인간처럼 생각하는 AI는 언제쯤 나올까? 엔비디아 CEO 젠슨 황은 최근 열린 스탠퍼드대 경제포럼에서 '인간처럼 생각하는'을 어떤 의미로 보는가에 따라 달라질 수 있겠지만 '인간의 시험을 통과하는 능력'으로 정의한다면 5년내에 가능하다고 답했다.
인간과 동등한 수준의 인식을 가진 일반인공지능 혹은 범용인공지능으로 불리는 AGI (Artificial General Intelligence)는 오랫동안 빅 테크들의 주된 연구 목표였다. AGI는 다양한 상황에서 인간처럼 추론하고 배우고 문제를 해결할 줄 안다.
기존의 AI가 사람이 직접 데이터를 제공해 학습시켜야 했다면 AGI는 알아서 스스로 학습하는 자율성과 이를 여러가지 환경에서 활용하는 범용성을 갖는다. 글로벌 컨설팅 회사 PwC는 AGI가 일하고 상호 작용하는 비즈니스 모델을 송두리째 바꿀 정도의 파괴력을 가질 것이라 전망했다.
AGI에 대한 기대가 커지고 있다. GPT4.5 이후 제대로 말이 통하기 시작한 AI에 멀티모달 기능까지 추가되면서 AI의 이해력이 눈에 띄게 향상되고 있어서다.
얼마 전 오픈AI에서 공개한 동영상 생성AI 소라는 단 몇 줄의 프롬프트 만으로 현실세계에서 일어나는 일을 자연스럽게 표현한다. 예컨대 '비 온 뒤 거리를 걷는다.' 라는 프롬프트를 입력하면 빗물이 낮은 곳에 고인다 거나 고인 빗물에 사물이 비치는 물리적 현상까지 이해하고 표현한다.
마치 사람이 뭔가를 생각하거나 배울 때 글로 표현된 문장에만 의존하지 않고 행간에 담긴 의미나 현상까지 파악하는 것처럼 맥락을 읽고 이미지를 떠올리는 방식과 유사하다.
소라는 멀티모달 기능으로 텍스트 학습과 더불어 이미지, 영상까지 학습의 범주를 넓혀 정보를 연계해 표현하는 능력을 보인다. 심지어 어떤 카메라 앵글이 더 효과적으로 분위기와 의미를 전달할 수 있을지 감안한 듯 롱테이크와 클로즈업을 효과적으로 섞은 영상을 내놓는다. 오픈AI 연구진도 소라를 '월드 시뮬레이터'로서 AGI로 가는 이정표가 될 것이라는 자신감을 보였다. 업계에서는 소라가 AGI 구현 기간을 10년에서 1~2년으로 단축시켰다고 평가했다.
미래학자 레이 커즈와일은 2005년 저서 'Singularity'(특이점이 온다)에서 "2029년에는 인간 수준의 지능을 갖춘 컴퓨터가 등장하며, 2045년에는 기계가 인류를 넘어서는 '특이점'이 도래할 것"이라 예측했다. 19년 전의 이야기다.
최근 빅 테크들이 하나 같이 AGI에 매달리고 있는 추세를 감안하면 AGI의 등장은 한참 앞당겨질 듯하다. 아마존은 AGI를 전문으로 개발하는 '아마존AGI'를 운영 중이고 구글도 '딥 마인드'를 통해 AGI 개발에 열을 올리고 있다. 테슬라 CEO 일론 머스크의 말처럼 2025년쯤이면 충분히 AGI를 볼 수 있지 않을까? 반도체 칩과 이를 탑재한 하드웨어가 뒷받침된다면 말이다.
AGI 개발에 멀티모달이 필수기술이 되면서 하드웨어 측면에서 더 높은 성능의 그래픽처리장치(GPU)와 메모리 반도체가 요구된다. 동영상 생성에 필요한 데이터 크기와 처리속도는 텍스트의 수천 배 이상이기 때문이다. AGI 반도체 개발에 'AI주도권'이 달린 셈이다.
글로벌 빅테크는 우선 '탈(脫)엔비디아'에 힘을 쏟고 있다. 엔비디아는 AI 서버용 반도체 시장의 98%를 점유하고 있다. 비싼 가격에도 불구하고 수요과다로 품귀현상을 빚고 있다. 어쩔 수 없이 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)를 기반으로 만들어진 AI 반도체를 쓰고 있지만 AGI(범용 인공지능)를 구축하기 위해서는 자체 AI 반도체 개발이 필수라는 결론이다.
오픈 AI CEO 샘 알트만은 자체 AI 반도체 개발을 위해 7조 달러(약 9300조 원)에 달하는 글로벌 투자유치에 나섰다. 지난해 반도체 시장 전체 매출액인 5270억달러(약 702조원)의 약 14배에 달하는 금액이다. 현실성이 떨어지는 투자유치라는 지적에도 불구하고 최근 공개한 소라(Sora)가 '쇼케이스' 역할을 톡톡히 해냄으로써 천문학적 규모의 투자유치 목표가 어느 정도 설득력을 얻었다는 평가다.
