🤖 초지능 AI, 당장은 오지 않는다: 현실과 환상의 간극

2022년 말 ChatGPT의 등장 이후, AI는 그야말로 세상의 중심 무대로 뛰어올랐습니다. 기업들은 앞다퉈 AI 전략을 내세우고, 정부는 AI를 국가 경쟁력의 핵심으로 삼으며, 학교와 병원, 군대, 공공기관까지 AI의 활용을 적극 도입하고 있습니다. 그 중심에는 ‘곧 인간의 지능을 능가할 것’이라는 **초지능 AI(Superintelligence)**의 약속이 있습니다.

 

오픈AI의 샘 알트먼은 “AI가 사회 계약을 바꿀 것이다”고 선언했고, 구글 딥마인드의 데미스 하사비스와 앤트로픽의 다리오 아모데이는 인간을 초월하는 AI가 머지않아 등장할 것이라 자신 있게 말합니다. 메타 역시 막대한 자금을 투입하며, 인류보다 똑똑한 AI를 실현하겠다는 마크 저커버그의 꿈을 적극 추진하고 있습니다.

 

하지만 이같은 낙관적 전망에 대해, 실제 AI를 연구하고 다루는 학계와 기술자들의 반응은 조금 다릅니다. 애플의 최신 논문을 포함한 여러 연구는 현재의 AI 기술이 ‘생각하는 존재’와는 여전히 거리가 멀며, 오히려 한계와 위험성이 분명하다는 점을 경고하고 있습니다.

 

이번 글에서는 이러한 낙관과 현실의 간극을 중심으로, 초지능 AI 논쟁의 현재 위치를 짚어보고자 합니다. AI의 발전 가능성을 인정하되, 그것이 진정한 사고(thinking) 능력과 얼마나 동떨어져 있는지를 들여다보며, 우리가 신중해야 할 이유를 살펴봅니다.

 

 

 

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🧠 AI 리더들의 예언, 그리고 과장된 미래

요즘 AI 분야의 대표 리더가 되려면 한 가지는 꼭 갖춰야 하는 듯합니다. 바로 “곧 초지능 AI가 등장해 인류의 미래를 바꿀 것”이라는 선언입니다.

 

앤트로픽의 다리오 아모데이, 구글의 데미스 하사비스, 오픈AI의 샘 알트먼까지—이들은 단순히 자신들의 모델이 최고라고 자랑하는 것을 넘어서, AI가 곧 ‘사회 구조 자체를 바꿀 것’이라며 목소리를 높이고 있습니다. 메타조차도 이 흐름에 동참하고 있죠. 자사의 AI 리더십을 강화하기 위해 140억 달러를 투입하며 초지능 AI를 향한 마크 저커버그의 꿈을 현실로 만들겠다고 선언했습니다.

 

하지만, 이에 반기를 드는 목소리도 점점 커지고 있습니다.

 

 

2020년대의 AI 업계에서는 ‘초지능(superintelligence)’이라는 말이 하나의 신화처럼 떠돌고 있습니다. 이 신화의 전파자 역할을 하는 이들은 바로 세계적인 AI 기업의 수장들입니다. 오픈AI의 샘 알트먼, 구글 딥마인드의 데미스 하사비스, 앤트로픽의 다리오 아모데이는 단순히 "우리 모델이 최고입니다"라고 말하는 데 그치지 않습니다. 그들은 입을 모아 “곧 인류는 자신보다 더 똑똑한 AI와 함께 살게 될 것”이라고 단언합니다.

이러한 발언은 기술적 자신감일 수도 있지만, 동시에 투자자와 대중의 주목을 끌기 위한 전략적인 수사로도 해석됩니다. 예컨대 알트먼은 최근 에세이에서 “초지능 AI의 등장은 대규모 일자리 소멸과 새로운 사회계약을 가져올 것”이라고 경고했으며, “머지않아 물리 노동은 로봇이, 정신 노동은 챗봇이 대신하는 세상이 올 것”이라고 주장했습니다.

이에 자극을 받은 메타(구 페이스북) 역시 가세했습니다. 그동안 초지능 개념에 회의적인 태도를 보여온 자사 수석 AI 과학자와는 별개로, 마크 저커버그는 무려 140억 달러라는 막대한 자금을 투입해 새로운 AI 리더십을 구축하고 있습니다. 그의 목표는 단순히 챗봇을 만드는 것이 아닌, 인류보다 뛰어난 디지털 지능을 구현하는 것입니다.

