현재의 인공지능(AI) 모델들은 중요한 과학적 발견을 이끌어낼 가능성이 낮다는 주장이 나왔다. 이는 AI 기술을 둘러싼 과열된 기대와 업계 주요 인사들의 주장에 찬물을 끼얹는 발언이다.

CNBC에 따르면, 45억 달러 규모의 AI 스타트업 허깅페이스(Hugging Face) 공동창업자 토마스 울프(Thomas Wolf)가 이같이 밝혔다. 그의 발언은 오픈AI(OpenAI) 최고경영자(CEO) 샘 올트먼(Sam Altman)과 앤트로픽(Anthropic) CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei) 같은 AI 업계 거물들의 견해와 대조를 이룬다.

울프가 말하는 과학적 돌파구는 노벨상 수준의 혁신적인 아이디어를 의미한다. 태양이 우주의 중심이며 다른 행성들이 태양 주위를 돈다는 이론을 제시한 니콜라우스 코페르니쿠스(Nicolaus Copernicus) 같은 사례가 이에 해당한다.

울프는 현재 챗봇들의 두 가지 문제점을 지적했다. 첫째는 챗GPT(ChatGPT) 같은 제품들이 질문하는 사람에게 자주 동의하거나 맞춰준다는 점이다. 챗봇에 질문했을 때 그 질문이 얼마나 흥미롭고 훌륭한지 말해주는 경험을 떠올려보면 된다.

둘째는 이러한 챗봇의 기반이 되는 모델들이 문장에서 “가장 가능성 높은 다음 토큰” 또는 “단어”를 예측하도록 설계됐다는 점이다.

그러나 그는 과학자들의 두 가지 핵심 특성을 지적했다. 주요 돌파구를 만드는 과학자들은 대체로 반대 의견을 제시하고 다른 사람들의 말에 의문을 제기한다는 것이다.

울프는 “과학자는 가장 가능성 높은 다음 단어를 예측하려는 게 아니다. 실제로는 놀랍게도 가능성이 낮지만 사실인 매우 새로운 것을 예측하려고 한다”고 설명했다.

허깅페이스 공동창업자는 지난 몇 달간 이 주제에 대해 고민해왔다. 그의 관심은 앤트로픽의 아모데이가 쓴 글을 읽은 후 촉발됐다. 아모데이는 해당 글에서 “AI가 가능하게 한 생물학과 의학이 인간 생물학자들이 향후 50~100년에 걸쳐 이룰 진보를 5~10년으로 압축할 것”이라고 주장했다.

이로 인해 울프는 AI의 현 상태에 대해 생각하게 됐고, 그의 견해로는 현재의 모델들로는 이것이 불가능하다는 결론에 이르렀다.

울프는 이러한 챗봇과 도구들이 과학자를 위한 일종의 “부조종사” 역할로 사용될 가능성이 높다고 말했다. 연구에 활용돼 인간이 새로운 아이디어를 생성하는 것을 돕는 방식이다.

어느 정도는 이미 이런 일이 일어나고 있다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 알파폴드(AlphaFold) 제품은 단백질 구조 분석을 도왔으며, 이는 과학자들의 신약 발견에 도움이 될 수 있다고 회사 측은 밝혔다.

하지만 릴라 사이언스(Lila Sciences)와 퓨처하우스(FutureHouse) 같은 일부 신생 스타트업들은 AI가 과학적 돌파구를 만들 수 있도록 한 단계 더 나아가기를 희망하고 있다.

자세한 내용은 CNBC에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: Web Summit, CC BY 2.0