OpenAI 공동창업자, '초지능 AI' 실현까지 10년 이상 걸릴 것¶
원제목: Đồng sáng lập OpenAI tiết lộ về siêu AI
핵심 요약
- AGI(인공 일반 지능)의 실현까지는 아직 넘어야 할 근본적인 과제가 많다는 분석임.
- 현재의 LLM(거대 언어 모델)은 인간의 '디지털 동료' 수준에 도달하기까지 지능, 지속적 학습, 상황 인식 능력 등에서 부족함을 보임.
- 단순한 게임 환경에서의 강화 학습이나 인터넷 기반 사전 학습은 실제 세계 문제 해결에 한계가 있어, 보다 진정한 의미의 지능 개발이 필요함.
상세 내용¶
OpenAI의 공동 창업자이자 저명한 AI 과학자인 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)는 최근 AGI(인공 일반 지능)의 실현이 생각보다 멀리 있다는 신중한 견해를 밝혔다. 그는 현재 많은 사람들이 AGI가 곧 도래할 것이라고 믿는 상황이지만, 이를 위해서는 아직 해결해야 할 근본적인 난제들이 산적해 있으며, 최소 10년 이상의 시간이 필요할 것이라고 전망했다. 카파시 박사는 지난 몇 년간 거대 언어 모델(LLM)의 폭발적인 발전으로 인해 'AI 에이전트' 시대가 도래했다는 낙관론이 퍼지고 있지만, 이에 동의하지 않는다고 말했다. 그는 현재의 AI 도구들이 인간의 업무를 보조하는 데는 탁월한 성능을 보이지만, 진정한 '디지털 동료' 역할을 수행하기에는 부족함이 많다고 지적했다. 현재의 AI 에이전트들은 충분히 똑똑하지 못하며, 컴퓨터를 자연스럽게 사용하거나 지속적으로 학습하는 능력이 부족하다고 그는 설명했다. 또한, AI가 스스로 기억하고 상황을 인식하는 능력이 결여되어 있어 실제 업무에서 효율성을 발휘하는 데 한계가 있다고 덧붙였다. AI 분야에서 15년 이상 경력을 쌓아온 카파시 박사는 과거 딥러닝의 태동기부터 현재까지 여러 차례의 기술적 변곡점을 목격해왔다. 그는 제프리 힌튼과 함께 연구하던 초기 딥러닝 시절을 회상하며, 2012년 AlexNet의 성공이 AI 역사에 새로운 장을 열었던 것처럼, 현재 AI 발전도 새로운 국면을 맞고 있다고 진단했다. 딥러닝 이후 AI 연구는 환경을 관찰하고, 행동하며, 학습하는 에이전트를 구축하는 방향으로 나아갔는데, 2013년경 아타리 게임에서의 딥 강화 학습 시도가 대표적이다. 하지만 카파시 박사는 이러한 접근 방식이 '시기상조의 실수'였다고 평가했다. 그는 게임 환경이 실제 세계를 제대로 반영하지 못하며, 단순히 입력과 보상에 기반한 학습만으로는 유의미한 발전을 이루기 어렵다고 강조했다. OpenAI 재직 시절, 카파시 박사는 실제 업무를 수행할 수 있는 마우스 및 키보드 조작 에이전트 개발 프로젝트인 'Universe'에 참여했지만, 당시에는 기술적 기반이 부족해 '시기상조'였다고 인정했다. 그는 진정으로 지능적인 에이전트를 개발하기 위해서는 언어 표현력과 인지 능력에 대한 탄탄한 기반이 필수적이라고 언급했다. 인터넷 데이터를 활용한 사전 학습 과정을 '형편없는 진화'에 비유하기도 했지만, 이를 통해 AI가 방대한 지식을 축적하고 기본적인 추론 능력을 갖추게 되었다고 설명했다. 다만, 그는 기존 지식에 과도하게 의존하는 것이 AI의 창의성을 저해할 수 있다고 경고하며, '사고, 문제 해결, 전략' 능력을 나타내는 '인지적 핵심'만을 남기고 불필요한 지식을 제거하는 방안도 고려해야 한다고 제안했다. 결론적으로 AI는 현재 전환기에 있으며, LLM의 강력한 능력과 에이전트의 행동 능력이 결합될 때 새로운 기술의 장이 열릴 것이라고 전망했지만, 그 길은 수년으로 단정하기 어렵다고 그는 재차 강조했다. AI 시대를 맞아 우리는 수많은 질문에 직면하게 되며, 그 해답을 찾는 것은 쉽지 않을 것으로 보인다.
편집자 노트¶
최근 인공지능(AI) 분야, 특히 AGI(인공 일반 지능)에 대한 기대감이 최고조에 달하고 있습니다. 하지만 이번 기사는 이러한 낙관론에 제동을 거는 중요한 관점을 제시합니다. OpenAI의 공동 창업자이자 AI 분야의 권위자인 안드레이 카파시 박사의 인터뷰 내용을 보면, AGI 실현까지는 아직 넘어야 할 산이 많다는 것을 알 수 있습니다. 특히 주목할 부분은 'AI 에이전트'의 현재 수준에 대한 그의 냉철한 평가입니다. 우리는 마치 SF 영화에서처럼 AI가 모든 것을 스스로 해결해 줄 것이라고 기대하지만, 카파시 박사는 현재의 AI가 '디지털 동료' 수준에 도달하려면 지능, 지속적인 학습 능력, 그리고 가장 중요하게는 '상황 인식' 능력이 부족하다고 명확히 짚어줍니다.
이것이 일반 독자에게 왜 중요할까요? 많은 사람들이 AI를 단순히 정보를 검색하거나 글을 쓰는 도구로만 생각하지만, AGI는 인간처럼 사고하고 문제를 해결하며 스스로 학습하는 인공지능을 의미합니다. 카파시 박사의 분석은 우리가 AGI를 현실 세계에 적용하고, 업무 자동화나 복잡한 문제 해결에 활용하기 위해서는 아직 많은 기술적 진보가 필요하다는 점을 시사합니다. 그는 또한 게임 환경에서의 학습이나 방대한 데이터를 단순히 학습하는 것만으로는 진정한 지능을 얻기 어렵다고 지적하며, AI 연구의 방향성에 대한 근본적인 질문을 던집니다. 이는 앞으로 AI가 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어, 실제 세상에서 인간과 상호작용하고 복잡한 의사결정을 내리기 위해서는 어떤 방향으로 발전해야 하는지에 대한 깊은 통찰을 제공합니다.