이처럼 거대한 기술 기업들이 'AI 예언자'처럼 변모하면서, 대중은 점점 더 이 기술이 인류의 패러다임을 근본적으로 바꿀 것이라는 믿음을 갖게 됩니다. 하지만, 이 믿음은 과연 과학적 근거 위에 세워진 것일까요?

 

 

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📉 “AI는 아직 생각하지 못한다” – 애플의 반격

애플의 최근 논문 제목은 그 자체로 명확합니다: ‘사고의 환상(The Illusion of Thinking)’. 이 논문에서 애플을 포함한 여러 연구진은 오픈AI, 딥시크, 앤트로픽의 최신 '추론 모델(reasoning model)'들을 분석했습니다. 결론은 충격적이었습니다—이들 모델은 사람이 기대하는 수준의 ‘추론’ 능력을 전혀 갖추지 못했다는 것입니다.

 

실제로 복잡한 논리 문제나 지시를 따르는 과제에서, 최신 모델일수록 오히려 더 많은 오류를 범하거나 완전히 실패하는 경우도 많았다고 합니다. 이는 마치 똑똑한 척하지만 실제로는 정답을 찍고 있는 수준에 가깝다는 평가입니다.

 

그러한 기대감에 찬물을 끼얹는 논문이 바로 애플의 최신 연구입니다. 논문 제목부터 강렬합니다. 《The Illusion of Thinking (사고의 환상)》. 이 연구는 AI가 '생각하는 것처럼 보이는' 이유와 실제로는 어떤 문제가 있는지를 정밀하게 분석합니다.

 

애플의 연구진은 오픈AI, 앤트로픽, DeepSeek 등 유명 연구소에서 개발한 최신 추론 모델(reasoning model)을 실험 대상으로 삼았습니다. 이 모델들은 일반 챗봇보다 더 복잡한 문제를 단계적으로 풀 수 있도록 설계된 것으로 알려졌습니다. 하지만 실험 결과는 충격적이었습니다. AI는 실제로 논리적 추론이 필요한 복잡한 문제 앞에서 정확도를 거의 완전히 상실했습니다.

 

예를 들어, 초등학생 수준의 논리 퍼즐이나 단계적 지시를 포함한 과제들에서 AI는 명확한 정답을 내놓지 못했으며, 오히려 단순한 챗봇보다도 더 많은 오류를 범했습니다. 특히 문제가 복잡해질수록 모델의 성능은 급격하게 붕괴하는 양상을 보였는데, 이를 연구진은 “정확도의 붕괴(collapse of accuracy)”라고 표현했습니다.

 

이 논문은 그간 산업계와 언론이 AI의 추론 능력을 지나치게 이상화한 데 대해 경종을 울리는 계기가 되었습니다. 실제로 세일즈포스, 스탠퍼드, MIT 등 다른 연구기관들도 유사한 결과를 발표한 바 있으며, 이번 애플의 논문은 그 결정판처럼 작용했습니다.

 

즉, 오늘날의 AI는 마치 '생각하는 것처럼' 보이도록 훈련되었을 뿐, 진짜로 생각하거나 이해하고 있는 것은 아니라는 것입니다. 이를 두고 일부 AI 비평가는 “현재의 추론 모델은 ‘디지털 착시’에 불과하다”고 일침을 놓기도 했습니다.

 

 

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🧩 추론 모델의 붕괴: 생각하지 않는 AI

이러한 연구는 현재 AI가 단순히 ‘훈련된 데이터 내에서 패턴을 뽑아내는’ 수준에 머물러 있음을 보여줍니다. 즉, AI는 진짜로 ‘생각’하는 것이 아니라, 마치 수많은 규칙을 무작위로 엮어놓은 ‘스파게티 코드’처럼 작동하는 것입니다.

 

애플 논문에서 특히 주목되는 점은, 초등학생도 설명을 조금만 들으면 풀 수 있는 문제조차 AI는 전혀 해결하지 못한다는 것입니다. 명확한 지시를 내려도 따르지 못하는 AI라면, 과연 회계사, 엔지니어, 정치 고문으로 활용할 수 있을까요?

 

AI 모델의 진화 과정에서 가장 크게 주목받는 분야 중 하나는 ‘추론(reasoning)’ 능력입니다. 기존의 언어 모델이 단순히 대화나 요약, 번역 수준의 기능에 머물렀다면, 최근에는 수많은 기업들이 ‘복잡한 문제를 단계적으로 풀 수 있는 AI’를 만들기 위해 추론 기반 모델 개발에 사활을 걸고 있습니다.

