인공지능(AI)에 대한 과대 포장은 피할 수 없다. 베이징에서 미국 IT업계의 메카인 시애틀에 이르기까지, 기업들은 데이터에 굶주린 AI 시스템에 막대한 금액을 투자하고 있다. 그들이 비즈니스 지형을 근본적으로 바꿀 것이라고 믿기 때문이다. AI의 진정한 효과를 더 잘 측정하기 위해, 우리는 채용과 신약 개발에서의 AI 활용, 그리고 중국 내 AI의 급부상을 취재했다. 아울러 한걸음 더 나아가, 진정한 ‘사고 기계(Thinking Machine)’를 개발하려는 IT 공룡들의 노력도 살펴봤다. 물론 AI의 과대 포장에서 벗어나긴 어렵다. 그럼에도 다음 기사들은 앞으로 세계를 재편할 수 있는 기술의 이해도를 높여줄 것이다. /포춘 편집부

알파벳에서 마이크로소프트에 이르기까지, IT 최대 기업들이 비즈니스 세계를 근본적으로 바꿀 수 있는 기술 개발에 많은 투자를 하고 있다. 다만 그 기술이 언제 도래할지는 아무도 예측할 수 없다. By JEREMY KAHN

작년 7월 마이크로소프트(MS)—시가총액 1조 달러를 상회하며 세계 최대의 기업 가치를 가진 회사 중 하나—의 CEO 사티아 나델라 Sataya Nadella는 34세의 기업가 샘 올트먼 Sam Altman과 짧은 동영상을 촬영했다(그는 실리콘밸리에서 스타트업 액셀러레이터로 유명한 ‘와이 콤비네이터’를 한때 경영했던 인물로 잘 알려져 있다).

나델라는 자신의 링크트인 프로필에 그 3분짜리 동영상을 올렸다. 이 비디오의 배경은 넷플릭스 코미디 영화인 ‘비트윈 투 펀즈 Between Two Ferns’와 묘하게 닮았다. 그 영화에서는 코미디언 자흐 갈리피아나키스 Zach Galifianakis가 버락 오바마와 여배우 샬리즈 테론 같은 A급 게스트들과 인터뷰를 하며 의도적으로 우스꽝스러운 장면을 연출했다. 반면, 이 비디오에서는 나델라와 올트먼이 검은색 배경에 작은 커피 테이블을 사이에 두고 아담한 크기의 의자에 앉아 있었다. 테이블에는 두 잔의 물컵과 노트들 위에 놓인 작은 화분이 있었다. 진행을 맡은 나델라(52)는 메모지를 손에 들고 올트먼에게 질문을 던졌다.

그러나 나델라는 (넷플릭스 영화와 다르게) 웃음을 유발하지 않았다. 오히려 그 동영상의 목적은 두 명의 경영자들이 중요한 이정표를 논의하는 것이었다. 바로 MS가 올트먼이 경영하는 샌프란시스코 소재의 스타트업 오픈AI에 10억 달러를 투자한다는 내용이었다.

올트먼은 나델라에게 "그러니까 우리 임무는 초인적인 수준의 인공일반지능(Artificial General IntelligenceㆍAGI), 즉 광의의 AI 시스템을 개발하는 것”이라며, "이것이 인류 역사상 가장 중요한 기술 발전이 될 것이라고 생각한다. 우리가 정말로 스스로 생각하고 학습할 수 있는 컴퓨터를 갖게 된다면, 그것은 혁신적인 일이 될 것”이라고 설명했다.

MS의 오픈AI에 대한 투자가 헤드라인을 장식한 가운데, 나델라는 자신의 회사도 그 미션에 전념할거라는 점을 시사했다. 그리고 전략적인 관점에서, 그는 MS의 ‘기술 무기 경쟁’ 참여를 공식화했다. 경쟁 상대는 구글 모회사인 알파벳과 비즈니스 업계를 근본적으로 바꿀 수 있는 기술 개발에 뛰어든 소수의 다른 회사들이다. 이 경쟁의 결과에 따라 MS, 알파벳, 혹은 다른 누군가는 20년 안에 세계에서 가장 가치 있는 회사로 자리매김할 수 있다.

오픈AI에 투자하기로 한 나델라의 결정은 또한 AI 기술을 선도하려는 회사의 자체 내부 노력이 부족했다는 점을 어느 정도 인정한 셈이었다. 따라서 MS는 경쟁사들을 빠르게 따라잡을 필요가 있었다.

