RL+LLM만으로 AGI, 충분할까?

AGI(범용 인공지능), 과연 우리는 그 문턱에 다다른 것일까요? 최근 몇 년간 LLM(대규모 언어 모델)의 폭발적인 성장과 RL(강화 학습)의 눈부신 성과를 보며, 많은 이들이 이 두 기술의 결합이 AGI로 가는 가장 빠른 길이라고 믿어왔습니다. 하지만 정말 그럴까요? ‘AI Automation Lab’은 장밋빛 환상 속에 숨겨진 냉철한 현실을 직시해야 한다고 말합니다. 강력한 조합임은 분명하지만, AGI를 달성하기 위해선 아직 넘어야 할 산이 많습니다.

AI 최강 조합의 탄생, 그러나…

언어의 마법사 LLM과 행동 학습의 제왕 RL. 이 둘의 조합은 마치 아이언맨 수트에 인공지능 비서를 탑재한 듯한 시너지를 기대하게 만들었습니다. LLM은 방대한 지식을 바탕으로 복잡한 지시를 이해하고, 추론하며, 창의적인 텍스트를 생성하는 데 탁월합니다. 반면 RL은 시행착오를 통해 목표 지향적인 행동 전략을 스스로 학습하는 데 발군의 실력을 보여줍니다.

실제로 이 두 기술은 복잡한 게임 환경에서 인간을 뛰어넘는 성과를 보여주거나, 로봇에게 자연어로 명령을 내려 특정 작업을 수행하게 하는 등 인상적인 결과를 만들어냈습니다. 때문에 많은 이들은 이 조합이 AGI의 마지막 퍼즐 조각이 될 것이라 확신했습니다. 하지만 전문가들은 고개를 젓습니다. 이 환상적인 조합에도 AGI를 가로막는 근본적인 장벽이 존재합니다.

LLM, 그들이 놓치고 있는 것들

LLM은 언어 세계의 절대 강자입니다. 하지만 실제 세계를 살아가는 ‘존재’로서의 지능과는 거리가 멀다는 지적이 많습니다. LLM은 텍스트 데이터로부터 학습하며 ‘언어적 패턴’을 익힐 뿐, 현실 세계의 물리 법칙이나 인과관계를 진정으로 이해하지 못합니다.

가령, LLM은 “컵이 떨어지면 깨진다”는 사실을 알지만, 컵이 떨어지는 과정을 시뮬레이션하거나, 깨진 컵 조각을 치워야 하는 실제 환경에서의 능동적인 행동을 계획하고 수행하는 데에는 한계를 보입니다. 장기적인 계획 수립이나 복잡한 실제 환경에서의 상호작용 능력, 그리고 ‘세계 모델링(world modeling)’ 능력은 LLM의 근본적인 약점으로 지적됩니다.

RL, 현실의 벽에 부딪히다

강화 학습(RL)은 시행착오를 통해 환경과 상호작용하며 최적의 정책을 찾아냅니다. 알파고(AlphaGo)와 같은 성공 사례들은 RL의 잠재력을 여실히 보여주었죠. 그러나 RL 역시 AGI를 향한 길목에서 거대한 난관에 부딪힙니다. 가장 큰 문제 중 하나는 바로 ‘샘플 효율성’입니다. RL 에이전트는 하나의 기술을 익히기 위해 엄청난 수의 시뮬레이션을 반복해야 합니다. 이는 현실 세계에 그대로 적용하기에는 비효율적이며, 때로는 불가능하기까지 합니다.

또한, RL은 ‘탐색(exploration)’ 문제와 ‘일반화(generalization)’ 능력에서 도전을 겪습니다. 학습된 환경과 조금이라도 다른 새로운 상황에서는 제대로 작동하지 못하는 경우가 허다합니다. 마치 특정 게임에서만 천재적인 실력을 발휘하는 게이머처럼, RL은 복잡하고 예측 불가능한 실제 세계의 다양한 상황을 포괄하는 일반적인 지능을 구현하는 데 아직 역부족입니다.

