"LLM은 훈련받은 것 외에는 아무것도 할 수 없다. 대규모 데이터 학습이 AGI로 가는 길은 아니다"

"LLM의 작동 방식은 놀랍지만, 매우 제한적이다. 엄청난 학습이 이뤄져도 그다지 좋지 않은 지능 수준에 도달할 뿐이다." 

얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자.

그는 최근 타임스와의 인터뷰 중 대규모 학습이 인공일반지능(AGI)을 달성할 수 있다는 주장에 대해 부정적인 의견을 밝혔다.

특히 샘 알트먼 오픈AI CEO가 더 많은 컴퓨팅 성능과 데이터로 대형언어모델(LLM)을 훈련하면 AGI가 탄생할 것이라고 믿고 있다. 그는 수조달러에 달하는 엄청난 투자를 통해 엄청난 양의 AI 칩을 확보하려고 시도 중이다.

하지만 르쿤 수석은 AGI 등장에 회의적이다. 심지어 AGI라는 용어를 사용하는 것도 피하고 있다.

그 근거로 AI는 물리적인 세계를 이해하는 것과 같은 인간적인 특성이 없다고 강조한다. 대신 인간 지능에 근접하려면 언어 학습 이전에 동물 수준부터 세계를 이해하는 식의 특별한 방식이 필요할 것이라고 지적하고 있다.

임대준 기자 ydj@aitimes.com