IT조사기관 포레스터 리서치의 애널리스트 크레이그 르 클레어 Craig Le Clair는 "AI를 선점한다는 것은 IT분야의 차세대 금광을 차지하는 것과 마찬가지”라고 말한다. 그는 AI의 잠재적 영향력에서 있어, AI를 전기에 비유한다. 한편, 나델라의 경쟁자 순다르 피차이 Sundar Pichai 알파벳 CEO는 AI를 “인류가 해야 할 가장 중요한 프로젝트”라고 부르며 “영향력이 불보다 더 크다”고 한층 더 강조했다.

불의 발명으로 돈을 벌 수 있다는 것을 상상해보자. 그리고 이제는 불로 돈을 벌 기회를 놓친다고 상상해보자. /*역주: AI의 발명으로 돈을 벌 수 있었다면, 이제는 AI 자체로 돈을 벌 수 있는 기회를 놓쳐서는 안 된다는 뜻/

오픈AI는 다른 누구가 아닌, 올트먼과 테슬라 창업자인 억만장자 일론 머스크에 의해 2005년 설립됐다. 목표는 AGI를 개발하는 것이다. 회사는 “이 기술이 인류 모두를 이롭게 하는 방식으로 개발되도록 전력을 다하고 있다”고 밝혔다. 이런 이유로 오픈AI는 초창기에 비영리 조직으로 탄생했다. 하지만 지난해 회사는 영리 조직을 설립한 후 MS로부터 투자를 유치했다. 계약 조건에 따르면, AGI 개발 과정에서 오픈AI가 개발하고 라이선스 계약을 선택하는 어떠한 기술을 상업화할 경우, MS가 최우선 파트너의 지위를 갖게 된다.

Artificial General Intelligence에서 ‘General’은 좀 더 평범하고 좁은 의미의 AI와 차별화하기 위해 사용됐다. 최근 몇 년간 알렉사와 시리 같은 혁신적인 기술을 우리에게 가져다 준 것이 바로 협의의 AI이다. 얼굴로 아이폰을 여는 기능, 그리고 페이스북에서 업로드한 사진 속 친구들을 자동 태깅(Auto-Tagging)하는 기술이 여기에 해당된다. 또한 협의의 AI 시스템이 아마존에 주문한 물품을 당신 집으로 보내고, 은행 고객센터로 건 당신의 전화를 누가 처리할지를 결정한다.

이와 마찬가지로, 알고리즘과 데이터 과학, 컴퓨팅 분야에서도 근본적인 혁신들이 일어나고 있다. 오늘날 이 두 종류의 AI에 대해 기대감이 커지는 이유이기도 하다. 하지만 이 둘은 기능면에서 뚜렷한 차이를 보인다. 그리고 오늘날 실제로 존재하는 것은 협의의 AI다. AGI는 온전히 이론적인 기술로 남아있다.

협의의 AI는 종종 지적 수준이 떨어지는 서번트 /*역주: 전반적으로 정상인보다 지적 능력이 떨어지지만 특정 분야에 대해선 비범한 능력을 보이는 사람/에 비유된다. 그것은 언어를 인식하거나, 얼굴을 식별하는 등 일부 기능에만 특화되어 있기 때문이다. 오늘날 그런 기능을 잘 습득하기 위해선 수천에서 수백만 개의 사례들이 필요하다. /*역주: AI는 주어진 사례를 통해 학습을 하는 반면 AGI는 그런 사례 없이도 스스로 학습한다/ 그럼에도 협의의 AI는 엄청난 가치가 있다. 그리고 점점 더 그렇게 되어가고 있다. 매킨지 글로벌 연구소는 협의의 AI 응용 기술 덕분에 2030년까지 세계 경제에 약 13조 달러의 부가가치가 발생할 것으로 추산하고 있다. 이 기술이 1800년대의 증기 엔진보다 더 큰 영향을 미칠 것으로 보는 것이다.

그러나 AGI가 몇 배나 더 큰 가치를 갖게 될 것이다. AGI는 할리우드와 공상 과학책에 나오는 AI라고 보면 된다. 그런 종류의 AI가 생겨난다면, 오늘날 협의의 AI가 보여주는 모든 기술적인 경이로움을 석기 시대의 도끼 머리처럼 기이하게 보게 될 것이다. AGI는 하나의 소프트웨어가 인간이나 초인적인 수준에서 거의 모든 업무를 학습할 수 있다는 것을 약속한다. 다시 말해, 특별한 훈련 없이 단 한 번의 시범이나 독서 만으로도, 어쩌면 전적으로 자기 주도 하에 신기술을 빨리 습득할 수 있는 시스템이란 걸 의미한다.

