LG AI ResearchAI/ML

LG AI연구원 이홍락 CSAI와 이세돌 9단이 말하는 인공지능의 미래

알파고 대국 이후 AI 기술의 비약적 발전과 한국의 AI 경쟁력, 그리고 AI가 인간의 사고력과 삶에 미칠 근본적인 변화를 논의한다.

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TL;DR

AI는 단순한 도구를 넘어 인류의 사고력을 확장하는 파트너로 진화하고 있다. 한국은 독자적인 파운데이션 모델과 인프라 구축을 통해 기술 주권을 확보하고, 제조 강국의 강점을 살린 피지컬 AI 분야에서 기회를 찾아야 한다.

배경

2016년 알파고 대국 이후 8년이 지난 시점에서, 당시 대국자였던 이세돌 9단과 LG AI연구원의 기술 수장 이홍락 CSAI가 만나 AI의 발전 궤적을 짚어본다.

대상 독자

AI 기술 트렌드와 국가적 경쟁력, 인공지능이 사회에 미칠 영향에 관심 있는 일반인 및 전문가

의미 / 영향

이 영상은 알파고 이후 AI가 단순한 알고리즘에서 범용 지능으로 진화했음을 확인시켜 준다. 기업들은 자체 모델 확보와 인프라 투자를 통해 기술 종속 리스크를 관리해야 하며, 실무자들은 AI를 활용해 자신의 전문성을 강화하는 협업 모델을 구축해야 한다. 특히 한국 산업계는 강점인 하드웨어 제조 역량에 AI를 결합하는 전략으로 글로벌 시장에서의 입지를 재편할 수 있다.

챕터별 상세

00:00

알파고 대국이 남긴 충격과 은퇴의 배경

이세돌 9단은 2016년 알파고와의 대국 이후 약 3년 만에 은퇴를 결정했다. AI가 바둑의 영역에서 인간의 계산 능력을 완전히 압도하면서, 인간이 수천 년간 쌓아온 바둑의 예술적 가치와 '수'의 의미가 상실되었다고 느꼈기 때문이다. 이는 기술이 인간의 고유 영역을 대체할 때 발생하는 심리적, 철학적 충격을 단적으로 보여주는 사례였다.

알파고(AlphaGo)는 구글 딥마인드가 개발한 바둑 AI로, 2016년 이세돌 9단을 4대 1로 이기며 전 세계에 AI의 잠재력을 각인시켰다.

01:18

트랜스포머 아키텍처와 스케일링 법칙의 시대

이홍락 CSAI는 알파고 이후 AI 발전의 핵심 분기점으로 Transformer 아키텍처의 등장을 꼽았다. 데이터를 대량으로 투입할수록 모델 성능이 비례하여 향상되는 Scaling Law가 입증되면서 GPT와 같은 거대 모델이 탄생했다. 과거의 알고리즘들이 특정 영역에서 벽에 부딪혔던 것과 달리, 현재의 AI는 모든 데이터를 토큰화하여 학습함으로써 AGI와 ASI로 나아가는 경로를 확보했다.

Transformer는 문장 속 단어 간의 관계를 파악하는 어텐션 메커니즘을 핵심으로 하는 신경망 구조로, 현대 LLM의 표준 아키텍처이다.

03:34

미국 대비 한국 AI 기술의 현주소와 경쟁력

미국의 AI 수준을 10점으로 보았을 때 한국은 약 7점 정도로 평가된다. 한국은 GPU 자원이나 자본 규모 면에서 미국과 중국에 뒤처지지만, 효율적인 알고리즘 개발과 우수한 인적 자원을 바탕으로 독자적인 모델을 구축하고 있다. 특히 LG AI연구원을 포함한 국내 기업들이 자체 파운데이션 모델을 개발하며 기술 종속을 막기 위해 노력하고 있다는 점이 긍정적이다.

파운데이션 모델은 다양한 하위 작업에 적용 가능한 거대 사전 학습 모델로, 국가 AI 경쟁력의 척도로 평가받는다.

