인공일반지능(AGI)에 대한 소식은 언제나 큰 관심입니다. 이번 주에는 관련 뉴스가 몇개 등장했습니다.
일반적으로 AGI 달성 여부를 가늠할 때 가장 먼저 고려하는 것은 모델 기술입니다. 현재 대형언어모델(LLM)의 한계를 넘어, 진짜 사람처럼 생각하는 AI를 개발할 수 있느냐는 점입니다.
이에 대해서는 연구 개발이 끊임없이 이뤄지고 있고, 특히 지난해부터는 수학적인 능력에 초점을 맞춘 주요 발전이나 로봇을 이용해 현실 세계를 이해하는 새로운 방법이 등장하고 있습니다.
그런데 기술만큼이나 중요한 문제들이 부각되고 있습니다. 바로 인프라와 데이터입니다.
마이크로소프트(MS)와 오픈AI가 AGI 개발을 위해 2030년까지 수백만개의 AI 칩을 갖춘 슈퍼컴퓨터를 구축한다는 소식이 전해졌습니다. 여기에 들어가는 비용은 1000억달러(약 134조7000억원)에 달합니다.
현재 세계에서 가장 GPU를 많이 갖춘 메타의 데이터 센터에는 GPU가 2만4576개가 포함돼 있다고 합니다. 즉 MS와 오픈AI가 밝힌 ‘수백만개’는 이보다 100배를 넘는 규모입니다.
GTC에서 공개된 차세대 GPU ‘블랙웰’의 경우 개당 3만~4만달러(약 4000만~5350만원)에 달할 것으로 보입니다. 100만개만 해도 300억달러, 즉 40조원입니다. 비용은 물째치고 이 정도 물량을 확보할 수 있을지 주목됩니다.
‘블랙웰 B200’ GPU (사진=엔비디아)
전력 문제도 만만치 않습니다. 데이터 센터 규모가 점점 커지며 기존 전력 수급으로는 이를 감당하기 어려워진다는 지적입니다. 이 때문에 클라우드 업체들은 재생 에너지나 핵발전 등 갖가지 방법을 강구하고 있습니다.
그리고 LLM 학습을 위해 가장 중요한 데이터 문제도 지적되고 있습니다. 향후 2년 안으로 AI 학습에 필요한 인터넷 데이터가 바닥을 드러낼 것이라는 지적이 나왔습니다.
인터넷에는 쓸만한 자료가 많지 않고, 저작권 문제가 강화되며 데이터 확보가 어려워진다는 이유입니다. 이에 따라 학습량을 늘리고 매개변수를 키우는 방식으로 성능을 높이는 LLM 개발 방식이 지속되기 어려울 것이라는 예측입니다.
어쨌거나 과거에는 SF에서나 볼 수 있었던 AGI가 점점 실체화되는 분위기입니다. 과학자나 전문가들이 5~10년 내로 AGI가 현실화될 것이라고 지적하는 데에는 이유가 있습니다. 그리고 해결할 문제도 구체화되고 있습니다.
작전에 투입된 사족보행로봇 ‘로스코’ (사진=MSP)
■ 해외 뉴스
미국에서 로봇 경찰견이 범인 검거 과정 중 사람 대신 총에 맞았다는 소식이 화제였습니다. 보스턴 다이내믹스의 ‘스팟’이 그 주인공입니다.
미국에서는 킬러 로봇에 대한 거부감이 상당합니다. 그래서 이번처럼 인명 피해를 줄이는 데 로봇을 사용했다는 사실을 강조하고 있습니다. 알래스카주에서는 버드 스트라이크를 막기 위해 스팟을 동원했다는 소식도 전해 졌습니다.
한편 사람들이 인공지능(AI) 생성 이미지와 예술가가 그린 그림을 잘 구분하지 못한다는 연구 결과도 눈길을 끌었습니다.
특히 여기에는 AI가 정교해졌다는 내용 말고도, 인간은 창의성을 고유의 특성으로 생각하기 때문에 AI가 창의성을 대신하는 것에 거부감이 보일 수 있다는 것을 지적하고 있습니다. 즉 우리는 ‘감히 기계 따위가 사람 흉내를 내다니’라고 생각한다는 말입니다.
테스트에 사용한 ‘미드저니’ 생성 이미지 (사진=시모네 그라시니)
■ 국내 뉴스
한국어 모델 성능평가 지표인 ‘Ko-LLM 리더보드’에서 마침내 평균 70점을 넘은 모델이 2개나 등장했습니다. 평균 60점을 돌파한 지 한달도 안 돼, 소속 미상의 개발자와 티쓰리큐가 개발한 모델이 70점을 넘어섰습니다.
반면 네이버는 주력 모델인 ‘하이퍼클로바X’ 기술 보고서를 공개했는데, 한국어 능력이 뛰어나다는 벤치마크 말고는 매개변수나 학습 데이터 등 핵심 내용이 빠져있습니다.
LLM 평가 도구도 2개나 등장했습니다. 업스테이지는 LLM 평가 플랫폼 ‘이벨버스’를 공개했고, ‘호랑이’라고 하는 새로운 한국어 LLM 리더보드도 출시됐습니다.
한편 만화를 그려주는 생성 AI로 일본 만화가들의 호평을 받은 슈퍼엔진과 최근 화제가 된 음악 생성 AI 수노에 대한 국내 스타트업의 분석 내용도 눈길을 끌었습니다.
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