AI 학계 연구자들, 비용·접근권 문제 직면

미트 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)는 8월 11일 슈미트 사이언스 AI2050 프로그램 관련 자리에서 AI 학계가 새로운 연구 현실과 비용 문제에 직면해 있다고 전했다. 미트 테크놀로지 리뷰는 글에서 슈미트 사이언스가 에릭 슈미트, 웬디 슈미트가 자금을 댄 프로그램으로 AI를 다루는 연구자들을 지원하고, LLM(대규모 언어모델) 중심으로 연구 축이 민간으로 이동했다고 밝혔다. UC 버클리 컴퓨터과학 교수 니카 하흐탈랍은 대화에서 AI 연구자가 처한 상황을 유전자 교정 도구 ‘CRISPR’의 접근권을 민간이 독점한 생물학자에 비유하며 말했다. 외부 연구자들은 챗GPT(ChatGPT)와 클로드(Claude)의 행동은 관찰할 수 있지만 설계·훈련의 세부 연구나 방향 제어는 어렵다. 존스홉킨스 컴퓨터과학 교수 안잘리에 필드는 “기술 회사가 해결할 문제에 매달리지 않으려 한다”고 밝히며, 수익성이 낮거나 회사에 불리한 결과를 낳을 수 있는 연구는 투자 우선순위에서 밀릴 수 있다고 지적했다. 기사에 따르면 AI2050 프로그램은 일부 연구자들이 GPU를 구매하는 데 쓸 수 있는 자금을 제공하지만, 연방 과학 연구비 감축에 더해 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글(Google) 모델에 반복적으로 질의하며 정밀 연구를 수행하는 비용 부담이 크다고 전해졌다. 또한 비(非)LLM 인공지능에 대한 광범위한 무지가 특정 분야의 활동을 어렵게 만들고, 일부는 대학에서 휴직하고 프런티어 랩에 합류하거나 업계 직책을 병행하는 흐름이 생겼다고 밝혔다. 카네기멜런대 팀 데트머스는 AI가 인간을 대체하는 게 아니라 연구 효율을 높여 더 많은 아이디어를 실험할 기회를 줄 수 있다고 말했다. 미트 테크놀로지 리뷰는 이어 데이터 수집의 느린 특성 때문에 실증 과학은 수학보다 자동화가 더 어렵다는 관측과 함께, 자원이 제한된 조건이 오히려 더 작고 효율적인 모델이나 새로운 아키텍처를 찾게 만든다고 설명했다. 글은 이런 배경 속에서 다음 큰 AI 돌파구가 대기업이 아닌 ‘마이너’ 학술 연구실에서 나올 수 있다는 가능성도 거론했다.

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