오픈AI는 자체 딥러닝 시스템이 급속히 발전하고 있으며, 모델들이 점차 복잡한 과제를 더 빠르게 해결할 수 있게 되었다고 밝혔습니다. 이에 대해 샘 알트만(Sam Altman) CEO는 화요일 라이브 스트리밍에서, 그 속도가 너무 빨라 내부적으로 2026년 9월까지는 인턴급 연구 보조원(intern-level research assistant)을, 2028년에는 완전히 자동화된 ‘정식 AI 연구원(legitimate AI researcher)’을 달성하는 것을 목표로 추적하고 있다고 말했습니다.
이 야심찬 일정 발표는 오픈AI가 비영리 법인(non-profit roots)에서 벗어나 공익 법인(public benefit corporation) 구조로 전환을 완료한 날과 같은 날에 이루어졌습니다. 이러한 구조 개편을 통해 오픈AI는 기존 비영리 헌장의 한계에서 벗어나는 동시에, 자본 조달 측면에서도 새로운 기회를 확보하게 되었습니다.
오픈AI의 최고 과학자인 야쿠브 파초키(Jakub Pachocki)는 알트만과 함께 라이브 스트리밍에 참여하며, 이 AI 연구원은 (AI를 연구하는 인간 연구원과는 달리) "대규모 연구 프로젝트를 자율적으로 완수할 수 있는 시스템"이라고 설명했습니다.
파초키는 "딥러닝 시스템이 초지능(superintelligence)에 도달하기까지 10년도 채 남지 않았다고 믿는다"고 덧붙였습니다. 그는 초지능을 광범위하게 걸친 다수의 핵심 활동에서 인간을 능가하는 지능을 가진 시스템으로 정의했습니다.
파초키에 따르면, 이러한 목표 달성을 위해 오픈AI는 두 가지 핵심 전략에 집중하고 있습니다. 바로 지속적인 알고리즘 혁신과 ‘테스트 시간 컴퓨팅(test time compute)’의 극적인 확장입니다. 후자는 본질적으로 모델이 문제에 대해 추론하는 시간을 의미합니다. 파초키는 현재 모델들이 약 5시간의 시간 지평(time horizon)을 가진 과제를 처리할 수 있으며, 국제수학올림피아드(International Mathematical Olympiad) 같은 대회에서 최고 수준의 인간 수행 능력과 견줄 수 있다고 말했습니다. 그러나 그는 모델들이 복잡한 문제에 훨씬 더 많은 컴퓨팅 자원을 할당할 수 있게 되면서 이 시간 지평이 빠르게 확장될 것이라고 전망했습니다. 나아가 주요 과학적 돌파를 이루기 위해서는 전체 데이터센터급의 컴퓨팅 파워를 단일 문제에 전념하는 것이 가치가 있을 것이라고 강조했습니다.
오픈AI는 이러한 목표들이 회사의 전반적인 방향과 일치한다고 언급했습니다. 즉, 과학 연구를 진전시키고 AI가 인간 연구원보다 빠르게 발견을 하거나, 현 인류의 능력을 초월하는 복잡한 문제를 다루며, 의학, 물리학, 기술 개발 등 여러 분야의 기술 혁신을 획기적으로 가속화하는 것이 목표입니다.
알트만은 또한 이번 구조 개편이 책임 있는 AI 개발에 대한 의지를 유지하면서도, 오픈AI가 AI 연구 보조원에 대한 공격적인 로드맵을 추진할 수 있는 토대를 마련했다고 설명했습니다. 새로운 구조 하에서 과학 발전에 집중하는 비영리 오픈AI 재단(OpenAI Foundation)이 영리 자회사 지분 26%를 소유하고 연구 방향을 주도하게 됩니다. 재단은 질병 치료에 AI를 활용하기 위해 250억 달러를 공약했으며, AI 연구 및 안전 이니셔티브 관리에도 기여할 것입니다.
알트만에 따르면, 영리 자회사가 더 많은 자금을 조달할 수 있게 됨으로써, 과학적 진보를 달성하는 데 필요한 인프라 구축을 대폭 확장할 수 있게 되었습니다. 알트만은 오픈AI가 향후 몇 년간 1조 4천억 달러(1.4 trillion dollars)에 달하는 의무인 30기가와트(gigawatts) 규모의 인프라 구축에 전념하겠다고 밝혔습니다.