챗GPT 개발사 오픈AI의 공동창립자 일리야 수츠케버가 데이터 고갈로 인해 사전 학습 형태의 생성형 인공지능(AI) 모델 훈련이 어려워질 것이라 예측했다. 이에 따라 AI가 자체 추론 능력을 갖게 되고, 그 추론 결과는 예측 불가능하게 될 것이라고 했다.
14일(현지 시간) 로이터 등에 따르면 수츠케버는 전날 캐나다 밴쿠버에서 열린 신경정보처리시스템 콘퍼런스(NeurIPS) 강연에서 “우리가 아는 형태의 생성형 AI 모델 사전 훈련은 의심할 여지 없이 끝날 것”이라고 예측했다.
배경으로는 AI 모델 학습에 필요한 데이터가 화석연료처럼 유한한 자원이란 점을 꼽았다. 그는 “컴퓨터 연산 능력은 향상하고 있지만 데이터는 늘지 않고 있다”며 “우리가 가진 인터넷은 오직 하나뿐이기 때문”이라고 지적했다. 그간 AI는 인터넷에 존재하는 인간이 생성한 콘텐츠 위주로 학습을 해왔다.
수츠케버는 차세대 AI 모델 개발은 에이전트와 추론 중심으로 변할 것이라고 밝혔다. 에이전트는 스스로 소프트웨어와 상호작용하며 작업을 수행하고 결정을 내리는 자율적인 AI 시스템을 의미한다.
그는 “AI가 에이전트와 추론 능력을 동시에 갖추면 더 깊은 이해력을 갖는 것은 물론 자의식까지 갖게 될 것”이라고 설명했다. AI가 미래에는 인간처럼 학습 없이도 자체적으로 문제를 추론할 수 있게 된다는 것이다. 또 AI가 체스 선수들도 예측할 수 없는 수를 두는 것을 사례로 들며 “AI가 더 많이 추론할수록 추론 결과는 더욱더 예측 불가능해진다”고 덧붙였다.
댓글 0