[IT과학칼럼] 초거대 인공지능 혁신

1770년께 유럽에 ‘미케니컬 터크’라는 체스를 두는 기계가 있었다. 당시 나폴레옹조차 이 체스 기계와 대결을 할 정도로 선풍적인 인기를 끌었다고 한다. 결국은 사람이 기계 안에 들어가 체스를 두는 사기극으로 밝혀졌지만 인류에게 인공지능이 있을 수 있다는 호기심을 보여 주는 일화로 회자되고 있다.

250년이 지난 지금은 챗GPT가 열풍을 일으키고 있다. 초거대 인공지능(AI)의 언어모델인 챗GPT는 검색을 넘어 오피스툴과의 결합, 코딩 등에까지도 활용되며 폭넓게 활용되고 있다. 앞으로 초거대 AI가 어디까지 진화할지 그 폭과 깊이를 상상하기 쉽지 않지만 우리 삶과 산업에 거대한 변화를 불러일으키리라는 것은 자명하다.

초거대 AI는 막대한 자본과 기술력을 갖춘 글로벌 빅테크기업이 주도하고 있다. 다행히 우리 기업도 자체 모델을 보유하고 있지만 아직은 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅파워와 같은 핵심 경쟁력이 세계 최고 수준에는 미치지 못한다. 앞으로 치열한 선점경쟁이 예상되기에 지금부터가 더 중요하다. 민간이 생존을 두고 격전하는 상황에서 정부는 이를 뒷받침할 도전적인 연구·개발(R&D)에 적극 나서야 한다. 초거대 AI는 방대한 데이터를 한 번 학습시키는 데 많게는 수백억원이 소요되는 고비용 구조다. 이러한 문제는 알고리즘 혁신으로 해결할 수 있다. 소량의 데이터로도 학습·연산·추론이 가능한 새로운 알고리즘 개발이 중요한 이유다. 뿐만 아니라 앞으로 전개될 음성·이미지·생체신호·표정 등을 이용해 종합적이고 유연하게 사고하는 복합지능(멀티모달)에 대한 대비도 서둘러야 한다. 또한 초거대 AI를 통해 생성된 정보는 때론 부정확하거나 편향되기도 하며, 거짓 정보를 사실처럼 말하는 환각효과도 일으킨다. 이를 개선하기 위해서는 원인과 과정에 대해 설명이 가능하고 데이터 편향과 오류를 극복할 수 있어야 한다. 앞으로 펼쳐질 인공지능의 진정한 승자는 신뢰성 확보에 달려 있다 해도 과언이 아니다.

챗GPT 사례에서 보듯이 초거대 AI는 1만개에 달하는 그래픽처리장치(GPU)를 사용하며 과다한 전력 소모, 탄소배출과 같은 문제를 야기한다. 처리 속도에 있어서 효율 또한 떨어진다. AI 반도체가 새로운 돌파구가 될 수 있다. GPU보다 연산 속도와 전력효율이 100배 개선된 신경망처리장치(NPU), 메모리와 프로세서가 통합된 신개념 반도체(PIM)와 같은 고난도의 AI 반도체 개발이 요구된다.

무엇보다 우리가 강점을 가진 한국어 모델 분야에서는 세계가 넘볼 수 없는 경쟁력을 확보해야 한다. 이는 다가올 초거대 AI 플랫폼 경쟁에서 중요한 교두보가 될 것이다. 이에 더해 앞으로 확장할 인공지능 서비스 생태계에서 우리 기업이 성장할 안정적인 토대가 될 것이다.

한 걸음 더 나아가 초기부터 세계 시장을 향하는 공세적 전략이 필요하다. 특히 초거대 AI에 법률·금융·여행과 같은 전문 서비스를 결합한 특화된 AI 개발을 통해 새로운 기회를 노릴 수 있다. 또한 글로벌 빅테크와 대등히 맞설 수 있도록 우리 대중소기업이 같은 목표를 갖고 동행할 수 있는 협업생태계 조성도 중요하다.

초거대 AI는 아직은 초기 시장으로, 우리에게 기회가 활짝 열려 있다. 이 기회가 우리 것이 되기 위해서는 혁신적인 알고리즘과 컴퓨팅파워와 같은 핵심적인 기술력 확보가 절실하다. 진정한 세계 제일의 초거대 AI의 시대를 열기 위한 기술혁신에 민·관이 함께 힘써 나가야 한다. 이는 ‘인공지능 강국’ 코리아로 도약하는 발판이 될 것이다.

전성배 정보통신기획평가원 원장

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