[메타AI] 2025년 메타가 제시하는 AI 미래

관련 피드 
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[AI전쟁] LLaMA By Meta 메타의 AI
[메타 커넥트 2023] Meta Connect 
[AI인물] 얀 르쿤 Yann LeCun

목차
1. 메타 AI의 철학
2. LLM 회의론
3. AI 개방성
4. 한국 AI 에 대한 조언

제가 즐거 보는 김지윤의 지식 Play에서 얀 르쿤 박사의 인터뷰를 보게 되었습니다. 얀 르쿤 박사는 튜링상을 수상한 대표적인 인공지능 과학자로 뉴욕 대학교 교수이자 메타의 AI수석부사장으로 메타의 AI를 이끌고 있습니다. 이번 인터뷰는 정치학자인 김지윤 박사의 색깔로 풀어낸 것이라서 전공자나 관계 전문가들이 아닌 비전공자, 학생들이 보면 좋을 것 같아 소개합니다. 

싱가포르 메타의 아시아 태평양 헤드쿼터에서 이루어 진 만큼, 메타가 제시하는 AI의 미래가 알기 쉽게 설명된 인터뷰가 아닌가 합니다. 5월은 오픈 AI의 서비스에 견주는 구글 제미나이와 엔트로픽의 클로드 4.0 등의 발표로 AI 관심자들의 아드레날린을 한 층 업 시켰던 달이 아니었나 싶습니다. 메타가 특별한 이슈를 발표한 것은 아니었지만 이 인터뷰가 4월 말에 이루어졌으니 가장 최근의 메타의 철학이 드러난 인터뷰인 것 같습니다. 

이미지 출처 김지윤 지식Play

이미지 출처 김지윤 지식Play

 

Meta의 AI 철학

얀 르쿤이 말하는 메타의 AI는 플랫폼 서비스로 간주하고 이를 오픈소스로 제공하는 것입니다. 오픈AI 붐이 일었던 2023년, 포스팅했던 [메타 커넥트 2023] Meta Connect 와 [메타AI] Meta의 AI 서비스 방향, Multi-Modal Experiences에서 언급했듯이, 메타는 LLaMA 인공지능 모델을 발표하며 소스를오픈하며 페이스북이나 인스타그램과 같이같이 콘텐츠 중심의 플랫폼에 어울리는 창의적이고 표현적인 도구로 활용할 것이라하였습니다. 2025년, 여전히 메타의 철학은 오픈 소스입니다. AI 서비스를 만들고 사용할 수 있게 한다는 것은 많은 돈을 들여야 하고 이것을 감당하고 운용할 수 있는 기관은 전 세계에서 극소수에 불과합니다. 얀 르쿤은 이렇게 좋은 소스를 오픈해서 전 세계의 다양한 인재들이 기여하며 모델을 개선하고 서비스를 만들어 가면 이를 기반으로 다양한 제품을 개발할 수 있다는 것이죠. AI는 국가나 기관이 종속하는 것이 아닌 독점 체제와 오픈 소스의 경쟁이라 할 수 있습니다. 

 

LLM 회의론

LLM 은 향후 몇 년간 새로운 기법과 다양한 기술을 통해 더욱 향상된 퍼포먼스를 보여 줄 것입니다. 얀 르쿤이 LLM에 회의적인 이유는 이 모델 드은 인간이나 다른 동물들과 같은 학습 능력을 가졌기 때문에 뛰어넘는 능력으로 진화하진 못할 것이기 때문입니다. LLM은 텍스트 작업을 훌륭히 할 수 있고 변호사 시험에 합격할 수 있고 고난도 수학 문제를 풀 수 있지만 가정용로못이나 레벨 5의 완전 자율 주행이 가능한 차를 실현하진 못합니다. 얀 르쿤은 현재 AI는 만능이 아니며, 실제 생활에 모든 것을 할 수는 없다고 말합니다. 왜냐하면 LLM은 언어에 강하지만 이외의 인간 능력, 지능에 맞는 행동을 하긴 힘들다는 것이죠. 

LLM(대규모 언어 모델, Large Language Models)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다. 이들은 문맥을 파악하고, 질문에 답하며, 창의적인 텍스트를 생성하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈와 구글의 PaLM 등이 있습니다. LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 발전을 이루었으며, 챗봇, 번역, 요약 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.

 

AI 개방성

AI는 핵과 같은 영향의 기술의 발전을 가져왔습니다. 역사적으로도 큰 이슈이지만 무기가 될 수도 있다는 것이죠. 실재 미국은 그동안 모아 왔던 데이터와 기술력이 다른 나라에 흘러 들어가는 것에 민감했습니다. 특히 중국에 민감했죠. 오픈 소스에 대한 반대 등이 미국 정부의 AI 입장이었다면 얀 르쿤은 딥시크 이후, 미국 내에서도 오픈 소스를 반대했던 것이 의미가 없다는 것을 깨달았다는 것입니다. 중국이든, 한국이든 미국의 도움 없이도 인공지능 서비스를 개발할 수 있다는 것을 알았다는 것이죠. 정보 유출에 대한 민감한 행동은 오히려 미국 내 기술 발전이 늦어지는 역효과만 불러올 수 있다고 말합니다. 

 

한국 AI에 대한 조언

한국을 비롯한 아시아 나라들은 하드웨어에 강하지만 소프트웨어에 약한 것이 자신도 흥미로운 사실이라고 이야기합니다. 한국이 대표 기업으로 삼성, LG, 현대 등이 알려져 있지요. 자신이 가르치는 뉴욕대학교에서 만난 머리 좋은 한국 학생, 교수들을 보면서 이유가 궁금할 때가 있지만 아직 그 이유를 찾진 못했다고 합니다. 반면에 미국은 하드웨어에 약하니, 지금 기회 삼아 AI와 하드웨어가 접목된 분야에 한국이 두각을 나타낼 수 있지 않을까도 조언을 합니다.