전 세계적으로 인공지능(AI) 기술의 발전 속도가 가속화되면서, ‘소버린 AI’ 구현을 위한 국가적 노력이 확대되고 있다. 이는 단순히 개별 기업의 기술 경쟁을 넘어, 미래 사회의 경제 및 안보를 좌우할 핵심 동력으로 인식되기 때문이다. 현재 많은 국가들은 세계 수준의 AI 모델 구축과 국가 AI 인프라 확충에 힘쓰고 있으며, 이는 AI G3 수준 달성이라는 목표와도 연결된다. 그러나 글로벌 빅테크 기업들의 천문학적인 GPU 투자 및 AI 모델 발전의 폭발적인 속도를 고려할 때, 현재의 경쟁 방식만으로는 미래를 장담하기 어렵다는 분석이 나온다.
이러한 상황 속에서, 대규모 사전 학습과 강화 학습을 통한 AI 모델 지능 향상 방식의 한계를 지적하는 목소리가 높아지고 있다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수 등 AI 분야의 선구자들은 현 접근 방식의 한계를 인정하며, 새로운 모델과 알고리즘 개발의 필요성을 강조하고 있다. 알파고 개발에 기여했던 데이비드 실버 역시 인간 데이터 학습 시대를 넘어 AI가 스스로 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환을 제안했다. 현재 AI의 근간을 이루는 트랜스포머 아키텍처가 2017년에 등장했음에도 불구하고, 이를 뛰어넘는 혁신적인 연구들이 지속적으로 시도되고 있으며, 이러한 연구들이 미래 AI의 새로운 지평을 열 가능성이 높다.
미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 분야의 패권을 선언하고 국가적 지원을 아끼지 않고 있으며, 중국 또한 국제 협력을 촉구하며 기술 주도권을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. 이러한 글로벌 경쟁 구도 속에서, 우리 역시 현재 기술 경쟁력 강화와 더불어 차세대 AI 모델 개발을 위한 국가적 차원의 전략적 지원이 시급하다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 오픈AI의 데미스 허사비스 등은 2027년 또는 2030년경 초지능(AGI 또는 ASI)의 등장을 예고하고 있으며, 영국 등 주요국들은 이러한 변화를 선도하기 위한 구체적인 정책을 발표하고 있다.
전략적 필수불가결성을 갖춘다면, 우리는 선택의 유연성을 확보하고 미래 AI 경쟁에서 유리한 고지를 점할 수 있다. 현재 AI 반도체 관련 기술에 대한 논의가 활발하지만, 다음 단계의 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 수행한다면 우리에게는 또 하나의 강력한 카드가 될 것이다. 초지능의 구현 시점과 방식은 아직 불확실하지만, 메타의 초지능 연구소 설립, 오픈AI 출신 연구자의 안전 초지능 회사 설립 등 막대한 자본과 최고 수준의 연구 인력이 투입되고 있음을 볼 때, 미래 AI 연구에 대한 투자는 선택이 아닌 필수다.
우리의 AI 국가 전략 실행을 위해 배정된 막대한 자금의 일부를 미래 AI 연구에 투자하는 방안을 고려해야 한다. 특히, AI 연구자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자 등 다양한 분야의 전문가들이 융합된 연구를 통해 창의적이고 혁신적인 인재를 육성해야 한다. 나아가, 아직 초기 단계이지만 미래 가능성이 있는 해외 연구팀을 초빙하여 국내 연구소에서 자유롭게 연구할 수 있는 환경을 제공하고, 그 결과물을 인류 공공재로 제공하는 비전을 실현할 수 있다. 한국인을 포함한 세계적인 AI 연구자들을 초빙하여 마음껏 연구할 수 있는 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공함으로써, 대한민국이 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하는 국가 초지능 연구소를 구축하는 것은 미래 AI 시대를 선도하기 위한 매우 중요한 발걸음이 될 것이다.
