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수십억 달러를 쏟아붓고 만든 AI가, 어떤 능력 면에서는 파리 한 마리의 뇌만큼도 효율적이지 않을 수 있다.

 

최근 테크계에서 벌어지고 있는 극도로 기이한 일이 하나 있다: 실제 초파리(과일파리)의 뇌를 그대로 컴퓨터로 옮겨 넣는 것이다. 모방이 아니라, 전자현미경으로 수십만 개의 뉴런과 연결 관계를 스캔한 뒤, 하나하나 재구성하는 방식이다. 왜냐하면 이건 지난 10년간 AI의 가장 뿌리 깊은 믿음을 정면으로 도전하고 있기 때문이다: 지능은 정말로 매개변수와 컴퓨팅 파워를 쌓아 올리는 것만으로 가능할까? 초파리는 뉴런이 고작 수십만 개뿐인데, 대형 모델은 수천억, 수조 개 매개변수를 동원한다. 하지만 초파리는 밀리초 단위로 비행, 장애물 회피, 먹이 찾기, 탈출을 해낸다. 일부 커넥톰(Connectome) 프로젝트는 실제 신경 구조를 가상 환경이나 심지어 로봇에 연결하고 있다. 더 충격적인 건, 이게 거의 방대한 훈련 없이도 복잡한 실시간 행동을 보인다는 점이다.

 

왜 그럴까? 대형 모델의 많은 능력은 컴퓨팅 파워로 억지로 다듬어진 결과물이기 때문이다. 반면 초파리의 수많은 능력은 이미 5억 년의 진화가 신경 구조에 새겨놓은 것이다. 하나쪽은 폭력적인 계산에 의존하고, 다른 쪽은 알고리즘을 구조 자체에 새긴다. 이건 효율의 차원이 다르다.

 

그래서 진짜 문제가 떠오른다: 오늘날 우리가 미친 듯이 GPU를 쌓아 올리는 게, 자연이 이미 알고 있던 답을 가장 비싼 방법으로 다시 배우는 짓에 불과한 건 아닐까? 물론 이런 실험들이 스케일링 법칙(Scaling Law)의 무효를 증명할 수는 없지만, AI의 다음 큰 혁명을 가리키고 있다: 더 큰 모델이 아니라, 더 나은 구조, 더 강한 희소성(sparsity), 더 낮은 전력 소모의 신경 계산, 그리고 진짜 현실 세계로 들어가는 '구현된' (embodied) 폐쇄 루프. 과거 로봇 제작은 사람이 프로그램을 쓰고 기계가 실행하는 방식이었다. 미래에는 완전히 뒤집힐 수 있다: 기계가 동물 같은 본능을 가지며, 장애물을 보면 스스로 피하고, 균형을 잃으면 스스로 바로잡으며, 낯선 환경에 직면하면 스스로 감지하고 판단하고 행동한다. 그때 우리는 더 이상 기계에 프로그램을 짜는 게 아니라, 기계에 뇌를 장착하는 셈이 된다. 오늘날 도시 전체의 전력을 삼키는 데이터 센터는, 미래를 돌아보면 증기 시대의 초기 기계처럼 보일지도 모른다: 거대하고, 비싸고, 비효율적이지만, 그저 과도기일 뿐.

진짜 지능 혁명은 인류가 지능을 창조한 게 아니라, 우리가 마침내 깨닫는 데 있을 수 있다: 대자연은 5억 년 동안 이미 답을 구조에 새겨놓았다. 구조 자체가 컴퓨팅 파워가 되고, 진화 자체가 알고리즘이 될 때, 구현 지능의 진짜 특이점(singularity)이 겨우 시작되는 것이다.