AI 혁명의 민낯: ‘딥러닝의 아버지’ 얀 르쿤이 경고하는 3가지 진실

Bopyo Park 09 Sep 2025

에코 멤버님들,

잘 지내고 계신가요? AI가 세상을 집어삼킬 듯한 열풍이 부는 요즘, 오늘도 AI와 관련된 깊은 통찰을 나눌 수 있는 이야기를 가지고 왔습니다. 샘 알트만, 젠슨 황 등 빅테크 리더들이 연일 인공지능의 경이로운 미래를 이야기하며 장밋빛 전망을 내놓는 가운데, AI 분야의 최고 권위자 중 한 명이 이 과열된 분위기에 찬물을 끼얹는 듯한 냉철한 진단을 내놓아 화제가 되고 있습니다.

바로 ‘딥러닝의 아버지’이자 메타(Meta)의 수석 AI 과학자인 얀 르쿤(Yann LeCun)입니다. 그는 최근 한 인터뷰에서 현재의 AI 기술, 특히 거대 언어 모델(LLM)의 본질적 한계를 지적하며 ‘AGI(범용 인공지능)로 가는 길은 우리가 생각하는 것과 전혀 다르다’는 주장을 펼쳤습니다.

우리는 지금 AI가 모든 것을 해결해 줄 것이라는 거대한 기대감과 동시에, 나의 지식과 기술이 쓸모없어질지 모른다는 막연한 불안감의 한가운데에 서 있습니다. ‘AI가 곧 인간을 뛰어넘을 것’이라는 예측이 쏟아지는 지금, 얀 르쿤의 목소리는 우리가 잠시 숨을 고르고 AI의 현주소를 냉정하게 돌아보게 합니다.

오늘은 얀 르쿤의 통찰을 깊이 파고들며, AI 기술의 거품 뒤에 가려진 진짜 현실과 앞으로 우리가 나아가야 할 방향에 대해 함께 고민해보고자 합니다. 이것은 단순히 특정 기술의 한계에 대한 이야기가 아닙니다. 수십억 달러의 투자가 이루어지는 이 거대한 산업의 방향성, 그리고 그 안에서 개인이 무엇을 준비하고 어떤 관점을 가져야 하는지에 대한 근본적인 성찰의 기회가 될 것입니다.

‘AI에 대한 막연한 기대나 불안감’을 느꼈던 분이라면, 그의 시선을 통해 한 걸음 떨어져 기술의 본질을 꿰뚫어 보는 지혜를 얻으시길 바랍니다.

1. ‘천재의 등장’이라는 환상: AI는 정말 ‘생각’을 하는가?

현재 AI 기술의 눈부신 발전, 특히 챗GPT와 같은 LLM의 능력은 우리에게 AI가 마치 인간처럼 ‘생각’하고 ‘창조’하는 것처럼 보이게 합니다. 하지만 얀 르쿤은 단호하게 말합니다. “단순히 LLM을 확장하는 것만으로는 인간 수준의 AI에 도달할 수 없습니다. 절대로요.”

그가 보는 현재의 LLM은 ‘새로운 문제에 대한 해결책을 발명하는 시스템’이 아닙니다. 오히려 ‘방대한 메모리와 검색 능력을 갖춘 시스템’에 가깝습니다. 인터넷의 모든 텍스트를 학습한 AI는 인류가 지금까지 쌓아온 거의 모든 질문에 대한 답을 알고 있습니다. 그래서 우리 옆에 박사 학위 소지자가 앉아있는 것처럼 느껴지지만, 그 본질은 창의적인 문제 해결사가 아니라, 가장 확률 높은 단어를 순서대로 나열하는 거대한 ‘정보 검색 엔진’이라는 것입니다.

이것이 왜 중요할까요? 이는 현재 AI가 가진 명백한 한계를 보여주기 때문입니다. 예를 들어, AI가 생성한 100페이지짜리 보고서의 5%가 그럴듯한 거짓(환각, Hallucination)으로 채워져 있고, 우리는 어느 부분이 틀렸는지 알 수 없다면 그 보고서를 신뢰할 수 있을까요? 기업의 중요한 의사결정이나 의료, 법률과 같은 전문 분야에서 95%의 정확도는 ‘쓸모없음’과 동의어일 수 있습니다. ‘인상적인 데모’와 ‘신뢰할 수 있는 제품’ 사이에는 건널 수 없는 강이 흐르고 있는 셈입니다.

결국 르쿤의 지적은 우리에게 중요한 질문을 던집니다. 우리는 AI의 화려한 답변 능력에 감탄하며 그 본질을 잊고 있는 것은 아닐까요? AI가 진정한 지능을 갖기 위해서는 단순히 데이터를 더 많이 학습하는 것을 넘어, 새로운 패러다임이 필요하다는 그의 주장은 AI 시대를 살아가는 우리가 반드시 곱씹어봐야 할 지점입니다.

2. 풀리지 않는 숙제: 10년째 제자리인 자율주행과 ‘AI의 마지막 1마일’

얀 르쿤은 AI 기술의 현실을 설명하기 위해 매우 직관적인 사례를 제시합니다. 바로 10년 전에도 ‘곧 상용화될 것’이라며 모두를 흥분시켰던 ‘레벨 5 완전 자율주행’ 기술입니다. 10년이 지난 지금, 우리는 왜 여전히 운전대에서 손을 놓지 못하고 있을까요?