당신 회사가 새 공장을 지을 장소를 결정하기 위해 15명의 TF를 꾸리는 대신, 회사 AGI에 간단히 물어본다고 상상해보자. AGI 시스템은 의사결정에 필요한 조건들을 조사하기 시작할 것이다: 공급자와 고객과의 근접성, 교통 연계성, 토지 취득 비용, 지역 노동 시장, 그리고 세제 혜택 등등. AGI가 적합한 장소에 대한 권고를 내리고, 그에 따른 근거를 설명하는 보고서를 만들 것이다. 사람이 하려면 몇 주에서 몇 달까지 걸릴지 모르는 이 모든 일들을 몇 분만에 처리할 수 있게 된다. 그리고 경영진이 동의한다면, AGI는 그 프로세스를 시작하기 위해 모든 관련 업무에 대해 즉시 명령을 내릴 것이다.

이런 시스템은 MS나 그것을 개발한 회사에 상당한 가치가 있을 것이다(또한 매킨지 같은 글로벌 고액 컨설팅사의 존립에 위협을 가할지도 모른다). 오픈AI는 초창기 투자자들이 투자액의 100배를 넘는 수익을 가져갈 수 없도록 상한선을 정한 후, 나머지 초과 수익금이 회사 비영리 조직에 귀속되도록 했다(MS와 오픈AI는 MS가 동의한 정확한 상한선을 공개하지 않을 것이다). 물론 원자력 발전과 마찬가지로 그런 초지능 기계는 위험할지 모른다. 머스크 자신도 그런 위험성을 경고하고 있다는 것은 널리 알려진 사실이다.

AGI는 오랫동안 소설가, 영화제작자, 철학자, 그리고 미래학자들을 위한 소재거리로 사용되어 왔다. 그것은 최소한 1950년대 이후 전체 컴퓨터 과학계의 암묵적, 때로는 노골적인 목표가 되어왔다. 하지만 AGI는 항상 연구 프로젝트로 머물렀을 뿐, 지금까지 결코 사업 계획으로 구현되지 못했다.

대형 IT기업들은 AGI 연구에 대규모 투자를 시작하고 있다. MS와 알파벳은 각각 주로 고급 AI 개발에 전념하는 2개의 R&D 기관을 후원하고 있다. 페이스북은 ‘이상향을 좇는’ AI 연구소에 투자했다. 중국의 검색 대기업 바이두도 한 곳에 투자했다. 우버와 세일즈포스, 그리고 다른 기업들은 더 작은 규모의 연구소를 운영 중이다. 시애틀 소재의 조사기관 마인드 커머스 Mind Commerce의 보고서에 따르면, AGI에 대한 투자는 2023년까지 500억 달러에 이를 전망이다.

많은 컴퓨터 과학자들이 AGI 기술의 상용화는 잘해야 수십 년이 걸린다는 의견을 내고 있다. 그럼에도 투자는 지속적으로 이뤄지고 있다. 세계 최대의 IT 기업들 입장에서, AGI는 반드시 이겨야 하는 싸움이다. 지금까지 뚜렷한 승자는 없는 것으로 드러나고 있다. 시장조사기관 가트너의 신흥 기술 애널리스트 데이비드 스미스 David Smith는 "기업들의 목표는 AGI 기술을 선도 및 혁신함으로써 일등 기업이라는 인식을 고양하는데 있다”고 분석한다. 그런 인식은 클라우드 컴퓨팅 서비스의 판매와 엔지니어 채용에 큰 도움이 되고 있다. 하지만 AGI가 (기존 산업을 부양하는) 단순한 수비 역할만 하는 것은 아니다. AGI 연구가 협의의 AI 발전으로도 이어지고 있다. 일부 AI 스타트업에 투자한 억만장자 IT 기업가이자 댈러스 매버릭스의 소유주인 마크 큐번 Mark Cuban은 “AI의 매력은 그 연구를 진행하다 보면 이 기술을 응용한 파급 효과가 엄청나다는 것”이라고 설명한다.

2015년 어느 여름 저녁, 당시 와이콤비네이터를 경영하던 올트먼이 머스크를 실리콘밸리의 중심부에 위치한 로즈우드 샌드 힐 Rosewood Sand Hill 호텔 저녁 식사에 초대했다. 산타 크루즈 산맥 기슭의 경치를 볼 수 있는 호화로운 이 석조 건물 호텔은 ‘지구의 종말’ 같은 무거운 주제를 심사숙고하고, 그것을 잠재적으로 막을 방법을 생각하기에 충분히 편안한 장소였다.

