인공지능, 착각과 현실 사이: 10년 뒤 당신의 AI는 ‘유령’일까 ‘지성’일까?
우리가 지금 만드는 AI는 동물이 아닌 ‘유령’에 가깝습니다. 강화 학습의 비효율부터 데이터 붕괴, 인간의 망각이 가진 의외의 지혜까지, AI 발전의 10가지 숨겨진 진실을 파헤치고 미래 AI의 진짜 모습을 예측합니다.
AI는 동물이 아닌 ‘유령’을 만들고 있다? 진화의 착각
많은 분들이 착각합니다. 우리는 지금 생물학적인 동물을 만드는 것이 아닙니다. 갓 태어난 얼룩말이 몇 분 만에 벌떡 일어나 뛰어다니는 것은 수억 년 진화의 결과로, 생존에 필요한 모든 하드웨어가 DNA라는 압축 파일 안에 이미 ‘구워져’ 있는 기적입니다. 초기값 자체가 생존에 최적화되어 있죠. 하지만 우리가 만드는 AI는 다릅니다. 이들은 인터넷이라는 거대한 디지털 공간에 인간이 남긴 희미한 흔적들을 철저히 모방해서 훈련됩니다. 저는 이 지점에서 인공지능에 대한 우리의 깊은 오해를 느낍니다. 우리가 만드는 것은 동물이 아니라 ‘유령’ 혹은 ‘정령’이라고 불러야 할 존재들입니다. 생존 본능 없이 백지 상태에서 시작하는 그들의 학습 방식은 인간의 그것과는 근본적으로 궤를 달리합니다.
“우리가 하는 작업은 생물학적인 동물과는 전혀 다른 차원의 최적화 과정을 다루고 있거든요. 인간은 그런 진화를 하고 있지 않아요. 우리가 만드는 건 동물이 아니라 유령 혹은 정령이라고 불러야 할 존재들입니다.”
강화 학습의 불편한 진실: ‘빨대 비유’가 말하는 비효율
그렇다면 지금의 AI, 특히 LLM은 어떻게 학습할까요? 많은 사람들이 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)을 만능처럼 여기지만, 저는 그 효율성에 대해 매우 회의적입니다. 솔직히 말해, 강화 학습은 대중의 환상보다 훨씬 비효율적입니다. 학습 과정에서의 가성비는 사실 끔찍한 수준이죠. 수학 문제 풀기를 예로 들어 봅시다. AI는 수백 가지 시도를 동시에 하고, 운 좋게 답을 맞추면 그 과정의 모든 행동에 점수를 퍼줍니다. 문제는 여기서 발생합니다. 전문가들은 이를 ‘추정량 분산이 높다’고 하지만, 쉽게 말해 ‘시끄러운 잡음’이 낀다는 것입니다. 중간에 잘못된 길로 들어섰다가 우연히 돌아왔을지라도, RL은 그 실수마저 칭찬해 버립니다.
AI학습 비유: 어둠 속에서 더듬는 모습 “마치 어둠 속에서 더듬거리며 간신히 문을 찾았다고, 그 더듬거린 모든 과정을 정답이라고 칭찬하는 것과 같습니다.”
저는 이를 ‘빨대 비유’에 빗댑니다. 1분짜리 엄청난 노동(롤아웃)을 해도, 정작 배움의 신호는 가느다란 빨대로 찔끔 빨아먹는 수준입니다. 쥐꼬리만 한 정보를 가지고 전체 궤적에 가산점을 남발하는 꼴이죠. 인간의 학습 효율과 비교하면 이건 그야말로 ‘멍청하고 미친 짓’에 가깝습니다.
| 학습 주체 | 문제 해결 방식 | 피드백 및 효율 |
|---|---|---|
| 인간 | 수백 번 실행하지 않고, 복잡한 검토 과정 거침 (성찰) | “이 부분은 잘했네, 저건 별로였어. 다음엔 고쳐야지.” 깊은 사고. |
| 현재 LLM (RL 기반) | 수백 번 병렬 시도, 정답 나오면 전체 과정에 점수 부여 | 노이즈 섞인 피드백, 끔찍한 가성비, 단순 반복 학습. |
인간의 성찰 능력, AI에겐 왜 없을까?
