게리 마커스 뉴욕대 교수 "AI 산업 붕괴 임박했다"…이유는?

딥러닝 '이상치' 문제 해결 못해…규칙 기반 시스템도 필수적

게리 마커스 뉴욕대 인지심리학 교수가 기술적 한계로 인해 인공지능(AI) 산업이 붕괴할 수 있다며 새로운 방법론 도입을 촉구했다.

마커스 교수는 2일 자신이 운영하는 뉴스레터를 통해 AI 버블이 곧 꺼질 것이라고 주장했다. 딥러닝 기술의 '이상치(outlier)' 문제가 해결되지 않은 채 산업이 과도하게 커졌기 때문이다.

'이상치' 문제란 데이터에 포함되지 않은 비정상적인 값으로 인해 AI 모델의 데이터 처리가 방해받는 현상을 말한다. 마커스 교수는 현재의 신경망 모델이 데이터셋에 포함되지 않은 완전히 새로운 사례를 해결하지 못한다고 강조했다.

게리 마커스 뉴욕대 인지심리학 교수가 기술적 한계로 인해 AI 산업 전체가 붕괴할 수 있다고 경고했다. (사진=달리 제작)

그는 자율주행차 사고를 예로 들어 현재 AI 기술의 문제를 설명했다. 최근 자율주행차가 전복된 이중 트레일러를 인식하지 못해 사고를 일으키는 사례가 자주 발생하고 있는데 이는 데이터셋 내에 유사 사례가 매우 드물기 때문이다.

언어 학습에서도 유사한 문제가 발견된다. '챗GPT' 등 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI들이 텍스트 데이터에 포함된 정보만으로 문제를 해결하려 하기 때문에 이러한 오류가 발생한다.

이에 대한 해결책으로 마커스 교수는 현재의 신경망 접근법 대신 규칙 기반 시스템이 더 효과적일 수 있다고 주장했다. 규칙 기반 시스템은 지난 20세기 중반 도입됐던 초기 AI 모델로, 규칙 시스템을 사전에 입력해 문제를 해결한다.

실제로 인지심리학자들은 인간의 뇌가 신경망 시스템뿐만 아니라 규칙 기반 시스템도 사용한다고 강조한다. 이러한 '하이브리드' 작동 원리는 현재 신경망 기술에 기반한 AI의 한계를 극복하기 위한 방법으로 지목되고 있다.

현재의 AI 기술 발전에 대해 마커스 교수는 비판적인 시각을 유지했다. 그는 "신경망 시스템만으로는 일반인공지능(AGI)을 달성하기 어렵다"며 "이는 사다리를 높이 쌓아 달에 도달할 수 있다고 믿는 것과 같다"고 밝혔다.