최근 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)의 발언이 인공지능(AI) 업계를 뜨겁게 달구고 있다. “이르면 내년에 인간을 능가하는 범용인공지능(Artificial General Intelligence AGI)이 나올 것”이라는 말 때문이다.
AGI의 출현에 대한 이야기는 꾸준히 나오고 있었지만 머스크의 예측은 다른 전문가들의 전망보다 훨씬 이르다. 예컨대 엔비디아의 젠슨황 CEO는 5년 정도를, 구글 딥마인드의 데미스 하사비스는 2030년 정도나 되어야 AGI가 가능할 수 있다고 예측한 바 있다.
그렇다면 이렇게 여러 사람들이 예측한, 기존의 AI를 뛰어넘고 사람보다 더 똑똑하다는 AGI는 대체 어떤 모습일까.
아이언맨의 자비스처럼 스스로 해결법 찾고 결과까지 예측하는 AGI
영화 ‘아이언맨’에 등장하는 AI비서 ‘자비스’는 사용자인 아이언맨의 일정을 지시 없이 조율하고 문제 해결책에 대한 조언도 먼저 한다. 아이언맨이 전투를 할 때는 어디서 미사일이 날아오는지 예측하면서 진짜 사람과 다를 바 없는 모습을 보여준다. 차세대 AI이자 모든 AI 연구자들의 궁극적인 목표로 꼽히는 AI인 AGI가 어떤 모습일지에 대해선 의견이 분분하지만, 자비스처럼 능동적으로 문제를 해결할 것이라는 전망이 우세하다.
현시점에서 사람들에게 익숙한 AI는 인간의 지시대로 글을 창작하거나 정보를 찾고 그림을 그리는 생성형 AI다. 오픈AI의 대화형 AI 챗봇 ‘챗GPT’가 대표적이다. 반면 AGI는 특정한 지시를 받아 작업하는 등 한정된 지능을 가진 AI가 아니라 인간처럼 스스로 새로운 정보를 학습하고 문제를 해결할 수 있다. 또한 인간과 자연스럽게 상호작용할 수 있는 인공지능 시스템이다.
페이스북 모회사 메타의 AI 수석과학자 얀 레쿤에 따르면 AGI는 답을 찾기 위해 탐색하고 직접 행동 순서를 계획하고 그에 따른 영향이 어떻게 될 것인지 모델까지 구축할 수 있다. 현재 생각이나 계획 없이 한 단어씩 기계적으로 생산해내는 지금의 AI와는 완전히 다르다는 것. 또한 정보를 장기간 기억하는 데 어려움을 느끼고 복잡한 질문을 다루지 못하는 한계도 뛰어넘은 것이 AGI다.
오픈AI가 지난해 초 챗GPT와 대규모언어모델(LLM) ‘GPT-4′를 공개하면서 AGI 개발 경쟁이 막을 올렸다. 오픈AI의 최대 투자사인 마이크로소프트 소속 연구진은 ‘AGI의 불꽃’이라는 논문에서 ‘GPT-4′가 초기 단계의 AGI라는 주장을 펴기도 했다. 오픈 AI는 연구의 최종 목표에 대해 “인간의 문제를 해결 할 수 있는, 안전하고 유익한 AGI를 구축하는 것”이라고 언급하기도 했다.
AI 전문가들의 전망은 5~10년...아직 해결할 과제도 산적
머스크 CEO는 지난 8일 노르웨이 국부펀드 CEO 니콜라이 탕겐과의 인터뷰에서 “AGI를 가장 똑똑한(smart) 인간보다 더 똑똑한 AI로 정의한다면 아마도 내년에, 예를 들어 2년 이내에 가능할 것”이라고 밝혔다. 그는 인터뷰에서 ‘아마도(probably)’, ‘생각한다(think)’ 등의 표현을 사용했고, 구체적인 증거 등도 제시하지 않았다. 하지만 머스크의 발언은 그가 최근 투자를 받은 AI 스타트업 xAI를 통해 AI 모델 개발에 공을 들이고 있다는 점 때문에 주목받고 있다.
