빠르게 진화하는 인공지능(AI)의 세계에서 최근 인터뷰는 업계 내에서 중요한 논의와 재평가를 불러일으켰습니다. 선도적인 AI 과학자이자 세계 4대 AI 학자 중 한 명인 Yann LeCun은 최근 _Financial Times_와의 인터뷰에서 ChatGPT를 지원하는 것과 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 결코 인간과 같은 사고를 완전히 복제하지 못할 것이라고 밝혔습니다. 그리고 계획. 그의 발언은 LLM의 한계와 향후 AI 개발 방향에 대한 지속적인 논쟁을 심화시켰습니다.


LLM은 생성 AI의 중추가 되었으며 OpenAI의 ChatGPT와 같은 시스템이 쓰기부터 문제 해결까지 광범위한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 그러나 AI가 삶과 업무의 다양한 측면에 계속해서 더 깊이 통합됨에 따라 기술 업계에서는 이러한 모델이 일반 인공지능(AGI)으로 알려진 보다 포괄적인 형태의 지능으로 진화할 수 있는지에 대해 점점 더 의문을 제기하고 있습니다. LeCun 박사의 비판은 LLM이 물리적 세계에 대한 깊은 이해가 부족하고 인간 사고를 특징짓는 논리와 계층적 계획을 보여주지 못한다는 주요 단점에 초점을 맞추고 있습니다.


LeCun 박사는 LLM의 고급 기능에도 불구하고 근본적인 한계가 있다고 주장합니다. 그들은 떨어진 공이 튀는 것을 이해하는 것과 같이 인간이 당연하게 여기는 기본 개념에 어려움을 겪습니다. 그는 이러한 모델이 훈련 데이터에 크게 의존하고 독립적으로 추론하거나 지속적으로 기억하는 능력이 부족하기 때문에 본질적으로 제한적이라고 지적합니다. 결과적으로 적절한 데이터가 제공될 때만 정확한 응답을 생성할 수 있으므로 더 깊은 이해나 추론이 필요한 작업에 대한 신뢰성이 떨어집니다.


이러한 한계가 더욱 분명해짐에 따라 AI 업계는 대안을 모색하기 시작했고, 이는 LAM(Large Action Models)의 개발로 이어졌습니다. 주로 언어 처리에 초점을 맞춘 LLM과 달리 LAM은 AI용 운영 체제(OS)와 마찬가지로 다양한 시스템과 상호 작용하고 제어할 수 있는 포괄적인 AI 에이전트로 작동하도록 설계되었습니다. 자주 인용되는 예로는 영화 아이언맨 시리즈에 등장하는 가상의 AI 비서 자비스(Jarvis)가 있는데, 전자 장치를 연결하고 제어하는 ​​동시에 사용자 명령에 따라 독립적인 판단을 내립니다.


이 신흥 분야의 핵심 플레이어 중 하나는 전직 스탠포드 대학 연구원인 Canter CEO와 Google DeepMind의 과학자 4명이 이끄는 스타트업입니다. 이 회사는 최첨단 연구뿐 아니라 삼성, 아마존 등 주요 기술 기업으로부터 막대한 투자를 유치해 주목을 받아왔다. 미국 벤처 캐피털 회사 Accel이 주도하고 LVMH 회장 Bernard Arnault, 전 Google CEO Eric Schmidt 등 유명 인사가 참여한 이번 종자 투자 라운드는 LAM에 대한 높은 기대를 강조합니다.


LAM 기술과 삼성, 아마존 등 기업 생태계의 시너지 효과가 차세대 AI 개발을 주도할 것으로 예상된다. 새로운 LAM의 초점인 Agent AI는 연결된 시스템과 원활하게 통합되어 일상 생활에서 AI가 작동하는 방식에 혁신을 가져오는 것을 목표로 합니다. 캔터 CEO는 특히 연결된 AI 시스템의 모바일 통합이 AGI 관련 제품에 중요한 기회로 여겨지는 한국에서 파트너십의 중요성을 강조했습니다.


AI 산업이 계속해서 가능성의 경계를 확장함에 따라 LAM은 LLM의 한계를 해결하고 AGI 비전 실현에 더 가까워질 수 있는 유망한 새로운 방향을 제시합니다. 이러한 새로운 모델이 LLM이 달성할 수 없는 목표를 성공적으로 달성할 수 있을지 여부는 아직 알 수 없지만, 주요 기술 기업의 투자와 관심을 보면 업계가 이 새로운 영역을 탐색할 준비가 되어 있음을 알 수 있습니다.