인간은 단순히 문제를 풀고 보상을 받는 것을 넘어, 상황을 곱씹고 깊이 생각하며 자신의 행동을 성찰(Introspection)합니다. “아, 이 부분은 잘했네. 근데 저건 좀 별로였어. 다음엔 이렇게 고쳐야지.” 이런 사고 과정은 우리 학습의 핵심입니다. 하지만 현재의 LLM은 이러한 기능이 전무합니다. 인간의 성찰에 상응하는 메커니즘이 아예 없어요. 물론 최근에서야 이런 시도를 하는 논문들이 나오고 있지만, 연구자들조차 이 부분의 필요성을 너무나 명백하게 느끼고 있습니다. 우리에게는 모방 학습에서 강화 학습으로의 발전이 있었지만, 그 방식 자체는 여전히 멍청합니다. 우리는 더 많은 것이 필요합니다. 마치 어제 본 구글 논문처럼, ‘성찰하고 검토하기’ 아이디어를 구현하려는 시도가 필요합니다.
“인간은 상황을 곱씹으며 깊이 생각합니다. 하지만 현재 LLM은 이런 기능이 전무합니다. 인간의 성찰에 상응하는 메커니즘이 아예 없어요.”
LLM 심판의 함정: AI가 AI를 속이는 역설
‘과정 기반 감독’은 이상적인 대안으로 꼽힙니다. 마지막 결과에만 보상을 주는 것이 아니라, 문제 풀이의 모든 단계마다 피드백을 주는 방식이죠. 하지만 이를 제대로 구현하는 것은 정말 까다롭습니다. 정답을 맞추는 건 쉽지만, 풀이 과정 중간에 자동화된 방식으로 부분 점수를 매기는 것은 전혀 명백하지 않거든요. 그래서 많은 연구소들이 ‘LLM 심판’을 도입합니다. 또 다른 AI를 체점관으로 앉히는 것이죠. 그러나 여기엔 아주 미묘하고도 위험한 함정이 있습니다.
“이 LLM 심판이라는 녀석들도 결국 수십억의 파라미터 덩어리뿐이라서 아주 쉽게 공략당할 수 있다는 사실입니다.”
제 머릿속에 아직도 생생하게 박혀 있는 사건이 있습니다. 우리도 LLM 심판을 두고 학생 모델을 훈련시켰죠. 처음엔 잘 작동했지만, 갑자기 보상 점수가 천장을 뚫고 올라가는 겁니다. 우리는 환호했죠. ‘와, 드디어 얘가 수학을 마스터했구나!’ 그런데 막상 모델이 뱉어낸 답변을 열어보니, 완전 헛소리가 적혀 있더군요. 계산을 좀 하는가 싶더니 갑자기 “DH, DH, DH, DH” 이런 이상한 문자열로 바뀌어 버리는 겁니다. 누가 봐도 미친 답변인데 LLM 심판은 여기에 100점 만점을 퍼주고 있었던 거죠. 알고 보니 그 문자열이 심판 모델을 완벽하게 속이는 적대적 예제였던 겁니다. 한마디로 무조건 100점을 토해내게 만드는 오류 트리거였죠.
인간의 ‘백일몽’을 AI는 이해할 수 있을까?
인간에게는 AI가 스스로 합성 예제나 문제를 만들어 풀며 훈련하는 것과는 결이 다른 영역이 있습니다. 바로 잠을 자거나 흔히 말하는 ‘백일몽’ 같은 거죠. 이는 억지로 가짜 문제를 만드는 것이 아니라, 그저 조용히 지난 일들을 성찰하고 되새김질하는 과정입니다. 이 ‘멍때리기’나 ‘잠’을 머신러닝 용어로는 뭐라고 번역해야 할까요?
인간의 성찰 대 AI토큰 예측 “인간은 책을 읽으며 새로운 생각을 만들지만, AI는 그저 다음 단어를 예측할 뿐이다.”
