초파리의 뇌 복붙 했더니 디지털 초파리 스스로 걸어 [카테고리 설정이 아직되어 있지 않습니다.] 월드 모델(World model) 연구의 선두 주자인 스탠퍼드 대학의 페이페이 리 교수가 2017년 ’AI for Good’ 행사에서. CC BY 2.0https://en.wikipedia.org/wiki/Fei-Fei_Li#/media/File:Fei-Fei_Li_at_AI_for_Good_2017.jpg
튜링상 수상자이며 최근까지 메타 의 수석과학자로 재직했던 프랑스 출신 얀 르쿤(66, Yann LeCun)은 언어모델(Language Model) 만으로 인공범용지능 (Artificial General Intelligence, AGI) 을 구현할 수 없다고 단언한다. 예를 들어, 생후 9개월만 되면 아이는 중력의 법칙을 언어적 설명 없이 시각적 경험만으로 알아챈다.
아이를 길러 본 이들은 공이 책상 끝으로 굴러 가면 결국 바닥으로 떨어진다는 것을 아이에게 말로나 글로 일러 준 경우가 거의 없을 것이다. 2025년 르쿤 등과 엘리자베스 여왕 공학상을 공동 수상한 스탠퍼드 대학의 석좌교수인 중국 출신 페이페이 리(50, Fei Fei Li)도 이 분야에 중요한 기여를 하고 있다.
즉, AI가 3차원 물체와 상호작용하고 추론하는 ‘공간 지능 (Spatial Intelligence) 문제이다. 즉, 진정한 지능은 언어가 아니라 물리적 세계에 대한 직관적 이해, 즉 ’세계 모델 (World Model)에서 시작한다는 견해이다. 이런 견해는 그 동안 챗GPT 같은 거대언어모델(Large Language Model: LLM)의 규모화 (Scaling)가 임계점에 이르면 자연스럽게 AGI가 구현된다는 단순한 믿음을 부정하는 것이다.
그러면, AGI의 문제를 인류의 역사와 함께 다른 각도에서 살펴보자. 약 138억 년 전 빅뱅에 의해 우주는 시작됐고, 그 뒤 언젠가 어딘가에서 생명이 탄생했으며, 약 30만 년 전에 우리 인류는 아프리카에서 태어났다. 그렇다면, 인간의 유전자는 30만 년보다 훨씬 더 오랜 우주 역사의 산물이다. 그 동안 인간의 뇌는 침팬지의 3배에 이르는 860억 개의 뇌세포로 진화했을 뿐 아니라, 이 많은 뇌세포들이 자연과의 경쟁에서 그리고 인간 서로간의 생존경쟁에서 승리하기 위한 최적의 방법으로 진화했다. 이것이 인간 지능의 오랜 역사이다.
다시 말해, AGI를 구현한다는 것은 이만큼 많은 뇌세포가 서로 필요하면 연결됐다가 떨어지는 방법을 이해한다는 뜻이다. 그런데, 그것이 기존의 방법으로 과연 실현 가능한 일일까? 그것도, 모든 생애에 걸쳐 시간적 변화까지 담아내면서 말이다.
중국 핵융합 발전 장치인 초전도 토카막을 이용한 플라즈마, Creative Commons Attribution 3.0 Unported license.https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/1a/EAST_Tokamak_plasma_image3.jpg
설사 그 비밀을 밝혀낸 뒤라도 또 다른 문제가 있다. 즉, AGI를 구현하기 위해 과연 얼마나 많은 전력이 필요할까? AI 데이터센터의 발전 속도로 보아 조만간 GW급 전력을 소모할 것이다. 그것이 종점이라면 모르되, 현재 규소 기반의 반도체에 머무르는 한 시각적 데이터를 기초로 세계모델을 훈련시키기 위해서는 TW급의 전력이 필요할 것이다.
과연 지구가 감당할 수 있는 일인가? 20W 안팎의 전력으로도 창의적인 일을 성취한 천재들을 생각하면, 이러한 전력을 추구하는 건 분명히 문제가 있다. 혹자는 핵융합을 실현시키면 되지 않느냐고 되물을 수 있다. 그런데, 최근의 기술로도 핵융합으로 생산된 에너지는 투입된 에너지의 100분의 1 수준이라고 한다.
