세바스찬 리시: AI는 훈련되는 것이 아니라 성장해야 하는 이유 | AI Trends

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세바스찬 리시: AI는 훈련되는 것이 아니라 성장해야 하는 이유

신경진화 전문가 세바스찬 리시 교수가 고정된 아키텍처의 한계를 넘어 생명체처럼 스스로 구조를 형성하고 적응하는 '성장형 AI'의 가능성을 제시합니다.

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핵심 요약

AI를 단순한 소프트웨어가 아닌 생명체처럼 스스로 조직화하고 성장하는 시스템으로 구축해야 합니다. 이를 통해 고정된 모델의 한계를 극복하고 실시간으로 환경에 적응하는 진정한 지능을 구현할 수 있습니다.

배경

현재의 AI는 고정된 아키텍처 내에서 대규모 데이터를 통해 한 번 훈련되는 방식에 머물러 있습니다.

대상 독자

차세대 AI 아키텍처, 인공생명, 그리고 적응형 학습 시스템에 관심 있는 연구자와 개발자

의미 / 영향

미래의 AI는 정적인 모델 배포 방식에서 벗어나 환경에 따라 형태와 기능을 스스로 바꾸는 유기체적 시스템으로 진화할 것입니다. 특히 로보틱스나 엣지 컴퓨팅 분야에서 실시간 적응형 AI의 수요가 급증함에 따라 신경진화 기술이 핵심적인 역할을 할 것으로 보입니다. LLM과 진화 알고리즘의 결합은 인간의 개입 없이도 스스로 최적화되는 자율형 AI 에이전트 시대를 앞당길 것입니다.

섹션별 상세

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자연의 진화를 AI에 모방하는 이유

생물학적 뇌는 고정된 데이터셋으로 훈련되지 않고 환경과의 상호작용을 통해 끊임없이 구조를 변경하며 적응한다. 현재의 AI 시스템은 훈련 단계가 끝나면 지식이 고정되지만, 자연의 진화는 예기치 못한 상황에서도 생존할 수 있는 유연성을 제공한다. 이러한 생물학적 적응력을 알고리즘으로 구현하여 하드웨어 제약이나 환경 변화에 스스로 대응하는 모델을 만드는 것이 목표이다. 결국 지능은 정적인 상태가 아니라 지속적인 변화 과정 속에 존재한다는 점이 핵심이다.

01:20

신경진화의 정의와 작동 원리

신경진화는 유전 알고리즘을 사용하여 인공 신경망의 가중치뿐만 아니라 아키텍처 자체를 최적화하는 기술이다. 생물의 진화 과정처럼 여러 모델 후보군을 생성하고, 특정 작업에서의 성능(적합도)을 기준으로 우수한 개체를 선택하여 교차 및 변이를 일으킨다. 이 과정은 미분이 불가능한 복잡한 환경에서도 최적의 네트워크 구조를 찾아낼 수 있게 한다. 인간이 설계한 고정된 레이어 구조를 벗어나 문제 해결에 가장 적합한 형태를 알고리즘이 스스로 발견하게 된다.

05:52

진화적 탐색과 경사 하강법의 차이

전통적인 딥러닝은 경사 하강법(Gradient Descent)을 통해 오차를 줄여나가지만, 이는 미분 가능한 함수와 명확한 손실 함수가 필요하다는 제약이 있다. 반면 진화적 탐색은 블랙박스 최적화 방식으로, 보상이 희소하거나 환경이 불연속적인 경우에도 효과적으로 작동한다. 특히 로봇 제어나 게임처럼 긴 시간 지평을 가진 작업에서 경사 정보 없이도 혁신적인 전략을 찾아내는 강점이 있다. 두 방식을 결합하여 대규모 학습은 경사 하강법으로, 구조적 혁신은 진화로 해결하는 하이브리드 접근이 논의된다.

08:03

가소성 신경망과 실시간 적응

가소성(Plasticity) 신경망은 추론 단계에서도 연결 강도가 고정되지 않고 입력 데이터에 따라 실시간으로 변화한다. 이는 헤브의 법칙(Hebb's Rule)과 같은 생물학적 학습 규칙을 알고리즘화하여 모델이 새로운 정보를 즉각적으로 수용하게 만든다. 실험 결과, 가소성이 적용된 모델은 훈련 데이터에 없던 새로운 미로 구조에서도 실시간으로 길을 찾아내는 적응력을 보였다. 이는 한 번의 훈련으로 모든 상황을 대비해야 하는 기존 LLM의 한계를 보완할 수 있는 기술이다.

11:53

세포처럼 자라나는 성장형 AI

생명체가 단일 세포에서 복잡한 유기체로 발달하듯, AI 모델도 작은 '시드'에서 시작해 스스로 구조를 확장하는 방식을 연구한다. 신경 세포 자동자(Neural Cellular Automata) 기법을 사용하면 각 세포가 주변 정보를 바탕으로 스스로 복제하거나 연결을 생성하여 전체 형태를 갖춘다. 이 방식은 시스템의 일부가 파괴되어도 남은 세포들이 다시 성장하여 기능을 복구하는 자가 치유 능력을 제공한다. 고정된 행렬 연산 대신 국소적인 규칙들의 상호작용으로 거대한 지능을 형성하는 패러다임의 전환이다.

35:10

LLM과 진화 알고리즘의 결합

최근 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 방대한 지식을 진화 알고리즘의 변이 도구로 활용하는 방향으로 나아가고 있다. LLM이 새로운 코드나 가설을 생성하면, 진화 알고리즘이 이를 시뮬레이션 환경에서 테스트하고 우수한 결과물을 선별하는 방식이다. 이를 통해 인간의 가이드 없이도 스스로 과학적 발견을 수행하는 'AI 과학자' 시스템 구축이 가능해진다. LLM의 창의성과 진화 알고리즘의 엄밀한 검증 시스템이 결합되어 문제 해결의 범위를 비약적으로 넓힌다.

주목할 인용

“We shouldn't just think of AI as a static piece of software, but as something that can grow and adapt like a biological organism.”
우리는 AI를 단순한 정적 소프트웨어로 생각할 것이 아니라, 생물학적 유기체처럼 성장하고 적응할 수 있는 존재로 바라봐야 합니다.
Sebastian Risi·12:45
현재 AI 훈련 방식의 한계를 지적하며 성장형 아키텍처의 필요성을 강조할 때 한 발언입니다.

“The most interesting intelligence in the universe wasn't trained on a dataset; it evolved over billions of years.”
우주에서 가장 흥미로운 지능은 데이터셋으로 훈련된 것이 아니라 수십억 년에 걸쳐 진화한 것입니다.
Sebastian Risi·02:15
자연의 진화가 가진 강력한 최적화 능력을 AI 연구에 도입해야 하는 근거를 설명하며 언급했습니다.

실무 Takeaway

고정된 가중치를 사용하는 현재의 LLM 구조에 가소성(Plasticity)을 도입하면 추론 중에도 실시간으로 지식을 업데이트하여 환각 현상을 줄일 수 있다.
경사 하강법이 도달하기 어려운 불연속적인 탐색 공간에서 진화 알고리즘을 활용하면 인간이 설계하기 힘든 혁신적인 신경망 아키텍처를 발견할 수 있다.
신경 세포 자동자 기반의 성장 모델을 적용하면 하드웨어 결함이나 외부 공격으로 시스템 일부가 손상되어도 스스로 복구되는 높은 가용성을 확보할 수 있다.

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 04. 03.수집 2026. 04. 03.출처 타입 PODCAST

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