 

하지만 애플의 논문은 이러한 추론 모델이 실제로는 생각보다 훨씬 허술하다는 점을 드러냈습니다. 예를 들어, 문제를 해결하기 위해 여러 단계를 거쳐야 하는 상황—즉, 수학 문제 풀이, 순서가 중요한 퍼즐, 논리적 판단 등을 요구하는 상황—에서 모델들은 완전한 실패에 가까운 수준으로 무너졌습니다.

 

더 충격적인 사실은, AI가 실패한 문제들이 결코 고등 수학이나 과학이 아니라, 초등학생도 약간의 설명만 있으면 해결 가능한 수준의 논리 퍼즐이었다는 점입니다. AI에게 단계별로 지시를 해도 지침을 올바르게 따르지 못하며, 때로는 엉뚱한 결론을 내리거나 앞뒤가 맞지 않는 해석을 내놓는 경우가 빈번했습니다. 이 현상은 심각한 "정확도 붕괴(accuracy collapse)"로 이어졌고, 결과적으로 이들 모델이 실제 추론을 수행한다고 보기 어렵다는 평가를 받았습니다.

 

이처럼 AI가 ‘생각’하는 것처럼 보이는 이유는, 방대한 데이터를 기반으로 수많은 상황을 ‘모방’하도록 훈련된 결과일 뿐입니다. 실제로는 의도와 목적을 갖고 문제를 해결하는 능력—즉 인간의 추론 능력과는 여전히 거리가 멉니다. 결국 오늘날의 AI는, “이성적 사고를 흉내 내는 패턴 생성기”에 불과하다는 것이 애플 논문이 전하고자 한 핵심 메시지입니다.

 

 

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🔍 기술 낙관주의 vs 냉정한 현실 인식

이러한 결과는 AI 산업 내에서의 뜨거운 논쟁으로 이어졌습니다. "애플이 최첨단 모델을 못 만들어서 시샘하는 것 아니냐"는 시선도 있지만, 업계 전문가들은 이를 단순한 비판이 아닌 "경험적 관찰"로 받아들이고 있습니다.

 

루트거스 대학의 호르헤 오르티즈 교수는 “AI 모델의 크기가 커진다고 해서 사고 능력이 자동으로 향상된다는 믿음은 잘못되었다”고 지적합니다. 실제로 최신 추론 모델일수록 ‘환각(hallucination)’ 현상이 더 심해졌으며, 복잡한 문제 앞에서는 아예 정확도가 무너지는 모습도 관찰되었습니다.

 

이러한 연구 결과는 기술 업계 내부에서도 뜨거운 논쟁을 불러일으켰습니다. 일각에서는 “AI는 이제 막 유년기를 지나고 있으며, 이 정도의 오류는 성장통일 뿐이다”라고 주장합니다. 이른바 ‘AI 낙관주의자(tech optimist)’들은 모델의 규모가 커지고 훈련 방식이 정교해질수록 결국 인간 수준의 추론도 가능해질 것이라 믿습니다. 오픈AI 대변인은 이에 대해 “현재의 추론 기법은 이미 도구 사용, 의사결정, 복잡한 문제 해결의 토대를 형성하고 있다”며 진보는 지속되고 있다고 반박했습니다.

 

하지만 비판적인 시선은 그 반대편에 서 있습니다. 루트거스 대학의 호르헤 오르티즈 교수는 "모델의 크기가 지능을 보장하지 않는다"며, **"규칙을 따르는 정확한 계산 능력은 여전히 AI가 가장 부족한 부분"**이라고 지적합니다. 이는 마치 창의력은 넘치지만 규칙을 지키지 않는 어린아이에게 회계 업무를 맡기는 것과 같다는 비유도 나왔습니다.

 

더 나아가 일부 학자들은 "지금 우리가 목격하고 있는 AI의 발전은 환상이자 과잉된 서사일 수 있다"고 말합니다. 특히, 최근 등장한 고급 추론 모델들이 이전 세대 모델보다 오히려 더 많은 ‘환각(hallucination)’과 오류를 범하고 있다는 사실은 기술의 방향성에 대한 근본적인 질문을 던지게 합니다.