짧은 시간에 인류가 성취한 AI는 경이로운 것이다. 이는 인간이 역사 이래 경험한 수많은 사건뿐 아니라 인문학적, 예술적, 과학적, 기술적 성취들을 문자의 형태로 기록했고, 챗GPT와 같은 언어모델이 방대한 언어 데이터들을 트랜스포머 모델을 이용해 효과적으로 훈련에 사용했기 때문이다.
반면 AGI에 대한 기대에 있어서는 보다 겸손한 태도를 가져야겠다. 인간의 오랜 지적 자산은 일일이 기록되지 못할 만큼 엄청나게 방대하기 때문이다. 예를 들어, 중국 한나라 시대에 비디오 카메라가 있어서 비단길에서 이루어졌던 역동적인 삶의 현장을 유튜브, TV 기획물, 하다 못해 소셜미디어의 짧은 동영상 기록으로 지금 우리에게 전해온 것이 아니지 않은가? 그런 면에서 AGI의 실현이 눈앞에 있다는 주장은 섣부른 것이다.
플라이 와이어 프로젝트에 의해 재구성된 초파리의 커넥톰 (아래 네이처 참고문헌 참고)
이런 가운데, AGI를 향한 혁신적인 시도가 있어 소개하고자 한다. 2024년에 샌프란시스코에 기반을 두고 창립된 스타트업인 이온 시스템즈(Eon systems) 는 2026년 3월 8일부터 인스타그램, 유트브 등 소셜미디어에 세계 최초로 디지털 생명체 의 동작을 나타내는 비디오를 올려 전 세계를 놀라게 하였다.
어떠한 사전 훈련 데이터나 기계학습도 필요로 하지 않은 창발적 (emergent) 생명체 자체인 것이다. 즉, 딥러닝 등 뛰어난 알고리즘을 이용해서 신경망을 사전 훈련시킴으로써 무에서 시작하여 소프트웨어적으로 최적화해 가는 것이 아니라, 생물체의 신경망 자체를 디지털 세계에 하드웨어의 형태로 복사하였다.
’플라이와이어 (FlyWire)란 프로젝트에 기초한 것이다. 이 프로젝트에 참여한 프린스턴 대학 팀을 중심으로 국제 연구진이 다이아몬드 톱으로 초파리 뇌세포를 40 나노미터 두께로 자르고, 전자현미경을 이용해서 각 조각의 이미지를 촬영하였다.
그리고 12만 5000 개의 초파리 뇌세포와 이들간 5400만 개의 연결에 해당하는 ‘커넥톰 (connectome), 즉 구체적 신경회로로 구성된 뇌를 디지털 세계에 하드웨어로서 복제한 것이다. ‘이온 시스템즈’는 이 뇌를 시각 및 후각까지 모사한 기계적 몸체와 결합한 디지털 초파리 를 제작하였는데, 스스로 걷고, 먼지 같은 것이 몸에 쌓일 때 몸을 털어 다듬고, 먹이를 찾아 맛을 확인하고, 먹고, 적을 피하고 하는 초파리의 모든 본능적 행동을 91% 정확히 재현하였다. 즉, 초파리의 생물학적 지능이 뇌구조 자체에 내재되어 있음을 증명한 것이다.
디지털 초파리 운동을 담은 동영상 이온 시스템즈 홈페이지 갈무리
그런데, 짧은 비디오에서 보여준 놀라운 창발성이 과연 사실인지에 대해 자연스레 회의적 시각이 대두되었고, 이에 따라 여러가지 의문이 제기되었다. 회사 측은 이메일로 다음과 같이 답하였다.
(1) 이 시스템은 완전한 뇌 흉내내기이다.
(2) 어떠한 강화학습이나 다른 종류의 훈련도 거치지 않았다.
(3) 구축된 뇌신경은 스스로 추론과 결정을 한다.
