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그는 ‘인간수준의 AI로 불리는 범용인공지능(AGI)가 언제 구현할 수 있느냐’는 질문에 르쿤 교수는 “인간의 지능은 매우 전문화돼 있고 범용지능이라는 것은 존재하지 않는다”며 우선 짚었다. AGI라는 개념을 흔히들 쓰고 있지만, 실체가 없다는 애기다. AGI가 조만간 구현될 수 있다는 ‘장밋빛’ 전망에 선을 그은 것이다.
대신 그는 인간수준의 AI 관련 첫번째 단계로 ‘제파’(JEPA: Joint-Embedding Predictive Architecture)를 제시했다. 이미지와 비디오를 통해 세상을 이해하고 학습하는 비생성형 AI 모델이다.
그는 “이를테면 현재는 어떻게 구현할지 모르겠지만, 제가 기대하는 인간수준의 AI의 첫번째 돌파구는 기본적으로 AI가 비디오를 보고 세상과 상호작용해 동물과 인간처럼 세상을 이해하는 법을 배울 수 있는 시스템이 될 것”이라고 했다.
이를 구현하기 위한 아키텍처 유형은 LLM도 아니고, 생성형 AI모델도 아니라고 했다. 르쿤 교수는 “비디오에 작동할 시스템은 비생성형이고, 이는 다른 유형의 아키텍처인 JEPA”라며 “이에 대한 작업은 상당히 많이 진행 중이다”고 설명했다.
두번째 단계는 목표지향적 AI(objective driven AI)다. 이 접근방식은 AI가 단순히 데이터를 기반으로 학습하는 것뿐만 아니라, 명확한 목표나 목적을 가지고 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있다. 그는 “이를테면 AI 특정힘으로 작은 조각을 밀면 움직이고, 테이블을 밀면 움직이지 않는 다는 것을 아는 등 물리학의 내부모델이 있다는 것을 알 수 있도록 훈련시켜야 한다”며 “고양이는 생후 몇주안에 이를 배울 수 있지만, 아직 컴퓨터로는 불가능하고 큰 도전이다”고 했다.
르쿤 교수는 “이러한 시스템은 특정 목표에 도달하기 위해 일련의 행동을 계획할 수 있게 된다”며 “이는 LLM과 다른 완전히 새로운 종류의 AI”라고 했다. 그러면서 “이런 시스템은 5년이 걸릴 수 있고, 10년, 20년이 걸릴 수 있다”고 덧붙였다.
르쿤 교수는 최근 AI에 대한 과잉투자와 관련해서는 “만약 5년, 10년 이내에 인간수준의 인공지능으로 진전을 이룬다면 현재 투자가 낭비가 되지 않을 것”이라며 “만약 그렇지 않을 경우 AI연구는 포화상태가 되고 느려지고 투자가 줄고, 거품처럼 느껴질 수 있을 것”이라고 했다.
르쿤 교수는 이날 개소한 한미 AI 공동 연구 플랫폼 ‘글로벌 AI 프린티어랩’에서 앞으로 차세대 AI모델에 대한 공동 연구를 할 계획이다. 정보통신기획평가원과 뉴욕대는 원천 AI 기술 개발, 신뢰할 수 있는 AI, 의료·헬스케어 분야에서 AI 활용 등의 공동 연구과제를 설립 기획 초기부터 논의해왔다.
함께 간담회를 진행한 유상임 과기정통부 장관도 “현재 LLM모델이 주로 쓰이고 있지만, 한미 연구자들이 함께 차세대 AI모델 개발에 상당한 노력을 기울일 것”이라며 “이를 통해 산업을 견인하고 경제, 사회적 부가가치를 높일 것”이라고 강조했다.
