막은 제품 조직으로, 연구 성과를 스마트 안경용 비서나 이미지·비디오 생성 시스템과 같은 실제 제품으로 전환하는 역할을 합니다.
Q. 현재 AI 거품을 경험하고 있다고 믿으시나요?
현재 실리콘밸리에는 LLM 기술의 지속적인 발전에 너무 큰 희망을 걸어 비현실적인 기대를 갖게 되는 '비이성적 과열'이 어느 정도 존재합니다. 특히 인프라 투자의 경우 확실히 그렇습니다. 그것이 정당한지 여부는 아직 완전히 명확하지 않으며, AI 시스템을 통해 얼마나 많은 수익을 창출할 수 있는지에 따라 결정될 것입니다.
Q. 한국이 세계 3대 AI 국가가 되기 위해선 어디에 가장 많은 자원을 할당해야 할까요?
AI는 교육, 학술 연구, 그리고 학계와 산업계(특히 스타트업 생태계) 간의 상호작용을 아우르는 전체 생태계가 필요합니다. 또 제품 연구에 많은 인프라가 많이 필요한데 정부가 공공 연구기관과 대학에 필요한 만큼 제공하지 못했습니다. 따라서 학술 연구에 컴퓨팅 자원을 제공하는 것이 필수적인 요소이며, 대학과 산업계 간의 교류를 활성화하는 것도 중요합니다.
Q. 오픈소스 등 AI 경쟁이 심화되며 폐쇄적으로 변해가는 것에 대해 어떻게 생각하나요?
현재 안타까운 상황은 대부분의 미국 기업이 문을 걸고 점점 더 폐쇄적으로 변하고 있다는 겁니다. 그 결과, 현재 가장 뛰어난 오픈소스 AI 시스템은 역설적으로 모두 중국산입니다. 여기서 긴장이 발생합니다. 사람들은 성능이 뛰어나면서도 중국산이 아닌 오픈소스를 원하기 때문입니다. 또한 미국산이 아닌 모델을 선호하기도 하는데, 이는 대부분의 국가가 '소버린AI'(AI 주권)을 확보하길 원하기 때문입니다.
그 이유는 명확합니다. 앞으로 디지털 세상과 나누는 모든 상호작용은 AI 비서를 통해 이루어질 것이기 때문입니다. 이제 우리는 웹사이트에 직접 접속하는 대신 AI에게 질문을 던질 것입니다. 이미 위키피디아 사용량이 줄어드는 것만 봐도 알 수 있죠. 사람들이 AI 비서에게 바로 답을 구하기 시작한 겁니다. 이런 세상에서 우리의 모든 정보가 미국의 기업 두세 곳이나 소수의 중국 기업에 의해 만들어진다면 우리의 문화와 가치 체계, 관심사, 그리고 민주주의는 어떻게 될까요? 문화적·언어적 다양성, 나아가 민주주의 관점에서 결코 바람직하지 않습니다. 그래서 미래는 반드시 변화해야 합니다.

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