작은 AI 스타트업 VERSES가 생물학적 원리를 기반으로 한 새로운 접근법으로 OpenAI보다 140배 빠르고 5,260배 저렴한 AI 시스템을 개발해 기존 딥러닝 패러다임에 근본적 변화를 예고하고 있습니다.
현재 AI 업계는 흥미로운 전환점에 서 있습니다. ChatGPT와 같은 대형 언어 모델들이 놀라운 성과를 보여주었지만, 동시에 명확한 한계도 드러나고 있습니다. 구글 CEO 순다르 피차이가 말했듯이 “쉽게 딸 수 있는 과일은 이미 다 땄다”는 상황에서, 완전히 새로운 접근법이 주목받고 있습니다.
현재 AI의 근본적 한계
생성형 AI는 사실상 고도화된 통계적 패턴 매칭 시스템입니다. 수조 개의 매개변수와 방대한 데이터셋을 기반으로 인상적인 결과를 만들어내지만, 진정한 이해나 추론 능력은 부족합니다.
예를 들어, 현재 AI는 우주비행사가 유니콘을 타는 사진을 완벽하게 생성할 수 있지만 가득 찬 와인잔을 제대로 그리지 못하고, 헤겔 철학에 대해 장황하게 설명할 수 있지만 10살 아이가 하는 보드게임의 다단계 추론은 실패합니다.
더 큰 문제는 확장성의 한계입니다. 더 많은 GPU와 더 큰 데이터셋으로 성능을 향상시키는 방식이 물리적, 경제적 한계에 도달했습니다. 이제 완전히 다른 접근법이 필요한 시점입니다.
VERSES AI의 혁신적 접근법: Free Energy Principle
캐나다의 작은 AI 회사 VERSES는 물리학과 신경과학에 뿌리를 둔 근본적으로 다른 방식을 제시합니다. 그들의 핵심 아이디어는 Free Energy Principle(자유 에너지 원리)입니다.
이 원리에 따르면, 모든 자기조직화 시스템(세포, 뇌, 심지어 경제)은 ‘놀라움(surprise)’을 최소화함으로써 생존합니다. 여기서 놀라움이란 시스템이 예상하는 것과 실제로 감지하는 것 사이의 차이를 의미합니다.
이 놀라움을 줄이는 방법은 두 가지입니다:
- 인식 변화: 내부 모델을 현실에 맞게 업데이트
- 행동: 현실을 예측에 맞게 변화시키는 행동 수행
이런 방식으로 인식과 행동은 지속적인 피드백 루프를 형성하며, 이것이 진정한 지능의 기반이 됩니다.
AXIOM: 새로운 인지 아키텍처
VERSES의 AXIOM 모델은 이 원리를 구현한 혁신적인 AI 시스템입니다. 기존 딥러닝과 달리 AXIOM은 다음과 같은 특징을 가집니다:
객체 중심 인식: 원시 픽셀 데이터를 개별 객체들로 분해하여 이해합니다. 마치 우리 뇌가 시각 정보를 처리하는 방식과 유사합니다.
인과관계 학습: 단순한 상관관계가 아닌 ‘왜’ 그런 일이 일어나는지를 학습합니다. 공이 굴러가는 것을 보면 운동량과 장애물에 대해 학습하지, 단순한 픽셀 패턴만 기억하지 않습니다.
동적 구조 조정: 새로운 상황에 맞춰 자동으로 모델 구조를 확장하거나 축소합니다. 필요에 따라 새로운 ‘슬롯’을 생성하고 불필요한 부분은 제거합니다.
압도적인 성능 차이
VERSES의 성과는 놀랍습니다. 코드 해독 챌린지에서 OpenAI의 o1-preview 모델보다 140배 빠르고 5,260배 저렴했습니다. DeepSeek R1과 비교해서는 100% 성공률(DeepSeek은 45%)을 달성하면서도 300배 빠르고 800배 더 비용 효율적이었습니다.
이런 성과가 가능한 이유는 근본적으로 다른 문제 해결 방식 때문입니다:
샘플 효율성: 인과관계를 이해하면 훨씬 적은 예시로도 학습할 수 있습니다. VERSES 에이전트는 수백만 프레임이 아닌 수천 프레임만으로 아타리 게임을 마스터합니다.
진정한 불확실성 표현: 시스템이 “70% 확신한다”고 말할 때 이는 수학적으로 의미 있는 확률 분포를 기반으로 합니다.
실시간 적응: 환경이 변해도 재훈련 없이 즉시 적응할 수 있습니다.
AI 패러다임 변화의 시사점
VERSES의 접근법이 주목받는 이유는 단순히 성능이 좋아서가 아닙니다. 이는 AI 발전의 근본적인 방향 전환을 의미합니다.
탈중앙화된 AI: 거대한 GPU 클러스터 없이도 작동하며, 엣지 디바이스에서 실시간으로 실행될 수 있습니다. 이는 AI의 민주화와 접근성 향상을 의미합니다.
투명성과 해석 가능성: 블랙박스가 아닌 투명한 시스템으로, 의사결정 과정을 이해하고 설명할 수 있습니다.
효율성 혁명: 현재 AI 인프라에 투입되는 막대한 에너지와 자원 없이도 뛰어난 성능을 달성할 수 있습니다.
아부다비의 스마트시티 이니셔티브에서 VERSES가 파일럿 프로젝트를 진행하고 있다는 사실은 이 기술이 실제 도시 인프라와 교통 조정, 재해 구조 등 실용적 영역에서 활용 가능함을 보여줍니다.
미래를 위한 통찰
VERSES의 성공은 AI 개발에 대한 우리의 사고방식을 근본적으로 바꿔야 함을 시사합니다. 더 큰 모델과 더 많은 데이터가 항상 답은 아닙니다. 때로는 완전히 다른 관점에서 문제를 접근해야 합니다.
생물학적 원리에서 영감을 받은 이런 접근법은 단순히 더 효율적인 AI를 만드는 것을 넘어서, 지능 자체에 대한 우리의 이해를 깊게 할 수 있습니다. 또한 감사 가능하고 설명 가능한 AI 시스템을 통해 AI의 안전성과 신뢰성을 높일 수 있는 가능성도 제시합니다.
현재 AI 업계가 확장성의 한계에 부딪힌 상황에서, VERSES와 같은 대안적 접근법들이 다음 혁신의 물결을 이끌 가능성이 높습니다. 더 작고, 더 효율적이며, 더 이해 가능한 AI가 미래의 방향일지도 모릅니다.
참고자료:
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