그는 이것을 ‘마지막 1마일(The Last Mile)’ 문제라고 설명합니다. 기술이 99%의 완성도에 도달하는 것은 비교적 쉽지만, 예측 불가능한 현실 세계의 변수에 완벽하게 대응하는 마지막 1%를 채우는 것은 차원이 다른 문제라는 것입니다. 도로 위에서 갑자기 튀어나오는 아이, 비정형적인 공사 구간 등 수많은 돌발 상황에 100% 안전을 보장하는 것은 아직 AI에게 너무나 어려운 과제입니다.

이러한 문제는 비단 자율주행에만 국한되지 않습니다. 과거 IBM은 자사의 AI ‘왓슨(Watson)’을 병원에 도입해 암을 진단하고 치료법을 제안하는 혁신을 꿈꿨지만, 막대한 투자에도 불구하고 프로젝트는 사실상 실패로 돌아갔습니다. 실제 의료 현장의 복잡성과 데이터의 비정형성을 AI가 감당하지 못했기 때문입니다. 기업에서 AI 도입을 위한 수많은 개념 증명(PoC) 프로젝트 중 단 10~20%만이 실제 운영 환경에 적용되는 이유도 여기에 있습니다.

결국 AI는 통제된 환경에서는 놀라운 성능을 보이지만, 예측 불가능하고 복잡한 현실 세계와 만나는 순간 그 취약성을 드러냅니다. 르쿤의 통찰은 AI가 세상을 바꾸기 위해서는 기술 자체의 발전만큼이나, 그 기술이 현실 세계의 복잡성과 어떻게 상호작용하고 통합될 것인가에 대한 깊은 고민이 선행되어야 함을 알려줍니다.

3. AI 겨울은 다시 오는가: ‘진짜 지능’을 향한 새로운 길

과거 1980년대에도 ‘전문가 시스템(Expert Systems)’이라는 AI 기술에 대한 엄청난 기대감이 있었습니다. 하지만 기술의 한계와 과장된 약속이 드러나면서, 투자가 끊기고 연구가 침체되는 ‘AI 겨울’이 찾아왔습니다. 얀 르쿤은 현재의 LLM에 대한 과도한 기대가 또 다른 ‘AI 겨울’을 불러올 수 있다는 가능성을 경고하며, ‘진짜 지능’을 향한 새로운 로드맵을 제시합니다.

그가 강조하는 진정한 AI가 갖춰야 할 네 가지 핵심 능력은 다음과 같습니다.

세상에 대한 이해 (Understanding the Physical World): 현재 AI는 주로 텍스트를 통해 세상을 배웁니다. 하지만 인간은 비디오, 즉 시각적 경험을 통해 물리 법칙과 세상의 상식을 체득합니다. AI가 진짜 세상을 이해하려면 텍스트가 아닌, 동영상과 같은 감각 데이터를 통해 학습해야 합니다.
지속적인 기억 (Persistent Memory): 인간은 경험을 기억하고 이를 바탕으로 세상을 이해하지만, 현재의 LLM은 대화가 끝나면 대부분의 정보를 잊어버립니다. 장기적인 기억 능력은 지능의 필수 요소입니다.
추론 능력 (Reasoning): 주어진 정보를 바탕으로 논리적인 결론을 도출하는 능력입니다. 현재 AI의 추론 능력은 매우 제한적이며, 복잡한 다단계 추론에 어려움을 겪습니다.
계획 능력 (Planning): 목표를 달성하기 위해 복잡한 행동 순서를 계획하고 실행하는 능력입니다. 이는 추론과 세상에 대한 이해를 바탕으로 이루어지는 고차원적인 지적 활동입니다.

르쿤은 AGI가 어느 날 갑자기 한 스타트업의 비밀 연구실에서 ‘발명’되는 형태가 아닐 것이라고 단언합니다. 오히려 전 세계의 연구 커뮤니티가 아이디어를 공유하고 점진적으로 발전시켜 나가는, 연속적인 과정일 것이라고 예측합니다. 이는 폐쇄적인 경쟁이 아닌, 개방과 협력의 가치를 강조하는 대목입니다.

오늘 이야기, 여러분은 어떻게 생각하시나요?

얀 르쿤의 메시지는 명확합니다. 우리는 AI의 능력에 열광하기에 앞서, 그 본질과 한계를 직시해야 한다는 것입니다. 현재의 AI는 놀라운 도구이지만, 아직은 인간의 지능을 대체할 수 있는 존재가 아닙니다.

어쩌면 우리가 던져야 할 질문은 “AI가 내 일자리를 빼앗을까?”가 아니라, “이 강력한 도구의 한계는 무엇이며, 우리는 이것을 어떻게 활용해 인간 고유의 가치를 더욱 높일 수 있을까?”일지도 모릅니다.

AGI로 가는 길은 길고 험난할 것입니다. 그러나 그 여정 속에서 인류는 지능의 본질에 대해 더 깊이 이해하게 될 것입니다. 화려한 헤드라인 뒤에 숨겨진 기술의 진짜 모습을 탐구하는 것, 이것이야말로 다가오는 시대를 지혜롭게 준비하는 우리의 자세가 아닐까 생각합니다.

저는 미국 이커머스 분야와 AI 분야에 몸담고 있습니다. 앞으로도 계속 제가 개인적으로 공부하고 경험하는 내용들을 에코 뉴스레터 구독자님들과 나눌 예정입니다. 더 많은 지식과 정보를 함께 나누고 싶으시다면 이 뉴스레터를 계속 구독해주시고 주변에도 많이 소개해 주세요!

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