인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 전 세계적으로 ‘소버린 AI’ 구축을 위한 국가적 경쟁을 심화시키고 있다. 글로벌 빅테크 기업들은 초거대 AI 모델 개발을 위해 막대한 규모의 GPU 인프라를 구축하려는 계획을 발표하며 치열한 경쟁 구도를 형성하고 있다. 이러한 상황 속에서, AI 모델의 발전은 몇 개월 안에 선두 주자가 바뀔 정도로 예측 불가능한 속도로 진행되고 있으며, 현재의 대규모 사전 학습 및 강화 학습 방식이 초지능 구현이라는 궁극적인 목표를 달성할 수 있을지에 대한 근본적인 질문이 제기되고 있다.
AI 분야의 선구자들은 현행 접근 방식의 한계를 지적하며, 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수 등 세계적인 석학들은 새로운 모델과 알고리즘 개발의 필요성을 강조하고 있다. 알파고 개발에 중요한 역할을 했던 데이비드 실버는 이미 인간 데이터를 통한 AI 학습 시대는 끝났으며, AI가 직접 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환이 필수적이라고 언급한 바 있다. 2017년 등장한 트랜스포머 아키텍처가 여전히 AI의 핵심 기반 기술로 활용되고 있지만, 여러 연구자들은 이를 뛰어넘는 차세대 기술 개발에 매진하고 있으며, 이러한 시도들이 또 다른 혁명을 가져올 가능성은 언제나 존재한다.
이처럼 AI 기술의 패권 경쟁이 가열되는 가운데, 대한민국 역시 자체적인 AI 인프라 구축과 세계 수준의 AI 모델 개발이라는 두 가지 축으로 국가 전략을 추진하고 있다. 하지만 이러한 노력만으로는 AI G3 수준 달성에 그칠 수 있다는 우려도 존재한다. 앤스로픽의 다리오 아모데이는 2027년, 구글 딥마인드의 데미스 허사비스는 빠르면 2030년에 인간을 능가하는 초지능(AGI 또는 ASI)이 등장할 것으로 예측하고 있으며, 영국 등 주요 국가들은 이러한 변화를 선도하기 위한 움직임을 본격화하고 있다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 분야에서의 승리를 선언하며 국가적 지원을 아끼지 않고 있으며, 중국 역시 국제 협력을 촉구하며 기술 주도권을 확보하려는 의지를 보이고 있다.
이러한 거대한 흐름 속에서, 대한민국은 단순히 기술 추종을 넘어 ‘전략적 필수불가결성’을 확보하는 것이 중요하다. 현재 AI 반도체 관련 기술에 집중하는 것에서 나아가, 차세대 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 확보한다면 우리의 선택은 더욱 유연하고 전략적으로 이루어질 수 있을 것이다. 초지능의 실현 시점과 방식은 예측하기 어렵지만, 메타의 초지능 연구소 설립, 오픈AI 출신 일리야 수츠케버의 안전 초지능 회사 설립 등 막대한 자원이 미래 AI 연구에 투입되고 있는 상황이다.
국가 AI 전략 실행을 위해 향후 5년간 100조 원의 예산이 투입된다면, 그중 극히 일부라도 진짜 미래 AI 연구에 투자해야 할 시점이다. 실제 개발 및 기술 숙련 과정에서 인재가 양성되겠지만, 창의적이고 혁신적인 연구 과정에서 더욱 뛰어난 인재들이 발굴될 수 있다. 대한민국의 초지능 연구소에는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자 등 다학제적 전문가들의 협력이 필수적이다. 언어학, 뇌과학, 물리학, 수학 등 다양한 분야의 전문가들이 모여 지능의 본질을 탐구하는 통합적 연구가 요구된다.
미래 가능성이 보이는 여러 국가의 연구팀을 초빙하여 대한민국의 초지능 연구소에서 마음껏 연구하게 하고, 그 결과를 인류 전체의 공공재로 제공하는 비전을 꿈꿀 수 있다. 한국인을 포함한 세계적인 AI 연구자들을 초빙하여 마음껏 연구할 수 있는 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공함으로써, 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하도록 지원하는 국가 초지능 연구소를 대한민국이 만들어 나가야 할 이유가 여기에 있다. 이러한 시도는 대한민국을 초지능 AI 시대를 선도하는 국가로 발돋움하게 할 잠재력을 지니고 있다.