스위스, '인간형' 인공지능 구축 목표

[이매진]

스위스, '인간형' 인공지능 구축 목표

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스위스, '인간형' 인공지능 구축 목표

 전 세계 기업들은 AI를 인간 지능에 더욱 가깝게 만들기 위해 경쟁하고 있습니다. Copyright 2024 The Associated Press. All Rights Reserved.

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스위스 개발자들이 인간처럼 "생각"할 수 있는 인공지능(AI) 개발 경쟁에 뛰어들었습니다. 일부 개발자들은 획기적인 발전을 눈앞에 두고 있다고 주장합니다. 정말 그럴까요?

이 콘텐츠는 다음에 게시되었습니다.2025년 10월 29일 - 09:00

9분

사라 이브라힘

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2022년 ChatGPT가 공식 출시된 이후, 수백만 명의 사람들이 마치 사람처럼 AI와 상호작용하는 데 익숙해졌습니다. 하지만 지금까지 어떤 AI 도구도 "인간적인" 의미에서 지능을 갖춘 것으로 입증되지는 않았습니다.

가장 널리 사용되는 대중적 AI 플랫폼은 대규모 언어 모델(LLM)로, 방대한 데이터에서 학습된 반복적인 패턴을 기반으로 예측을 수행합니다. 하지만 대부분의 LLM은 인간처럼 실시간으로 학습하고 새로운 정보에 적응할 수 없습니다.

"그들은 자신들이 우리만큼 지능적이라는 환상을 주지만, 이는 단지 통계적 모방일 뿐이며, 진정한 이해가 아닙니다."라고 연방 기술 연구소인 ETH 취리히의 컴퓨터 과학과 교수인 토르스텐 회플러는 말합니다.

인간과 기계 사이의 간극을 메우기 위해 전 세계 기업과 연구소들은 인간 수준의 이해력과 적응력으로 정의되는 인공 일반 지능(AGI) 개발에 박차를 가하고 있습니다. AGI는 AI 분야의 많은 전문가들이 목표로 삼고 있는 기술입니다. 기계가 인간 수준의 정확성과 유연성을 바탕으로 거의 모든 작업을 수행할 수 있게 해 주기 때문입니다.

스위스의 일부 개발자들은 인간 지능을 갖춘 AI 개발에 근접했다고 생각합니다. 하지만 일부 전문가들은 LLM이나 이와 유사한 모델만으로는 과연 그 목표에 도달하기에 충분할지, 그리고 "인간" AI가 과연 바람직한 목표인지 의문을 제기합니다.

테스트 머신 인텔리전스

이 경쟁의 중심에는 현재 ARC Prize를 선도하고 있는 스위스 스타트업 Giotto.ai가 있습니다.외부 링크는 일련의 시각적 퍼즐을 통해 AI 시스템이 인간과 유사한 추론 능력에 얼마나 가까운지를 측정하는 글로벌 경연 대회입니다. 이 글을 쓰는 시점에 Giotto.ai는 퍼즐의 27.08%를 해결하여 Grok 4 및 GPT-5와 같은 매우 인기 있는 대규모 언어 모델을 능가하는 성과를 기록했습니다. 이 경연 대회의 현재 단계는 11월 3일에 종료됩니다.

ARC란 무엇인가요?

 ARC 퍼즐의 예. AI는 입력 이미지(왼쪽)의 예시를 따라 숨겨진 규칙을 이해하고, 이를 출력 이미지(오른쪽)에 적용해야 합니다. arcprize.org

다보스에 위치한 연구소 Lab42는 전 세계 프로그래머들이 자체 프로젝트를 통해 ARC 테스트를 해결하도록 지원함으로써 인공 일반 지능(AI)을 추구하고 있습니다. 2024년에 이 연구소는 다음과 같이 보고했습니다.외부 링크비공식 챌린지에서 한 팀이 ARC 테스트의 34%를 해결하면서 새로운 세계 기록을 세웠습니다.

>> 다보스 알파인 타운에서 AGI 허브가 되려는 Lab42의 목표에 대해 자세히 알아보세요 .

더

더스위스 알프스의 인공지능을 위한 '중립' 허브

이 콘텐츠는 다음에 게시되었습니다.2023년 2월 2일  다보스는 중국과 미국의 영향력을 견제하기 위해 '정치적으로 중립적인' 인공지능 연구 허브가 되고자 합니다.

자세히 보기: 스위스 알프스의 인공지능을 위한 '중립' 허브

이러한 성과는 인상적이지만 여전히 인간 지능에는 훨씬 못 미칩니다. ARC 테스트 제작자 François Chollet는 다음과 같이 말합니다.외부 링크"똑똑한" 인간이라면 아무런 훈련 없이도 퀴즈의 95% 이상을 풀 수 있어야 합니다.

Giotto.ai와 Lab42는 이 대회에서 우승하면 인간의 뇌처럼 작동하는 기술, 즉 창의적이고, 실시간 학습이 가능하며, 새로운 기술을 빠르게 습득하는 기술을 개발하는 데 가까워졌다는 것을 보여줄 수 있을 것이라고 생각합니다.

LLM은 충분히 지능적이지 않습니다

스위스 남부 루가노에 있는 달레 몰레 인공지능 연구소(IDSIA)의 과학 책임자인 마르코 자팔론은 특정 테스트에서 아무리 좋은 성과를 거두더라도 AGI는 현재 AI 모델의 범위를 벗어난다고 생각합니다.

