인공지능의 황금기는 끝났는가? 거대 언어 모델의 한계와 미래

Summary

ChatGPT의 혜성 같은 등장은 전 세계에 인공지능(AI) 열풍을 불러일으켰습니다. 막대한 투자가 쏟아졌고, 기술 기업들은 더욱 정교하고 수익성 높은 AI 시스템 구축에 박차를 가했습니다. 하지만 최근 들어 거대 언어 모델(LLM)의 발전 속도가 둔화되고, 막대한 비용과 고급 데이터 확보의 어려움이라는 현실적인 벽에 직면하고 있습니다. 해당 콘텐츠는 AI 발전의 현주소를 분석하고, 향후 AI 산업의 방향과 과제를 짚어봅니다. 쉽게 얻을 수 있는 성과는 사라졌고, AGI(Artificial General Intelligence, 인공 일반 지능) 달성을 위한 새로운 돌파구가 필요한 시점입니다.

Key Points

• 거대 언어 모델(LLM) 발전의 둔화: ChatGPT 등장 이후 급성장했던 LLM의 발전 속도가 둔화되고 있습니다. 쉽게 얻을 수 있는 성과(low hanging fruit)는 이미 사라졌으며, 모델 성능 향상을 위한 비용 증가와 그에 따른 수익성 문제가 심각하게 대두되고 있습니다.
• 데이터 확보의 어려움: 기존처럼 인터넷 데이터를 무작정 수집하는 방식으로는 더 이상 고품질 데이터를 확보하기 어렵습니다. 전문가 수준의 고급 데이터 확보를 위해 고액의 인력 투입이 불가피해지고 있으며, 합성 데이터(Synthetic Data) 활용 등 새로운 데이터 확보 전략이 모색되고 있습니다.
• 막대한 비용: 새로운 AI 모델 훈련에는 막대한 비용이 소요됩니다. 수억 달러에서 수천억 달러에 달하는 비용은 AI 개발의 진입 장벽을 높이고 있으며, 수익성 확보에 대한 불확실성을 증폭시키고 있습니다.
• AGI 달성의 불확실성: 인간처럼 추론하고 사고하는 AGI 개발은 여전히 요원하며, 최근의 발전 속도 둔화는 AGI 달성 시점에 대한 회의적인 전망을 불러일으키고 있습니다. 새로운 기술적 돌파구가 없다면 AGI 개발은 예상보다 훨씬 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
• 새로운 접근 방식의 필요성: 기존의 단순한 규모 확장(scale) 전략에서 벗어나, 더욱 효율적인 모델 훈련 방법, 고품질 데이터 확보 전략, 새로운 AI 아키텍처 개발 등 새로운 접근 방식이 필요합니다.

Details

해당 콘텐츠는 ChatGPT를 중심으로 최근 AI 산업의 현황과 미래를 조망합니다. 1950년대 튜링 테스트(Turing Test) 이후 AI는 혁신과 침체(AI winter)를 반복해 왔습니다. ChatGPT의 등장은 그간의 AI 겨울을 깨고 새로운 봄을 맞이한 것처럼 보였습니다. 거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 방대한 인터넷 데이터를 기반으로 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 AI 시스템입니다. ChatGPT의 성공은 많은 기업들이 AI 개발에 막대한 투자를 하도록 자극했습니다.

하지만 이러한 낙관적인 전망과는 달리, 해당 콘텐츠는 AI 개발의 어려움을 강조합니다. 먼저, 모델 훈련 비용이 천문학적으로 증가하고 있습니다. Anthropic CEO의 발언처럼, 새로운 AI 모델 훈련 비용은 수억 달러에서 수천억 달러로 증가할 수 있습니다. 이는 단순히 자본력의 문제를 넘어, 막대한 컴퓨팅 자원과 에너지 소비라는 환경적 문제까지 야기합니다.

더욱 심각한 문제는 고품질 데이터의 부족입니다. 인터넷 데이터는 이미 대부분 수집되었고, 더 나은 모델을 개발하기 위해서는 전문가 수준의 고급 데이터가 필요합니다. 이를 위해 일부 기업들은 박사급 전문가를 고용하여 데이터를 가공하고 있습니다. 합성 데이터(AI가 생성한 데이터를 다시 학습에 사용하는 방법)도 시도되고 있지만, 아직까지는 그 효과와 신뢰성이 검증되지 않았습니다.

이러한 어려움은 AI 발전 속도의 둔화로 이어지고 있습니다. 쉽게 얻을 수 있는 성과는 사라졌고, 더욱 정교한 모델을 개발하기 위해서는 혁신적인 기술적 돌파구가 필요합니다. OpenAI의 새로운 추론 기반 모델이나 AI 에이전트(실제 작업을 수행하는 AI)와 같은 시도는 이러한 노력의 일환입니다.

마지막으로, 해당 콘텐츠는 AGI(Artificial General Intelligence, 인공 일반 지능) 달성의 불확실성을 지적합니다. AGI는 인간처럼 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결할 수 있는 AI를 의미합니다. AGI 달성 시점에 대한 전망은 매우 다양하며, 최근의 어려움은 AGI 개발이 예상보다 훨씬 어려울 수 있음을 시사합니다.

Implications

해당 콘텐츠는 AI 산업의 현실적인 어려움과 미래에 대한 중요한 시사점을 제공합니다. 단순한 기술적 발전만으로는 AI의 잠재력을 완전히 실현할 수 없다는 점을 강조합니다. 향후 AI 산업의 성공은 다음과 같은 요소에 달려 있습니다.

• 효율적인 모델 훈련 기술 개발: 비용을 절감하고 성능을 향상시키는 새로운 훈련 방법이 필수적입니다.
• 고품질 데이터 확보 전략: 전문가 수준의 데이터 확보 및 합성 데이터 활용 기술의 발전이 중요합니다.
• 새로운 AI 아키텍처 개발: 기존의 LLM을 뛰어넘는 새로운 AI 아키텍처 개발이 필요합니다.
• 윤리적 문제 해결: AI의 윤리적 문제에 대한 심도 있는 논의와 해결책 마련이 중요합니다.
• 산업 간 협력: AI 개발의 어려움을 극복하기 위해서는 산업 간의 협력과 정보 공유가 필수적입니다.

AI는 여전히 막대한 잠재력을 가지고 있지만, 그 잠재력을 현실로 만들기 위해서는 기술적, 경제적, 윤리적 과제들을 극복해야 합니다. 해당 콘텐츠는 AI 산업의 현실적인 어려움을 직시하고, 미래를 위한 새로운 전략을 모색해야 함을 강조합니다. 단순한 낙관론을 넘어, 현실적인 문제 해결에 집중하는 전략적 접근이 필요한 시점입니다.