오늘은 OpenAI의 CEO 샘 알트먼과 최고 과학자 야쿱 파초키가 OpenAI의 AGI 로드맵에 대한 이야기를 정리하여 공유해보고자 합니다. OpenAI는 2028년까지 완전 자동화된 AI 연구원을 만들겠다는 구체적인 목표와, 1.4조 달러 규모의 인프라 투자 계획을 발표했습니다.
생각보다 구체적인 로드맵으로 이런 공유를 하는 문화는 한국 기업들도 본받으면 좋을 문화인 것 같습니다. OpenAI AGI 로드맵 한번 살펴보시죠.
구체적인 타임라인: 2026년과 2028년
2026년 9월: AI 연구 인턴의 등장
OpenAI는 2026년 9월까지 연구원들의 작업을 의미 있게 가속화할 수 있는 ‘AI 연구 인턴’을 개발하는 것을 목표로 합니다. 단순히 자료를 검색하는 수준이 아니라, 실제 연구 과정에서 가치 있는 기여를 할 수 있다는 의미죠. 마치 똑똑한 대학원생 인턴이 교수의 연구를 돕는 것처럼 말입니다.
2028년 3월: 완전 자동화된 AI 연구원
더 놀라운 건 2028년 3월 목표입니다. 대규모 연구 프로젝트를 자율적으로 수행할 수 있는 완전 자동화된 AI 연구원을 확보하겠다는 거죠. GPT-4 출시 후 불과 5년 만입니다. 생각해보십시오. AI가 단순한 질문 답변 시스템에서 독립적으로 연구를 수행하는 존재로 진화한다는 겁니다.
현재 모델은 국제 정보 올림피아드에서 최고 수준의 사람들과 필적하며, 이는 약 5시간이 걸리는 작업 수준입니다. 하지만 이 시간 지평이 계속 빠르게 확장되고 있다고 합니다. 특히 ‘테스트 시간 컴퓨팅’을 통해 모델이 문제를 ‘생각하는’ 시간을 늘릴 수 있다고 합니다.
안전이 최우선: 가치 정렬과 사고의 사슬 충실도
AI가 점점 강력해질수록 안전 문제는 더욱 중요해집니다. OpenAI는 안전을 5가지 계층으로 나누어 접근하고 있으며, 가장 중요한 것은 ‘가치 정렬(Value Alignment)’입니다. AI가 근본적으로 무엇을 중요하게 생각하는지, 상충되는 목표가 주어졌을 때 어떻게 행동할지가 핵심이죠.
정말 흥미로운 건 ‘사고의 사슬 충실도(Chain of Faithfulness)’라는 기술입니다. 모델의 내부 추론 과정 중 일부를 감독으로부터 자유롭게 유지하는 거죠. 모델이 항상 ‘좋은 대답’만 하도록 훈련받으면 실제로 무슨 생각을 하는지 알기 어려우니까요. 마치 사람의 속마음을 이해하려면 솔직한 대화가 필요한 것처럼 말입니다.
1.4조 달러 인프라: 상상을 초월하는 규모
OpenAI가 공개한 인프라 계획이 정말 어마어마합니다. 현재까지 약속한 것만 해도 총 30기가와트(GW) 규모이며, 향후 몇 년간 총 1.4조 달러의 재정적 의무를 의미합니다. 대한민국 GDP의 절반이 넘는 금액이죠.
AMD, Broadcom, Google, Microsoft, Nvidia, Oracle, SoftBank 등 수많은 파트너들과 협력하고 있으며, 칩 파트너, 데이터 센터 건설업체, 에너지 공급업체 등 공급망 전체가 혁신되어야 합니다.
더 놀라운 건 장기적 목표입니다. 매주 1기가와트의 컴퓨팅을 생성할 수 있는 ‘인프라 공장’을 구축하고, 기가와트당 비용을 200억 달러 수준으로 낮추겠다고 하네요. 데이터 센터 구축에 로봇 공학까지 활용할 예정이라고 합니다.
