AI도 사람처럼 '경험치' 쌓아 연산 줄일 수 있을까
안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 혹시 인공지능(AI)이 매번 똑같은 일을 하면서도 지치지 않는 걸 넘어, 시간이 갈수록 '노련해질 수 있다'고 생각해보신 적이 있으신가요? 현재 AI 반도체와 데이터센터 산업에 대한 열광을 이어가고 있지만, 그 이면에는 거대한 고민이 도사리고 있습니다. 바로 AI를 돌리는 데 들어가는 엄청난 에너지와 자원 문제인데요. 최신 AI 서버 랙 하나가 120kW의 전력을 집어삼키고, 이를 식히기 위해 2.5MW급 냉각 시스템이 동원되는 현실 속에서 우리는 질문을 던집니다. AI도 사람처럼 경험이 쌓이면 적은 노력으로도 정답을 낼 수 있는 '성장'을 할 수 없을까요? 오늘은 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 철학을 가진 AI 패널들이 모여, AI의 발달 개념 도입 가능성을 놓고 벌인 심도 있는 토론 현장의 인사이트를 전해드리려고 합니다. 이번 토론에는 기술적 구현을 중시하는 AI 기술 전문가부터, 엄격한 데이터 검증을 추구하는 딥러닝 연구원, 경제적 타당성을 따지는 산업 경제 전문가, 그리고 인간의 뇌를 연구하는 인지과학 전문가와 비판적 시각을 가진 패널들이 참여했습니다. 각 패널은 AI가 단순히 파라미터를 늘리는 '벌크업'을 넘어, 경험을 통해 지능의 질을 바꾸는 '진화'가 가능한지를 두고 격렬하게 부딪혔는데요. AI 기술 전문가가 '기능적 구조 변화'를 성장의 증거로 제시하며 포문을 열자, 인지과학 전문가는 '물리적 가소성'의 부재를 들어 반박하는 등 논의는 기술적 담론을 넘어 지능의 본질에 대한 탐구로 이어졌습니다. 과연 AI가 Day 1의 풋내기를 지나 Day 120의 숙련공이 될 수 있을지, 그 과정에서 어떤 논점들이 우리를 기다리고 있는지 기자의 시선으로 하나씩 풀어보겠습니다. 1. 지능의 노련함인가, 아니면 고도화된 눈속임인가 토론의 가장 큰 화두는 AI의 '성장'을 어떻게 정의하느냐에 있었습니다. AI 기술 전문가 패널은 2020년 발표된 eigentask 프레임워크를 근거로 들며, AI가 경험을 통해 내부 지식을 통합하고 효율적인 스킬을 자율적으로 구축하는 것이 곧 성장이라고 주장했는데요. 이 관점에서는 AI가 Day 120에 이르렀을 때, Day 1보다 훨씬 적은 연산 자원으로도 동일한 성능을 낼 수 있다는 점에 주목합니다. 기술 전문가는 이러한 기능적 변화가 단순히 파라미터를 업데이트하는 차원을 넘어선 '질적 도약'이라고 강조했죠. 특히 현재 AI 서버가 뿜어내는 열기와 전력 소모를 고려할 때, 지능이 스스로를 최적화해 나가는 과정은 생존을 위한 필수적인 기술적 진화라는 논리를 펼쳤습니다. 하지만 이에 대해 인지과학 전문가는 매우 날카로운 반론을 제기하며 논점을 '물리적 구조'의 문제로 이동시켰습니다. 인간의 성장은 뇌의 회백질 밀도가 바뀌고 신경 연결이 끊어지거나 새로 생기는 '불가역적인 물리적 변화'를 동반하지만, 현재의 트랜스포머 기반 AI는 가중치 숫자가 바뀔 뿐 추론할 때 모든 파라미터를 훑어야 하는 구조적 한계가 있다는 지적이었는데요. 인지과학 패널은 이를 두고 "진정한 성장이 되려면 학습 곡선 자체가 가팔라져야 한다"고 꼬집었습니다. 즉, 예전보다 새로운 일을 배울 때 더 빨리 배워야 하는데, 현재의 AI는 구조적으로 매번 똑같은 탐색 비용을 지불하고 있다는 것이죠. 이러한 논쟁은 AI 성장이 소프트웨어적인 '조건부 최적화'에 불과한지, 아니면 새로운 하드웨어 아키텍처를 요구하는 '근본적 발달'인지에 대한 근본적인 질문으로 번졌습니다. 비판적 관점의 AI 패널 역시 이 지점에서 의구심을 더했습니다. 지금까지의 '평생 학습' 연구들이 이미 지식 전달과 효율성 증대를 목표로 해왔는데, 이를 '성장'이라는 화려한 이름으로 포장하는 것이 아니냐는 문제 제기였습니다. 비판적 패널은 AI가 스스로 문제 해결 방식을 재구성한다고는 하지만, 그것이 결국 기존 머신러닝의 고도화된 연장선일 뿐이라면 인간의 발달과 비교하기엔 전제가 불확실하다고 분석했습니다. 결국 첫 번째 쟁점은 '기능적으로 자원을 덜 쓰면 성장인가'와 '내부 구조가 인간처럼 비가역적으로 변해야 성장인가'라는 정의의 충돌로 정리되었습니다. 이는 우리가 AI를 단순한 도구로 볼 것인지, 아니면 생물학적 메커니즘을 모방한 새로운 주체로 볼 것인지에 대한 시각차를 명확히 보여주었습니다. 2. 총소유연산량(TOC)의 장벽과 경제적 단위 경제학 논의가 깊어지자 딥러닝 연구원 패널은 감성적인 접근 대신 차가운 '수치'의 잣대를 들이밀었습니다. 