싱귤래리티넷과 ASI 얼라이언스, 마인크래프트서 자율 학습하는 AI 'AIRIS' 공개

일반적인 비디오 게임 속 NPC는 개발자가 미리 짜놓은 규칙에 따라 정해진 길을 걷고 장애물을 피합니다.

하지만 아무런 행동 지침 없이 게임 세계에 던져진 뒤, 스스로 넘어지고 부딪히며 세계의 법칙을 터득해 나가는 AI가 등장했습니다.

탈중앙화 AI 네트워크 싱귤래리티넷(SingularityNET)과 ASI 얼라이언스는 마인크래프트(Minecraft) 환경에서 자율 학습하는 프로토 AGI(초기 범용 인공지능) 'AIRIS'를 공개했습니다.

AIRIS는 '자율 지능 강화 추론 기호 시스템(Autonomous Intelligent Reinforcement Inferred Symbolism)'의 약칭입니다. 사전에 프로그래밍된 고정 규칙에 의존하지 않고, 게임 속 실시간 경험과 자극을 바탕으로 스스로 새로운 행동 규칙을 만들어 진화하는 것이 핵심입니다.

백지상태에서 스스로 규칙을 세우는 AI

AIRIS는 낯선 지형이나 장애물을 만나면 실시간으로 경로 탐색과 회피 전략을 수정하며 자체적인 규칙 체계를 정립해 나갑니다.

AIRIS를 개발한 싱귤래리티넷의 베릭 쿡(Berick Cook)은 AI가 마인크래프트 캐릭터를 제어하기 위해 '베레야 모드(Vereya Mod)'를 사용했다고 밝혔습니다. 이 모드는 외부 AI 알고리즘이 플레이어 캐릭터를 조작할 수 있게 돕는 도구로, 게임 데이터만 AIRIS와 주고받을 뿐 사용자의 개인 데이터는 전혀 저장하지 않습니다.

ASI 얼라이언스 측은 마인크래프트가 자유도 높은 3D 샌드박스 환경인 동시에 강화학습 연구에서 널리 쓰이는 표준 벤치마크이기 때문에, 기존 알고리즘들과 성능을 정밀하게 비교 평가하기에 최적의 공간이라고 설명했습니다.

벤 괴르첼(Ben Goertzel) 싱귤래리티넷 CEO는 최근 팟캐스트에 출연해 챗GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)은 학습된 데이터의 범위를 결코 벗어나지 못하므로 진정한 의미의 AGI가 될 수 없다고 선을 그었습니다. 그가 정의하는 AGI는 사람이 배운 것을 넘어 스스로 도약하는 것처럼, 가르쳐주지 않은 영역까지 독자적으로 개척하는 지능입니다.

왜 중요한가

물리적 로봇을 현실 세계에 투입해 충돌 테스트를 진행하는 것은 비용과 파손 위험이 큽니다. 반면 마인크래프트는 수천 번 넘어져도 아무런 손실이 없는 가장 안전한 AGI 실험실 역할을 합니다. 자율주행이나 로보틱스를 연구하는 개발자에게는 AI가 환경과 상호작용하며 상식을 자율 형성해 나가는 이 방식이 꽤 매력적인 참고 사례가 될 수 있습니다.

우리는 무조건 거대한 데이터를 먹여 덩치를 키우는 LLM의 한계를 짚고, 경험 기반의 기호 추론 방식으로 자율 학습을 시도한 점을 영리한 접근으로 평가합니다. 예측 불가능한 환경에서 스스로 경로를 개척하는 기술은 향후 산업용 자율 로봇이나 스마트 시스템의 돌발 상황 대처에 유용하게 쓰일 수 있습니다.

하지만 디지털 블록으로 이뤄진 가상 샌드박스와 복잡한 물리 법칙이 얽힌 현실 세계 사이의 간극은 여전히 큽니다. 게임 속에서 길을 찾는 능력이 현실의 정밀 제어로 직결되기는 쉽지 않습니다. 또한 빅테크의 독점에 맞서 탈중앙화 AI 생태계를 구축하겠다는 비전 역시, 거대 자본이 쏟아붓는 컴퓨팅 파워와의 속도전에서 실질적인 경쟁력을 입증해야 하는 큰 숙제를 안고 있습니다.