AGI의 위험성에 대한 머스크의 견해는 런던 소재의 범상치 않은 스타트업 딥마인드 DeepMind에 초기 투자자로 참여함으로써 알려졌다. 2010년 설립된 이 회사는 체스 신동에서 비디오 게임 사업가로 변신한 데미스 하사비스 Demis Hassabis가 이끌고 있다. 그는 컴퓨터 과학을 전공한 후 인지 신경과학 박사 학위까지 받았다. 그는 인간의 뇌가 작용하는 방식에서 영감을 얻으면, 딥마인드가 AGI를 달성할 수 있다고 직감했다. 딥마인드의 사업 목표는 너무 대담해서 거의 말도 안 되는 수준에 가깝다. ‘인간 지능의 미스터리를 해결해라. 그런 다음 그것을 이용해 다른 모든 것을 해결한다.’

그러나 이런 목표가 더 이상 터무니없어 보이지 않기 시작했다. 2013년 1월, 딥마인드가 퐁 Pong, 스페이스 인베이더스 Space Invaders, 브레이크아웃 Breakout 등 7 종류의 클래식 아타리 Atari 비디오 게임을 하는 법을 스스로 학습한 알고리즘을 선보이며 컴퓨터 과학자들을 놀라게 했던 것이다. 특히 3종류의 게임에서 초인적인 성적을 달성했다. 이 획기적인 사건은 마치 출발을 알리는 총성처럼 실리콘밸리 전체로 울려 퍼졌다. AGI 경쟁이 시작됐고, 실리콘밸리의 IT 공룡들은 필사적으로 그 경쟁에 참여하려고 했다.

2014년 구글은 이미 구글 브레인 Google Brain이라는 첨단 AI 연구소를 보유하고 있었다. 그럼에도 회사는 딥마인드를 6억 5,000만 달러에 인수한 것으로 알려졌다. 한 개의 제품도, 1달러의 매출도 없는 기업에 엄청난 금액을 쏟아 부은 것이다. 한편, 딥마인드 인수에 나섰던 페이스북은 첨단 AI 연구소를 독자적으로 설립했다. 이 분야의 최고 석학 중 한 명인 얀 르쿤 Yann LeCun이 연구소를 이끌고 있다.

머스크는 구글의 딥마인드 인수로 큰 돈을 벌었다. 하지만 그는 인공지능을 경계했다. 인수가 발표된 직후 그는 블로그에 하나의 글을 올렸다. "인공 지능(협의의 AI를 말하는 것이 아니다)의 발전 속도는 믿을 수 없을 정도로 빠르다. 딥마인드 같은 기업을 직접적으로 알지 못한다면, 당신은 그 발전 속도를 전혀 모를 것이다. 기하급수적인 속도로 성장하고 있다. 앞으로 5년 이내에 매우 위험한 일이 일어날 가능성이 있다. 멀리 보더라도 10년 안에는 일어날 것이다...이것은 거짓 경고가 아니다."

머스크는 구글의 공동 창업자 래리 페이지와 친구 사이다. 하지만 그는 “페이지의 회사가 초인적인 지능을 만드는데 성공한 후 그것에 대한 통제력을 상실할지도 모른다. 그래서 두렵다. 설령 그런 일이 일어나지 않더라도, 단일 기업이 강력한 기술을 통제하는 것이 걱정스럽다”고 기자들에게 말했다.

저녁 식사 자리에서 올트먼은 머스크를 당시 구글 브레인에서 일하던 29세의 컴퓨터 과학자 일리야 수츠케버 Ilya Sutskever에게 소개했다. 어린 나이에도 불구하고 수츠케버는 이미 AI 연구자들 사이에선 ‘전설’로 통했다. 2012년 그가 제작을 도왔던 AI 소프트웨어가 이미지넷 ImageNet—
1,000개의 다른 종류의 사물 사진을 식별하는 능력을 평가하는 테스트—에서 전례 없는 점수를 획득했던 것이다. 게다가 그 자리에는 결제 처리 유니콘 스트라이프 Stripe의 최고기술책임자 자리를 박차고 나온 26세의 코딩 전문가 그레그 브로크먼 Greg Brockman도 참석했다. 그들 모두는 새로운 종류의 AI 기업, 즉 공개적인 연구에 전념하지만 어떠한 단일 기업에 통제 받지 않는 조직 설립을 위해 머스크의 자금 지원을 바라고 있었다.

그 저녁 식사는 그 해 말 오픈AI의 설립으로 이어졌다. 머스크는 이 회사의 이사회에 참여했고, 공동 창업자로 이름을 올렸다. 누구보다도 머스크, 올트먼, 브로크먼, 그리고 머스크의 페이팔 창업 동기들인 억만장자 피터 틸과 링크트인 공동 설립자 리드 호프먼 Reid Hoffman 등 초기 투자자들은 그 기업에 10억 달러의 후원금을 약속했다. 수츠케버는 오픈AI의 최고과학자(Chief Scientist)로서 이사회에 참여했다.

