인간의 학습은 데이터가 적어서가 아니라, 데이터의 질과 통합 방식이 다르다: AI가 진정한 지능을 이루기 위해 배워야 할 진실

현대 인공지능은 패턴 인식과 예측에 뛰어나지만, 진정한 사고나 이해는 없다. 많은 전문가들이 ‘일반 인공지능(AGI)’을 향해 막대한 자원을 투자하고 있지만, 현재의 접근 방식은 근본적으로 한계에 부딪히고 있다. 핵심 문제는 ‘사람은 적은 데이터로 학습한다’는 오해다. 이는 사실이 아니다. 인간은 태어날 때부터 매일 수천 시간에 걸쳐 시각, 청각, 촉각, 후각, 미각 등 다양한 감각 정보를 수백억 개의 ‘샘플’로 처리한다. 10년간의 경험만 해도 최소 88테라바이트 이상의 통합된 다중모달 데이터를 뇌가 처리한다. 반면, GPT-3나 Llama 3 같은 최첨단 AI 모델은 텍스트 기반으로 수십 테라바이트에 달하는 데이터를 학습하지만, 이는 인간의 경험과 비교해 보면 단순한 정보량에서나, 통합성과 실시간 상호작용, 신체적 몰입, 즉각적 피드백 등 인간 학습의 풍부함을 따라가지 못한다. 인간의 학습은 ‘데이터 양’보다 ‘데이터의 질과 통합성’에 기반한다. 뇌는 감각을 하나로 융합하고, 환경과 상호작용하며, 실험과 오류를 통해 지식을 쌓는다. 따라서 진정한 인공지능의 길은 더 많은 데이터나 계산력에 있지 않고, 인간처럼 다중감각을 통합하고, 환경과 실시간으로 상호작용하며, 내부 세계 모델을 구축하는 방식의 학습 체계를 구현하는 데 있다. 단순한 확장이 아니라, 생물학적 인지 구조를 모방한 ‘지능의 핵심’을 재설계해야 AGI의 실현이 가능하다.