’플라이와이어’ 프로젝트에서 핵심 역할을 했던 매사추세츠 공과대학(MIT)의 세바스천 승(60, Sebastian Seung, 한국 이름 승현준) 교수는 초파리의 커넥톰은 시각 정보처리 면에서 현대 컴퓨터 비전에서 많이 쓰이는 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN)의 일종이라고 한다. 초파리 뇌의 50%가 시각 처리에 관여한다니 언어에 대한 추론에 그친 챗GPT 같은 AI 모델 만으로 AGI에 도달할 수 있다는 생각은 확실히 현실성이 없어 보인다.
오스트레일리아 철학자 데이비드 차머스. CC BY-SA 4.0https://commons.wikimedia.org/wiki/File:David_chalmers.jpg
AGI를 향한 반세기 여정에, 절대 다수의 연구자들은 딥 러닝 등 훈련을 통해, 즉 ‘아래에서 위로 (bottom up) 기법을 이용해 노력해 왔다. 그런데 얀 르쿤에 따르면 알고리즘의 혁신적인 변화 없이는 이런 방법으로 AGI에 도달할 수 없다. LLM에 비해 자율주행이 얼마나 더 초보적 수준에 머물러 있는지 생각하면 동의하지 않을 수 없다.
때 마침 ‘위에서 아래로 (top down)란 정반대 기법도 AGI의 구현에 유용할 수 있음을 ‘디지털 초파리’ 구현으로 보여 주었다. 여기에 얼마나 많는 전력이 필요한지는 밝히지 않고 있다. 아래에서 위로’ 기법을 이용하여 AGI를 구현할 때 어마어마한 전력이 필요할 텐데, 위에서 아래로 방법으로는 얼마나 전력을 낮출 수 있는지 매우 궁금하다.
이제, ‘이온 시스템즈’는 초파리에 비해 560배나 더 많은 뇌세포와 훨씬 더 복잡한 ‘커넥톰’을 갖는 ‘디지털 쥐‘를 제작하는 데 도전하고 있다. 언젠가는 같은 방법으로 ’디지털 인간‘을 창조할 수 있는 단계에 도달할 수 있을지 모르겠다.
그 때는, 정말 우리가 지금껏 전혀 상상해보지 못한 수준의 지능을 경험할 수 있다. 이 디지털 인간은 ’의식 (Consciouness)을 갖고 있을까? 그것도, 과학적으로 이해할 수 없는 매우 주관적 경험, 즉 오스트레일리아 철학자 데이비드 차머스(60, David Chalmers)가 말하는 의식의 ’어려운 문제 (Hard Problem)’도 경험하고 있을까?
예를 들어, 어느 순간 번쩍이는 직관, 먼 바다 파란색의 색감, 더운 여름날 시원한 물맛 등은 개인마다 다른 경험이다. 만약, 이런 경험까지 모두 두루 갖춘다면 디지털 인간은 인간과 다름없는 인격체라고 할 수 밖에 없을 것이다. 그런 면에서, 우리는 ‘디지털 인간’을 꼭 구현해야 하는지, 구현한다면 이를 어떻게 대해야 하는지, 매우 어려운 윤리적 문제에 부딪힐 수 있다.
참고문헌
1. 네이처 잡지 논문 (Open Access)
https://www.nature.com/articles/s41586-024-07558-y
2. 디지털 초파리 소개 인터넷 사이트 2개
https://www.houdao.com/d/4962-Eon-Systems-Achieves-Full-Fruit-Fly-Brain-Emulation-Digital-Lifeform-Exhibits-Autonomous-Behavior-Without-Training
https://www.mindstudio.ai/blog/what-is-brain-emulation-fruit-fly-eon-systems/
3. 디지털 초파리 운동 영상 (Eon Systems 홈페이지)
https://eon.systems/updates/first-multi-behavior-brain-upload
4. 디지털 초파리 유튜브 동영상 2개
https://youtube.com/shorts/EZRQ-PZj6VM?si=sLO2qDU95_J5-urO
https://youtu.be/cvL5NlpYauk?si=eO96FbhkiYPmVFqq
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