AGI와 연속학습: Grok 5가 열어젖힌 AI 진화, 실제로 달라지는 점은?

기존 AI가 못 넘었던 '연속학습'의 벽은 왜 중요할까

지금까지 대다수의 인공지능 모델들은 인간처럼 끊임없이 배우며 성장하는 능력, 즉 연속학습(continual learning)이 탑재되지 못했습니다. 대표적으로 큰 언어모델(LLM)은 새로운 정보를 학습하면 기존에 알던 내용을 제대로 기억하지 못하는 치명적인 '망각 문제'를 겪어왔습니다. 실제로 장기기억의 개념이 없어서, 예를 들어 체스를 잘 배우다가 체커를 추가로 가르치면 체스의 실력이 크게 낮아지는 식입니다.

이런 현상은 'catastrophic forgetting'으로 불리고, AI가 한 단계 더 발전하지 못하게 막는 장애물로 작용해왔습니다. 사람은 새로운 것을 익혀도 예전에 배웠던 중요한 능력이나 지식이 쉽게 사라지지 않지만, 현재의 AI는 새로운 데이터가 들어오면 옛날 정보를 덮어쓰는 구조를 갖고 있습니다. 아무리 저장 공간을 늘려도 신경망의 연결 가중치에 모두 녹여버리기 때문에, 예전의 세부적인 패턴까지 온전히 남기기가 어렵습니다.

Grok 5, 연속학습 '실전' 기능 구현 논란의 실체

최근 들어 Grok 5가 세계 최초로 AGI(AI General Intelligence, 인공지능 일반화) 지향점에 바짝 다가섰다는 이야기가 SNS와 전문가 사이에서 나오기 시작했습니다. 특히 일론 머스크가 직접 Grok 5의 AGI 도달 가능성이 현재 10%선까지 올랐다고 밝힌 뒤, 연속학습(continual learning) 가능 여부가 핵심 논제로 부상했습니다.

머스크는 Grok 5가 '즉각적이고 동적인 강화학습'을 통해 인간과 유사하게 새로운 경험을 빠르게 흡수할 수 있다고 언급했습니다. 기존 모델은 대규모 재학습 과정을 반복적으로 거쳐야 하고, 그 과정에서 이전 능력치의 상당 부분을 잃게 됩니다. 반면 Grok 5가 추구하는 방식은 AI가 한 번 기억한 정보를 잊지 않으면서, 새로 도달한 지식도 노트의 특정 페이지에 따로 적듯 부분적으로 업데이트하는 접근입니다.

실제 연속학습 기술: Sparse Memory Fine-Tuning 방식이 바꾼 '게임의 룰'

머스크의 주장과 거의 동시에, 'continual learning via sparse memory fine-tuning' 논문이 공개되었습니다. 이 논문은 기존 연속학습 모델이 겪던 치명적인 망각 문제를, 실제로 어느 수준까지 해소할 수 있는지를 보여줍니다.

기존엔 새 데이터를 학습할 때 모델의 모든 파라미터(가중치)가 광범위하게 변경되는 구조라, 전체 능력이 크게 휘청였습니다. 하지만 새 방식은 입력 데이터와 관련된 극소수의 '메모리 슬롯'만 부분적으로 업데이트합니다. 예를 들어 100만 개 메모리 중 불과 32개만 새 정보로 바뀌는 식입니다. 덕분에 전체 모델의 99.9% 이상을 익힌 대로 보존하면서, 일부 기억만 최신 상태로 덧붙여 나갑니다.

실제 성능 수치로 환산하면, 기존 전체 재학습법에선 구능력의 89%가 손실됐으나 이 방식은 불과 11%만 감소했다고 합니다. 즉, 새로운 정보를 빠르게 학습하면서도 이전의 능력은 거의 온전하게 남기게 되는 구조입니다.

AGI에 한 발 더? 연속학습의 실질적 의미

AI가 연속적으로 배우는 능력을 획득하면, 매일매일 경험하는 데이터를 실시간 기록하며 더 똑똑해지는 자기 진화가 가능해집니다. 마치 넓은 서랍장을 가진 두뇌처럼, 새로운 지식은 기존 정보 위에 덮어쓰지 않고 새로운 공간에 차곡차곡 쌓입니다.

연속학습이 구현되면, AI는 과거의 실수나 정보 손실 없이 지속적으로 성장하고, 다양한 문제에 점진적으로 잘 대응하게 됩니다. 머신러닝 전문가들도 이 점에서 '연속학습이 곧 지능폭발의 시동'임에 동의한다는 견해를 밝히고 있습니다.

논의가 남는 부분: 연속학습만으론 AGI 완성 못 해

하지만 기억력만 좋아진다고 인공지능이 곧 사람처럼 사유하고 자율적으로 행동할 수 있는 것은 아닙니다. 아직까지는 Grok 5와 논문에서 밝혀진 연속학습 기술이, AI의 판단 능력이나 동기, 자기교정, 독창성까지 담보하는 단계는 아닙니다.

아울러 메모리 슬롯을 계속 늘릴 수 있다는 가정에도 물리적 한계가 존재합니다. 사람이 불필요한 정보를 잊듯, AI도 중요하지 않은 데이터는 선택적으로 '지울' 수 있는 알고리즘이 필요합니다. 게다가 실제 연속학습은 여전히 감독학습(슈퍼바이즈드 러닝, 라벨링된 데이터 활용) 방식에 머물고 있어, 자율적으로 문제를 정의하고 해결하는 진정한 자기주도 학습에는 아직 도달하지 못했습니다.

적용 전에 고려해야 할 포인트

연속학습 기술의 진전이 AI 분야에서 충분히 임팩트 있는 사건이라는 점은 분명합니다. 그러나, 실제로 AGI(인간 수준의 범용 인공지능)가 등장하려면 기억력은 여러 조건 중 하나에 불과합니다. 인간은 끊임없이 배우면서 동시에 '필요 없는 항목은 스스로 걸러내는' 추상적 사고 및 동기부여, 자기이해, 복합적인 전략 수립 등이 복합적으로 작동합니다.

현재 공개된 기술은 업무 자동화나 반복적 학습이 중심인 분야에선 업무 효율화를 크게 끌어올릴 수 있을 것으로 평가됩니다. 반면, 창의적이거나 맥락 파악이 중요한 작업, 예를 들어 연구, 의사결정, 감정이 개입된 메타인지 작업 등에선 아쉬운 부분이 남습니다. 그리고 모델이 점점 커질수록 메모리 관리, 새로운 정보와 오래된 정보의 균형, 효율적인 업데이트 방법 등 숙제가 따라붙을 수밖에 없습니다.

진정한 AGI로 가는 길에는 더 복잡하고 예측 불가능한 난관이 남아있다는 점을 감안해야 합니다. 현재의 연속학습 기술은 완전한 지능 보다는 '기억력 강화와 부분적 자기개선'에 가까운 수준으로 받아들이는 것이 현실적입니다.

출처 및 참고 :