AI, 이제는 스스로 배우는 시대…‘경험의 시대’ 선언한 실버·서튼

인공지능 발전이 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 데이비드 실버와 리처드 서튼, 두 명의 AI 과학자는 최근 발표한 논문에서 현존하는 AI 발전 속도가 인간이 제공한 데이터에만 의존해온 것에 한계를 지적하며, 이제 AI가 스스로 세계와 상호작용하며 학습하는 '경험의 시대(Era of Experience)'에 접어들었다고 선언했다.

이들은 논문에서 인간 중심의 지도학습 방식이 한계에 도달했으며, 앞으로는 AI가 자율적으로 환경을 탐색하고 획득한 경험 기반 데이터를 통해 지속적으로 진화해 나가야 한다고 강조했다. 이러한 접근은 이미 최신 인공지능 모델에서 그 가능성이 일부 실현되고 있다.

실버는 딥마인드(DeepMind)에서 알파고와 알파제로, 알파스타 개발에 핵심 역할을 했던 인물이며, 서튼은 강화학습 분야의 선구자로 널리 알려져 있다. 이들이 주장한 새로운 패러다임은 기존 강화학습의 원리 위에 진화된 구조를 더해, 인간의 개입 없이도 AI가 복잡한 판단과 계획을 수행할 수 있도록 한다.

'경험의 시대'는 크게 네 가지 방향으로 AI 발전을 이끈다. 첫째, AI는 시간 축을 따라 데이터 흐름을 스스로 생성하고 인지하는 ‘스트림(stream)’ 기반 학습을 통해 장기적 목표 설정과 행동 수정이 가능해진다. 둘째, 인간 중심의 입력과 출력 대신, 실제 세계에서 직접 행동하고 관찰하는 방식으로 보다 다차원적인 데이터 축적이 이뤄진다. 셋째, 보상(reward) 체계 역시 인간이 설정한 값이 아니라, AI가 스스로 환경에 따라 변화하는 동적인 보상 구조를 설계하게 된다. 마지막으로, 사고와 추론의 방식에서도 인간의 흉내를 넘어, 비인간적이고 차별화된 논리 시스템—예컨대 연속적이거나 분산형의 계산 방식—을 사용하게 될 전망이다.

이러한 미래는 단지 이론적 상상에 머무르지 않는다. 이미 엔비디아의 DrEureka 같은 실험적 시스템은 자가 보상 방식으로 인간 이상의 능력을 보이고 있으며, 구글(GOOGL)의 메모리 분리형 아키텍처나 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 도입 사례는 AI가 실제 컴퓨팅 환경과 상호작용하며 학습할 수 있음을 입증하고 있다.

기업 입장에서도 이 변화는 곧 대응 전략의 전환을 요구한다. 이제는 사람만을 위한 애플리케이션이 아니라 AI 에이전트도 이해하고 활용할 수 있는 시스템을 구축해야 한다. API 구성부터 에이전트 사이의 통신 프로토콜까지, 예컨대 구글의 Agent2Agent처럼, 기계 간 상호 호환과 작동을 위한 전면적 준비가 필요하다. 관찰 정보와 행동 실행이 모두 가능한 인터페이스 설계를 통해, AI는 실시간 상호작용을 경험으로 전환하고 이를 기반으로 판단력을 강화시킬 수 있게 된다.

실버와 서튼은 “강화학습의 원칙을 새로운 AI 시대의 도전 과제에 맞게 적용하고 확장함으로써, 인간을 능가하는 진정한 지능 실현의 문이 열릴 것”이라고 결론지었다. 이와 같은 자율 학습의 진화는 곧 인공지능이 웹을 넘어 물리적 세계를 자유롭게 오가며 임무를 수행하는 시대를 앞당길 것으로 보인다.

딥마인드는 이와 관련한 추가 논평을 거절했다.