딥마인드, 차세대 AI '제미나이' 개발 중: 알파고 기술 결합해 ChatGPT 넘는다

인간 최고수를 꺾었던 알파고의 기술이 이번에는 ChatGPT를 잡기 위해 투입됩니다.

구글 딥마인드의 공동 창업자이자 CEO인 데미스 허사비스는 와이어드와의 인터뷰를 통해, 개발 중인 차세대 AI 시스템 '제미나이'가 오픈AI의 챗GPT를 뛰어넘는 성능을 목표로 하고 있다고 밝혔습니다.

알파고의 '탐색과 계획' 능력을 거대언어모델에 이식

현재 개발 중인 제미나이는 텍스트를 처리하는 대형 언어 모델로, 기본적으로는 GPT-4와 유사한 형태를 띱니다. 하지만 허사비스는 여기에 알파고에 쓰였던 강화학습과 트리 탐색 기법을 결합하고 있다고 설명했습니다.

알파고는 바둑판 위에서 가능한 여러 수의 경로를 탐색해 기억하고, 수많은 시도와 피드백을 통해 최적의 행동을 결정하도록 훈련되었습니다.

이 같은 메커니즘이 언어 모델과 합쳐지면 단순히 다음 단어를 통계적으로 예측하는 수준을 넘어, 문제를 단계별로 계획하고 해결하는 능력을 갖추게 됩니다. 이는 AI가 인터넷과 컴퓨터 환경에서 복잡한 작업을 능동적으로 수행하는 에이전트로 진화하는 발판이 될 수 있습니다.

딥마인드는 로봇 공학 연구 성과도 접목할 계획입니다. 텍스트만으로 세상을 간접 학습하는 기존 모델의 한계를 극복하기 위해 물리적 환경과의 상호작용 경험을 반영하겠다는 구상입니다.

수억 달러 투입과 딥마인드·브레인 원팀 체제

제미나이 완성까지는 아직 수개월이 더 걸릴 예정이며, 투입되는 비용은 수천만 달러에서 수억 달러에 이를 것으로 추산됩니다. 지난 4월 오픈AI의 샘 알트먼 CEO 역시 GPT-4 훈련에 1억 달러 이상이 들었다고 밝힌 바 있습니다.

구글은 이번 프로젝트를 위해 지난 4월 허사비스가 이끌던 딥마인드와 구글의 핵심 AI 연구 조직인 브레인을 하나로 합쳤습니다. 허사비스는 최근 AI 혁신의 80~90%가 두 조직 중 한 곳에서 나왔다고 강조했습니다.

허사비스는 안전 문제에 대해서도 입장을 밝혔습니다. 일각에서 제기하는 개발 중단 요구는 강제할 방법이 없어 비현실적이라며, 대신 새로운 모델의 안전성을 검증할 수 있는 평가 테스트 연구를 서둘러야 하고 학계에도 조기 접근 권한을 줘야 한다고 말했습니다.

왜 중요한가

사용자 입장에서 제미나이가 알파고 방식의 추론과 계획 능력을 제대로 구현해낸다면, 기존 LLM의 가장 큰 골칫거리인 환각 현상과 단순 연쇄 오류가 크게 줄어들 수 있습니다. 코딩 디버깅이나 여러 소프트웨어를 오가는 다단계 에이전트 작업에서 실질적인 신뢰도를 확보할 수 있다는 뜻입니다. 다만 아직 개발 단계에 머물러 있어 지금 당장 체감할 수 있는 도구는 아닙니다.

업계 전체로 보면 생성형 AI의 경쟁 축이 텍스트 데이터 대량 학습에서 '추론 및 계획 알고리즘'으로 전환되는 분기점입니다. 오픈AI가 주도해온 언어 모델 판도에 딥마인드가 자신들의 본체라 할 수 있는 강화학습 카드를 꺼내 들면서 양강 구도가 한층 치열해지게 되었습니다.

조직을 통합해 내부 중복 투자를 정리하고 플래그십 모델에 화력을 모은 구글의 결정은 전략적으로 영리해 보입니다. 다만 규칙이 명확한 바둑판과 달리, 정답이 없고 모호한 자연어 맥락에서 트리 탐색을 수행할 때 발생하는 천문학적인 연산 비용과 응답 지연을 실서비스에서 어떻게 감당할지가 최대 관건이 될 것으로 보입니다.