구글 딥마인드 CEO "AI 확장, 최대치까지 밀어붙여야"

[AI리포터]

데미스 허사비스 딥마인드 창업자 겸 CEO [사진: 위키미디어]

[디지털투데이 AI리포터] 실리콘밸리에서 AI 스케일링의 한계를 두고 논쟁이 뜨거운 가운데, 구글 딥마인드 최고경영자(CEO) 데미스 허사비스가 명확한 입장을 밝혔다. 스케일링 법칙은 더 많은 데이터와 컴퓨팅 인프라를 투입하면 모델 성능이 향상된다는 것이다.

7일(현지시간) 비즈니스인사이더에 따르면 허사비스 CEO는 샌프란시스코에서 열린 악시오스(Axios) AI+ 서밋에서 "현재 AI 시스템을 최대한 규모로 확대해야 한다"라며 "최소한 최종 인공일반지능(AGI) 시스템의 핵심 요소가 될 것"이라고 말했다.

AGI는 인간 수준의 추론 능력을 갖춘 이론적인 인공지능으로, 주요 AI 기업들이 목표로 삼고 있다. 이 목표를 달성하기 위해 대규모 인프라와 인재에 막대한 투자를 진행하고 있다.

AI 규모 확대 법칙에 따르면 데이터와 연산 자원을 늘릴수록 AI 모델은 더욱 똑똑해진다. 다만 허사비스 CEO는 규모 확대만으로도 AGI에 도달할 가능성이 높지만, 1~2개의 추가적인 돌파구가 필요할 것이라고 지적했다.

그러나 공개 데이터는 제한적이며 연산 자원을 늘리기 위해서는 데이터 센터를 건설해야 하는데, 이는 비용이 많이 들고 환경 부담도 크다. 또한 일부 AI 전문가들은 대형 언어 모델을 주도하는 기업들이 막대한 투자에도 불구하고 성과가 감소하고 있다고 우려하고 있다. 메타의 수석 AI 과학자이자 최근 스타트업을 설립하기 위해 메타를 떠난 얀 르쿤은 "가장 흥미로운 문제들은 규모 확대가 극히 어렵다. 더 많은 데이터와 연산만으로는 더 똑똑한 AI를 만든다고 가정할 수 없다"고 4월 싱가포르 국립대학에서 말했다.

르쿤은 언어 기반 데이터가 아닌 공간 데이터에 기반한 세계 모델 구축을 목표로 하며, 11월 링크드인에 자신이 설립한 스타트업의 목표에 대해 "물리 세계를 이해하고 지속적인 기억, 추론 및 복잡한 행동 시퀀스를 계획할 수 있는 AI 시스템을 구현하는 차세대 AI 혁명을 가져오는 것"이라고 밝혔다.

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