[이슈&경제] AI와 국가의 미래

새로운 도약, 인공지능과 협력이 핵심
물고기 잡는 법 추론할 수 있게 만들어
누적된 지식 인류에게 공유하게 해야

우리 경제시스템을 새로운 차원으로 도약하게 하려면 어떻게 해야 할까. 현 시점에서 배제할 수 없는 답은 인공지능(AI)의 쓸모를 극대화하는 방법의 발견이다. 지금보다 10배 이상의 AI 성능을 확보하려면 AI 지능이 폭발적으로 성장해야 한다.

놀랍게도 힌트는 사람에게 있다. 복잡다단한 사회시스템을 디자인하고 적응하려면 인간 지능의 대규모 협력으로 진화해야 했다. 집단 지능의 출현이다. 일종의 병렬 처리의 효능과 닮아 있다. AI에게 우리와 같은 도전적인 환경을 조성해 자기복제로 자기 개선이 일어날 수 있도록 자연스러운 흐름을 제공할 필요가 있다. 그 누구도 그 길을 제대로 가보지 않았다. 30만장 이상의 그래픽처리장치(GPU)는 이렇게 써야 우리의 생존에 유리하지 않을까. 그렇지만 8년 전에 등장한 트랜스포머 아키텍처 대상으로 높은 효율을 달성하기 위해 쥐어짜는 최신 연구 프레임을 유지한 채 가능할까. 천문학적으로 돈 먹는 하마에 비유할 수 있는 구조적 특징 때문에 성능의 한계가 뚜렷이 보일 수밖에 없지 않을까. 마치 보이지 않는 유리천장으로 된 투명 감옥에 갇혔지만 애써 외면하는 형국이랄까. 맘바(Mamba), 액체신경망(LNN), 디퓨전 응용 방식, 뉴런 아키텍처처럼 대체 아키텍처를 제시하는, 미약하지만 이제 시작한 역사에 우리도 참여해야 하지 않을까. 불가능해 보일수록 기회라고 생각하는 지혜로운 낙관주의자가 될 시점이다.

6월 매사추세츠공대(MIT) 임프로버블 AI랩에서 대형언어모델(LLM)이 사람 개입 없이 스스로 코드를 작성해 자신을 업그레이드하는 연구 결과와 소스를 공개했다. 알파고처럼 우리가 안다고 착각한 정석이 아닌, 새로운 방향으로 예상치 못한 놀라운 성과를 창출할 가능성이 높아지고 있다. 이러한 흐름은 최근 국제수학올림피아드에서 오픈AI와 구글이 좋은 성적을 거둔 기술적 맥락과 유사하다. 사람처럼 자기 개선을 시작한 AI는 우리의 제조·서비스·문화·국방 역량과 결합해 혁신적인 수출상품을 우리에게 안겨줄 것이다. 이를 위해서 우리는 AI가 매일 자기 행동을 주체적으로 수정해 끊임없이 좋아지도록 투자를 아끼지 말아야 한다. 즉, AI에게 물고기를 주지 말고 물고기 잡는 방법을 추론할 수 있도록 메타러닝 시스템을 갖춰야 한다. 그리고 그렇게 누적된 지식과 전략을 인류에게 공유하도록 해야 한다. 공유 형식은 AI가 만든 위키피디아 정도면 괜찮아 보인다. 또 이럴 때 놓치지 말아야 할 사항은 AI의 오작동과 비정렬 행동(우리의 의도를 의도적으로 무시하고 기만하며 인간의 부적절한 요청에 협조하는 위협적인 동작)이다. 8월 앤트로픽은 이를 위해 페트리 솔루션을 오픈소스로 공개했다. 두 개의 AI에이전트가 LLM을 모니터링하고 평가한다. 이 역시 사람의 개입은 없다. 우리의 미래는 AI가 AI를 감독하고 우리와 협력하는 시대다. 우리가 추구할 AX(AI로 전화) 전략의 기본 토대로 간주해야 한다.

AI의 쓸모를 매일 극대화하는 구조를 지난달 오픈AI가 발표했다. 우리와 대화하는 순간순간에도 사람처럼 학습할 수 있도록 만들었다. 기존에는 사전 학습 단계와 서비스 단계인 추론을 분리했고 자원 대부분을 사전 학습에 투입했다. 그러나 이제는 실시간으로 사용자 반응을 학습한다. 서비스 단계는 사전 학습 단계에 비해 소량의 저사양 GPU만 있어도 가능하다고 판단했던 우리의 국가AI 전략에 비상이 걸린 것이다. 오히려 서비스 단계에서 대량의 최신 고사양 GPU가 필요할 가능성이 커졌다. 내년이면 미국과 중국의 빅테크 업체가 신축하는 많은 데이터센터마다 100만장 이상의 GPU가 탑재될 것이다. 우리도 그 대열에 합류해야 한다. 그리고 동시에 우리만의 AI반도체를 확보하는 데 서둘러야 한다. 지금의 이 시기를 테스트-타임 컴퓨트(test-time compute) 시대라고 부르는데 그 의미를 국가 단위에서도 깊게 고민할 필요가 있다.