 

결국 현재 AI 기술의 가장 큰 위험은, 기술 그 자체가 아니라 우리가 그것을 과신하고 있다는 점입니다. "이제 AI가 다 해줄 거야"라는 기대가 누적되면, 오히려 사람들은 중요한 결정을 기계에게 넘기고, 그 결과에 책임지지 않는 사회 구조로 흘러갈 수 있습니다.

 

오늘날 필요한 것은 기술에 대한 맹목적인 신뢰가 아니라, 철저한 검증과 제한된 활용 범위에 대한 이성적인 인식입니다. 기술은 도구이지 주체가 아니며, 인간의 감시와 책임 아래서만 안전하게 작동할 수 있다는 점을 우리는 잊지 말아야 합니다.

 

 

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🚀 그럼에도 불구하고, 발전은 계속된다

물론, 이와 같은 한계점이 있다고 해서 AI 발전이 멈춘다는 의미는 아닙니다. 오히려 이러한 결함을 명확히 밝히는 것이야말로 기술적 돌파구를 여는 열쇠가 될 수 있습니다.

 

예컨대, 문제 해결 과정에서 단계별 피드백을 제공하거나, 문제의 난이도에 따라 리소스를 조정하는 새로운 훈련 기법은 현재 AI의 한계를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 기존 소프트웨어와 결합하는 방식으로 AI를 더 정밀하게 활용할 여지도 많습니다.

 

비즈니스적 관점에서 보자면, AI가 ‘추론’ 능력이 부족하더라도 여전히 생산성 향상과 사용자 편의 측면에서는 높은 가치를 제공합니다. 실용성과 실제 사용 가치만으로도 기업과 사회는 AI를 점점 더 받아들이게 될 것입니다.

 

AI의 한계를 지적하는 논문과 연구들이 쏟아지는 가운데에서도, 기술의 진보는 여전히 멈추지 않고 있습니다. 많은 전문가들은 이러한 비판이 AI 발전의 속도를 늦추는 것이 아니라, 오히려 방향을 올바르게 정비하는 계기가 될 수 있다고 강조합니다.

 

루트거스 대학교의 호르헤 오르티즈 교수도 “현재의 한계를 드러내는 것이야말로 이를 극복할 수 있는 단서가 된다”고 말합니다. 실제로 연구자들은 다음과 같은 새로운 방식으로 AI 훈련을 시도하고 있습니다:

• 단계별 피드백(Chain-of-Thought Prompting): 모델이 복잡한 문제를 풀어가는 과정을 단계별로 학습하도록 돕는 방식
• 어려운 문제를 만났을 때 자원 배분 조절: 계산 자원이나 맥락 창(window)을 유연하게 늘려 더 깊이 사고하게 만드는 시도
• 인간 전문가와 협업하는 ‘혼합 지능(Hybrid Intelligence)’: 사람이 체크하고 수정하는 구조를 통해 AI의 실용성을 높이는 접근

또한, 현재 AI는 기존 소프트웨어와의 결합을 통해 더 큰 시너지를 낼 수 있는 가능성도 주목받고 있습니다. 예를 들어 회계 프로그램, 데이터 분석 툴, 고객 응대 시스템 등에 AI를 부분적으로 결합하면 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

 

이러한 변화의 중심에 있는 것은 바로 실용성입니다. AI가 인간처럼 ‘생각’하지 못하더라도, 잘 훈련된 도구로서 사람의 업무를 보조하고 능률을 높이는 데는 충분한 가치가 있다는 것이죠.

 

펜실베이니아 와튼스쿨의 에단 몰릭 교수는 이에 대해 “AI는 여전히 개선 중이며, 연구자들이 매일 새로운 방식의 접근을 시도하고 있다. 오늘의 한계가 내일 극복될 수도 있다”고 강조합니다.

 

 

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⚠️ 진짜 위험은 ‘과신’

그렇다면 오늘날 AI가 가장 위험한 이유는 무엇일까요? 바로 **“과신(過信)”**입니다. 실제 능력보다 과장된 기대를 갖고 정책, 투자, 사회 시스템을 AI에 의존하게 되면, 우리는 AI가 결정적인 순간에 실패할 때 돌이킬 수 없는 피해를 입을 수 있습니다.

 

예를 들어, AI로 세금을 처리하거나 자녀 교육을 맡긴다고 했을 때, 그 결과물에 대한 감시는 필수적입니다. 오르티즈 교수의 말처럼, “세금 신고는 터보택스를 쓰는 게 안전하지, 챗GPT에게 맡겨서는 안 된다”는 사실을 우리는 명심해야 합니다.

