현재 인공지능 분야에서는 ChatGPT를 비롯한 대형언어모델(LLM)이 주목받고 있습니다. 하지만 이러한 기술들이 막대한 에너지 소비와 설명 불가능성이라는 한계를 드러내면서, 새로운 접근법에 대한 필요성이 대두되고 있습니다.
이런 상황에서 '오가닉AI(Organic AI)'라는 혁신적인 기술이 인공지능의 미래를 바꿀 새로운 대안으로 떠오르고 있습니다. 오가닉AI는 기존 딥러닝과는 완전히 다른 접근 방식으로, 인간의 뇌가 실제로 작동하는 방식을 모방하여 더 효율적이고 지속가능한 인공지능을 구현하려는 기술입니다. 이 기술이 왜 주목받고 있는지, 그리고 기존 LLM 기반 인공지능과 어떤 차이점이 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
인간의 뇌가 지능활동에 오직 5W(와트)의 에너지만을 사용하는데,
현재의 인공지능은 메가와트(Mw) 단위의 전력을 사용한다는데 한계가 있습니다.
오가닉AI는 기존 딥러닝이 뉴런 단위의 미시적 접근을 취하는 것과 달리,
인간 뇌의 거시적 기능에서 영감을 받은 생체모방 기술입니다.
기존 딥러닝 및 인공지능의 역사
인공지능의 역사는 1943년 워런 맥컬럭과 월터 피츠가 인간 두뇌의 뉴런 작용을 논리적 모델로 설명한 논문부터 시작됩니다. 이들의 연구는 현재 딥러닝의 기원이 되는 인공신경망의 이론적 토대를 마련했습니다. 1950년 영국의 수학자 앨런 튜링이 발표한 "계산 기계와 지능"이라는 논문에서는 기계가 생각할 수 있는지에 대한 근본적인 질문을 던졌고, 이는 현대 인공지능 연구의 출발점이 되었습니다.
1956년에는 존 매카시 교수가 다트머스 대학에서 개최한 회의에서 '인공지능(Artificial Intelligence)'이라는 용어가 처음 사용되면서, 본격적인 AI 연구의 시대가 열렸습니다. 1958년 프랑크 로젠블래트가 개발한 퍼셉트론은 최초의 실용적인 인공신경망 모델이었지만, 1970년대 XOR 문제를 해결하지 못한다는 한계가 드러나면서 첫 번째 'AI 겨울'을 맞게 되었습니다.
1980년대에는 전문가 시스템이 주목받으며 인공지능이 다시 부활했습니다. 미국 500대 기업의 절반 이상이 전문가 시스템을 도입할 정도로 큰 관심을 받았지만, 방대한 관리 비용과 제한적인 활용성으로 인해 1990년대에 두 번째 'AI 겨울'을 맞게 되었습니다.
하지만 2000년대 들어 제프리 힌튼 교수의 딥러닝 기술이 등장하면서 인공지능은 다시 한번 혁신적인 발전을 이루게 되었습니다. 2012년 알렉스 크리제브스키가 이미지넷 대회에서 딥러닝을 이용해 우승하면서 현대 딥러닝 시대의 막이 올랐고, 2016년 구글 딥마인드의 알파고가 이세돌 9단을 이기면서 인공지능에 대한 전 세계적 관심이 폭발적으로 증가했습니다.
2022년 ChatGPT의 등장은 대형언어모델의 시대를 열었지만, 동시에 새로운 한계점들도 드러내기 시작했습니다.
