AI가 어떻게 배울지를 정하는 일은 오랫동안 인간 연구자의 몫이었다. 그러나 이제 AI가 스스로 학습 방식을 찾아내고, 그 방식으로 훈련한 에이전트가 사람이 설계한 대표적인 알고리즘보다 높은 성능을 내기 시작했다. 구글 딥마인드에서 이 연구를 이끈 오준혁 인에퍼블 인텔리전스 공동창업자는 인간이 만든 데이터와 지식에 의존하는 방식에서 벗어나, AI가 스스로 경험하며 배우는 것이 다음 단계라고 말한다.

질문 하나에 전기 주전자 두 번 끓일 전력을 쓰고, 사람보다 훨씬 많은 토큰을 소비하는 AI 에이전트. 네이버클라우드 출신 이동수 에이투시스 대표는 AI 에이전트 시대에는 토큰이 싸질수록 비용이 줄어든다는 기존의 계산법이 더 이상 통하지 않을 수 있다고 말한다.

AI가 사람의 지시 없이 자기 코드를 고쳐 성능을 높이는 시대가 열렸다. AI가 더 나은 AI를 만들고, 그 AI가 다시 자신을 개선한다. 이 순환이 완전해지는 순간을 제프 클룬 교수는 특이점, 그 너머를 볼 수 없는 지점이라 부른다.

AI는 고난도 수학과 코딩에서 인간 상위권에 올랐지만, 눈앞의 공간과 형태를 읽는 능력은 유아 수준에 머물러 있다. 구글에서 14년간 언어모델의 토대를 닦은 후 엘로리안 AI를 창업한 앤드류 다이는 이 간극을 메우는 데 설계와 제조, 로봇 산업의 향방이 걸려 있다고 말한다.

중국은 휴머노이드 양산에서 세계를 앞서가지만, 실제 산업 현장의 도입은 아직 초기다. 제조 현장에서 15년을 보낸 뒤 벤처 투자로 옮긴 토니 첸 파트너는 선전의 진짜 경쟁력을 저렴한 부품이 아닌 설계와 제조를 함께 돌리는 공급망에서 찾는다.

과학은 가설을 만드는 에이전트만으로 바뀌지 않는다. 다음 도약은 과학 AI와 실험, 데이터, 인간의 문제 정의가 하나의 탐구 체계로 맞물릴 때 가능해진다.

AI 경쟁의 축이 학습 규모에서 추론 설계로 이동하고 있다. LG AI연구원 이문태 상무는 AI 에이전트 시대의 승부는 더 큰 모델이 아니라 모델이 더 오래 생각하고 그 결과를 실제 업무에서 검증하는 능력에 달려 있다고 말한다.

AI가 스스로 판단하고 행동하는 시대가 열리면서 단순한 성능보다 판단의 신뢰성이 중요한 경쟁력으로 떠오르고 있다. 이수인 워싱턴대 석좌교수는 AI의 다음 경쟁력은 ‘왜 그런 판단을 내렸는지’를 설명하고, 인간이 그 근거를 검증할 수 있는 능력이라고 강조한다.

화면 안에서 말하던 AI가 몸을 얻어 현실로 나왔다. 15년간 현대차에서 로봇의 지능을 만들어 온 주시현 상무는 화려한 시연이 아니라, 멈추지 않고 작동하는 시스템에서 진짜 피지컬 AI가 시작된다고 말한다.

AI 결정에는 ‘중립’이 없다. 오류, 편향, 차별이 끊이지 않는 지금, 한국 전문가들은 법과 규제가 아닌 ‘교육’에서 길을 찾는다. NC문화재단·GIST·이화여대가 공동 발간한 첫 한국형 임베디드 에틱스 보고서를 주도한 박명진 NC문화재단 이사장, 김준하 GIST AI정책전략대학원장, 김수경 이화여대 인공지능대학 교수에게 한국 대학 AI 윤리교육의 청사진을 물었다