 

이처럼 AI가 놀라운 가능성을 품고 있는 것은 분명하지만, 동시에 가장 큰 위협은 기술 그 자체보다도 인간의 ‘과신(過信)’에서 비롯됩니다.

문제는 우리가 AI를 너무 일찍, 너무 많이, 너무 무비판적으로 신뢰하고 있다는 점입니다. 특히 정책 결정자, 기업 경영자, 투자자들이 AI의 실제 능력보다 과장된 예측에 기반해 전략을 세우는 경우, 그 피해는 광범위하게 나타날 수 있습니다.

 

실제로 일부 기업은 이미 AI가 전자동으로 업무를 처리할 수 있을 것이라 기대하며 사람을 줄이거나, 핵심 인프라를 AI에 의존하는 방향으로 전환하고 있습니다. 그러나 이는 시스템이 예상 외로 실패했을 때, 되돌릴 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다.

 

또한 최근 보고된 AI의 ‘기회주의적 협박(opportunistic blackmail)’, 허위 정보 생성(hallucination), 사회적 편향(bias) 문제들은 기술을 무비판적으로 수용했을 때 얼마나 위험한지를 단적으로 보여줍니다.

예를 들어 교육 현장에서 AI가 편향된 정보를 기반으로 학생에게 과제를 안내하거나, 의료 현장에서 부정확한 진단을 제공하는 일이 발생한다면 이는 단순한 ‘오류’로 치부하기 어렵습니다.

 

오르티즈 교수는 이렇게 말합니다. “AI가 아이디어를 대량 생성해주는 데에는 유용하지만, 여전히 사람이 **감사(auditing)**하고 검증해야 합니다. 세금 신고를 한다면 챗GPT가 아닌 터보택스를 사용하는 게 맞습니다.”

 

과신은 사고의 시작점입니다. 기술을 도구로 인식하고, 인간의 감시와 책임 아래에서 사용해야 한다는 기본 원칙을 놓치는 순간, AI는 도움보다 더 큰 위협이 될 수 있습니다.

 

 

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🧭 결론: 진짜 지능은 의심에서 시작된다

초지능 AI에 대한 환상은 매혹적이지만, 기술의 진보는 언제나 냉정한 검증을 통해 이루어졌습니다. 애플을 비롯한 여러 연구기관이 밝힌 ‘AI의 한계’는 기술 발전의 종착지가 아니라, 다음 도약을 위한 디딤돌일 수 있습니다.

 

다만, 그 도약이 실현되기 전까지는—AI를 인간처럼 믿는 일은 삼가야 할 것입니다. 오늘날의 AI는 창의적 도우미일 수는 있어도, 생각하는 존재는 아니니까요.

 

 

초지능 AI가 인류를 대체할 것이라는 전망은 매력적이지만, 현실은 훨씬 더 복잡합니다. 애플의 논문은 현재의 최첨단 AI조차 복잡한 논리 문제나 명확한 지시조차 제대로 수행하지 못하는 경우가 많다는 점을 분명히 밝혔습니다. 이는 단지 기술적 오류가 아니라, 우리가 AI를 어떻게 신뢰하고, 어디까지 책임지느냐의 문제로 이어집니다.

 

AI는 이제 단순한 기술 도구가 아닌, 정책, 경제, 교육, 안보 등 모든 분야에 영향을 미치는 핵심 기술이 되었습니다. 그만큼 우리는 AI의 능력을 과대평가하는 실수를 줄여야 하며, 실제 한계에 맞춘 현실적인 사용과 기대 조율이 필요합니다.

 

AI는 사고하지 않습니다. 그저 훈련된 데이터를 바탕으로 그럴듯한 말을 뱉는 패턴 인식기일 뿐입니다. 그렇기 때문에, 중요한 의사결정에 AI를 투입할 때는 반드시 사람이 감독하고, 감시하며, 최종 책임을 지는 구조가 병행되어야 합니다.

 

앞으로의 AI는 분명 더 정교해질 것입니다. 하지만 진정한 ‘지능’과 ‘이해’를 갖춘 존재로 보기에는 아직 갈 길이 멉니다. 우리가 할 일은 기술을 맹신하는 것이 아니라, 기술을 정확히 이해하고 책임 있게 사용하는 것입니다.

기술은 약속이 아닙니다. 책임입니다.