태동기부터 2000년대 이전까지의 타임라인
timeline
title 인공지능 기술 발전의 역사 (1943~2000이전)
section 태동기 (1943~1960년대)
1943 : 맥컬럭&피츠
: 뉴런 논리모델 발표
: 인공신경망 이론 토대
1950 : 앨런 튜링
: "계산 기계와 지능" 논문
: 튜링 테스트 제안
1956 : 다트머스 회의
: "인공지능" 용어 탄생
: AI 연구 시대 개막
1958 : 프랑크 로젠블래트
: 퍼셉트론 개발
: 최초 실용 신경망
section 첫 번째 침체기 (1970년대)
1969 : 민스키&패퍼트
: "퍼셉트론" 출간
: XOR 문제 지적
1970s : 첫 번째 AI 겨울
: 연구 투자 급감
: 신경망 연구 중단
section 부활기 (1980년대)
1980s : 전문가 시스템 등장
: IBM, DEC 상용화
: 미국 500대 기업 도입
1986 : 역전파 알고리즘
: 다층 퍼셉트론 해결책
: 신경망 연구 재개
section 두 번째 침체기 (1990년대)
1990s : 두 번째 AI 겨울
: 전문가시스템 한계
: 투자 대비 효용성 문제
1997 : IBM 딥블루
: 체스 챔피언 카스파로프 승리
: 특정 분야 AI 성공 사례
2000년 이후의 인공지능 발전 타임라인
timeline
title 인공지능 기술 발전의 역사 (2000년 이후 ~ )
section 머신러닝 시대 (2000년대)
2000s : 인터넷과 빅데이터
: 머신러닝 부상
: 통계적 학습 방법
2006 : 제프리 힌튼
: 딥러닝 개념 제시
: Deep Belief Network
section 딥러닝 혁명 (2010년대)
2012 : 알렉스넷
: 이미지넷 대회 우승
: 딥러닝 시대 개막
2014 : GAN 등장
: 이안 굿펠로우
: 생성 AI 기초
2016 : 알파고 vs 이세돌
: 구글 딥마인드
: AI 대중화 계기
2017 : 트랜스포머
: "Attention Is All You Need"
: 현대 LLM 기초
2017 : 오가닉AI 개발 시작
: 브루노 메손니에
: AnotherBrain 설립
section LLM 시대 (2020년대)
2020 : GPT-3 등장
: 1750억 매개변수
: 언어 AI 혁신
2022 : ChatGPT 공개
: 대화형 AI 대중화
: 생성 AI 붐 시작
2023 : GPT-4 출시
: 멀티모달 AI
: "AGI의 불꽃" 평가
2024 : 스케일링 법칙 한계
: LLM 성능 둔화
: 새로운 접근법 모색
2025 : 오가닉AI 상용화 목표
: 에너지 효율적 AI
: AGI 새로운 경로 제시
section 미래 전망 (2025~)
2025~2030 : AGI 실현 경쟁
: 오가닉AI vs LLM
: 지속가능한 AI 추구오가닉AI란 무엇이고, 누가 처음 제안한 걸까요?
오가닉AI(Organic AI)는 프랑스의 기업 AnotherBrain에서 개발한 혁신적인 인공지능 기술입니다.
이 기술의 창시자는 브루노 메조니에(Bruno Maisonnier)로, 그는 2017년 AnotherBrain(https://anotherbrain.ai/)을 설립하여 이 새로운 접근법의 인공지능을 개발하기 시작했습니다.
메조니에는 이전에 휴머노이드 로봇 분야의 세계적 선도기업인 알데바란 로보틱스(Aldebaran Robotics)를 2005년에 창립한 인물로, NAO, Romeo, Pepper와 같은 유명한 휴머노이드 로봇들을 개발했습니다.
특히 그가 개발한 페퍼(Pepper) 로봇은 2014년 소프트뱅크와의 협력으로 세상에 공개되어 큰 화제를 모았습니다. 페퍼는 키 121cm, 무게 28kg의 휴머노이드 로봇으로, 감정을 인식하고 다양한 언어로 사람들과 소통할 수 있는 능력을 갖춘 세계 최초의 감정인식 로봇이었습니다. 페퍼는 가슴에 위치한 태블릿을 통해 다양한 정보를 표시하고, 머리와 손목에 장착된 카메라와 센서로 주변 환경을 인식하며, 20개의 관절을 이용해 자연스러운 몸짓과 제스처를 표현할 수 있었습니다.
