AI 반도체 기술에 이어 차세대 AI 모델 개발에서 우리가 주도적인 역할을 한다면, 미래 AI 시대에 더욱 유연하고 전략적인 선택이 가능해진다. 현재 우리나라는 세계적인 AI 모델 구축 프로젝트와 함께 AI 국가 인프라를 구축하려는 노력을 시작했지만, 이것만으로는 AI G3 수준에 도달했다고 단정하기 어렵다. 글로벌 빅테크 기업들은 이미 100만 장 이상의 GPU를 갖춘 슈퍼클러스터 구축 계획을 발표하며 AI 모델 개발 경쟁에 박차를 가하고 있다. 몇 달 만에 선두가 바뀔 정도로 치열한 경쟁 속에서, 인간을 뛰어넘는 초지능 구현을 목표로 하는 현재의 대규모 사전 학습 및 강화 학습 방식이 과연 실현될 수 있을지에 대한 의문이 제기되고 있다.
AI 분야의 선구자들 역시 현재 접근 방식의 한계를 지적하며, 새로운 모델과 알고리즘 개발의 필요성을 강조하고 있다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학교의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학교의 요수아 벤지오 교수 등 저명한 연구자들은 물론, 알파고 개발에 중요한 역할을 했던 데이비드 실버 또한 인간 데이터를 이용한 AI 학습 시대가 끝나고 AI가 스스로 세상을 경험하며 학습하는 시대로 나아가야 한다고 주장했다. 2017년 등장한 트랜스포머 아키텍처가 여전히 핵심 기술로 사용되고 있지만, 이를 뛰어넘는 혁신적인 연구가 언제든 등장할 수 있다는 것이 전문가들의 전망이다.
이러한 상황에서 현재 기술의 세계 수준 도달은 중요한 목표이지만, 동시에 국가적 차원에서 다음 세대 기술 연구를 전략적으로 지원해야 할 시점이다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 오픈AI의 샘 올트먼 등은 2027년에서 2030년 사이에 인간을 넘어서는 초지능(AGI 또는 ASI)의 등장을 예고하고 있다. 영국 총리는 AGI가 가져올 변화를 언급하며 영국이 이를 선도해야 한다고 주장했으며, 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 분야 승리를 선언하고 국가 법과 제도를 총동원하여 미국 중심의 AI 기술을 동맹국에 수출하겠다는 의지를 분명히 했다. 이에 중국은 모든 국가가 활용할 수 있는 기술 개발을 위한 국제 협력을 촉구하며 ‘함께 배를 타고 가자’고 제안했지만, 본질적으로는 자국의 기술을 중심으로 AI 세계 패권을 잡겠다는 의도를 내포하고 있다.
우리가 선택을 강요받는 상황에서도 전략적 필수불가결성을 확보한다면, 우리의 선택은 더욱 유연하고 전략적으로 바뀔 수 있다. 현재 AI 반도체 기술이 논의되고 있지만, 다음 단계 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 수행한다면 우리는 또 다른 중요한 카드를 갖게 될 것이다. 초지능의 구체적인 구현 시기와 방법은 아직 불확실하지만, 많은 기관들이 미래를 예상하고 막대한 자원을 투입하고 있다. 메타는 초지능 연구소를 설립해 최고 연구 개발자를 영입하고 있으며, 오픈AI 전 최고 과학자 일리야 수츠케버는 20억 달러의 자금을 유치하여 안전 초지능 회사(SSI)를 설립했다.
만약 우리가 향후 5년간 AI 국가 전략 실행을 위해 100조 원의 자금을 투입한다면, 그중 1%라도 진짜 미래 AI 연구를 위해 사용해 볼 수 있지 않을까. 국가 AI 인재는 실제 개발 및 숙련 과정에서도 양성되겠지만, 혁신적인 연구 과정에서 더욱 창의적인 인재들이 나타나고 육성될 수 있다. 우리의 초지능 연구소에는 어떤 인재들이 필요할까? 앤스로픽은 엔지니어뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자까지 채용하고 있으며, 이는 지능의 문제가 AI 전공자만으로는 해결하기 어려울 수 있음을 시사한다. AI 연구자를 중심으로 언어학자, 뇌과학자, 물리학자, 수학자 등이 모여 통합적인 연구를 수행하는 것이 필요할 수 있다.
아직 초기 단계일지라도 미래 가능성이 보이는 여러 국가 연구팀을 초빙하여 우리 국가 초지능 연구소에서 자유롭게 연구하게 하고, 그 결과를 인류 모두의 공공재로 제공하는 꿈을 꾸어본다. 대한민국이 한국인을 포함한 전 세계의 뛰어난 AI 연구자들을 초빙하여 마음껏 연구할 수 있는 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공하고, 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하도록 지원하는 국가 초지능 연구소를 설립해야 하는 이유가 여기에 있다.