2014년 MS 최고경영자로 임명된 이후 나델라는 회사 역량을 AI를 중심으로 재편했다. 그는 MS의 모든 제품과 서비스를 “AI와 결합할 것”이라고 선언했다. 그리고 AI가 미래를 구성할 3가지 기본 기술 중 하나라고 생각했다. 다른 두 가지는 ‘혼합 현실(Mixed Reality)’과 ‘양자 컴퓨팅 (Quantum Computing)’이다. 나델라는 AI가 MS 매출의 3분의 2를 차지하는 사무실 생산성 소프트웨어와 클라우드 컴퓨팅 서비스를 포함, 회사 전체에 미칠 엄청난 잠재력을 봤다. AI는 나델라가 구글이나 다른 IT 라이벌에 양보하고 싶지 않은 분야였다.

MS는 오랫동안 유지해온 연구 조직을 보유하고 있었다. 이 조직은 전 세계의 연구소들과 함께, 가상 현실에서 사이버 보안, 그리고 당연히 AI에 이르기까지 최첨단 기술 개발에 전념하고 있었다. 하지만 MS는 한 기업으로서 주로 ‘인간의 지능을 강화’하는 일(다른 말로 협의의 AI)에 관심을 가졌다. MS 연구소들은 딥마인드와 구글 브레인처럼 화려하고 획기적인 성과를 내지는 못했다. 오히려 회사는 가끔 AGI가 추구할 가치가 없는 ‘돈키호테식의 무모한 도전’이라는 인상을 남겼다.

그러나 AGI 경쟁을 방관하던 MS가 하나의 문제를 마주했다. 딥마인드와 구글 브레인이 일련의 획기적인 성과로 큰 반향으로 일으키고 있었다. 이는 알파벳이 협의의 AI 응용 분야에서 동종업계를 선도하고 있다는 인식을 낳았다. 아울러 알파벳은 학계의 최고 연구원들을 고용하고, 잠재적으로 클라우드 서비스를 판매하는데 있어 우위를 점하게 됐다. 게다가 2016년 이런 인식을 더욱 공고하게 만드는 계기가 생겼다. 당시 딥마인드의 AI 알고리즘이었던 알파고가 중국 고대의 전략 게임인 바둑에서 세계 1인자 이세돌을 이긴 것이다. 대부분의 AI 연구원들은 체스(또는 퐁)보다 기하급수적으로 더 많은 움직임 조합을 가진 바둑에서, AI가 인간과 동등한 수준이 되는데 최소 10년은 더 걸릴 것으로 생각했었다. 기업의 AI 실행을 돕는 샌프란시스코 소재의 패스마인드 Pathmind 공동 창업자 겸 최고경영자 크리스 니컬슨 Chris Nicholson은 "딥마인드의 인수는 구글이 지금까지 쓴 마케팅 비용 중 최고였다"고 평가한다.

나델라는 AI에 대한 MS의 진정성을 높이기 위해 특단의 조치가 필요했다. 2016년 그는 R&D 조직의 구조조정을 통해 별도 조직을 만들었다. 이 조직은 오로지 AI 연구와 빙 Bing 검색 엔진이나, 코르타나 Cortana 디지털 비서 같은 MS 제품에 AI를 응용하는 일에 집중했다. 그는 또한 최고 임원 회의를 매주 소집, 회사의 AI 관련 프로젝트에 대한 진행 상황을 논의하기 시작했다. 하지만 그것은 점진적인 변화에 불과했다. MS는 AI와 관련해 여전히 ‘한방’이 부족했다.

오픈AI는 샌프란시스코 미션 지구에 위치한 3층짜리 회색 건물 내에 있다(과거 대지진도 견뎌낸 이 건물은 공장을 개조한 아파트 모양인 로프트 Loft의 내부 모습을 갖고 있다). 회사는 현재 120명의 연구원을 고용하고 있다. 지난 1년간 회사는 ‘위대한 도전’에 대한 성과 발표를 몇 차례 진행했다. 이는 AGI에 대한 성과를 과시하고, 동시에 대중적 인지도를 높이려는 의도였다.

오픈AI는 5명의 AI 플레이어(Bot)들로 구성된 게임 팀을 만들었다. 이들은 비디오 게임 도타 2 Dota 2—전문 e-스포츠 토너먼트에서 자주 사용된다—에서 함께 플레이 할 수 있는 능력을 지녔다. 이들 5명의 AI 플레이어들은 지난 4월 샌프란시스코에서 열린 3전 2선승제 데모 게임에서 챔피언으로 군림하던 인간 팀을 물리쳤다.

이와 별도로, 오픈AI는 언어 알고리즘도 공개했다. 이 알고리즘은 인간이 작성한 일부 문장을 가져다가 재구성함으로써, 몇 단락의 논리적인 산문을 만들어 낼 수 있는 능력을 지녔다. 자연어 처리 분야에서 진일보한 성과로 평가된다.

