기술/연구

“AI 발전 멈추나?” 챗GPT 같은 ‘생각하는 AI’, 곧 한계 봉착 경고

댓글 6 · 저장 0 2025.05.13 07:48

기사 3줄 요약

1 Epoch AI, 추론 AI 모델 곧 성능 한계 경고
2 강화 학습 의존 심화, 자원과 비용 문제 봉착
3 높은 운영비, '환각' 현상 등 해결 과제 산적

잘나가던 인공지능(AI) 분야에 경고등이 켜졌습니다. AI 연구기관 Epoch AI가 현재 가장 주목받는 '추론 AI 모델'의 성능 발전 속도가 곧 둔화될 수 있다고 분석했기 때문입니다. 이는 마치 잘 달리던 K팝 그룹이 갑자기 슬럼프에 빠지는 것과 같은 충격적인 소식입니다. 테크크런치(TechCrunch) 보도에 따르면, OpenAI의 o3처럼 최신 추론 모델들은 수학 문제를 풀거나 코드를 짜는 능력에서 놀라운 발전을 보여줬습니다. 하지만 기존 모델보다 작업을 완료하는 데 훨씬 많은 시간과 자원을 소모한다는 문제점도 드러났습니다. 비싼 기름을 많이 먹는 슈퍼카 같은 셈입니다.

추론 AI, 왜 중요해졌나?

추론 AI 모델은 엄청난 양의 데이터를 미리 학습한 뒤, '강화 학습'이라는 특별 훈련을 거쳐 만들어집니다. OpenAI는 최신 모델 o3를 훈련하는 데 이전 모델 o1보다 10배나 많은 컴퓨터 성능을 쏟아부었다고 밝혔습니다. 앞으로는 초기 학습보다 이 강화 학습 단계에 더 집중 투자할 계획이라고 합니다. 될성부른 나무에 집중 투자하는 전략처럼 보입니다. 하지만 문제가 있습니다. Epoch AI 분석가 조쉬 유(Josh You)는 일반적인 AI 모델 훈련 방식으로는 성능 향상 속도가 매년 4배씩 증가하는 반면, 강화 학습을 통한 성능 향상은 3~5개월마다 10배씩 폭발적으로 늘어난다고 밝혔습니다. 마치 로켓 엔진처럼 엄청난 속도입니다.

성능 향상의 비밀, 그리고 한계?

문제는 이 로켓 연료, 즉 컴퓨팅 파워를 무한정 쏟아부을 수 없다는 점입니다. Epoch AI는 추론 모델 훈련의 발전 속도가 2026년쯤에는 결국 한계에 부딪힐 것으로 예측합니다. 컴퓨터 성능을 무리하게 끌어올리는 오버클러킹도 결국 한계가 있는 것과 마찬가지입니다. Epoch AI의 분석은 AI 기업 임원들의 공개 발언과 여러 가정을 바탕으로 이루어졌습니다. 컴퓨터 자원뿐만 아니라, 연구 개발에 드는 막대한 부대 비용 역시 추론 모델 발전의 큰 걸림돌이 될 수 있다고 지적합니다. 운영 비용이 엄청나게 비싸다는 점도 문제입니다.

돈 먹는 하마, 헛소리까지?

게다가 '환각(hallucination)' 현상이라는 치명적인 결함도 있습니다. 환각은 AI 모델이 마치 헛것을 본 것처럼 사실과 다르거나 터무니없는 정보를 만들어내는 것을 말합니다. 예를 들어, 있지도 않은 논문을 인용하거나 완전히 거짓된 주장을 진짜처럼 말하는 경우입니다. 이런 환각 현상은 모델의 믿음을 떨어뜨리고 실제 사용 환경에서 예측 불가능한 문제를 일으킬 수 있습니다. 마치 술 취한 챗봇과 대화하는 것 같은 상황이 벌어질 수 있는 것입니다. 겉보기엔 화려하지만 실속은 없는 '빛 좋은 개살구'가 될 수 있다는 우려가 나옵니다.

그럼 이제 어떡하지?

결국 AI 업계는 추론 모델에 대한 장밋빛 기대감을 잠시 접고, 현실적인 성능 한계를 인정해야 할 시점이라는 분석입니다. 강화 학습에 쏟아부을 수 있는 컴퓨팅 파워의 한계, 엄청난 연구 비용, 그리고 고질적인 환각 문제는 AI 모델 개발 전략의 근본적인 변화를 요구하고 있습니다. 그렇다면 대안은 무엇일까요? AI 업계는 새로운 돌파구를 찾아야 합니다. 첫째, 기존 컴퓨터 구조를 뛰어넘는 혁신적인 하드웨어(양자 컴퓨팅 등) 개발이 필요합니다. 둘째, 강화 학습 외에 데이터 효율성을 높이는 새로운 훈련 방법을 찾아야 합니다. 셋째, 뇌와 같은 신경망 모델과 인간의 논리적 사고를 모방한 심볼릭 추론 엔진을 합쳐 환각 현상을 줄이는 방법도 모색해야 합니다. Epoch AI는 AI 연구 및 예측 분야에서 중요한 역할을 하는 기관입니다. 이들의 분석은 AI 기술의 한계와 잠재적 위험에 대한 중요한 통찰력을 제공하며, AI 개발의 올바른 방향을 제시하는 데 도움을 줍니다. AI 업계는 무분별한 투자를 재검토하고 장기적으로 지속 가능한 개발 전략을 신중하게 고민해야 할 것입니다. 막대한 컴퓨팅 파워뿐 아니라 창의적인 알고리즘 설계와 윤리적 고민이 함께 이루어져야 인공 일반 지능(AGI) 시대로 나아갈 수 있을 것입니다.