"오늘날 대부분의 대규모 언어 모델은 실제로 지능적인 측면이 전혀 없습니다. 패턴을 인식할 뿐 원인을 이해하지 못합니다."라고 그는 말합니다. 자팔론은 인과 법칙에 대한 이해가 없다면 AI는 상관관계라는 기본적인 지능에만 국한될 것이라고 말합니다.

진정으로 지능적인 시스템이라면 대안적인 시나리오를 상상하고 "만약..."과 같은 질문을 던질 수 있어야 합니다. 자팔론은 LLM이 이런 것처럼 보일 수 있지만, 이는 인간이 쓴 텍스트에서 발견되는 패턴을 모방하는 데 능숙하기 때문이라고 덧붙입니다.

자팔론에 따르면, AGI 달성의 문제점은 오늘날 대부분의 빅테크 기업들이 AI를 인간의 뇌와 더욱 유사하게 만드는 진정한 과학적 혁명을 추구하는 대신, 빅데이터와 엔지니어링의 지름길을 통해 모델을 개선하는 것을 선호한다는 것입니다. 자팔론은 "진정한 지능을 구현하려면 기존 모델을 보완하는 완전히 새로운 AI 접근 방식이 필요합니다."라고 말합니다.

추론 모델의 증가

일부 연구자들은 추론 시스템이라고 불리는 차세대 AI 모델이 이러한 한계 중 일부를 극복하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다.

이러한 시스템 역시 통계적 예측을 사용하지만, 복잡한 문제를 작은 조각으로 나누고 순차적으로 해결함으로써 인간의 사고를 시뮬레이션하려고 시도합니다.

취리히 연방공과대학교(ETH Zurich)의 호플러(Hoefler)는 특히 LLM(법학 석사) 학위와 병행할 경우 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다고 말합니다. 그의 연구팀은 성능 향상을 위해 적극적으로 노력하고 있으며, 그 결과는 "거의 인간과 유사하다"고 호플러는 설명합니다.

Giotto.ai를 포함한 전 세계 기업들은 추론 모델이 AGI(인공지능)로 나아가는 방향을 제시하기를 기대하고 있습니다. Giotto.ai는 자사 시스템이 Grok 4나 GPT-5와 같은 LLM보다 훨씬 작고 효율적이라고 주장합니다. 하지만 정확히 어떻게 이러한 결과를 얻는지는 아직 명확하지 않습니다. Giotto.ai는 접근 방식의 기술적 세부 사항을 공개하지 않았으며, 대회 종료 후 보고서를 발표할 계획입니다.

AI 용어집

스위스는 일반 인공지능에 한 걸음 더 가까워졌을까?

Giotto.ai의 AI가 미국의 거대 기업들을 제치고 ARC 상을 수상한다면 스위스에 놀라운 업적이 될 것입니다. 하지만 퍼즐을 풀 수 있는 모델을 실제로 어떻게 적용할 수 있을지는 아직 불분명합니다. 호플러는 "인간은 퍼즐을 푸는 것 이상의 일을 할 수 있습니다."라고 말합니다.

Swissinfo와의 인터뷰에서 알도 포데스타 CEO는 Giotto.ai가 내년 안에 일반 지능을 달성한다는 목표를 달성한다면 어떤 응용 분야든 가능할 것이라고 말했습니다. 

IDSIA의 자팔론은 이러한 주장에 여전히 회의적입니다. 그는 대규모 언어 모델과 통계적 예측에 기반한 시스템이 인간 수준의 지능에 도달할 수 있을지 의문을 제기합니다. 또한 OpenAI나 Anthropic과 같은 기업들이 내놓은 유사한 야심 찬 약속들은 지금까지 거액의 자본을 유치하기 위한 과대광고에 불과했다고 지적합니다. 자팔론은 이러한 기업들 중 어느 곳도 인과 추론과 같은 근본적인 과제를 어떻게 극복할 수 있는지 설명하지 못했다고 지적합니다.

그는 "이러한 모델을 통해 세상을 이해하고 인과관계를 통해 추론하는 AI가 등장하지 않는 한 인간 지능은 여전히 ​​먼 미래에 머물러 있을 것입니다. 하지만 오늘날에는 아직 그렇지 못합니다."라고 말했습니다.

세계적인 AI 전문가이자 베이징 일반 인공지능 연구소 소장인 중국 과학자 송춘 주(Song-Chun Zhu)는 이메일에서 예측이 아닌 인과관계의 법칙을 진정으로 이해할 수 있는 근본적으로 다른 AI 기술을 개발해야 할 필요성을 강조했습니다.

인간 수준의 AI는 매혹적이지만 위험하다

인간 수준의 AI는 아직 도달하기 어려운 것처럼 보입니다. 그리고 많은 연구자들에게 이는 나쁜 일이 아닙니다. 루체른 대학교 윤리학 교수이자 취리히 연방 공과대학교(ETH Zurich) 방문 교수인 피터 G. 키르히슐레거는 인간과 기계의 경계를 모호하게 만드는 AI 모델은 윤리적 측면에서 문제가 있다고 말합니다.

그는 "위험은 기계가 우리를 모방한다는 것이 아니라, 기계가 아무도 책임지지 않고 결정을 내리는 우리를 대체하게 된다는 것입니다."라고 말했습니다.

키르히슐레거에게 AI는 과학 연구를 발전시키거나 일상적인 문제를 더욱 지속 가능하게 해결하는 등 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 그는 모든 선택이 개인의 책임에 기반을 두도록 인간과 기계의 구분을 유지하는 것이 중요하다고 강조합니다.

그는 "결정은 반드시 인간의 손에 달려 있어야 하며, 기계는 결정을 실행하는 데만 국한되어야 한다"고 말했다.

Gabe Bullard/gw 편집