AI 연구, 학계에서 '블랙박스' 밖으로 밀려나는가?
Published Aug 10, 2026
최근 인공지능(AI) 기술의 발전 속도는 일반 사용자들의 일상에 놀라운 변화를 가져오고 있습니다. 챗GPT 같은 거대 언어 모델(LLM)은 이제 우리 삶의 익숙한 부분이 되었고, AI의 발전은 가히 혁명적이라고 느껴질 정도입니다. 하지만 이러한 눈부신 발전의 이면에는 일반 대중이 미처 알지 못하는, AI 연구의 근간을 뒤흔드는 거대한 지각 변동이 일어나고 있습니다. 바로 AI 연구의 ‘중심축’이 학계에서 민간 기업으로 급격히 이동하고 있다는 사실입니다. 이는 단순히 연구 주체의 변화를 넘어, 미래 AI 기술의 방향성, 접근성, 그리고 심지어 윤리적 문제 해결 능력에까지 심대한 영향을 미칠 수 있는 중요한 변화입니다. 과연 우리는 이 변화를 어떻게 이해해야 할까요?
학계와 산업계, AI 연구의 새로운 격차
에릭과 웬디 슈미트가 후원하는 Schmidt Sciences AI2050 프로그램의 모임에서 세계 유수의 AI 연구자들이 모여 현 시대 AI 연구의 당면 과제들을 논의했습니다. 그들의 이야기는 현재 학계가 얼마나 어려운 상황에 처해 있는지를 여실히 보여줍니다. 지난 4년간 AI 연구의 핵심은 **거대 언어 모델(LLM)**로 재편되었고, 이 연구의 최전선은 대학에서 민간 기업으로 옮겨갔습니다.
대학이 프론티어 모델을 훈련하고 운영하는 데 필요한 엄청난 수의 GPU를 감당하기란 사실상 불가능합니다. 설령 자금을 확보한다 하더라도, 앤트로픽(Anthropic)이나 오픈AI(OpenAI) 같은 선두 기업들은 클로드(Claude)나 챗GPT(ChatGPT)의 내부 세부 정보를 외부와 공유하지 않습니다. UC 버클리의 컴퓨터 과학 교수인 니카 하그탈랍(Nika Haghtalab)은 현재 AI 분야의 학자라는 것은 “민간 기업이 유전자 편집 도구인 CRISPR을 독점적으로 통제하는 세상의 생물학자”와 같다고 말했습니다. 프론티어 랩 외부의 전문가들은 챗GPT와 클로드가 어떻게 작동하는지 연구할 수 있지만, 이러한 도구의 설계와 훈련에 대한 세부적인 연구는 할 수 없으며, 심지어 그 설계나 훈련에 직접적으로 개입할 수도 없습니다. 솔직히 말해서, 이런 상황은 과학 연구의 본질적인 개방성과는 거리가 멀죠.
AI2050 프로그램은 참가 학자들에게 GPU 구매 자금을 지원하여 이러한 어려움을 일부 해소하려 노력하고 있습니다. 하지만 미국의 연방 과학 연구 자금 삭감과 맞물려 연구비 문제는 여전히 큰 부담으로 작용합니다. 직접 모델을 운영하지 않는 연구자들에게도, 오픈AI, 앤트로픽, 구글의 모델들을 반복적으로 쿼리하여 엄격하게 연구하는 비용조차 만만치 않은 수준입니다.
이러한 상황은 AI 연구의 투명성, 재현성, 그리고 독립적인 검증 가능성에 대한 근본적인 질문을 던집니다. 민간 기업의 폐쇄적인 연구 환경은 강력한 AI 기술의 잠재적 위험에 대한 독립적인 감시와 윤리적 통제를 어렵게 만들 수 있습니다. 개인적으로는 이러한 흐름이 자칫 ‘블랙박스 AI’ 시대를 가속화할 가능성이 높다고 생각합니다. 대중과 심지어 학계조차도 가장 강력한 AI 시스템이 어떻게 작동하고 어떤 편향을 가지고 있는지 완전히 이해하거나 통제하기 어려운 상황에 놓일 수 있다는 의미입니다. 이는 장기적으로 AI 기술의 건전한 발전과 사회적 수용에 큰 걸림돌이 될 수 있습니다.
학자들의 고뇌: LLM 너머, 그리고 그 안팎의 도전
이러한 제약 속에서 많은 학자들은 앤트로픽이나 오픈AI가 다루지 않을 법한 문제들에 주목하기 시작했습니다. 존스 홉킨스 대학의 컴퓨터 과학 교수 안잘리 필드(Anjalie Field)는 “저는 기술 회사가 해결할 것이라고 생각하는 문제에 대해서는 연구하지 않으려 노력합니다”라고 말합니다. 기업은 이윤을 추구해야 하므로, 당장의 수익성이 없거나 심지어 기업 이미지를 손상시킬 수 있는 연구 질문에는 투자할 가치를 느끼지 못할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 필드 교수는 최근 언어 모델이 여성들이 더 흔히 사용하는 방식으로 표현된 프롬프트에 대해 덜 정교한 답변을 제공한다는 연구 결과를 발표했습니다. 이런 종류의 연구가 앤트로픽이나 오픈AI에서 나올 것이라고 상상하기는 어렵죠. 이는 AI의 사회적 편향성과 윤리적 문제를 탐구하는 데 학계의 역할이 얼마나 중요한지를 보여주는 단적인 예입니다.
