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AI의 미래는 마이크로칩이 아니라 원숭이에 달려 있다

코리 밀러 (캘리포니아대 샌디에이고 심리학 교수)


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인공지능(AI) 열풍은 마치 골드러시와 같다. 광적인 투자, sweeping한 약속, 그리고 더 크고 더 거대한 모델을 만들기 위한 경쟁. 그러나 이 열광 뒤에는 놀라울 만큼의 근시안이 숨어 있으며, 이는 인공지능이 세상을 바꿀 수 있는 가능성을 위협하고 있다.

오늘날의 AI 시스템, 가장 강력한 대형 언어 모델(LLM)조차도 계산력에 의존한다. 표면적으로는 정교해 보이지만, 이 모델들은 세계를 이해하지 못한다. 단지 방대한 데이터셋에서 통계적 패턴을 식별할 뿐이다. 인간 아기처럼 추상적 개념을 형성하거나, 낯선 환경에 적응하거나, 적은 정보에서 학습할 수 없다. 막대한 하드웨어, 지속적 데이터 접근, 그리고 감당할 수 없을 정도의 전력이 있어야만 작동한다.

인간의 뇌는 20와트―전구 하나보다 적은 전력―으로 돌아간다. 그럼에도 추상화, 추론, 창의성, 사회적 이해 같은 우리가 가장 중요하게 여기는 지적 능력에서는 AI를 지속적으로 압도한다. 반면 오늘날 선도적인 AI 시스템 하나를 인간 뇌와 동등한 연산력으로 맞추려면, 댈러스 전체 도시를 움직일 정도의 전력이 필요하다. 한쪽은 전구 하나, 다른 쪽은 130만 인구 도시 전체. 상상만 해도 얼마나 비현실적인지 알 수 있다.

이 엄청난 에너지와 데이터 수요는 낭비일 뿐 아니라 경고 신호다. 모델이 수천억 개 파라미터로 커질수록 이를 뒷받침하는 인프라 요구는 기하급수적으로 증가한다. 미국은 이미 오늘날 AI를 뒷받침하는 데이터센터를 운영할 충분한 전기를 생산하지 못한다. 이 패러다임을 파고들수록 우리는 병목현상에 부딪힌다: 규모, 비효율, 수확체감. 지금 우리가 만드는 기계는 더 커질 뿐 더 똑똑해지지 않는다.

진정한 인공지능―즉 인간처럼 추론하고 유연하게 학습하며 일반화할 수 있는 시스템―으로 가는 길은 GPU를 더 쌓는 데 있지 않다. 중요한 통찰은 이미 자연에 있다. 인간의 뇌는 지구상에서 가장 강력하고, 적응력이 뛰어나며, 효율적인 계산 시스템이다. 최소한의 지도(supervision)로 학습하고, 불확실한 환경에서도 살아남으며, 다양한 과제에 유연하게 적응한다. 빠르고, 유연하며, 에너지 절약적이다.

따라서 진짜 AI를 만들려면, 우리는 뇌의 결과물(언어와 행동)뿐 아니라 그 기저 구조와 메커니즘에서 배워야 한다. 즉, 신경과학 연구에 투자해야 하며, 특히 우리의 가장 가까운 진화 친척인 원숭이와 유인원 연구가 필요하다. 이들은 우리의 시각 시스템을 공유할 뿐 아니라 무엇보다 핵심 뇌 구조를 공유한다. 인간 뇌에서는 불가능한 수준의 실험 정밀도로 생물학적 회로가 어떻게 지능을 낳는지 보여줄 수 있다. 최초의 AI 모델들 역시 원숭이 시각 시스템 연구에서 영감을 얻었지만, 오늘날의 간단한 모델들에 밀려 그 접근법은 버려졌다.

우리 앞에는 이미 청사진이 있다. 10여 년 전 미국은 **뇌 이니셔티브(Brain Initiative: Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies)**를 출범시켰다. 인간의 사고·감정·행동을 이끄는 신경회로를 지도화하고 이해하기 위한 대담하고 초당적(bipartisan) 프로젝트다. 이는 최근 역사에서 가장 성공적인 과학적 노력 중 하나였으며, 뇌 활동을 관찰·조작할 수 있는 혁신적 도구들을 탄생시켰다. 지능이 생물학에서 어떻게 나오는지를 이해하는 초석을 놓은 것이다. 그러나 이는 시작일 뿐이다.

이제 필요한 것은 두 번째 단계다. 뇌를 연구하는 데서 그치지 않고, 뇌로부터 구축(build)하는 것이다. 뇌의 설계 원리를 차세대 지능형 기계에 번역하기 위한 국가적 노력이 필요하다. 이 아이디어는 새로운 것도 아니며, 다른 나라들은 이미 앞서가고 있다. 중국은 국가 차원의 막대한 투자를 통해 최소 40개의 영장류 번식센터(미국의 3배 규모)를 운영하고 있다. 뇌를 해독하고 그 지식을 전략적 기술 우위로 전환하는 국가 인프라를 갖춘 것이다.

반면 미국의 원숭이 연구는 자금 부족, 정치적 변동, 특수 이해 집단의 압력에 취약하며, 점점 ‘칩 위 장기(organ-on-chips)’ 같은 검증되지 않은 대안이나, 살아있는 전체 뇌의 역동성을 재현하지 못하는 공학 중심 접근법에 밀리고 있다.

이 문제는 단순히 과학적 차원이 아니라 전략적 차원이며, 국가 안보와 경제적 리더십에 깊은 영향을 준다. 생물학적 지능의 원리를 밝혀내는 나라가 다음 세기를 주도할 것이다. 맨해튼 프로젝트가 원자력 시대를, 트랜지스터가 실리콘밸리를 연 것처럼, 다음 도약은 인간 뇌처럼 생각하고 학습하는 기계를 만든 국가의 몫일 것이다 ― 그것도 오늘날 AI가 쓰는 에너지의 일부분만으로. 그 도약은 반도체와 데이터센터의 단순 확장이 아니라, 신경회로를 이해하는 데서 나온다.

트럼프 행정부는 미국의 경제 미래를 AI 지배력에 걸고 있다. 그러나 현재 AI 붐은 그 탄력에도 불구하고 패러다임의 끝자락에 다다르고 있다. 진정으로 지능적인 기계를 만들고 싶다면, 단지 기업 가치를 불리는 투자 거품을 원하지 않는다면, 미국은 생물학으로 돌아가야 한다. 진짜 AI로 가는 길은 실리콘밸리만이 아니라, 실제 뉴런과 실제 회로, 그리고 영장류 뇌 속의 실제 인지를 연구하는 연구실을 통한다.

이 경쟁에서 이기려면, 우리는 공학적 지름길에 의존할 수 없다. 우리의 머릿속에 있는 “컴퓨터”가 어떻게 작동하는지를 이해해야만 한다. 그래야만 진정한 지능을 달성하는 기계를 만들 수 있다.


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✦ 코리 밀러는 캘리포니아대 샌디에이고 심리학 교수다.



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