AI는 정말 고양이보다 똑똑하지 않을까? 한 AI 선구자의 냉철한 평가

AI는 고양이보다 똑똑할까? 많은 사람들에게 이 질문은 고민할 가치조차 없는 문제일 것이다. 당연히 AI가 더 똑똑하지 않은가? AI는 체스 챔피언을 이길 수 있고, 놀라운 이미지를 자동으로 생성하며, GPT와 같은 API를 통해 복잡한 글도 작성할 수 있다. 고양이는 무엇을 할 수 있을까? 소파에 앉아있기? 하지만 Meta의 최고 AI 과학자 Yann LeCun은 그렇지 않다고 주장하며, 그의 의견은 대중의 AI에 대한 인식을 새롭게 하고 업계 전체에 냉정한 시각을 제시하고 있다.

기술 능력이 과대평가된 걸까?

LeCun은 최근 인터뷰에서 현재 AI가 특정 분야에서는 놀라운 성과를 보이지만, 진정한 일반 지능과 비교하면 여전히 큰 차이가 있다고 지적했다. 그는 AI가 번역, 분류, 예측과 같은 구조화된 작업을 처리하는 데 능숙하다고 설명했지만, 이러한 능력이 고양이와 같은 생물이 가진 복잡한 인지 능력을 대체할 수는 없다고 주장했다.

이것은 단순한 비판이 아니라 기술의 본질에 대한 냉철한 반성이다. LeCun은 대규모 언어 모델(LLM), 예를 들어 GPT가 성공을 거두고 있는 것은 사실이지만, 이러한 시스템은 진정한 이해보다는 "통계적 상관성"에 의존하고 있다고 강조했다. 이 능력은 어떤 면에서는 일종의 "환상"에 가깝다고 할 수 있으며, 창의적인 작업을 수행할 수 있지만 생물학적 지능처럼 새로운 상황에서 유연하게 대처할 수는 없다는 점에서 한계가 있다.

일반 인공지능 실현의 경로

Yann LeCun의 관점은 AI 분야의 중요한 현상을 반영한다. 우리는 현재 특정 영역에서의 혁신이 두드러진 황금기를 맞이하고 있지만, 이것이 곧 일반 인공지능(AGI)의 시대가 도래한다는 것을 의미하지는 않는다. AGI는 특정 작업을 완료하는 능력뿐만 아니라 인간이나 생물과 비슷한 수준의 인지, 추론, 상황 학습 능력을 필요로 한다.

그는 이 한계를 극복하려면 기존의 학습 패러다임을 근본적으로 변화시켜야 한다고 주장했다. 전통적인 지도 학습 및 강화 학습은 효과적이지만, 생물이 시행착오, 관찰 및 피드백을 통해 학습하는 방식과 같은 메커니즘은 부족하다는 것이다. 다시 말해, AI는 단순히 방대한 데이터를 활용하는 것에 의존하는 것이 아니라 "고양이처럼" 환경을 인지하고 적응하는 법을 배워야 한다.

GPT API의 현실과 잠재력

현재 GPT와 같은 API는 다양한 분야에서 놀라운 잠재력을 보여주고 있다. 텍스트 생성부터 코드 작성, 의료 진단, 언어 교육에 이르기까지 그 응용 범위는 광범위하고 가치가 크다. 하지만 이러한 기술은 특정한 목표를 달성하는 데 초점을 맞춘 "결과 지향적" 기술로, 일반 지능과는 거리가 멀다.

사용자들은 GPT API가 강력한 도구임에도 불구하고 그 "지능"이 특정한 프레임워크 내에서만 발휘된다는 점을 인지할 필요가 있다. 이는 우리가 일상에서 이 기술을 활용할 때, 도구로서의 속성을 더 중시해야 하며, 이를 일반 지능의 초기 형태로 오인하지 않도록 하는 데 도움이 된다. 이러한 인식은 기대치를 관리하고 연구 및 개발 방향을 보다 실용적으로 이끄는 데 기여할 것이다.

미래의 균형점

LeCun의 발언은 중요한 균형점을 시사한다. 일반 인공지능을 추구하는 과정에서 우리는 기술 혁신에 대한 낙관주의를 유지하면서도, 현재 기술의 한계에 대해 경외감을 가져야 한다는 것이다. 현재의 AI 기술은 이미 사회에 큰 변화를 가져왔고, 상업, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 그 영향력은 날로 커지고 있다. 하지만 진정한 지능화된 미래를 위해서는 보다 많은 이론적 혁신과 기술적 돌파구가 필요하다.

이 점에서 우리는 어쩌면 고양이에 감사해야 할지도 모른다. AI 과학자들에게 기준점이 된 이 생물은 데이터를 처리하고 콘텐츠를 생성하는 능력 이상이 진정한 지능의 정의임을 상기시킨다. 지능은 인지, 적응, 창의성과 불가분의 관계에 있음을 일깨워주는 존재인 것이다.