05:17

제조 강국 한국을 위한 피지컬 AI의 중요성

이세돌 9단은 한국이 제조 강국인 만큼 로봇 하드웨어와 결합된 Physical AI 분야에 집중해야 한다고 강조했다. 중국이 저가형 로봇 하드웨어 시장을 선점하고 있는 상황에서, 한국은 고도화된 지능을 로봇에 접목하는 소프트웨어 경쟁력을 확보해야 한다. 이는 산업용 로봇뿐만 아니라 일상생활 전반에 걸친 AI의 물리적 구현을 의미하며 중장기적인 국가 전략 과제이다.

Physical AI는 AI 지능을 로봇 등 물리적 실체에 결합하여 실제 환경에서 작업을 수행하게 하는 기술이다.

07:22

데이터 주권과 독자적 AI 생태계 구축

해외 빅테크의 API에만 의존할 경우 국내 데이터가 외부로 유출되고 기술 생태계가 종속될 위험이 크다. 이를 방지하기 위해 한국만의 독자적인 AI 생태계를 조성해야 하며, 특히 국내 NPU 스타트업들의 성장이 중요한 역할을 한다. 정부와 기업이 협력하여 GPU 인프라를 고속도로처럼 구축하고, 이를 바탕으로 선순환하는 기술 구조를 만드는 것이 시급하다.

API(Application Programming Interface) 의존은 외부 모델을 빌려 쓰는 방식으로, 자체 기술력 확보와 데이터 보안 측면에서 한계가 있다.

08:19

AI와 협력하는 인간의 사고력 확장

AI는 단순한 생산성 도구를 넘어 인류의 난제를 해결하는 파트너가 될 것이다. 이세돌 9단은 바둑 기사들이 AI와 훈련하며 과거에는 상상하지 못했던 새로운 수와 전략을 발견했듯, 인류 전체의 사고력 자체가 AI와의 협력을 통해 한 단계 격상될 것이라고 전망했다. 이는 지식의 습득을 넘어 AI를 활용해 더 창의적이고 고도화된 판단을 내리는 시대로의 진입을 의미한다.

데미스 허사비스 등 AI 연구자들은 AI를 과학적 발견을 가속화하는 '현미경'과 같은 도구로 정의하기도 한다.

용어 해설

Scaling Law: — AI 모델의 크기, 데이터량, 컴퓨팅 파워가 증가할수록 모델의 성능이 예측 가능한 수준으로 향상된다는 법칙이다. 이 법칙은 거대 언어 모델 개발의 이론적 근거가 되었으며, 자본과 인프라 투자의 중요성을 뒷받침한다.
AGI: — 특정 작업에 한정되지 않고 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 업무를 수행할 수 있는 인공지능이다. 스스로 학습하고 추론하며 다양한 도메인에 적응할 수 있는 능력을 갖춘 AI의 최종 목표 중 하나로 간주된다.
Physical AI: — 가상 세계의 데이터를 처리하는 것을 넘어 로봇이나 자율주행차처럼 실제 물리적 환경에서 상호작용하는 인공지능 기술이다. 센서 데이터 처리와 정밀한 제어 기술이 결합되어 제조 및 서비스 로봇 분야의 핵심이 된다.
NPU: — 인공신경망 연산에 최적화된 컴퓨터 프로세서로, AI 모델의 학습과 추론을 효율적으로 가속한다. GPU보다 전력 효율이 높고 특정 AI 작업에 특화되어 있어 차세대 AI 하드웨어 경쟁의 중심에 있다.
Foundation Model: — 방대한 양의 데이터를 통해 사전 학습되어 다양한 하위 작업에 맞춰 미세 조정이 가능한 거대 AI 모델이다. GPT 시리즈나 LG의 엑사원(EXAONE)이 대표적이며, 현대 AI 생태계의 기반이 되는 핵심 기술이다.

언급된 리소스

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2025. 12. 09.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE

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