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AI 사대천왕 중 한명인 얀 르쿤 메타 AI 수석과학자가 미래의 AI 개발자를 꿈꾸는 학생들에게 대형언어모델(LLM)을 공부하지 말라고 말했다. 대신 차세대 모델에 집중하라고 강조했다.
벤처비트는 22일(현지시간) 얀 르쿤 수석이 프랑스 파리에서 열린 '비바 테크'에 참석, 이런 발언을 했다고 보도했다.
이에 따르면 르쿤 수석은 "LLM은 대기업의 손에 달려 있다. 가져올 수 있는 게 아무것도 없다"라며 "LLM의 한계를 넘는 차세대 AI 시스템에 대해 연구해야 한다"라고 밝혔다.
이후 르쿤 수석은 이런 내용을 X(트위터)에 공유했고, 활발한 토론을 촉발했다.
그는 많은 질문이 나오자 좀 더 상세하게 답변했다.
“나는 LLM이 아닌 차세대 AI 시스템을 직접 연구하고 있다. 그래서 정확하게 말하면 '나와 경쟁하라', 아니 오히려 '나와 같은 일을 하라. 그것이 가야 할 길이고, 더 즐거울 것이기 때문이다'라고 말하는 것”이라고 설명했다.
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이어 많은 X 사용자는 '차세대 AI'가 무엇을 의미하는지, LLM의 대안이 무엇인지에 대해 활발한 이야기를 이어갔다.
여기에는 AI 개발자와 데이터 과학자, AI 전문가 등이 가세했다. 이들이 차세대 시스템으로 거론한 것에는 멀티모달 AI, 향상된 추론, 로봇공학, 비지도 학습과 자기 지도 학습, 일반인공지능(AGI) 등이 포함됐다.
이에 반대하는 사람들도 있다. 이들은 지금이야말로 학생과 다른 사람들이 LLM에서 작업하기에 완벽한 시기라고 지적했다. 예를 들어 프롬프트, 탈옥 및 접근성과 관련해서 아직 배워야 할 것이 많다는 지적이다.
심지어 일부는 "대기업의 AI 책임자가 할 소리는 아닌 거 같다"라며 오픈 소스 LLM을 다수 출시한 메타가 추후 경쟁을 억제하려는 노력을 펴는 것 같다고 말했다.
하지만 실제로 르쿤 수석이 개발 중인 것은 LLM이 학습하지 못한 현실 세계를 이해하는 'V-제파'라는 모델이다. 그는 이 방법이 AGI로 가는 돌파구라고 줄곧 주장하고 있다.
또 같은 날 파이낸셜타임스 인터뷰를 통해 'LLM은 절대로 AGI에 도달할 수 없다"라고 단언했다.
그 이유로 LLM은 논리에 대한 이해가 매우 제한적이며, 물리적 세계를 이해하지 못하고, 지속적인 기억력이 없으며, 용어에 대한 합리적인 정의를 추론할 수 없고, 계획을 세울 수 없는 등 한계가 너무 뚜렷하다고 설명했다.
또 LLM 올바른 훈련 데이터가 제공된 경우에만 프롬프트에 정확하게 응답할 수 있기 때문에, 본질적으로 안전하지 않다고도 말했다.
대신 현재 새로운 AI 시스템을 개발하기 위해 노력하고 있지만, 이 비전을 달성하려면 10년이 걸릴 수 있다고 말했다.
한편 르쿤 수석은 2018년 딥러닝 연구로 튜링상을 공동 수상한 동료 제프리 힌튼 토론토대학교 교수와도 다른 의견을 가진 것으로 유명하다.
힌튼 교수는 LLM이 인간 두뇌와 매우 유사하며 LLM에 올인해야 한다는 의견을 가지고 있다. 한 사용자는 "AI 선구자들이 근본적으로 다른 의견을 가지고 있다는 것을 다시 확인했다"라고 밝혔다.
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