포스트 AI

AI가 더 큰 모델, 더 많은 데이터, 더 강력한 인프라로 스케일링 중이다

AI는 기계다. AI의 성능 개선은 ‘계산력의 축적’이 아니라 인간이 의사결정을 내리는 방식의 원리를 이해하는 데 있다.

인간이 가진 감정, 직관, 가치함수(value function)는 단순한 ‘인간적 특성’이 아니라 의사결정의 엔진이다. 진화가 수백만 년 동안 다듬어온 이 가치함수는 사전학습을 아무리 늘려도, 데이터와 GPU를 아무리 쌓아도 기계가 가질 수 없는 영역이다. 인간은 환경을 만나고 경험을 축적하면서 끊임없이 가치함수를 업데이트하는 지속학습(continual learning) 시스템이다. 반면 AI는 거대한 암기 기계다. 한 번 학습이 끝나면 지식이 쌓일뿐 새로운 환경에 적응하는 일반화과정을 가지지 못한다.
인간의 뇌는 적은 데이터에서도 놀라운 일반화를 보여주고, 비지도 학습(unsupervised learning) 상황에서도 위대한 판단을 내릴 수 있는 것은 는 인류의 진화가 하드코딩한 가치함수 덕분이며, 이는 현재의 AI가 갖지 못한 ‘사전지식의 형식’이다. 이 말은 결국 “인간은 AI보다 더 뛰어난 학습 알고리즘을 갖고 있다”는 선언이다.
AI가 스케일링 법칙의 시대(Age of Scaling)를 끝내고 ‘연구의 시대’(Age of Research)로 넘어가고 있다. 더 큰 모델, 더 많은 GPU가 아니라 새로운 원리가 필요하다는 메시지다. 인간의 감정·가치·감각이라는 요소를 다시 이해하고, 그것이 어떻게 의사결정 구조를 만드는지를 탐구하는 것이 다음 세대 AI의 핵심이다.
인간 중심적 AI를 제시한 포스트 AI가 대단한 이유다. 기술의 미래를 기계에서 찾는 것이 아니라, 인간이 어떻게 판단하고 느끼는지, 인간이 이미 보유한 내재적 알고리즘에서 찾았다는 점이다. 지금의 AI가 직면한 한계는 결국 인간을 다시 바라봐야 해결된다는 것을 제시한것이다