회사는 작년 10월 마침내 루빅 큐브를 맞출 수 있는 인간 수준의 로봇 손을 선보였다. 로봇학자들은 인간의 손재주를 흉내내기 위해 수년간 고군분투해왔다. 오픈AI의 로봇 손은 큐브 맞추기를 충분히 잘 학습했기 때문에, 종종 큐브를 떨어뜨리지 않고 맞출 수 있었다.

이 세 가지 발표 내용들은 많은 점을 시사한다 특히 오픈AI가 생각하기에 어떻게 AGI에 도달할 수 있는지, 그리고 왜 그렇게 많은 비난을 받게 됐는지 등을 알 수 있다.

그러나 우선 일부 배경 설명이 필요하다. 오늘날 대부분의 인기 있는 AI와 더불어, 현재 추진 중인 AGI는 신경망—인간의 뇌에 느슨하게 기반을 둔 일종의 소프트웨어—에 기초하고 있다. 여러 층으로 배열된 이 인공 신경들은 이미지의 최소 단위인 화소 같은 일부 가공되지 않은 입력 (Raw Input) 정보를 ‘고양이’라는 이름 같은 출력(Output) 정보로 변환한다. 이런 신경망들이 의존하는 인공 신경의 많은 중간층들 때문에, 그들은 ‘딥’으로 불린다. 그리고 하나의 과제를 수행하기 위해, 그 신경들을 사용하는 것을 딥 러닝이라고 호칭한다.

현재 AGI에 대한 연구는 크게 두 가지 진영으로 나뉜다. AGI를 달성하는데 있어 딥 러닝만으로도 충분할 것이라고 믿는 측과 논리적인 규칙 같은 다른 무엇과 결합해야 한다고 생각하는 측이다. 딥 러닝 진영 내에서도 의견을 달리하는 또 다른 하부 그룹들이 존재한다. 한 그룹은 알고리즘 혁신을 강조하는 반면, 다른 그룹은 그들이 구축하는 신경망의 크기와 그들이 공급받는 데이터의 양에 더 초점을 맞춘다.

오픈AI는 분명히 ‘크기를 중시’하는 그룹에 속해있다. 오픈AI의 대표적인 업적은 모두 엄청난 양의 연산 능력을 소비하는 거대한 모델과 관련이 있다. 일례로 도타2에 등장하는 5명의 AI 플레이어들은 각각 1억 5,900만개의 서로 다른 매개변수, 즉 데이터 변수를 사용한 알고리즘으로 제어됐다. 10개월간의 훈련 동안, 그 플레이어들은 사람이 4만 5,000년간 도타2를 연습한 것과 유사한 경험을 쌓았다.

올트먼은 작년 7월 나델라와의 화상 채팅에서 "우리가 훈련시킬 수 있는 가장 큰 모델의 크기를 늘려 불가능해 보이는 과제를 계속 해결하고 있다"고 말했다. 올트먼, 브로크먼, 그리고 수츠케버 모두는 “더 큰 신경망을 구축하는 것이 AGI의 발전을 위한 탐구의 중요한 길”이라고 강조한다.

그러나 외부 연구원들 가운데 오픈AI의 이론에 동의하는 사람은 거의 없다. 현재는 스타트업 로버스트 AI Robust AI의 최고경영자이자 뉴욕대 심리신경과학 명예교수인 게리 마커스 Gary Marcus는 “더 큰 신경망이 상식적 추론이나 개념적 사고 같은 인간과 유사한 능력을 갑자기 발휘하기 시작할거라는 증거는 없다”며, "이것은 부족한 마술 솜씨(AI 성능)를 장비(딥 러닝) 탓으로 돌리는 격이다. 오픈AI는 자체 시스템이 세계를 대표할 수 있다는 것을 보여주지 못했다”고 지적한다..

그는 "만약 그렇게 할 수 없다면, AGI에 도달하지 못할 것”이라고 말한다. 버클리 캘리포니아대의 컴퓨터 과학자 벤 레흐트 Ben Recht는 오픈AI의 접근 방식에 대해 더욱 신랄한 평가를 내리고 있다. 그는 "이들은 수확체감의 법칙 /*역주:  생산요소를 추가적으로 계속 투입해 나갈 때 어느 시점이 지나면 새롭게 투입하는 요소로 인해 발생하는 수확의 증가량은 감소한다/에 대해 들어본 적도 없나? (무조건 크기가 늘려야 성능도 늘어나는 것은 아니다)"라고 말한다.