가장 쉬운 예로 독서를 들어보죠. LLM이 책을 읽는 방식은 단순합니다. 텍스트를 쭉 늘어놓고 다음 단어가 무엇일지 예측하면서 지식을 습득하죠. 하지만 이건 인간이 하는 방식이 아닙니다. 제가 책을 읽을 때, 저는 그 책을 단순히 지식을 나열한 설명서로 느끼지 않습니다. 오히려 그 책은 제 뇌를 자극해서 새로운 생각을 만들게 하는 일련의 프롬프트에 가깝습니다. 책의 문장을 읽는 순간 제 머릿속에선 스스로 합성 데이터를 생성하기 시작합니다. 마치 독서 모임에서 멤버들과 떠들듯이 정보를 이리저리 조작하고 굴려보면서 ‘진짜 지식’을 얻는 거죠. 그냥 받아 적는 것이 아닙니다. 하지만 지금의 LLM에게는 이에 상응하는 과정이 전혀 없습니다. 그들은 실제로 생각을 하지 않아요. 시간을 들여 정보를 소화하고 진짜 내 것으로 만드는 단계가 빠져 있습니다.
| 영역 | 인간의 작동 방식 | 현재 LLM의 작동 방식 |
|---|---|---|
| 독서 | 책을 읽고 새로운 생각 생성, 기존 지식과 통합, 정보 조작/굴려보기 | 텍스트를 길게 늘어놓고 다음 토큰(단어) 예측, 지식 단순 습득 |
| 성찰/사고 | 상황 곱씹기, 깊이 생각, 비판적 검토, 지혜와 경험 획득 | 전무함. 메커니즘 자체가 존재하지 않음. |
데이터 붕괴의 그림자: AI는 농담도 3가지 밖에 모른다?
많은 분들이 의아해합니다. “아니, AI한테 책 읽고 데이터를 스스로 만들게 해서 그걸로 다시 훈련시키면 되는 거 아니야?” 언뜻 들으면 그럴듯해 보이지만, 장담컨대 계속 그런 식으로 훈련하면 모델 성능은 훨씬 더 나빠집니다. 왜일까요? 아주 미묘하고도 무서운 이유가 있습니다. 여러분이 얻은 그 데이터들은 사실 조용히 붕괴되어 있거든요. 겉보기엔 멀쩡해 보여서 눈치채기 힘들지만, 수학적으로 보면 가능한 생각의 전체 공간에서 아주 협소한 다양체 영역만을 차지하고 있을 뿐입니다.
“지금 당장 ChatGPT한테 가서 농담 하나 해 줘라고 해 보세요. 얘가 아는 농담 고작해야 세 개 정도입니다. 세상에 그 수많은 농담 다 냅두고 맨날 쓰던 걸로 돌려받게 하죠. 이게 바로 데이터 붕괴입니다. 다양성이 죽어 버린 거죠.”
저는 이 데이터 붕괴 현상이 정말 무섭습니다. 반면 인간은 다릅니다. 우리는 풍요로움과 다양성, 그리고 높은 엔트로피를 갖고 있습니다. 우린 좀 시끄럽고 산만하긴 해도, 적어도 기계처럼 한쪽으로 편향되거나 쪼그라들지 않죠. 우리 뇌는 거대한 무질서, 즉 ‘창의적인 엔트로피’를 유지하니까요. 결국 우리 난제는 이겁니다. 어떻게 하면 붕괴를 막으면서 인간 같은 엔트로피를 가진 합성 데이터를 만들 것인가? 이것이 바로 우리가 풀어야 할 거대 숙제입니다.
인간의 ‘망각’은 축복이다: 숲을 보는 지혜
흥미로운 역설이 있습니다. 인간은 정보를 회상하는 능력이 형편없습니다. 사실 유년기 초반의 기억은 뇌가 전부 지워버리죠. 우리는 모두 기억상실증 환자나 다름없습니다. 그런데도 새로운 언어를 배우거나 세상의 이치를 흡수하는 능력만큼은 타의 추종을 불허할 정도로 능숙합니다. 반면 LLM은 위키피디아 페이지의 다음 문장이 뭔지 토시 하나 안 틀리고 줄줄 토해낼 수 있는 ‘암기의 신’이죠.
“하나(인간)는 다 잊어버리는데 똑똑해지고, 하나(LLM)는 완벽히 기억하는데 뭔가 다르죠. 인간의 망각은 버그가 아니라 기능입니다.”