이미 자체 제작한 AI 반도체 'TPU(Tensor Processing Units)'를 사용 중인 구글은 지난해 말 차세대 모델인 'TPUv5p'를 거대언어모델(LLM) '제미나이(Gemini)'에 적용했고 메타도 내부적으로 '아르테미스(Artemis)'라는 이름의 2세대 AI 반도체를 개발했다.
짧은 시간에 막대한 데이터를 처리해야 하는 만큼 메모리 반도체의 수준도 높아져야 한다. HBM이나 DDR5 같은 D램 수요가 폭발적으로 늘고 있는 만큼 D램 점유율 70% 이상을 차지하는 삼성전자나 SK하이닉스에 기회가 왔다는 이야기도 들린다.
"메타의 장기 비전은 AGI를 구축하는 것"이라 밝힌 메타CEO 마크 저커버그는 AGI에 대한 진심을 발 빠른 움직임으로 보여준다. 메타는 차세대 오픈소스 거대언어모델(LLM) '라마(Llama)3'를 개발 중이며, 차세대 XR(확장현실)기기와 스마트 글래스 등을 준비해 AI 메타버스를 실현하고자 한다. 28일 방한 한 저커버그는 삼성 반도체와 LG전자 등을 찾아 협력 방안을 모색했다.
AGI 반도체 생태계 구축은 하루 아침에 쉽게 해결될 문제는 아니지만 결코 불가능해 보이지는 않는다. 결국 돈과 시간의 문제일 뿐 이미 AGI로 가는 길은 시작된 셈이다.
진짜 중요한 건 따로 있다. AGI가 등장하면 인간을 뛰어넘는 초인공지능인 ASI(Artificial Super Intelligence)의 탄생은 시간문제라는 점. ASI는 영화나 소설을 통해 인류를 지배하거나 멸망시킬수도 있는 위협적인 존재로 그려졌던 강 인공 지능이다.
챗GPT가 출시된 2022년 11월부터 채 1년 반도 지나지 않아 우리는 인간 수준의 AGI와 인간을 뛰어넘는 ASI를 논하고 있다. 소름 끼치는 속도다.
더 두려운 건 AI의 진화 속도에 비해 턱없이 부족한 우리의 준비 상태다. 생성AI로 인해 생겨난 일자리, 저작권, 개인정보보호 등의 문제조차 사회적 협의를 이루지 못한 상태에서 다방면에서 인간이 하는 것과 비슷한 작업을 학습하고 수행하는 AGI가 등장한다면 세상은 어떻게 될까?
AI는 사람과 생각하는 방식이 다르다. 예상치 못한 행동과 해법 도출 능력이 어떤 혼란을 야기할지 예측할 수 없다. 규제와 통제가 필수적인 이유다.
아예 AGI에 모든 생물이 언젠가 죽는 것처럼 특정기간만 작동하도록 하는 '사멸 프로그램(Extinction Program)'을 이식하거나, 통제 불능 시 인간이 개입해 작동을 종료시키는 '킬 스위치(Kill Switch)'를 심자는 의견도 있다. 하지만 만든 이들이 받아들이긴 쉽지 않다.
AI역량이 지속적으로 증진되면서 인간과 AI의 관계에서 인간의 역할을 정의하기가 점점 더 어려워지는 것도 중요한 문제다. AI는 엄청난 편익을 가져올 기술임엔 틀림없지만 AI의 사용이 우리의 삶을 더 나아지게 할 것인지 더 나빠지게 만들지는 누구도 장담할 수 없다.
AI는 더 효율적이고 공평한 의료서비스, 더 강력한 치료제, 맞춤형 교육 등을 약속하지만 한편으로는 정보를 소비하고 진실을 규명하는 과정에 개입해 왜곡과 훼방을 저지르거나 독립적으로 생각하고 판단하는 인간의 능력을 퇴보시킬 위험성도 있다.
더 늦지 않게 규제와 통제에 관심을 기울여야 한다. ▲ AGI 개발과 사용에 대한 윤리적 기준 ▲이를 준수하기 위한 국제적 협력체계 구축 ▲AGI가 가져올 법적, 소유권, 책임 문제 관련 법적 체계의 갱신 ▲AGI로 인한 대규모 실업에 따른 사회 안전망 구축 ▲교육체계의 개혁과 평생학습의 촉진 등이다.
이상은 챗GPT가 제안한 AGI 시대를 위해 최소한의 준비사항이다. 고개를 끄덕일 수밖에 없는 답변에 이미 우리는 AI와 협력 시대를 살고 있음을 깨닫는다. 미래는 이미 시작되었다.
◇하민회 이미지21대표(코가로보틱스 마케팅자문) =△경영 컨설턴트, AI전략전문가△ ㈜이미지21대표, 코가로보틱스 마케팅자문△경영학 박사 (HRD)△서울과학종합대학원 인공지능전략 석사△핀란드 ALTO 대학 MBA △상명대예술경영대학원 비주얼 저널리즘 석사 △한국외대 및 교육대학원 졸업 △경제지 및 전문지 칼럼니스트 △SERI CEO 이미지리더십 패널 △KBS, TBS, OBS, CBS 등 방송 패널 △YouTube <책사이> 진행 중 △저서: 쏘셜력 날개를 달다 (2016), 위미니지먼트로 경쟁하라(2008), 이미지리더십(2005), 포토에세이 바라나시 (2007) 등
