인공지능의 본질적 한계와 미래: 얀 르쿤의 통찰

얀 르쿤은 현대 인공지능의 방향성과 한계를 매우 명확히 지적하고 있습니다. 최근 AI 분야는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 고도화와 데이터셋 확장에 막대한 자본과 인력이 집중되면서 빠른 발전을 이루었으나, 인간 수준의 인공지능에 도달하기에는 근본적 제약이 존재한다는 점을 강조합니다.

데이터·컴퓨팅의 무한 확장은 인간 수준 AI로 이어지지 않는다

현재 주류 AI 연구 진영은 더 많은 데이터, 더 큰 모델, 더 강력한 컴퓨터 자원이 곧 인간과 비등한 지능을 가져올 것으로 기대해 왔습니다. 그러나 르쿤은 “그냥 더 많은 데이터를 학습시키는 것만으로는 새로운 문제에 대한 창의적 해법을 도출하는 지능에 도달할 수 없다”고 못 박았습니다. 인간의 박사 수준 지능은 철저히 창의성, 추론, 계획과 같은 복합 능력을 요구하는데, 현행 LLM을 비롯한 대다수 모델은 기존에 집적된 정보를 조합·회상하는 능력에는 탁월하지만, 완전히 새로운 과제에 필요한 솔루션을 발명하는 수준은 아닙니다.

예를 들어 현재 챗GPT(오픈AI), Llama 3(Meta), Gemini(Google) 등은 방대한 참고 문헌과 지식 정리에 유용하나, 완전히 새로운 개념을 창조하거나 물리적 세계의 실시간 변화까지 깊이 있게 이해·적용하는 데는 한계가 있습니다.

기업·소비자 환경에서의 AI: 실제 활용은 “마지막 퍼센트의 어려움”

메타, 마이크로소프트, 구글, 아마존 등 거대 기술 기업들은 인프라 구축과 AI 소비자 서비스 확장에 대규모 투자를 하고 있습니다. 가령 메타는 6억 명의 MAI(메타AI) 사용자를 확보했고, 챗GPT도 4억 명 이상의 사용자를 가지므로 “AI 대중화”는 이미 이루어졌습니다. 그러나 실제로 기업 환경에서 생산성 극대화나 신뢰성 확보라는 관점에서는 항상 마지막 몇 퍼센트가 걸림돌이 되고 있습니다. 예컨대, AI의 환각(hallucination) 문제로 인해 100페이지짜리 연구보고서 중 5%가 오류라면, 어느 부분이 잘못됐는지 알 수 없으므로 실전 투입이 어렵습니다.

실제 기업 분석에 따르면, PoC(개념검증) 단계에서 실서비스로 나아가는 AI 제품은 10~20%에 불과하며, 대다수 프로젝트는 비용·불안정성·신뢰성 부족으로 중단됩니다. 이는 IBM Watson의 의료분야 프로젝트가 대실패로 끝난 사례와 맥락이 같습니다. 당시 수십억 달러가 투자된 Watson 프로젝트는 병원 등 실질적 현장 적용에서 복잡성, 오류 문제로 인해 기대한 혁신을 이루지 못했으며, 결국 기술은 분산 처분됐습니다.

역대 AI 붐과 겨울의 반복: 근본적 어려움의 재발

AI 역사에는 1980년대 전문가 시스템 붐이 있었습니다. 지식 엔지니어가 인간 전문가 옆에서 규칙과 사실을 정리하고, 추론 엔진이 자동으로 문제를 해결할 것이라는 기대에 정부와 기업이 대규모 투자를 했고, 일본은 제5세대 컴퓨터 프로젝트까지 추진했습니다. 그러나 이 역시 한정된 분야 외에는 적용 어려움과 고비용을 극복하지 못해 시행착오를 겪었습니다. 실제 문제는 인간의 복잡한 지식과 직관을 모두 규칙으로 환원할 수 없다는 점에서 비롯됐습니다. 그 결과, 1990년대 중반 이전에 시장의 열기는 빠르게 식었고 AI 겨울이 도래했습니다.

현재의 딥러닝 기반 모델들도 대형 투자와 그에 따른 기대가 동시에 커지면서, 만약 기대치와 현실 사이에 괴리가 커진다면 또 한번의 AI 겨울이 올 수 있음을 경고합니다.

진정한 돌파구: 물리세계 이해·지속적 기억·합리적 추론·계획 능력

르쿤은 미래 인공지능이 물리적 세계를 심도 있게 이해하는 능력, 지속적·장기적 기억, 합리적 추론, 계획 수립까지 종합적으로 갖춰야만 인간 수준 지능에 근접할 수 있다고 진단합니다. 현행 LLM 기반 AI는 대부분 텍스트 중심의 인식에 국한되어 있습니다. 반면, 진정한 “상식 지능”은 비디오·센서 등 다양한 자연 세계 데이터를 통합적으로 받아들이고, 시뮬레이션 능력 및 추론 구조를 갖추는 기술로 전환되어야 합니다.

예를 들어, 현재 DeepMind나 일부 대학 연구진은 물리 기반 학습 시스템을 개발 중입니다. 영상 내 물체의 움직임을 학습하여, 물리법칙을 적용하여 예측·계획하는 알고리즘 연구가 점진적으로 진행되고 있습니다. 이런 모델들은 단순 문장 요약이나 지식 검색 외에 직관적 세계 모델링과 목표 달성을 위한 행동 시퀀스 구성에 점차 성공하는 사례가 보고되고 있습니다. 상세한 연구 사례는 DeepMinds Gato: A Generalist Agent에서 비교적 집중적으로 다룹니다.

AGI 혹은 매직 불릿 환상에 대한 경계

미디어·스타트업 중심으로 “AI의 신비한 한 방”이 곧 등장할 것이라는 기대가 만연합니다. 르쿤은 여기서 단일 기업이나 소수 연구진이 AGI(범용 인공지능)의 결정적 비밀을 독점한다는 발상은 반드시 지양해야 한다고 강조합니다. 진정한 인간 수준 AI는 다양한 아이디어, 광범위한 국제적 연구 커뮤니티, 오랜 시간 축적되는 방법론의 종합 결과로 자연스럽게 진화해야 한다고 주장합니다.

따라서 AGI의 출현은 특정 순간의 이벤트로 갑자기 이루어지는 것이 아니라, 다수 기술적 진전과 다양한 분야의 수렴적 발전 과정을 거쳐 수년~수십년에 걸쳐 이뤄질 전망입니다. 투자는 기적적 발견보다는 균형 잡힌 기술력·연구 개방성에 근거해야만 효율성을 보장할 수 있습니다.

향후 3~5년 중요 흐름

현 시점에서 LLM 구조의 확장만으로 인간 지능에 근접할 수는 없습니다. 앞으로 3~5년 내 주요 변화는 ▲물리세계 학습 및 추론 시스템의 실용화 ▲범용성 확대를 위한 멀티모달 AI 기술 고도화 ▲학계·산업계의 공동 연구 확대 및 오픈소스화 등이 예상됩니다. 기술 발전, 자본 투자, 사회적 수용도 등이 유기적으로 연결돼야만 ‘마지막 퍼센트의 신뢰성’ 문제도 완화될 수 있습니다.