하지만 메조니에는 페퍼를 비롯한 이러한 로봇들이 여전히 '진정한 지능'을 갖추지 못했다는 한계를 느끼게 되었습니다. 페퍼는 분명 혁신적인 로봇이었지만, 음성 인식 속도가 느리고, 감정 인식의 정확도가 떨어지며, 미리 프로그래밍된 대화만 반복하는 등의 한계가 있었습니다.
또한 IBM의 왓슨 AI를 기반으로 한 인공지능 시스템은 클라우드 연결에 의존해야 했고, 월 사용료를 지불해야 하는 구조였습니다. 2015년 페퍼는 일본에서 1,000대가 순식간에 매진되며 큰 인기를 끌었지만, 시간이 지나면서 실용성의 한계가 드러났고 2021년 생산이 중단되었습니다. 이러한 경험을 통해 메손니에는 기존의 딥러닝과 클라우드 기반 AI 접근법의 근본적인 한계를 깨닫게 되었고, "진정한 지능을 만들기 위해서는 자연 지능에서 영감을 받아야 한다"는 철학을 바탕으로 오가닉AI를 개발하게 되었습니다. AnotherBrain은 현재까지 총 3,390만 달러(약 450억원)의 투자를 유치했으며, 캐시 캐피털(Cathay Capital), 그룹 SEB(Groupe SEB) 등의 주요 투자사들이 참여하고 있습니다.
- 어나더브레인 공식 홈페이지 : https://anotherbrain.ai/
AnotherBrain - AI Adventurers
At Anotherbrain, we create new artificial intelligence engines using singular approaches. We are developing a new generation of bio-inspired AI.
anotherbrain.ai
오가닉AI는 기존 딥러닝이 뉴런 단위의 미시적 접근을 취하는 것과 달리, 인간 뇌의 거시적 기능에서 영감을 받은 생체모방 기술입니다.
이 기술은 아이가 학습하는 방식과 유사하게, 환경에서 기본 법칙과 패턴을 추출하여 고차원적 작업을 수행할 수 있습니다. 새로운 작업을 수행할 때마다 처음부터 다시 시작하는 기존 AI와 달리, 오가닉AI는 이전 학습에서 연결고리를 찾아 계속 성장하는 지식 체계를 구축할 수 있습니다.
AnotherBrain은 현재까지 총 3,390만 달러(약 450억원)의 투자를 유치했으며, 캐시 캐피털(Cathay Capital), 그룹 SEB(Groupe SEB) 등의 주요 투자사들이 참여하고 있습니다. 이 회사는 프랑스 정부의 French Tech 120 프로그램에도 선정되어 차세대 AI 기술 개발의 선도기업으로 인정받고 있습니다.
LLM 기반 인공지능의 문제점
현재 주류를 이루고 있는 대형언어모델(LLM) 기반 인공지능들은 여러 심각한 문제점들을 안고 있습니다.
- 첫 번째 문제는 막대한 에너지 소비와 컴퓨팅 자원의 필요성입니다. ChatGPT와 같은 LLM들은 수십억 개의 매개변수를 처리하기 위해 엄청난 양의 전력을 소비하며, 이는 환경적으로나 경제적으로 지속가능하지 않은 구조를 만들어냅니다. 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 등의 주요 기업들이 AI 개발을 위해 매년 수조원을 투자하고 있지만, 아직까지는 투자 대비 수익성을 확보하지 못하고 있는 상황입니다.
- 두 번째 문제는 방대한 데이터 요구사항입니다. LLM들은 인터넷상의 수조 개의 텍스트 데이터를 학습해야 하며, 이 과정에서 저작권 침해, 개인정보 보호, 편향된 데이터 학습 등의 문제가 발생하고 있습니다. 최근에는 트위터, 레딧 등의 플랫폼들이 데이터 스크래핑을 차단하면서 양질의 학습 데이터 확보가 더욱 어려워지고 있습니다.