머스크의 전망은 많은 AI 전문가들의 예측 시점보다 훨씬 빠르다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 미국에서 열린 자사 연례 개발자 컨퍼런스(2024년 GTC)’에서 “5년 안에 AGI가 등장할 것”이라고 했으며 데미스 하사비스 딥마인드 CEO는 파이낸셜타임스(FT)와의 인터뷰에서 “AGI가 10년 내 실현될 확률은 50%”라고 말했다. AI에 130조원 넘게 투자할 것으로 알려진 손정의 소프트뱅크그룹(SBG) 회장 도 지난해 강연에서 AGI 실현까지 10년을 전망했다.
전문가들이 AGI 도입에 시간이 걸릴 것으로 예상하는 이유는 아직 해결해야할 문제들이 있기 때문이다. 하사비스 CEO는 해당 인터뷰에서 대규모 데이터 처리와 전력 공급 문제를 걸림돌로 짚었다. AI가 인간 지능을 능가하려면 더 정교한 알고리즘과 데이터 처리 능력을 갖춰야 하고 머신러닝 등 고도의 기술적 발전이 필요하다. 이를 위해서는 반도체와 슈퍼컴퓨터를 갖춘 데이터센터 인프라가 갖춰져야 한다.
더욱이 이를 운영하는데 필요한 막대한 전력 공급원까지 확보해야 한다. AI 데이터센터가 소비하는 전력량은 서버 랙당 50킬로와트(Kw) 이상으로 일반적인 서버가 소비하는 전력량의 7배 상회하는 것으로 알려졌다. 현재의 전기 인프라로는 대규모 데이터를 실시간으로 학습하고 처리하는 데에 생겨나는 발열이나 필요한 전력을 감당하기 어려운 것으로 알려졌다. 엔비디아와 인텔 등 반도체기업이 전력 효율까지 높은 반도체를 연구하는 이유가 여기에 있다.
또한 아직 어떤 형태로 나타날지 모르는 AGI의 위험성이나 규제 문제도 있다. 챗GPT로 촉발된 AI 관련 저작권 문제도 아직 해결되지 않고 있으며, 월스티트저널(WSJ) 등 외신에서는 AGI가 인간의 실존을 위협할 수 있다는 우려도 나온다. 에릭 슈미트 구글 전 CEO도 지난해 영국 런던에서 열린 WSJ CEO카운슬서밋 행사를 통해 “AI는 실존적 위험”이라며 “AI로 다치거나 사망하는 일이 벌어질 수 있다”고 경고하기도 했다.
AGI의 출현에 대한 이야기는 꾸준히 나오고 있었지만 머스크의 예측은 다른 전문가들의 전망보다 훨씬 이르다. 예컨대 엔비디아의 젠슨황 CEO는 5년 정도를, 구글 딥마인드의 데미스 하사비스는 2030년 정도나 되어야 AGI가 가능할 수 있다고 예측한 바 있다.
그렇다면 이렇게 여러 사람들이 예측한, 기존의 AI를 뛰어넘고 사람보다 더 똑똑하다는 AGI는 대체 어떤 모습일까.
인공지능(AI) 일러스트. /연합뉴스
아이언맨의 자비스처럼 스스로 해결법 찾고 결과까지 예측하는 AGI
영화 ‘아이언맨’에 등장하는 AI비서 ‘자비스’는 사용자인 아이언맨의 일정을 지시 없이 조율하고 문제 해결책에 대한 조언도 먼저 한다. 아이언맨이 전투를 할 때는 어디서 미사일이 날아오는지 예측하면서 진짜 사람과 다를 바 없는 모습을 보여준다. 차세대 AI이자 모든 AI 연구자들의 궁극적인 목표로 꼽히는 AI인 AGI가 어떤 모습일지에 대해선 의견이 분분하지만, 자비스처럼 능동적으로 문제를 해결할 것이라는 전망이 우세하다.
현시점에서 사람들에게 익숙한 AI는 인간의 지시대로 글을 창작하거나 정보를 찾고 그림을 그리는 생성형 AI다. 오픈AI의 대화형 AI 챗봇 ‘챗GPT’가 대표적이다. 반면 AGI는 특정한 지시를 받아 작업하는 등 한정된 지능을 가진 AI가 아니라 인간처럼 스스로 새로운 정보를 학습하고 문제를 해결할 수 있다. 또한 인간과 자연스럽게 상호작용할 수 있는 인공지능 시스템이다.
