"AI의 발달은 언어·문화적 장벽 낮추는 게임 체인저"

세계 AI 4대 석학 얀 르쿤 NYU 교수

“비생산적 규제는 AI 더 위험하게 해”

“LLM 넘어선 완전히 다른 혁신 필요”

얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자(부사장) 겸 뉴욕대 교수가 24일 미국 뉴욕 브루클린의 메트로테크센터에서 열린 "글로벌 AI 프론티어랩' 참석했다./윤주헌 특파원

“인공지능(AI)이 특정 영역에서 우리보다 더 똑똑할 수도 있지만 우리가 상사(boss)가 될 것입니다. 인쇄술의 영향이 르네상스를 가능하게 한 것이었듯이 우리는 AI가 주는 이점을 극대화하기 위해 노력해야 합니다.”

얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자(부사장) 겸 뉴욕대 교수는 24일 미국 뉴욕 브루클린의 메트로테크센터에서 열린 “글로벌 AI 프론티어랩’ 개소식에서 “AI라는 비서는 항상 우리와 함께하며 문제를 해결하는 데 도움을 줄 것”이라면서 이렇게 말했다. 르쿤 교수는 제프리 힌턴 토론토대 교수, 요슈아 벤지오 몬트리올대 교수, 앤드루 응 스탠퍼드대 교수와 함께 ‘AI 4대 천왕’으로 불리는 석학이다. 2018년 힌턴·벤지오 교수와 함께 ‘컴퓨터과학의 노벨상’으로 불리는 튜링상을 받은 바 있다. 글로벌 AI 프론티어랩은 우리나라가 올해부터 2028년까지 연구개발 예산 450억원을 투입하고 뉴욕대가 연구 인력과 인프라 등 3150만 달러(약 420억원)를 지원하게 되는 AI 공동 연구 플랫폼이다. 원천 AI 기술 개발 등을 공동 연구과제로 삼는 글로벌 AI 프론티어랩은 얀 르쿤 교수와 같은 대학 조경현 교수가 공동으로 소장을 맡는다. 르쿤 교수는 “이론부터 알고리즘까지 모든 스펙트럼을 아우르는 최고 수준의 연구가 있는 나라는 미국과 한국뿐”이라면서 이번 프로젝트에 참여하게 된 계기를 밝혔다. 그는 기조연설과 이어진 특파원 간담회에서 AI가 발달한 경우 지식적 빈부 격차를 줄일 수 있는 ‘게임 체인저’가 될 것이라면서도, 이를 위해서는 AI가 모두가 사용 가능한 오픈소스 방식을 취해야 한다는 점을 강조했다.

르쿤 교수는 현재 AI 수준에 대해 “똑똑하지는 않지만 진전을 보이고 있다”고 평가했다. AI는 더 많은 텍스트를 주고받는 방식으로 학습하고 있지만 4살짜리 아이는 시각이나 촉각을 통해 (AI 보다) 더 많은 정보를 볼 수 있기 때문에 현재로서는 AI가 인간 수준의 지능에 도달할 수는 없다는 것이 그의 설명이다.

-AI가 급격히 발달하며 윤리적 문제에 대한 우려가 나온다.

“AI의 실존적 위험에 대한 두려움으로 일부 정부는 비생산적인 규제를 만들었는데 이것은 AI를 덜 위험하게 만드는 것이 아니라 더 위험하게 만든다. 강력한 AI 시스템을 개발하는 올바른 방법은 과학 기술 정보와 오픈 소스 플랫폼을 공유하는 것이다. 이런 시스템은 (접근성 보장을 위해) 전 세계 모든 언어를 사용하고 모든 문화를 이해할 수 있는 다양성을 갖춰야 한다. AI가 본질적으로 위험하다는 생각에 기반한 규칙을 만들면 미국 서부 해안에 있는 소수의 회사에서만 AI 시스템을 생산하게 될 가능성이 크기 때문에 매우 위험할 수 있다.

-윤리적 문제에 대한 (인류의) 과한 걱정이라는 것인가?

“인류의 미래를 걱정하는 선의의 사람들이 정보 공유를 막음으로써 역효과를 낳을 수 있다. 이번에 출범한 프론티어 랩이 할 중요한 역할은 미국과 한국의 과학자들 간의 정보 교류를 가속하는 것이라고 생각한다. AI는 더 많은 사람이 기술에 더 쉽게 접근할 수 있게 하고 사람들이 자신의 언어로 말할 수 있게 해줄 것이다. AI 비서는 언어 장벽과 문화적 장벽을 낮출 수 있다. 게임 체인저가 될 것이고 큰 영향을 미칠 것이다.”

얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자(부사장) 겸 뉴욕대 교수가 24일 미국 뉴욕 브루클린의 메트로테크센터에서 열린 "글로벌 AI 프론티어랩' 참석했다./윤주헌 특파원

-전 세계 증시를 AI가 이끌지만 ‘거품론’도 있다.

“2010년 초 첫 번째 혁신은 음성 인식, 두 번째 혁신은 이미지 인식, 세 번째 혁신은 2015년 자연어 이해에서 이뤄졌다. 혁신을 주도하는 것은 ‘성공 가능성’이다. 어떤 사람들은 우리가 필요한 모든 기술을 갖고 있고 더 큰 컴퓨터와 더 많은 데이터만 있으면 된다고 생각하지만 난 그렇게 생각하지 않는다. 대규모 언어 모델(LLM)을 넘어선 완전히 다른 무언가가 필요하다. 내가 생각하는 모델은 AI가 비디오를 보고 상호작용을 통해 인간과 동물처럼 세상을 이해하는 법을 배우는 것이다. 이 연구소의 많은 사람도 연구할 것이라고 생각한다.”

르쿤 교수는 지난 5월 프랑스 파리에서 열린 ‘비바 테크’에 참석해서도 “LLM이 아닌 차세대 AI 시스템을 연구해야 한다”고 주장한 바 있다.

-빅테크 기업이 주도하는 AI 산업을 정부나 다른 기업에서 따라잡을 수 있나?

“프랑스와 UAE 등 전 세계 여러 지역에서 다양한 정부 지원으로 시스템을 구축하기 위한 노력이 있었지만 업계에서 큰 관심을 끌지 못했다. 최고의 기술 회사에서 할 수 있는 것보다 훨씬 뒤처져 있기 때문이다. 엄청난 컴퓨팅 리소스가 필요하고 수백명의 엔지니어가 많은 전문 지식이 필요하다. 현재로서는 전 세계 어느 곳의 정부 노력도 이에 필적할 수 없다.”

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[뉴욕=윤주헌 특파원]

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