- 세 번째 문제는 설명 불가능성, 즉 '블랙박스' 문제입니다. 현재의 딥러닝 시스템들은 어떤 결정을 내렸는지, 왜 그런 결정을 내렸는지 추적하거나 설명할 수 없습니다. 이는 의료, 금융, 법률 등의 중요한 분야에서 AI 활용을 제한하는 주요 원인이 되고 있습니다.
- 네 번째 문제는 'AI 환각(hallucination)' 현상입니다. LLM들은 주어진 명령에 그럴듯한 답변을 생성하는 데 중점을 두지만, 답변의 정확성을 스스로 판단하지 못하기 때문에 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 제시하는 경우가 빈번합니다.
- 다섯 번째로는 최근 드러나고 있는 '스케일링 법칙의 한계'입니다. 지금까지 "더 많은 데이터와 더 큰 모델이 더 좋은 성능을 낸다"는 믿음이 있었지만, 오픈AI의 GPT-5 개발 과정에서 이전만큼의 성능 향상이 이루어지지 않고 있다는 보고가 나오면서 이 접근법의 한계가 드러나고 있습니다.
오가닉AI가 목표로 하는 AGI (범용인공지능)
오가닉AI의 궁극적인 목표는 AGI(Artificial General Intelligence, 범용인공지능)의 실현입니다.
AGI는 현재의 특정 목적 AI(Narrow AI)와는 근본적으로 다른 개념으로, 인간이 할 수 있는 어떠한 지적 업무도 성공적으로 해낼 수 있는 기계의 지능을 의미합니다. 1997년 마크 구브루드가 처음 사용한 이 용어는, 2000년대 벤 괴르와 쉐인 레그 등에 의해 학계에 재도입되었으며, 현재는 인공지능 연구의 최종 목표로 여겨지고 있습니다.
현재의 ChatGPT나 GPT-4와 같은 LLM들이 텍스트 생성, 번역, 질문 답변 등의 특정 작업에서만 뛰어난 성능을 보이는 반면, AGI는 학습, 추론, 창의적 사고, 문제 해결 등 인간의 모든 인지적 능력을 포괄하는 시스템을 지향합니다. 구글 딥마인드는 AGI를 0단계(AI 아님)부터 5단계(초인간 수준)까지 6단계로 분류했으며, 현재의 ChatGPT나 Bard는 1단계(숙련되지 않은 성인 수준)에 해당한다고 평가하고 있습니다.
AGI가 실현되면 의료, 교육, 과학 연구, 예술 창작 등 모든 분야에서 혁신적인 변화가 일어날 것으로 예상됩니다.
의료 분야에서는 개인별 맞춤 진단과 치료법 개발이 가능해지고, 교육 분야에서는 학습자 개개인의 특성에 맞춘 완전한 개인화 교육이 실현될 수 있습니다. 과학 연구에서는 인간이 수십 년에 걸쳐 해결하던 복잡한 문제들을 단시간에 해결할 수 있는 능력을 갖출 것으로 기대됩니다.
하지만 동시에 AGI는 윤리적, 사회적 도전 과제들도 제기합니다. AGI가 인간의 지능을 뛰어넘는 순간부터는 통제 가능성, 책임 소재, 인간의 존재 의미 등에 대한 근본적인 질문들이 대두될 것입니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 2024년 GTC에서 AGI 시대가 5년 내에 올 것이라고 예견했으며, 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스 역시 10년 내 AGI 개발이 가능할 것이라고 전망했습니다. 이런 상황에서 오가닉AI는 기존 LLM의 한계를 극복하면서도 안전하고 지속가능한 방식으로 AGI에 접근할 수 있는 새로운 경로를 제시하고 있습니다.
