인공지능(AI) 기술이 초지능의 시대로 나아가면서 전 세계적으로 치열한 패권 경쟁이 벌어지고 있다. 이러한 거대한 흐름 속에서 대한민국 역시 전략적인 안목으로 미래 AI 기술을 선도하기 위한 새로운 접근 방식을 모색해야 할 시점이다. 현재 AI 반도체 기술 경쟁에 집중하는 것도 중요하지만, 한상기 테크프론티어 대표는 다가올 AI 모델 개발의 다음 단계에서 의미 있는 역할을 확보하는 것이 국가적 차원의 중요한 과제임을 강조한다.
글로벌 빅테크 기업들은 100만 장 이상의 GPU를 갖춘 슈퍼클러스트 구축을 발표하며 AI 모델 개발에 막대한 자원을 쏟아붓고 있다. AI 모델의 발전은 수개월 안에 선두 주자가 바뀔 정도로 속도가 붙고 있으며, 인간을 뛰어넘는 초지능 구현을 위한 경쟁은 더욱 심화될 전망이다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수 등 AI 분야의 선구자들과 일부 연구자들은 현재의 대규모 사전 학습 및 강화학습 방식이 가진 한계를 지적하며, 새로운 접근 방식과 알고리듬 개발의 필요성을 역설하고 있다. 알파고 개발에 참여했던 데이비드 실버는 인간 데이터 학습 시대를 넘어 AI가 스스로 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환을 예고했다.
이러한 상황에서 대한민국은 국가 인프라 구축 노력과 함께 세계 수준의 AI 모델 개발 프로젝트를 추진하고 있다. 이는 여러 국가들이 추구하는 ‘소버린 AI’ 실현을 위한 움직임으로 해석될 수 있다. 그러나 현재의 기술 수준에 머무르지 않고, 미래 AI 기술 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 전략적인 투자가 필요하다. 앤스로픽의 다리오 아모데이는 2027년, 구글 딥마인드의 데미스 허사비스는 빠르면 2030년까지 인간을 능가하는 수준의 AGI 또는 ASI 등장을 예측하며, 영국 정부는 AGI 변화를 선도해야 한다고 주장하는 등 국제적인 움직임도 활발하다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 분야에서의 승리를 선언하고 동맹국에 AI 기술을 수출하겠다는 의지를 보였으며, 중국 역시 국제 협력을 촉구하며 기술 개발에 나서고 있다.
한상기 대표는 현재 AI 국가 전략 실행을 위해 투입될 100조 원의 자금 중 일부라도 미래 AI 연구를 위해 사용해야 한다고 제안한다. 그는 단순히 현재 기술 숙련 과정에서 인재를 양성하는 것을 넘어, 미래 기술 연구 과정에서 창의적인 인재들이 발굴되고 육성될 수 있다고 강조한다. 이를 위해 ‘국가 초지능 연구소’ 설립을 제안하며, 이곳에서는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자 등 다양한 분야의 전문가들이 함께 연구하는 통합적인 접근이 필요하다고 역설한다. 앤스로픽이 엔지니어 외 다양한 분야의 인력을 채용하는 사례와 같이, 언어학자, 뇌과학자, 물리학자, 수학자 등이 AI 연구자들과 협력하는 연구 환경 조성이 중요하다고 언급한다.
나아가, 대한민국의 ‘국가 초지능 연구소’는 아직 초기 단계일지라도 미래 가능성이 있는 여러 나라의 연구팀을 초빙하여 자유롭게 연구할 수 있는 환경을 제공하고, 그 결과는 인류 전체의 공공재로 제공하는 꿈을 꾸어야 한다고 말한다. 한국인을 포함한 전 세계의 우수한 AI 연구자들을 초빙하여 마음껏 연구할 수 있는 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공함으로써, 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하도록 지원하는 국가적 노력이 필요하다는 것이다. 이는 ‘소버린 AI’를 넘어 인류 전체의 AI 발전이라는 거시적인 관점에서 대한민국의 역할을 재정립하는 중요한 발판이 될 수 있다.
