인공 지능 분야의 두 거장인 데미스 하사비스와 얀 르쿤 간의 공개적인 논쟁은 기술 산업의 큰 질문인 일반 인공 지능(AGI)이 실제로 실현 가능한지 여부를 다시 뜨겁게 달구고 있습니다.
이 논쟁은 학문적 차이를 반영할 뿐만 아니라 기술 대기업들이 AI의 미래를 어떻게 상상하는지에 대한 반대 방향을 보여줍니다.
AGI는 ChatGPT가 2022년에 글로벌 파장을 일으킨 이후 중심 주제가 되었습니다. 최근 뉴욕 대학교 교수이자 Meta AI 전 이사이자 Turing 상을 수상한 Yann LeCun은 팟캐스트에 출연하여 AGI 개념이 "잘못되었다"고 선언하면서 주목을 받았습니다.
LeCun에 따르면 인간의 지능은 일반적인 것이 아니라 현실 세계와의 물리적 상호 작용 능력과 밀접하게 관련된 전문적인 것입니다.
르쿤은 인간은 다재다능해 보이지만 실제로는 여전히 심각하게 제한되어 있다고 생각합니다. 우리는 모든 문제를 이해하고 해결할 수 없으며, 심지어 우리가 직면한 모든 도전 과제를 인식할 수도 없습니다.
따라서 그는 일반적인 AI 시스템이 모든 것을 할 수 있다고 기대하는 것은 환상일 뿐이라고 주장합니다.
이러한 견해에 반박하여 Google DeepMind CEO 데미스 하사비스는 LeCun이 일반 지능과 포괄 지능을 혼동했다고 말했습니다.
하사비스에 따르면 일반성은 시스템이 모든 것을 완벽하게 할 수 있다는 것을 의미하는 것이 아니라 이론 원칙에서 다양한 문제를 배우고 해결하는 능력입니다.
하사비스는 터링 머신 개념을 인용하여 이론적으로 일반적인 지능 시스템은 충분한 시간, 메모리 및 데이터가 있다면 계산 가능한 모든 것을 배울 수 있다고 설명합니다.
그는 인간 뇌뿐만 아니라 현재 AI 플랫폼 모델도 시간과 기억력의 한계로 인해 "실제로는 완벽하지 않은" 시스템이라고 생각합니다. 따라서 AGI는 불가능한 것이 아닙니다.
이 대화는 Tesla, SpaceX 및 xAI의 설립자인 일론 머스크의 관심을 빠르게 끌었습니다. 머스크는 하사비스의 견해를 다시 공유하고 공개적으로 동의를 표하며 DeepMind 리더가 LeCun과의 논쟁에서 올바른 주장을 했다고 주장했습니다.
업계의 일반적인 이해에 따르면 AGI는 훈련 데이터 범위를 벗어난 완전히 새로운 문제를 학습, 적응 및 해결할 수 있는 인공 지능의 한 형태입니다.
이상적인 AGI 시스템은 실시간으로 반응하고 인간 지능과 유사하거나 심지어 초과하는 전례 없는 상황을 처리할 수 있습니다.
그러나 LeCun은 ChatGPT나 Gemini를 포함한 현재 AI 시스템이 여전히 그 목표에서 매우 멀리 떨어져 있다고 강조합니다.
어려운 시험을 통과하고 복잡한 작업을 처리할 수 있지만, 인간 지능의 핵심 요소인 심오하고 유연하며 현실 세계와 연결된 이해 능력이 여전히 부족합니다.
하사비스와 르쿤 간의 논쟁과 일론 머스크의 등장은 AGI가 기술 문제일 뿐만 아니라 철학적, 기초 과학적 문제이며 최종 해결책이 없다는 것을 보여줍니다.