새로운 대안으로서의 오가닉AI
오가닉AI는 기존 LLM들의 한계를 극복할 수 있는 혁신적인 대안으로 주목받고 있습니다.
가장 큰 특징은 극도로 효율적인 학습 방식입니다. 기존 딥러닝이 수백만, 수억 개의 데이터가 필요한 반면, 오가닉AI는 매우 적은 양의 데이터로도 학습이 가능합니다. 이는 마치 아이가 몇 번의 경험만으로도 새로운 개념을 학습하는 것과 유사한 방식입니다.
또한 에너지 효율성 면에서도 기존 시스템보다 훨씬 우수합니다. 오가닉AI는 단일 ASIC 칩에 임베드될 수 있어 클라우드 연결 없이도 실시간으로 작동할 수 있으며, 이는 에너지 소비를 대폭 줄이면서도 개인정보 보호와 보안을 강화할 수 있는 장점을 제공합니다. 특히 GDPR(유럽 개인정보보호법) 준수가 가능하도록 설계되어 있어, 개인정보 보호에 대한 우려를 해소할 수 있습니다.
설명 가능성(Explainability) 측면에서도 오가닉AI는 기존 '블랙박스' 시스템과는 완전히 다른 접근을 제공합니다. 오가닉AI는 자신의 의사결정 과정을 추적하고 설명할 수 있도록 설계되어 있어, 의료진단, 금융 리스크 분석, 법률 판단 등의 중요한 영역에서도 안전하게 활용할 수 있습니다. 또한 연속 학습(Continual Learning) 능력을 갖추고 있어, 새로운 정보를 학습할 때마다 이전 지식을 잃어버리는 '치명적 망각(Catastrophic Forgetting)' 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 AI 시스템이 한 번 학습한 후 계속해서 새로운 정보를 축적하며 성장할 수 있음을 의미합니다.
실제 응용 분야로는 공급망 관리, 제조업, 자동차, 국방, IoT 등이 있으며, 특히 엣지 컴퓨팅 환경에서 실시간 의사결정이 필요한 분야에서 큰 장점을 발휘할 것으로 예상됩니다.
기존 LLM 기반 인공지능과의 비교
| 비교 항목 | LLM기반 AI | 오가닉AI |
| 데이터 요구량 | 수조 개의 텍스트/토큰 필요 | 소량의 데이터로 학습 가능 |
| 에너지 소비 | 매우 높음 (수백 MW급) | 매우 낮음 (단일 칩 수준) |
| 설명가능성 | 블랙박스 (설명 불가) | 의사결정 과정 추적 가능 |
| 학습 방식 | 일회성 대량 사전훈련 | 연속적 자율 학습 |
| 하드웨어 의존성 | 클라우드 GPU 클러스터 필수 | 엣지 디바이스에서 독립 실행 |
| 개인정보 보호 | 클라우드 처리로 보안 우려 | 로컬 처리로 프라이버시 보장 |
| 환각 현상 | 빈번한 거짓 정보 생성 | 학습 기반 신뢰성 높은 답변 |
| 확장성 | 스케일링 법칙의 한계 도달 | 효율적 점진적 성능 향상 |
위 표에서 볼 수 있듯이, LLM 기반 AI와 오가닉AI는 근본적으로 다른 접근 방식을 취하고 있습니다.
LLM은 "더 크고 더 많은" 접근법을 통해 발전해왔지만, 최근 이 방법론의 한계가 드러나고 있습니다. 반면 오가닉AI는 "더 스마트하고 더 효율적인" 접근법으로, 생물학적 지능의 핵심 원리를 모방하여 지속가능한 AI 발전 경로를 제시하고 있습니다. 특히 연속 학습 능력은 매우 중요한 차별점입니다.