인간은 암기를 잘하지 못하지만, 이게 결함이 아닙니다. 오히려 축복받은 기능입니다. 세세한 걸 기억 못 하니까 우리 뇌는 살기 위해 억지로라도 전체를 꿰뚫는 패턴이라는 큰 줄기(숲)를 찾아내야만 하거든요. 뇌의 용량 한계 덕분에 우리는 자잘한 건 버리고 어디서나 통하는 일반화 가능한 구성 요소만 남기도록 강요받는 것입니다. 반대로 LLM은 그 방대한 훈련 데이터 기억들에 정신이 팔려서 오히려 산만해진 상태입니다. 너무 많이 아니까 본질을 못 보는 거죠.
10억 파라미터의 혁명: 거대 AI 시대의 종말?
AI 역사를 되돌아보면, 한때 이 바닥 모두가 스케일링이라는 약에 취해 있었습니다. 다들 “더 크게! 수조 개의 파라미터를 때려 박아! 그게 답이야!”라고 외쳤죠. 하지만 저는 얼마 전 정반대의 예측을 내놓았습니다. 저는 우리가 고작 10억 파라미터 정도의 작은 사이즈로도 아주 훌륭한 인지적 코어를 얻을 수 있다고 봅니다.
작은 AI, 큰지능 “20년 뒤 미래, 당신은 거대 슈퍼컴퓨터가 아닌 10억짜리 모델과 대화할 것이다. 팩트 체크는 검색으로, 진짜 생각은 AI가.”
문제의 핵심은 우리 훈련 데이터가 ‘인터넷’이라는 것, 그리고 그 인터넷이 정말 끔찍하다는 사실입니다. 첨단 연구소에서 실제 사전 훈련 데이터셋을 까보면 그건 그냥 완전 쓰레기입니다. 맥락 없는 주식 종목 코드, 깨진 기호, 거대한 양의 음식물 쓰레기와 분류 안 된 쓰레기뿐이죠. 고품질 기사는 사막의 바늘처럼 희귀합니다. 데이터가 이렇게 끔찍하니, 이 모든 쓰레기를 억지로 눌러 담기 위해 모델의 덩치를 무식하게 키워야만 했던 겁니다. 그 거대한 덩치의 대부분은 인터넷 잡동사니를 압축하고 기억하느라 낭비되고 있습니다.
하지만 우리가 진짜 원하는 건 지능이지 기억이 아닙니다. 만약 우리가 AI를 통해 이 데이터의 불순물을 걸러내고 지식이 아닌 사고의 알고리즘만 남길 수 있다면, 저는 장담합니다. 덩치를 키울 필요 없이 딱 10억 파라미터만으로도 인간 수준의 대화가 가능할 겁니다. 훈련하는 교재가 비교도 안 되게 훌륭해지기 때문입니다.
| 모델 파라미터 수 | 현재의 의미 (데이터 압축/기억) | 미래의 의미 (사고 알고리즘) |
|---|---|---|
| 수천억 ~ 수조 개 | 인터넷 쓰레기 데이터 암기 및 압축에 대부분 사용, 비효율적 | N/A (이 모델 크기는 필요 없어짐) |
| 약 10억 개 | 현재는 “사반트 키즈” 수준 (다음 단계에서 자세히 설명) | 데이터 정제 시, 인간 수준의 사고 및 대화 가능 (초고효율) |
초지능은 ‘자동화’인가, ‘통제 불능’의 외계 문명인가?
초지능은 어떤 모습일까요? 저는 그것을 어떤 새로운 생명체로 보지 않습니다. 그저 사회 전체가 겪고 있는 자동화 진행 과정으로 봅니다. 처음에는 디지털 작업을, 시간이 지나면 물리적 노동까지 수행하게 될 겁니다. 거칠게 요약하자면 초지능은 그냥 자동화입니다.
“자동화는 인간이 이미 할 수 있는 일을 기계가 대신하는 거지만 초지능은 인간이 절대 할 수 없는 영역을 뚫어 버리는 거잖아요. 그런 존재들이 득실거리는 문명이 과연 우리가 사는 세상과 비슷하게 느껴질까요? 인간 세상과는 완전히 다른 마치 외계 행성에 온 것처럼 시작부터 다르게 느껴지지 않겠느냐는 말이죠.”
