[디지털데일리 박세아 기자] 현재 인공지능(AI) 발전 속도가 빨라 정부 정책이 속도를 따라가지 못하고 있다는 지적이 나오는 가운데 정부가 대형 AI 알고리즘 개발에 나선 것으로 파악됐다. 민간 기업에서 AI 연구가 확산되고 있는 만큼 정부는 범용적 AI 확산에 정책 방향을 잡고 있는 것으로 관측된다.

18일 한국미래기술교육연구원이 개최한 '초거대 AI와 최신 인공지능 개발이슈' 세미나에서 정보통신기획평가원 박상욱 팀장은 "정부에서도 GPT3(Generative Pre-Training 3)와 같은 모델을 개발하고자 사업을 계획했지만, 지난해 말 국내 대기업에서 언어 프로토타입과 모델을 공개하면서 사업이 중단된 적이 있다"고 언급했다.

대신 현재는 텍스트를 집어넣고 이미지나 영상으로 변환하는 대형 AI 알고리즘을 개발하는 사업 계획을 하고 있다고 전했다. 이 사업은 올해 하반기부터 시작해서 향후 3년 반 정도 진행될 예정이다.

박 팀장은 "향후에는 동일한 성능을 내면서도 하이퍼 파라미터라든지 그 개수를 줄이는 형태로 모델 경량화 부분이 지속돼야 한다. 이미 바둑이나 번호판 인식 등에 있어 사람이 AI를 이길 수 없다. 또 자율주행 자동차나 유통, 물류 혁신도 가속화될 것이다. AI의 궁극적 목표는 최종적으로는 범용 AI로 가는 방향이 될 것"이라고 설명했다. 즉 인간의 개입없이 자발적 의지로 실세계와 상호작용 하는 방식이 지향점이라는 의미다.

그는 "현재 데이터 기반 AI는 학습 데이터는 많지만, 기억 매커니즘이 없어 평생 지속 학습을 해야하는 문제가 있다. AI가 환경이나 주변 객체들과 자신을 분석해 인식해야 공적 목표를 달성할 수 있는 수준이 된다"고 말했다.

데이터 기반의 AI만으로는 공적 목표 달성이 쉽지 않다는 판단이다. 예컨대 지금의 AI가 사람의 감성을 모르는 상태에서 '집안에 싱싱한 재료로 요리해봐' 라는 명령을 인식할 수는 있지만, 살아있는 동물로 요리를 하는 위험생이 내포돼 있다는 것이다.

박 팀장은 AI에게 상식 학습을 비롯해 딥마인드가 했던 심층강화 학습 등 추론이 가능한 영역까지 나아가는 과정이 필요하다고 보고있다. 지금의 딥러닝 방식으로는 단기기억이 장기기억 영역으로 넘어가는 등 부분이 없기 때문에 AI 발전을 위해서는 이런 아키텍처가 필요하다고 전했다.

박 팀장은 "AI가 인간의 뇌와 닮게 발전하다 보면, 1~2개 일밖에 동시에 처리하지 못하는 현재 수준의 AI보다 더 많은 일을 동시다발적으로 할 수 있다. 또 생존을 위해 자기학습을 하는 자연지능과의 차이를 좁혀나가면서 최종적으로 시간이 거듭될수록 인간지능과 유사한 수준이 될 것"이라고 언급했다.