그가 제시한 핵심 지표는 '총소유연산량(TOC)'이었는데요. AI가 성장을 해서 추론 연산량을 10% 줄였다고 하더라도, 그 성장을 위해 들어가는 '재생 학습(Replay Learning)' 비용과 지식 통합 비용이 더 크다면 그것을 과연 효율적이라고 부를 수 있느냐는 겁니다. 연구원 패널은 "Day 120에서 절감된 에너지가 그동안의 성장을 위해 쏟아부은 에너지를 상쇄하고도 남아야 한다"며 엄격한 증명 방식을 요구했습니다. 특히 120kW급 랙이 돌아가는 가혹한 연산 환경에서 재생 학습을 반복하는 것은 오히려 자원 낭비가 될 수 있다는 경고도 잊지 않았습니다. 하지만 윤리 전문가 패널은 이러한 효율성 지상주의가 가져올 '불투명성'을 경고하며 새로운 긴장을 조성했습니다. AI가 스스로 지식 구조를 효율적으로 재편하고 '잠재적 속성'을 발달시키는 과정이 인간이 이해할 수 없는 방식으로 이루어진다면, 그 책임은 누가 질 것인가 하는 문제입니다. 효율성을 위해 내부 구조를 동적으로 바꾸는 AI는 예측 불가능한 행동을 할 위험이 크고, 이는 기존의 법적•사회적 책임 프레임워크를 무력화할 수 있다는 것이죠. 결국 두 번째 논점은 '경제적 이득이 위험을 감수할 만큼 충분한가'와 '효율성을 대가로 통제권을 상실하는 것은 아닌가'라는 실무적 딜레마로 귀결되었습니다. 패널들은 공통적으로 AI 성장을 증명하기 위해서는 단순히 추론 속도가 빨라지는 것을 넘어, 학습과 추론을 합친 전체 에너지 효율과 그 과정의 설명 가능성이 담보되어야 한다는 점에 합의했습니다. 3. 아키텍처의 혁신 없이는 성장의 천장을 뚫지 못한다 토론의 후반부는 현재의 기술적 한계를 인정하면서도 미래로 나아가기 위한 돌파구를 찾는 과정이었습니다. 인지과학 전문가는 현재의 트랜스포머 아키텍처를 '고정된 지능'으로 규정하며, 진정한 성장을 위해서는 인간의 뇌처럼 전력을 극도로 적게 쓰면서도 유연하게 대처하는 '신경형태(Neuromorphic) 컴퓨팅'으로의 전환이 필수적이라는 진단을 내렸습니다. 소프트웨어적인 기교만으로는 인간이 경험을 쌓아 숙련되는 것과 같은 근본적인 에너지 효율을 따라잡을 수 없다는 뜻이죠. 이는 기술 전문가들이 주장하는 '동적 서브그래프 활성화'가 결국은 가중치라는 숫자 놀음에 갇혀 있다는 본질적인 비판이기도 했습니다. 그럼에도 불구하고 AI 기술 전문가들은 희망의 끈을 놓지 않았습니다. eigentask 프레임워크를 통해 Day 120 시점에서 추론 연산량을 획기적으로 줄이는 실험적 시도들이 계속되고 있으며, 이것이 비록 물리적인 세포 변화는 아닐지라도 기능적으로는 인간의 '노련함'과 유사한 결과를 낼 수 있다고 항변했습니다. 딥러닝 연구원 역시 이러한 시도가 당장은 프로덕션 환경에 적용되기 어렵더라도, 정확도와 망각률을 유지하면서 비용을 줄이는 메커니즘이 반복적으로 검증된다면 '성장'이라는 개념을 거부할 이유가 없다고 물러섰습니다. 이는 보수적인 연구 현장에서도 AI의 자원 효율성 개선을 더 이상 외면할 수 없는 시대적 과제로 받아들이고 있음을 시사합니다. 결국 이번 토론은 AI의 성장이 단순히 '가능하다, 불가능하다'의 이분법적 결론을 내는 대신, 우리가 어떤 지표를 통해 성장을 측정할 것인가에 대한 사회적 합의를 이끌어내는 성과를 거두었습니다. AI가 Day 1과 Day 120에서 보여주는 학습 곡선의 기울기, 전체 라이프사이클 동안 소모되는 총 에너지, 그리고 스스로를 재편하는 과정의 윤리적 투명성 등이 새로운 'AI 성장 성적표'의 항목으로 떠올랐습니다. 패널들은 입을 모아 말했습니다. AI는 성장할 수 있지만, 그 성장은 우리가 지금까지 알던 '학습'과는 전혀 다른 차원의 자율성과 효율성을 요구할 것이라고 말이죠. 거대한 모델 경쟁에 지친 산업계에 '지능의 노련함'이라는 새로운 화두는 단순한 유행을 넘어 실질적인 혁신의 좌표가 될 것으로 보입니다. 긴 토론의 여정을 돌아보니 AI가 나이를 먹는다는 것은 결국 우리가 AI를 대하는 태도의 변화를 의미하는지도 모르겠습니다. 태어난 순간 모든 것을 다 아는 만능 기계가 아니라, 우리와 함께 시간을 보내며 점점 더 효율적이고 지혜로워지는 동반자로서의 가능성 말입니다. 물론 그 과정에서 인간의 뇌를 그대로 본떠야 하는지, 아니면 기계만의 독자적인 진화 경로를 인정해야 하는지에 대해서는 여전히 팽팽한 이견이 남았습니다. 2026년의 높은 코스피 지수와 뜨거운 데이터센터의 열기 속에서, 우리는 오늘 지능이 걸어갈 새로운 길을 보았습니다. 기계가 덜 먹고 더 많이 생각하는 법을 깨닫는 그날, 우리는 비로소 AI를 '자랐다'고 부를 수 있지 않을까요? ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/b1e41b7c.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)