페이스북 모회사 메타의 AI 수석과학자 얀 레쿤에 따르면 AGI는 답을 찾기 위해 탐색하고 직접 행동 순서를 계획하고 그에 따른 영향이 어떻게 될 것인지 모델까지 구축할 수 있다. 현재 생각이나 계획 없이 한 단어씩 기계적으로 생산해내는 지금의 AI와는 완전히 다르다는 것. 또한 정보를 장기간 기억하는 데 어려움을 느끼고 복잡한 질문을 다루지 못하는 한계도 뛰어넘은 것이 AGI다.
오픈AI가 지난해 초 챗GPT와 대규모언어모델(LLM) ‘GPT-4′를 공개하면서 AGI 개발 경쟁이 막을 올렸다. 오픈AI의 최대 투자사인 마이크로소프트 소속 연구진은 ‘AGI의 불꽃’이라는 논문에서 ‘GPT-4′가 초기 단계의 AGI라는 주장을 펴기도 했다. 오픈 AI는 연구의 최종 목표에 대해 “인간의 문제를 해결 할 수 있는, 안전하고 유익한 AGI를 구축하는 것”이라고 언급하기도 했다.
일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO). /연합뉴스
AI 전문가들의 전망은 5~10년...아직 해결할 과제도 산적
머스크 CEO는 지난 8일 노르웨이 국부펀드 CEO 니콜라이 탕겐과의 인터뷰에서 “AGI를 가장 똑똑한(smart) 인간보다 더 똑똑한 AI로 정의한다면 아마도 내년에, 예를 들어 2년 이내에 가능할 것”이라고 밝혔다. 그는 인터뷰에서 ‘아마도(probably)’, ‘생각한다(think)’ 등의 표현을 사용했고, 구체적인 증거 등도 제시하지 않았다. 하지만 머스크의 발언은 그가 최근 투자를 받은 AI 스타트업 xAI를 통해 AI 모델 개발에 공을 들이고 있다는 점 때문에 주목받고 있다.
머스크의 전망은 많은 AI 전문가들의 예측 시점보다 훨씬 빠르다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 미국에서 열린 자사 연례 개발자 컨퍼런스(2024년 GTC)’에서 “5년 안에 AGI가 등장할 것”이라고 했으며 데미스 하사비스 딥마인드 CEO는 파이낸셜타임스(FT)와의 인터뷰에서 “AGI가 10년 내 실현될 확률은 50%”라고 말했다. AI에 130조원 넘게 투자할 것으로 알려진 손정의 소프트뱅크그룹(SBG) 회장 도 지난해 강연에서 AGI 실현까지 10년을 전망했다.
전문가들이 AGI 도입에 시간이 걸릴 것으로 예상하는 이유는 아직 해결해야할 문제들이 있기 때문이다. 하사비스 CEO는 해당 인터뷰에서 대규모 데이터 처리와 전력 공급 문제를 걸림돌로 짚었다. AI가 인간 지능을 능가하려면 더 정교한 알고리즘과 데이터 처리 능력을 갖춰야 하고 머신러닝 등 고도의 기술적 발전이 필요하다. 이를 위해서는 반도체와 슈퍼컴퓨터를 갖춘 데이터센터 인프라가 갖춰져야 한다.
더욱이 이를 운영하는데 필요한 막대한 전력 공급원까지 확보해야 한다. AI 데이터센터가 소비하는 전력량은 서버 랙당 50킬로와트(Kw) 이상으로 일반적인 서버가 소비하는 전력량의 7배 상회하는 것으로 알려졌다. 현재의 전기 인프라로는 대규모 데이터를 실시간으로 학습하고 처리하는 데에 생겨나는 발열이나 필요한 전력을 감당하기 어려운 것으로 알려졌다. 엔비디아와 인텔 등 반도체기업이 전력 효율까지 높은 반도체를 연구하는 이유가 여기에 있다.
또한 아직 어떤 형태로 나타날지 모르는 AGI의 위험성이나 규제 문제도 있다. 챗GPT로 촉발된 AI 관련 저작권 문제도 아직 해결되지 않고 있으며, 월스티트저널(WSJ) 등 외신에서는 AGI가 인간의 실존을 위협할 수 있다는 우려도 나온다. 에릭 슈미트 구글 전 CEO도 지난해 영국 런던에서 열린 WSJ CEO카운슬서밋 행사를 통해 “AI는 실존적 위험”이라며 “AI로 다치거나 사망하는 일이 벌어질 수 있다”고 경고하기도 했다.