AGI로 가는 길, 무엇이 더 필요한가?

그렇다면 LLM과 RL만으로는 부족한 AGI의 마지막 퍼즐 조각은 무엇일까요? 전문가들은 몇 가지 핵심적인 요소를 지목합니다.

• 세계 모델 (World Model): AI가 세상을 이해하고 미래를 예측하며, 다양한 상황을 시뮬레이션할 수 있는 내적 모델이 필요합니다. 인간의 뇌가 세상을 예측하고 계획하는 것처럼, AI도 외부 정보를 단순히 처리하는 것을 넘어 자신만의 ‘세계’를 구축해야 합니다.
• 더 깊은 추론 구조 (Deeper Reasoning): 현재의 LLM은 놀라운 추론 능력을 보여주지만, 이는 대부분 학습 데이터에서 발견된 패턴에 기반합니다. 표면적인 패턴 매칭을 넘어, 근본적인 원리와 인과관계를 이해하고 새로운 문제에 대해 창의적으로 추론하는 능력이 필수적입니다.
• 효과적인 지식 통합 메커니즘 (Effective Knowledge Integration): 상징적 AI(Symbolic AI)와 연결주의 AI(Connectionist AI)의 장점을 결합하여, 체계적인 지식과 유연한 패턴 인식 능력을 동시에 갖추어야 합니다.
• 안전 및 정렬 (Safety & Alignment): AGI는 인류의 가치와 목표에 부합하도록 설계되고 통제되어야 합니다. 이는 기술적인 문제를 넘어선 철학적, 윤리적 난제이며, AGI 개발의 가장 중요한 전제 조건입니다.

미래를 여는 열쇠: 기계적 해석 가능성

AGI를 향한 여정에서 또 하나 간과할 수 없는 핵심 요소는 바로 ‘기계적 해석 가능성(Mechanistic Interpretability)’입니다. 현재의 AI, 특히 딥러닝 모델은 그 작동 방식이 마치 ‘블랙박스’와 같습니다. 엄청난 성능을 발휘하지만, AI가 어떤 근거로 특정 결정을 내렸는지, 왜 때때로 비합리적인 행동을 하는지 명확히 설명하기 어렵습니다.

만약 AGI가 인류에게 심각한 영향을 미칠 수 있는 결정을 내린다면? 그 판단의 근거를 이해하고 제어할 수 없다면, 우리는 그 시스템을 신뢰할 수 없을 것입니다. 따라서 AGI의 내부 작동 방식을 투명하게 이해하고, 잠재적인 오류나 위험 요소를 식별하고 수정할 수 있는 능력이 필수적입니다. 기계적 해석 가능성은 AGI의 안전하고 신뢰할 수 있는 개발을 위한 가장 강력한 안전벨트 역할을 합니다.

마치며: AGI 로드맵을 다시 그리다

LLM과 RL의 조합은 분명 AI 발전의 중요한 이정표임이 분명합니다. 하지만 이 조합만으로 AGI의 문을 열 수 있다는 환상에서는 벗어나야 합니다. AGI는 특정 기술의 단순한 확장이나 결합이 아닌, 지능에 대한 근본적인 이해와 새로운 아키텍처, 그리고 인류의 가치와의 정렬을 위한 깊은 성찰이 필요한 복잡한 여정입니다.

세계 모델을 구축하고, 심층적인 추론 능력을 개발하며, AI의 내부 작동 방식을 투명하게 밝히는 연구에 더욱 매진해야 합니다. 이 길은 멀고 험난하겠지만, 인류에게 진정한 범용 인공지능 시대를 열어줄 유일한 로드맵일 것입니다.

여러분은 AGI가 도래하기 위해 가장 시급하게 해결되어야 할 문제가 무엇이라고 생각하시나요? 댓글로 의견을 남겨주세요!