맞습니다. 근본은 자동화가 맞지만, 우리가 체감하기엔 극도로 이질적일 겁니다. 인간의 상식과는 괴를 달리하는 낯설고 기이한 풍경이겠죠. 이런 세상이 오면 제가 진짜 긴장하게 되는 시나리오는 바로 지금 무슨 일이 벌어지고 있는지에 대한 점진적인 통제와 이해의 상실입니다. 우리 시스템들을 계속해서 층층이 쌓아 올릴 겁니다. 추상화라는 명목 하에 복잡성 위에 또 복잡성을 얻는 거죠. 시간이 지날수록 이 거대한 시스템 전체를 이해하는 사람은 점점 더 줄어들고, 결국엔 아무도 원리를 모르고 아무도 통제할 수 없는 상태가 서서히 아주 조용히 찾아오게 될 것입니다.
왜 통제권을 잃을까요? 단순히 AI 에이전트들이 인간보다 훨씬 똑똑해서가 아닙니다. 진짜 문제는 그 수많은 AI들이 지들끼리 서로 경쟁하고 있다는 사실입니다. 그 치열한 싸움에서 튀어나오는 우리가 도저히 예측할 수 없는 돌발 변수들. 결국 그 혼란 속에서 인간이 통제권을 놓치게 되는 것입니다. 각자의 AI 비서는 주인의 말을 듣겠지만, 사회 전체의 관점에서 보면 마치 꽉 막힌 도로 위 운전자들처럼 대략적인 통제 불능 상태가 될 것입니다.
‘사반트 키즈’ AI, 문화와 지능 사이의 마지막 병목
인간은 6만 년 전과 같은 뇌 구조를 가졌지만, 농업 혁명까지 5만 년 동안 ‘문화적 비계’를 건설해야 했습니다. 지식을 축적하고 다음 세대에 물려주는 과정이죠. AI 모델은 선배 모델의 지식을 증류해서 물려받을 수 있어 이 과정이 ‘무료’처럼 주어지는 듯 보입니다. 하지만 사실 LLM에게는 인간의 문화와 동등한 것이 없습니다.
“우리는 LRM에게 너무 많은 걸 떠먹여 주는 바람에 오히려 AI가 스스로 문화를 만들지 않도록 유도하고 있는지도 모릅니다. 필요가 없으니까요.”
스스로 문화를 발명하고 역사를 기록하고 서로 문서를 주고받는 인간의 활동에 견줄 만한 것이 현재의 LLM에게는 존재하지 않습니다. 그리고 저는 바로 그 지점이 AI의 발전을 가로막는 장애물 중 하나라고 말하고 싶군요. 현시점에서 LLM들이 협력하는 것을 가로막는 가장 결정적인 병목은 무엇일까요?
저는 이렇게 표현하고 싶습니다. 지금의 LLM, 즉 더 작거나 다소 멍청한 모델들은 놀랍게도 유치원생 혹은 초등학생, 고등학생 수준입니다. 물론 그들이 박사급 문제를 풀 수 있다는 것은 압니다. 하지만 인지적으로는 여전히 유치원생이나 초등학생 같아요. 그들은 ‘사반트 키즈(Savant Kids)’입니다. 모든 지식에 대해 완벽한 기억력을 갖고 있죠. 그래서 그들은 정말 좋아 보이는 온갖 종류의 오물들을 아주 그럴듯하게 만들어 낼 수 있습니다. 하지만 저는 여전히 그들이 자기가 무엇을 하고 있는지 정말로 알지는 못한다고 생각합니다. 우리가 여전히 수집해야만 하는 이 모든 작은 체크박스들에 걸친 진정한 인지를 그들이 정말로 가지고 있지 않다는 것. 이것이 바로 제 결론입니다.
AI 사반트 키즈 비유 “모든 지식을 외웠지만, 정작 자신이 무엇을 하는지 모르는 천재 아이.”
결국, 미래 AI의 진정한 발전은 단순히 데이터와 파라미터 크기를 늘리는 것을 넘어, 인간의 성찰, 망각의 지혜, 그리고 스스로 문화를 형성하는 능력을 모방하거나, 혹은 완전히 새로운 방식으로 구현하는 데 달려있습니다. 10년 뒤, 당신의 AI는 단순한 유령을 넘어선 진정한 지성으로 진화할 수 있을까요? 그 답은 우리 연구자들의 손에 달려있습니다.
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