오픈AI에 대한 또 다른 주요 비판은 회사가 관심을 받고 싶은 마음에 비이성적으로 성과를 과대 포장하고 있다는 것이다. 오픈AI는 언어 알고리즘 GPT-2를 공개했을 때, 가장 강력한 버전의 소프트웨어 발표를 보류하고 있다고 기자들에게 밝혔다. 가짜 뉴스와 허위 정보를 생산하는데 악용될 수 있다는 우려 때문이라고 했다. 하지만 많은 컴퓨터 과학자들은 오픈AI가 대중의 관심을 얻기 위해 위험성을 과장하고 있다고 비난했다(9개월 후, 회사는 실제로 이 모델을 공개했다. 그리고 이전에 공개한 덜 강력한 버전의 소프트웨어들이 악용됐다는 증거는 거의 보지 못했다고 밝혔다).

오픈AI를 공개적으로 비난하는 재커리 립턴 Zachary Lipton 카네기 멜런대 교수는 “이 회사는 동종업계의 다른 기업들과 거의 비슷한 연구를 하고 있다. 다만 투자 유치를 위해 공격적인 언론 조작을 펼친다”고 비난했다. 그는 "그들은 세계 역사에 중요한 일이 일어나고 있고, 그 중심에 자신들이 있다는 환상을 항상 유지할 필요가 있는 것"이라며, “이것은 비윤리적이고 무책임한 마케팅으로 귀결된다”고 일갈했다.

오픈AI 대변인 애슐리 필리피스진 Ashley Pilipiszyn는 이메일 응답에서 “회사는 조작된 마케팅 관행에 관여하지 않는다”고 부인하며 “우리나 다른 사람이 하는 말로 회사가 평가 받아서는 안 된다. 결국 우리가 하는 일의 영향력으로 평가 받아야 한다”고 강조했다.

오픈AI의 접근 방식 가운데 논란의 여지가 없는 한 가지 사실이 있다. 매우 많은 비용이 든다는 점이다. 더 큰 모델에는 더 많은 전산 성능이 필요하다. 이를 위해 오픈AI는 클라우드 서비스 제공업체로부터 시설을 임대해야 한다. 아울러 최고의 AI 연구원들은 수억에서 때로는 수십 억원의 급여를 요구한다. 오픈AI가 자사의 경비 지출 내역을 공개하지 않았다. 하지만 영국의 한 금융 자료에 따르면, 직원 수 900명의 라이벌 회사 딥마인드는 2018년에만 직원과 전산 비용을 포함한 일반 관리비로 7억 4,600만 달러를 지출했다.

올트먼은 지난해 와이어드 Wired 잡지에 "이번 임무의 성공을 위해 필요한 자금은 당초 생각했던 것보다 훨씬 더 많다"고 말했다. 설상가상으로 오픈AI는 최대 후원자 중 한 명을 잃었다. 바로 머스크다. 그 억만장자는 2018년 초 오픈AI 이사회에 물러났다. 테슬라와 스페이스X의 경영에 대한 요구와 이해충돌을 사퇴의 이유로 밝혔다(테슬라가 점차 AI에 집중하면서 연구원 채용을 둘러싸고 오픈AI와 겹치는 상황이 발생했다).

더 많은 운영 자금이 필요했던 오픈AI 이사회는 회사 구조를 획기적으로 바꾸기로 결정했다. 작년 3월 올트먼은 오픈AI의 영리 조직 설립을 발표했다. 새로운 조직 개편으로 오픈AI는 벤처캐피털로부터 투자를 받을 수 있게 됐다. 아울러 회사는 최고 컴퓨터 과학자들의 영입 및 유지를 위해, 스톡옵션을 발행할 수 있는 능력을 갖추게 됐다. 리드 호프만의 자선 재단과 저명한 실리콘밸리 벤처 캐피털인 코슬라 벤쳐스 Khosla Ventures는 불특정 금액을 투입하면서, 이 영리 조직의 첫 번째 투자자가 됐다. 이후 7월 들어 MS가 10억 달러를 투자했다.

그 투자금 중 일부는 MS로 다시 돌아갈 것이다. 오픈AI가 MS의 클라우딩 서비스 애저 Azure로부터 데이터 이용 시간을 구입하기 때문이다(오픈AI는 애저만 사용하기로 합의했다). 이번 투자에도 MS는 오픈AI가 AGI 개발에 성공하더라도 소유권을 갖지 못한다. 그 소유권은 오픈AI의 비영리 조직의 재산으로 남을 것이다. 게다가 오픈AI가 영리 조직의 대주주 지위를 유지하고 있다(이번 거래를 살펴보면, MS가 과연 AGI를 위해 투자한 것인지 의구심이 든다. 누구나 다 그렇게 생각한다).

