[SNS 타임즈] AI 전문 조사기관 'The Deep View'는 최근 인공지능 업계가 AGI(범용인공지능) 개발에 매진하는 가운데 효율성과 실용성에 대한 근본적인 질문을 던지며, 최근 인터뷰 결과를 공개했다.

IBM의 AI 전문가 푸리(Puri)는 AGI 대신 'AUI(Artificial Useful Intelligence·인공 유용 지능)'라는 개념을 제시하며, 기업들이 실질적으로 필요로 하는 것은 범용 지능이 아닌 특정 업무에 최적화된 AI라고 주장했다.

인간 두뇌 vs AI 칩: 효율성 격차

푸리는 AGI의 가장 큰 문제점으로 에너지 효율성을 지적했다.

그는 "인간의 두뇌는 1200세제곱센티미터 크기에 20와트만 소비하며 샌드위치로 작동한다"며, "반면 엔비디아 블랙웰 칩 한 장은 1200와트를 소비해 60배 더 많은 전력이 필요하고, 실제로는 수십에서 수백 장이 필요하다"고 설명했다. 이는 효율성 측면에서 세 자릿수 규모의 차이를 의미한다.

그는 "이메일 한 통을 작성하는 데 범용 인공지능이 필요하지 않다"며, 특정 기업 업무를 해결하는 데 AGI를 사용하는 것은 비효율적이라고 강조했다.유용성이란 적절한 비용과 효율성으로 필요한 곳에서 문제를 해결하는 것을 의미한다는 설명이다.

AI 도입 실패율 95%의 원인

기업들의 AI 활용이 기대만큼 성과를 내지 못하는 이유도 제시됐다.

푸리에 따르면 AI 프로젝트의 95%가 실질적 가치를 창출하지 못하는데, 이는 적절한 업무 선택 실패에서 비롯된다. 그는 기업들이 너무 어렵거나 쉬운 문제를 선택해 기대치 불일치를 겪는다고 지적했다.

성공적인 AI 도입을 위해서는 세 가지가 필수적이라는 점을 강조했다.

첫째, 올바른 업무 선택이다.

둘째, 명확한 성공 기준 설정이다. 평가 기준이 없으면 성공의 의미를 알 수 없다.

셋째, 지속적인 최적화다. 첫 시도에서 기적을 기대하지 말고 구현 과정에서 학습하고 개선해야 한다.

또한 해당 업무 영역에 적합한 데이터와 지식이 필요하다는 점도 지적됐다.

푸리는 "범용 지능을 만능 도구처럼 사용하지 말라"며, "IBM은 특정 업무에 맞춤 제작된 소형·중형 모델과 개방형 생태계를 선호한다"고 밝혔다. 인간을 대체하는 범용 지능보다 특정 업무에 최적화된 모델이 필요한 투자 대비 효과를 낼 수 있다는 것이다.

AGI 개발의 양면성

그럼에도 AGI 연구가 완전히 무의미한 것은 아니다.

푸리는 범용 지능 연구가 추론 능력, 새로운 아키텍처, 메모리 통합, 상태 유지 기능 등 기술 발전을 이끈다는 점을 인정했다. 다만 모든 문제 해결에 이러한 전체 기능이 필요한 것은 아니며, 특화된 모델도 범용 기술의 발전으로부터 혜택을 받을 수 있다고 설명했다.

한편 AGI 개발 과정에서 사회적 책임도 강조됐다.

푸리는 "이 기술은 편향될 수 있는 데이터를 기반으로 구축되며, 사회에 존재하는 특정 편향을 전파할 수 있다"며, "적절한 안전장치 마련이 필요하다"고 경고했다.

범용 기술이 가져올 엄청난 이점과 함께 주의해야 할 함정도 존재한다는 지적이다.

업계 전문가들은 이번 인터뷰가 AI 개발의 방향성에 대한 중요한 화두를 던졌다고 평가한다. 기업들이 AGI라는 거대 목표에 현혹되기보다 실질적으로 필요한 특화 AI 솔루션에 집중해야 한다는 메시지가 담겨 있기 때문이다.

- Copyright, SNS 타임즈 www.snstimes.kr