진정한 AGI는 필요 없다? 레플릿 CEO, '실용적 AI'가 경제를 바꿀 것이라 전망¶
원제목: The economy doesn't need true AGI, says Replit CEO - Business Insider Africa
핵심 요약
- 레플릿 CEO는 진정한 AGI보다 '실용적 AGI'가 경제 전반에 걸쳐 노동력을 자동화할 만큼 충분하다고 주장함.
- 실용적 AGI는 인간과 같은 의식이나 추론 능력 없이 실제 데이터를 학습하고 검증 가능한 작업을 수행하는 AI 시스템을 의미함.
- 현재 AI 업계는 '지역 최적점 함정'에 빠져 혁신보다 기존 모델 개선에 집중하고 있어 진정한 AGI 돌파가 어려울 수 있다고 언급함.
상세 내용¶
코딩 스타트업 레플릿(Replit)의 CEO 암자드 마사드(Amjad Masad)는 실리콘밸리가 '진정한 인공일반지능(AGI)'을 좇고 있지만, 이미 현실화되고 있는 '실용적 AGI'만으로도 경제 전반을 혁신하기에 충분하다고 주장했습니다. 그는 'a16z' 팟캐스트에 출연하여, 인간과 같은 의식이나 추론 능력을 갖춘 AGI가 아닌, 실제 데이터를 학습하고 스스로 작업을 완료하는 AI 시스템인 '실용적 AGI'가 노동력의 상당 부분을 자동화할 수 있다고 설명했습니다. 마사드 CEO는 이러한 AI가 모든 경제 부문을 대상으로 노동력의 큰 부분을 자동화할 수 있으며, 우리는 이미 그 방향으로 나아가고 있다고 확신했습니다. 그는 진정한 AGI의 출현 가능성에 대해서는 회의적인 입장을 보였습니다. 진정한 AGI가 인류 문명을 한 단계 발전시킬 잠재력이 있음에도 불구하고, 그는 '진정한 AGI 돌파'에 대해 '약세(bearish)'라고 말하며, 현재 개발된 AI 기술만으로도 경제적으로 매우 가치 있고 유용하기 때문이라고 이유를 밝혔습니다. 더불어 마사드 CEO는 현재 AI 산업이 '지역 최적점 함정'에 빠져 있을 수 있다고 진단했습니다. 이는 AI 기업들이 새로운 돌파구를 찾는 대신, 이미 작동하고 있는 기술을 최적화하는 데만 집중하고 있다는 의미입니다. 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 작고 수익성 있는 개선만을 추구하다 보면, 진정한 돌파로 이어질 수 있는 길을 놓칠 수 있다는 지적입니다. 그는 인공지능의 '일반 지능' 자체를 해결하는 근본적인 문제는 아마도 우리 세대 안에는 이루어지지 않을 수도 있다고 덧붙였습니다. 한편, 마사드 CEO의 이러한 발언은 AGI라는 목표 자체가 의미 있는 것인지에 대한 논쟁이 재점화되는 가운데 나왔습니다. OpenAI, Google, Meta, Microsoft 등 주요 AI 연구소들은 여전히 AGI를 궁극적인 목표로 삼고 최정예 연구 인력을 투입하고 있습니다. 하지만 일각에서는 LLM이 진정한 일반 지능으로 발전할 수 있는지에 대해 의문을 제기하는 전문가들도 있습니다. AI 분야의 저명한 학자인 게리 마커스(Gary Marcus)는 '순수한 스케일링만으로는 AGI에 도달할 수 있다는 것을 지적 정직성을 가진 사람이라면 누구도 더 이상 믿어서는 안 된다'고 주장했습니다. OpenAI CEO 샘 알트만조차도 GPT-5 출시 후 'AGI라고 정의하는 대부분의 방식에서 우리는 여전히 매우 중요하거나 여러 가지 중요한 것을 놓치고 있다'고 언급하며 신중한 입장을 보였습니다. Meta의 최고 AI 과학자인 얀 르쿤(Yann LeCun) 역시 AGI 달성까지는 '수십 년'이 걸릴 수 있으며, '가장 흥미로운 문제들은 스케일이 매우 좋지 않다'고 말하며 데이터와 컴퓨팅 파워의 증가만으로 AI가 더 똑똑해질 것이라는 가정에 대한 회의적인 시각을 나타냈습니다.
편집자 노트¶
이번 레플릿 CEO의 발언은 AGI에 대한 업계의 과열된 기대와 현실적인 기술 발전 사이의 간극을 보여주는 흥미로운 지점입니다. 많은 사람들이 AGI를 SF 영화에 나올 법한 인류의 지능을 뛰어넘는 존재로 상상하지만, 마사드 CEO는 AGI의 '궁극적인 형태'가 아닌, '경제적 효용성'에 초점을 맞추고 있습니다. 그의 '실용적 AGI' 개념은 이미 우리 주변의 AI 서비스들이 특정 작업을 얼마나 효율적으로 수행할 수 있는지에 대한 현실적인 평가라고 할 수 있습니다. 예를 들어, 번역 서비스, 추천 시스템, 코드 생성 도구 등은 인간과 같은 사고 능력을 가진 것은 아니지만, 특정 분야에서는 이미 인간의 능력을 보완하거나 대체하고 있습니다. 이러한 AI가 더욱 발전한다면, 단순 반복적인 업무는 물론이고, 분석, 예측 등 다양한 영역에서 인간의 역할을 상당 부분 자동화할 수 있을 것입니다. 이는 개인의 직업 선택, 기업의 생산성 향상, 나아가 사회 전체의 경제 구조에까지 큰 영향을 미칠 수 있는 변화입니다. 또한, 마사드 CEO가 지적한 '지역 최적점 함정'이라는 표현은 시사하는 바가 큽니다. 마치 등산을 할 때 산의 가장 높은 봉우리(전역 최적점)를 찾아야 하는데, 이미 올라온 길에서 조금 더 올라갈 수 있는 작은 봉우리(지역 최적점)에 만족해버리는 상황에 비유할 수 있습니다. 현재 많은 AI 기업들이 획기적인 새로운 알고리즘이나 패러다임의 전환보다는, 기존의 LLM 모델을 더 크게 만들거나, 더 많은 데이터를 학습시키는 방향으로 나아가고 있습니다. 이는 단기적인 성과를 내기 쉽지만, 근본적인 한계를 극복하지 못하고 잠재적인 더 큰 혁신을 놓칠 위험이 있습니다. 이러한 상황이 지속된다면, AGI라는 목표는 더욱 멀어지거나, 예상치 못한 새로운 기술적 돌파구를 통해서만 달성될 수 있을 것입니다. 결국 AGI에 대한 논의는 '철학적인 꿈'에서 '실질적인 기술 발전'으로, 그리고 '기업의 경제적 가치 창출'이라는 현실적인 관점으로 전환되고 있다고 볼 수 있습니다.