MS와 오픈AI는 양사 임원들이 이 기사와 관련해 파트너십에 대해 인터뷰하는 것을 불허했다. 하지만 구글이 지금까지 구글 브레인과 딥마인드로부터 어떤 혜택을 받았는지 봐라. 그러면 비록 MS가 AGI를 소유하지 못하더라도, 무엇을 얻을 수 있는지 짐작할 수 있다.

구글 브레인이 개발한 알고리즘은 구글의 검색 엔진, 구글 번역, 구글 지도, 그리고 클라우드 컴퓨팅 인프라의 성능 개선에 도움을 줬다. 구글 브레인 설립에 일조했고, 지금은 구글의 모든 AI 연구를 총괄하는 제프 딘 Jeff Dean 수석 소프트웨어 엔지니어는 "그런 알고리즘들은 정말 소중한 회사의 자산"이라고 말한다.

한편, 딥마인드는 자사의 자매 회사와 알파벳의 다른 계열사들의 협업을 책임지는 구글 포 딥마인드(DeepMind for GoogleㆍDMG)라는 총괄 조직을 보유하고 있다. 딥마인드의 연구 부사장 코레이 카부큐오글루 Koray Kavukcuoglu는 "특정 회사의 제품 문제점을 골라낸 후, 해결책을 모색하는 방식으로 일하지는 않는다"고 설명한다. 다만 딥마인드의 연구가 다른 알파벳 회사가 다루는 문제점의 해결에 우연히 유용하다면, DMG가 종종 해결책을 위해 협업할 것이다. 2016년 딥마인드는 “구글이 데이터 센터의 냉각 시스템을 보다 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 찾아내 냉각 비용을 40% 절감하도록 도왔다”고 밝혔다. 딥마인드는 이후 이 알고리즘의 다른 버전을 사용, 안드로이드 폰의 배터리 수명을 연장하는데 일조했다. 2017년 또 다른 딥마인드 알고리즘은 구글 디지털 비서의 컴퓨터 재생 음성에 중추적인 역할을 했다.

AGI를 위한 기업간 경쟁에 있어 가장 중요한 질문이 있다. 과연 AGI에 투자하는 거대 IT 기업들이 인간 수준 혹은 초인적인 지능의 개발을 가능한 일이라고 실제로 믿고 있느냐—또는 심지어 관심이 있느냐—는 것이다. 패스마인드의 니컬슨은 "실리콘밸리 내에서, AGI는 일종의 종교 논쟁”이라며 "믿거나 말거나 둘 중 하나"라고 설명한다.

^MIT의 컴퓨터 인지과학 교수 조시 테넨바움 Josh Tenenbaum은 믿는 부류에 속한다. 그는 AI의 역설계(Reverse Engineering) /*역주: 다른 회사의 상품을 분해하여 그 생산 방식을 알아낸 뒤 복제하는 것/를 통해, 인간 수준의 AI를 만드는데 초점을 맞춘 연구소를 운영하고 있다. 하지만 이 분야의 많은 사람들처럼, 테넨바움은 “AGI가 아주 멀리 있다"고 생각한다. 그는 AGI 경쟁에 참여한 대기업들의 동기가 완전히 투명하지 않다고 여기는 사람 중 한 명이다.

딥마인드, 구글 브레인, 그리고 오픈AI에는 진심으로 AGI를 달성하고자 하는 연구자들이 있다. 반면 테넨바움이 보기엔 알파벳이나 MS와 같은 대기업들은 주로 협의의 AI 발전에 관심을 갖고 있다. 그들은 신용카드 사기를 적발하고, 얼굴을 인식하거나 법률 문서를 분석하는 알고리즘과 같은 다양한 형태의 AI 시스템 구축을 위해 더 나은 도구를 얻는 데 집중하고 있다. 이러한 협의의 AI 시스템은 내부적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 클라우드 컴퓨팅 고객사들에 판매할 수도 있다.

MS와 오픈AI의 파트너십은 이런 혁신을 가져올 잠재력이 분명히 있다. 두 회사는 애저가 더 나은 슈퍼 컴퓨팅 능력을 갖도록 돕는데 전념해 왔다. 아울러 AI 시스템의 교육과 운영 효율성을 더 높이기 위해 고안한 새로운 칩 개발도 진행하고 있다.

오픈AI를 위한 나델라의 진정한 목표가 무엇이든, 그는 수십 억 달러를 투자함으로써 AI 연구에 새 이정표를 세웠다. 그리고 그의 회사는 AGI 경쟁에 동참했다. 비록 MS가 승리하지 못하더라도, 그가 지금까지 단행한 10억 달러 규모의 투자 중 최고로 평가 받을 것이다.