LLM에 전혀 관심이 없는 AI 학자들도 많습니다. 이들은 데이터를 분석하고, 유용한 예측을 하거나, 심지어 전체 물리 시스템을 시뮬레이션할 수 있는 특수 AI 모델을 구축하는 과학자들입니다. 구글 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold) 팀은 단백질 구조를 예측하는 노벨상 수상급 모델을 만들었지만, 지난달 해체되었습니다. 이처럼 비LLM 분야 연구자들 또한 자체적인 어려움에 직면해 있습니다. AI2050 모임에서 여러 연구자들은 LLM 외의 AI에 대한 광범위한 무지가 자신들의 연구에 미치는 영향에 대해 우려를 표명했습니다. 예를 들어, 기후 변화 문제 해결을 돕기 위해 특수 AI 도구를 만드는 연구자들은 “AI”가 “에너지를 많이 소비하는 LLM”을 의미한다고 생각하는 사람들이 많아 자신의 연구를 옹호하는 데 어려움을 겪는다고 합니다. 이는 일반 대중은 물론 정책 입안자들에게까지 AI에 대한 편향된 시각이 얼마나 위험한 결과를 초래할 수 있는지 보여주는 대목입니다.
이러한 모든 도전은 학계의 풍경을 바꾸고 있습니다. 최근 몇몇 저명한 학자들이 대학을 떠나 프론티어 랩에 합류했으며, 많은 AI2050 펠로우들은 학계 직업과 함께 산업계 직책도 겸하고 있습니다. 그리고 지난 6개월 동안 또 다른 위협이 나타났습니다. 오픈AI의 모델들이 수학 분야의 여러 실제 연구 문제들을 해결하면서, 일부 전문가들은 순수 수학 분야에서 인간의 미래가 없을 수도 있다는 우려를 표하고 있습니다. 제가 만났던 한 펠로우는 동료 수학자들의 정신 건강을 걱정한다고 말했습니다. 어쩌면 AI가 인간의 지적 영역마저 잠식할 수 있다는 두려움이 현실이 되는 건 아닐까요?
위기 속 기회: 학계 AI 연구의 재정의
그렇다고 모든 것이 암울하기만 한 것은 아닙니다. 우선, 데이터 수집이 본질적으로 느린 과정이기 때문에 경험적 과학은 수학보다 자동화하기 훨씬 더 어려울 수 있습니다. 그리고 일부 연구자들은 AI 수학자와 과학자를 위협이 아닌 기회로 봅니다. AI 모델을 더 빠르고 저렴하게 운영하는 데 힘쓰는 카네기 멜런 대학의 컴퓨터 과학자 팀 데트머스(Tim Dettmers)는 AI 과학자가 인간을 대체하지 않을 것이라고 말합니다. 오히려 그들은 인간 과학자를 훨씬 더 효율적으로 만들어, 데트머스 교수와 그의 동료들이 평소에는 시도해보지 못했을 기발하고 영감을 주는 아이디어들을 추구할 기회를 제공할 것이라고 강조합니다. AI가 인간의 조력자가 되어 창의적 사고의 지평을 넓힐 수 있다는 긍정적인 비전이죠.
또한, 과학자들은 회복력이 강한 사람들입니다. 프론티어 모델을 훈련하는 것을 막는 자원 제약은 역설적으로 그들을 더 작고 효율적인 모델을 만들거나, 완전히 새로운 아키텍처를 탐구하도록 만듭니다. 사실 이건 학계 연구의 본질적인 강점이기도 합니다. 즉각적인 상업적 성공이나 거대한 컴퓨팅 자원에 얽매이지 않고, 근본적인 문제 해결과 새로운 패러다임 제시에 집중할 수 있다는 점 말입니다. 만약 다음 AI 분야의 큰 돌파구가 주요 기업이 아닌, 검소한 학술 연구실에서 나온다면 저는 전혀 놀라지 않을 겁니다. 오히려 학계의 이러한 특성이 차세대 AI 혁신을 이끌 잠재력을 품고 있다고 확신합니다. 기업이 놓치거나 간과할 수 있는 독창적이고 파격적인 아이디어는 종종 이러한 ‘제약된’ 환경에서 탄생하기 때문입니다.
결론적으로, AI 연구의 미래는 단지 기술적 진보에만 달린 것이 아닙니다. 학계와 산업계가 어떻게 협력하고, 각자의 강점을 어떻게 활용하며, 연구 자원을 어떻게 분배하느냐에 따라 그 모습이 크게 달라질 것입니다. 특히, 학계가 직면한 어려움을 해결하고 그들의 독립적이고 비판적인 연구를 지속적으로 지원하는 것은, 편향되지 않고 책임감 있는 AI의 발전을 위해 필수적입니다. AI가 인류에게 진정으로 유익한 도구가 되기 위해서는, 단순히 강력한 모델을 만드는 것을 넘어, 그 모델이 사회에 미칠 영향과 윤리적 함의를 깊이 탐구하는 학계의 노력이 반드시 뒷받침되어야 할 것입니다.
출처
- 원문 제목: AI professors are negotiating the new realities of academic research
- 출처: MIT Technology Review
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