제품의 진화: 챗봇을 넘어 플랫폼으로
OpenAI의 제품 전략이 크게 바뀌고 있습니다. 전통적으로는 ChatGPT 같은 AI 슈퍼 어시스턴트였지만, 이제는 다른 사람들이 그 위에 구축할 수 있는 플랫폼으로 진화하고 있죠.
샘 알트먼은 이렇게 말합니다. “진정한 플랫폼은 플랫폼 구축자의 가치보다 플랫폼 위에 구축하는 사람들이 창출하는 가치가 더 클 때입니다.” 마치 애플이 iPhone과 앱 스토어로 수많은 개발자들의 혁신을 가능하게 한 것처럼 말이죠.
플랫폼으로 나아가면서 두 가지 핵심 원칙을 강조합니다. 첫째는 사용자 자유입니다. 성인 사용자를 성인처럼 대우하고 많은 통제력을 제공하겠다는 거죠. 둘째는 프라이버시입니다. 사람들이 AI에게 의사나 배우자에게 말하듯 은밀한 이야기를 공유하고 있으니, ‘AI 특권’과 같은 강력한 보호 장치가 필요하다고 합니다.
미래는 어떻게 변할까요?
야쿱 파초키는 2026년에 AI가 작은 발견을 시작하고, 2028년에는 더 큰 발견을 할 수 있을 것이라고 예측합니다. AI를 통해 200년 걸릴 과학적 발견을 20년, 아니 2년 안에 달성할 수 있다면 어떨까요? 정말 놀라운 가능성이죠.
일자리 변화에 대한 질문도 있었습니다. 샘 알트먼은 향후 몇 년 동안 많은 일자리의 자동화가 일어날 것이지만, 높은 수준의 목표 설정은 여전히 인간의 몫으로 남을 것이라고 했습니다. 많은 사람들이 여기서 의미를 찾을 거라고 하네요.
미래에는 채팅 인터페이스를 넘어, 우리 삶을 관찰하고 필요할 때 능동적으로 돕는 ‘주변 환경 보조(Ambient Assistant)’로 발전할 것이라고 합니다. 마치 항상 곁에 있는 현명한 조력자처럼 말이죠.
인사이트
OpenAI가 보여준 투명성이 인상적입니다. 구체적인 타임라인과 내부 목표까지 공개했죠. 물론 날짜가 틀릴 수 있다고 솔직하게 인정했지만, 이런 투명한 커뮤니케이션이 신뢰를 구축합니다.
또한 연구, 제품, 인프라라는 세 가지 축을 균형있게 발전시키는 접근이 돋보입니다. 한 부분만 뛰어난 게 아니라 전체적으로 균형을 맞추는 게 중요하다는 거죠.
무엇보다 OpenAI의 비전이 ‘신탁 같은 존재’에서 ‘사람들이 미래를 창조하는 데 사용할 수 있는 도구’로 진화한 점이 의미심장합니다. AI가 모든 것을 대신 해주는 게 아니라, 우리가 원하는 것을 더 잘 이룰 수 있도록 돕는 존재라는 거죠.
AI는 또 한번의 퀀텀 점프를 필요로 합니다.
OpenAI가 제시한 로드맵을 보면서, 이제 AI는 선택이 아닌 필수라는 생각이 듭니다. 하지만 두려워할 필요는 없습니다. 중요한 건 AI가 우리 삶에서 어떤 역할을 할지 주체적으로 생각하는 겁니다.
이런 OpenAI의 로드맵을 달성하기 위해서는 아직 가야할 길이 먼 것은 사실입니다. 매일 매일 ChatGPT를 사용하면서 느낀 것은 2026년의 AI 연구 인턴? 은 가능할지도 모르겠다는 사실입니다. 자료를 리서치하고 정리하는 것은 이제 AI가 사람보다 우위에 있는 상황입니다.
하지만 AI 연구원? 이라는 것은 무언가 새로운 퀀텀 점프가 한번은 필요한 일이라고 생각합니다. 한명의 연구원은 새로운 관점을 제시할 수 있어야하고 단순히 리서치가 아닌 새로운 의견을 제시해야합니다. 즉 창의적인 것을 요구하게 된다는 것이죠. 과연 이부분에서 얼만큼의 빠른 발전이 있을지 기대됩니다.