얀 르쿤 "AI 발전 위해선 글로벌 협력·오픈소스 필수"
인공지능(AI) 4대 석학으로 꼽히는 얀 르쿤 교수가 AI의 실질적 발전을 위해서는 국제 협력과 오픈소스 중요성을 강조했다. 얀르쿤 뉴욕대 교수는 11일 서울 여의도 페어몬트앰배서더호텔에서 열린 포럼에 참석해 "미래의 AI 시스템은 세계의 모든 언어를 말할 수 있어야 하고, 모든 문화와 가치 체계를 이해해야 한다"고 말했다. 이어, "미국 서부 해안의 한 기관이 이러한 모델들을 훈련시키는 것은 불가능하다"고 덧붙였다. 인간의 지식과 문화를 축적하고 보편적 가치 체계를 통합한 AI 개발을 위해서는 어느 한 나라만 잘한다고 되는 것이 아니라 글로벌 차원의 협력이 필요하다는 뜻이다. 이와 함께 오픈소스를 통해 AI 발전을 보편화해야 한다는 주장도 내놨다. 얀르쿤 교수는 "전체 인터넷이 리눅스, PHP, SQL, HTML 등 오픈소스 소프트웨어로 운영되는 것처럼, AI도 플랫폼이 될 것이고 오픈소스가 될 것"이라고 내다봤다. 이에 따라 ▲오픈소스 AI 플랫폼 배포를 위험하게 만드는 법률을 제정하지 말 것 ▲이를 위한 컴퓨팅 자원을 할당할 것 ▲자국의 언어와 문화에 관한 모든 공공 데이터를 수집해 미래의 AI 시스템이 각국의 사람들을 이해할 수 있도록 할 것 등을 제안했다. 현재 단계의 AI 기술 수준은 10살짜리 아이에도 못 미친다고 바라본 점은 이목을 끈다. 그는 "현재의 대규모언어모델(LLM)에서는 언어는 다룰 수 있지만, 실제 세계는 고차원적이고 연속적이어서 이를 다루기가 훨씬 더 어렵다"고 진단했다. 이어, "챗GPT, 메타 AI 라마, 제미니 등 현재의 AI 시스템은 물리적 세계를 이해하고, 지속적인 메모리를 가지며, 추론하고 계획할 수 있는 능력이 부족하다"며 "10살짜리 아이도 처음 부탁받았을 때 할 수 있는 일, 즉 저녁 식사 테이블을 치우고 식기세척기를 채우는 것을 한 번에 배울 수 있는 가정용 로봇이 없다"고 평가했다. 이같은 한계 극복을 위해 제파(JEPA) 아키텍처를 소개하며 "단순히 신경망 층을 통과시켜 직접 출력을 계산하는 대신, 입력과 가장 호환되는 출력을 찾는 최적화 방식이 본질적으로 더 강력한 추론 절차"라고 설명했다. 그는 또 "다가오는 10년은 로봇 공학의 10년이 될 것이다. 진정한 AI 혁명은 아직 오지 않았다"며 "이는 학계와 과학계 수준에서, 이론적 수준에서, 알고리즘 수준에서, 그리고 산업계의 기초 연구와 AI 연구에서도 많은 연구가 필요하다는 것을 의미한다"고 말했다.