기존 LLM들은 새로운 정보를 학습하려면 전체 모델을 다시 훈련해야 하는 반면, 오가닉AI는 기존 지식을 유지하면서 새로운 정보를 점진적으로 추가할 수 있습니다. 이는 마치 인간이 평생에 걸쳐 학습하는 방식과 유사하며, 실제 비즈니스 환경에서 훨씬 실용적인 접근법입니다. 또한 엣지 컴퓨팅 환경에서의 활용 가능성은 IoT, 자율주행, 스마트 제조 등의 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
오가닉AI의 가능성과 미래 전망
오가닉AI가 제시하는 미래는 매우 흥미롭고 혁신적입니다.
우선 제조업 분야에서는 스마트 팩토리의 진정한 구현이 가능해집니다. 각 센서와 장비가 독립적으로 지능을 갖추고 실시간으로 의사결정을 내릴 수 있어, 중앙 제어시스템에 의존하지 않는 분산형 지능 제조 시스템을 구축할 수 있습니다. 이는 생산 효율성을 크게 높이면서도 예측 유지보수를 통해 장비 고장을 사전에 방지할 수 있게 해줍니다.
자동차 산업에서는 진정한 자율주행차의 실현이 가능해집니다. 현재의 자율주행 시스템들이 클라우드 연결과 막대한 컴퓨팅 파워에 의존하는 반면, 오가닉AI는 차량 내부에서 독립적으로 실시간 판단을 내릴 수 있어 더 안전하고 신뢰성 높은 자율주행을 구현할 수 있습니다.
의료 분야에서는 개인 맞춤형 의료 기기들이 환자의 상태를 지속적으로 모니터링하면서 학습하여, 개인별 특성에 최적화된 건강 관리 서비스를 제공할 수 있게 됩니다.
환경적 지속가능성 측면에서도 오가닉AI는 중요한 의미를 갖습니다. 현재 AI 산업의 에너지 소비는 전 세계 전력 소비의 상당 부분을 차지하고 있으며, 이는 환경 문제의 주요 원인 중 하나가 되고 있습니다. 오가닉AI의 저전력 특성은 AI 기술의 대중화와 동시에 환경 부담을 줄일 수 있는 해결책을 제시합니다.
또한 개인정보 보호와 데이터 주권 측면에서도 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 모든 처리가 로컬에서 이루어지기 때문에 개인 데이터가 외부로 유출될 위험이 없으며, 이는 GDPR 등의 개인정보보호법 준수에도 유리합니다.
경제적 측면에서는 AI 기술의 진입 장벽을 크게 낮출 수 있습니다. 중소기업이나 개발도상국에서도 저비용으로 고성능 AI 시스템을 구축할 수 있게 되어, AI 기술의 민주화에 기여할 것으로 기대됩니다.
AnotherBrain은 2025년까지 상용화를 목표로 하고 있으며, 포춘 100대 기업들과의 파일럿 프로젝트를 통해 실제 적용 가능성을 검증하고 있습니다.
오가닉AI의 미래는 AI와 인간이 공존할 수 있는 건전한 미래를 위한 패러다임 전환
오가닉AI는 현재 인공지능 분야가 직면한 근본적인 문제들에 대한 혁신적인 해답을 제시하고 있습니다.
기존 LLM 기반 접근법의 한계가 드러나는 시점에서, 생물학적 지능에서 영감을 받은 이 새로운 패러다임은 더 효율적이고 지속가능하며 설명 가능한 AI의 미래를 보여주고 있습니다.
브루노 메조니에와 AnotherBrain이 개발한 오가닉AI 기술은 단순히 성능 향상을 위한 기술적 진보가 아니라, AI와 인간이 공존할 수 있는 건전한 미래를 위한 근본적인 패러다임 전환을 의미합니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전하고 우리의 일상을 어떻게 변화시킬지 주목해볼 필요가 있습니다. AI 기술의 발전이 환경 파괴나 사회적 불평등을 심화시키는 것이 아니라, 인류 전체의 복지 향상에 기여할 수 있는 방향으로 나아가기 위해서는 오가닉AI와 같은 혁신적 접근법이 더욱 필요할 것입니다.
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