AI가 인간 지식을 모방하는 단계를 넘어, 스스로 경험하고 학습하는 새로운 시대로 나아가고 있다. 구글의 연구원 데이비드 실버와 캐나다의 컴퓨터 과학자 리처드 서튼이 발표한 칼럼 『경험의 시대로 온 것을 환영합니다(Welcome to the Era of Experience)』는 세계 AI 전문가들 사이에서 큰 반향을 일으키며 AI 발전의 새로운 전환점을 제시하고 있다.
두 학자는 인공지능의 발전 과정을 ▲시뮬레이션 시대 ▲인간 데이터 시대 ▲경험의 시대로 구분하며, 오늘날 AI가 ‘데이터의 시대’를 넘어 ‘경험의 시대로 진입했다고 주장한다.
AI 진화의 3단계: 시뮬레이션 → 데이터 → 경험
첫 번째 단계인 ‘시뮬레이션 시대(Simulation Era)’는 2010년대 중반부터 시작됐다. 이 시기의 AI는 체스, 포커, 아타리 게임 등 규칙이 명확한 환경에서 반복 학습과 보상을 통해 스스로 전략을 개선했다. 이 방식은 딥마인드의 ‘알파고’와 ‘알파제로’를 탄생시켰고, 인간의 게임 전략에 혁신을 가져왔다. 그러나 저자들은 이 시기의 AI가 ‘명확한 보상’이 있는 환경에만 최적화돼 있어, 현실의 복잡하고 모호한 문제에는 취약했다고 지적했다.
두 번째는 ‘인간 데이터 시대(Human Data Era)’다. 2017년 구글의 혁신적 논문 『Attention Is All You Need』가 그 서막을 열었다. 대량의 인간 생성 데이터를 기반으로 한 학습이 일반화되며, 챗GPT 같은 대형언어모델(LLM)이 등장했다. 이 시대는 오픈AI와 앤트로픽 등 민간 기업들이 이끌었지만, 실버와 서튼은 “AI가 인간 데이터에만 의존할 경우, 결국 인간 지식의 메아리를 되풀이하는 수준에 머무르게 된다”고 한계를 명확히 했다.
‘경험의 시대’: AI, 스스로 배우는 지능의 탄생
이제 AI는 ‘경험의 시대(Experience Era)’로 진입하고 있다. 실버와 서튼은 “AI는 더 이상 외부 데이터에만 의존해서는 안 된다”며, AI 모델과 에이전트가 현실 세계와 직접 상호작용을 통해 스스로 데이터를 생성하고 학습해야 한다고 주장한다. 이러한 변화는 단순한 기술 발전을 넘어, 인간 지식의 한계를 뛰어넘는 지능의 진화를 의미한다.
그들은 “경험적 데이터는 결국 인간이 생성한 데이터보다 더 크고 깊은 품질을 갖게 될 것”이라며, “이런 패러다임 전환은 인간 능력을 뛰어넘는 새로운 지능의 지평을 열 것”이라고 강조했다.
물리 AI와 월드 모델: 현실 속 AI가 만든다
이러한 변화는 최근 AI 업계에서 주목받고 있는 ‘물리 AI(Physical AI)’와 ‘월드 모델(World Model, LWM)’ 개발과도 맥을 같이 한다. AI가 가상공간이 아닌 물리적 환경에서 직접 데이터를 생성하고 판단함으로써, 현실 문제에 대한 새로운 해결책을 제시하는 것이다. 이는 의료, 기후 과학, 공학 등 다양한 분야에서 AI가 과학적 발견의 주체가 되는 미래를 의미한다.
AI 주요 동향: AI 민주화와 글로벌 확산 가속화
한편, AI의 민주화도 가속화되고 있다. 비개발자가 만든 챗봇 ‘챗과장’이 GPT 스토어 교육 부문에서 글로벌 3위에 올랐다. 이는 “말만 하면 프로그램을 만드는 시대”가 현실이 되었음을 보여주는 상징적인 사례다.
또한, 챗GPT는 검색 기능을 앞세워 유럽 시장에서 급속히 성장하고 있으며, 이로 인해 오픈AI는 구글, 마이크로소프트, 메타와 마찬가지로 EU의 규제 대상으로 떠오르고 있다.
앤트로픽의 AI 통신 프로토콜 ‘MCP’는 미국에 이어 중국에서도 채택되며, 사실상 국제 표준으로 자리잡는 흐름을 보여주고 있다.
AI의 미래: 인간을 넘는 지능, 함께하는 동반자
AI가 자율적으로 새로운 지식을 생성할 수 있게 되면, 이는 단순한 기술을 넘어 철학적 질문을 동반한다. “AI가 스스로 사고할 수 있는가?”라는 질문은 이제 공상과학의 영역이 아닌, 눈앞의 과제로 다가오고 있다.
AI의 자율적 지식 창출: 인간처럼 실험과 경험을 통해 지식을 축적하는 AI는 인간 연구자와 유사한 방식으로 세계를 이해하게 될 것이다.
독립적 의사결정 에이전트: 자율주행차처럼 AI는 실시간 환경을 분석하고 결정하는 수준으로 진화할 것이다.
인간-AI 협업의 강화: 단순 보조자가 아닌, 창의적 파트너로서 AI는 인간과 공동 문제 해결의 주체가 될 것이다.
적응형 AI의 부상: 사용자 맞춤형으로 진화하는 AI는 감정과 사고의 패턴까지 이해하며 장기적 관계를 형성할 수 있을 것이다.
결론: 인간을 뛰어넘는 AI의 시작점에 서다
실버와 서튼의 논문은 단순한 기술 논의를 넘어, AI가 ‘도구’에서 ‘지능’으로 진화하는 전환점을 조명하고 있다. ‘경험의 시대’는 AI가 진정한 학습과 창조를 할 수 있는 존재로 거듭나는 시대이며, 이는 향후 수십 년간 AI 연구와 윤리, 교육, 철학 전반에 지대한 영향을 미칠 것으로 보인다.
“AI가 스스로 지식을 발견하지 못한다면, 그것은 정교한 반복 장치에 불과하다.” — 데이비드 실버 & 리처드 서튼
궁극적인 질문: AI가 진정한 '사고'를 할 수 있을까?
인공지능이 단순히 인간 지식을 학습하고 모방하는 단계를 넘어, 스스로 경험을 통해 새로운 지식을 창출하는 시대로 나아가고 있음을 보여주고 있다.
AI가 스스로 새로운 지식을 창출하게 된다면, 이는 단순한 도구의 영역을 넘어선다는 점에서 철학적 논쟁을 불러올 것이다. AI가 사고하는 것인지, 아니면 고도로 정교한 알고리즘에 불과한지에 대한 고민이 필요하다.