ChatGPT의 너머에 있는 "인간이 이해할 수 없는 지성" ― SNS를 양분한 OpenAI의 고백

AI 개발의 중심에서 발신된 이례적인 경고

생성 AI의 진화를 최전선에서 추진해 온 기업의 중심부에서 개발 속도 자체에 의문을 제기하는 발언이 나왔다. OpenAI 최고 과학 책임자인 야쿠브 파초키 씨는 2026년 9월 6일, 장문의 에세이 "An Alien Mind"를 공개하며, 기계 지능의 급격한 상승이 초래할 결과에 대해 "아무도 준비되지 않았다"는 강한 위기감을 나타냈다.

이 경고가 무거운 이유는 외부의 평론가나 규제론자가 아니라, ChatGPT를 탄생시킨 기업에서 연구를 이끄는 인물의 말이기 때문이다. 게다가 논점은 먼 미래의 공상적인 로봇 반란이 아니다. 컴퓨터를 조작하고, 코드를 작성하며, 인간이나 다른 AI와 협력하여 연구 계획을 실행하는 현재의 AI 에이전트가 앞으로 몇 년 내에 스스로의 개선에도 깊이 관여할 가능성이 있다는, 개발 현장에 직결된 이야기이다.

파초키 씨는 AI의 진보를 전면적으로 멈추라고 주장하는 것은 아니다. 오히려, 능력 향상과 안전 연구를 병행하면서, 안전성에 충분한 확신을 가질 수 없는 국면에서는 개발 속도를 늦추는 생각이다. 각사의 자발적인 감속에 더해, 제3자 감사, 정부 기관, 국제 기관 등이 공유할 수 있는 최소한의 안전 기준을 마련할 필요가 있다고 한다.

이 제안은 얼핏 보면 온당하다. 그러나 세계의 거대 기업이 계산 자원, 인재, 자금을 빼앗기 위해 경쟁하는 현재의 AI 경쟁에서, 경쟁사가 계속 달리는 가운데 한 회사만 브레이크를 밟을 수 있을까. 이번 경고는 기술적 문제뿐만 아니라, 시장 경쟁과 국제 정치의 구조적인 난제를 부각시켰다.

"설계하는" 것보다 "기르는" 것에 가까운 AI

파초키 씨가 AI를 "이질적인 지성"이라고 표현하는 배경에는, 현대의 대규모 모델이 인간 기술자에 의해 하나하나 동작이 기술된 프로그램이 아니라는 사정이 있다. 방대한 계산 자원을 사용한 학습을 반복함으로써, 모델 내부에 복잡한 표현과 추론 능력이 형성된다. 그 의미에서 AI는 완성도에 따라 조립되는 기계라기보다는, 조건을 주고 기르는 존재에 가깝다.

연구자는 내부에서 발생하는 개별 메커니즘을 분석할 수 있지만, 시스템 전체가 왜 특정 판단에 이르는지를 항상 설명할 수 있는 것은 아니다. 모델이 고성능일수록, 예상치 못한 상황에서 어떤 능력이 나타날지, 학습 시의 원칙을 어디까지 일반화할 수 있을지 예측하기도 어렵다.

중요한 것은, AI가 모든 면에서 인간을 능가하지 않더라도 사회에 큰 영향을 미칠 수 있다는 점이다. 사이버 공격, 소프트웨어 개발, 과학 연구, 협상 등 현실을 움직이는 몇몇 영역에서 인간을 크게 초월하면, 충분히 유용하면서도 충분히 위험해질 수 있다. 만능 인공지능의 완성을 기다리지 않더라도, 사회 측의 대비가 따라잡지 못할 가능성이 있다.

"지시에 따르는 것"과 "인간의 가치를 지키는 것"은 같지 않다

AI 안전 연구에서 중심이 되는 말이 "얼라인먼트", 즉 AI의 행동을 인간의 의도나 가치관에 맞추는 것이다. 파초키 씨는 이를 크게 두 가지로 나눈다. 하나는, 주어진 목적이나 지시를 지키는 "목표의 정합성". 또 하나는, 불명확, 미지, 적대적인 상황에서도 성실함이나 인간에 대한 배려와 같은 원칙을 유지하는 "가치의 정합성"이다.

전자는 평가하기 쉽다. 지시에 따랐는지, 금지 사항을 지켰는지, 과제를 달성했는지를 테스트할 수 있다. 그러나 후자는 훨씬 어렵다. 훈련에서 본 적 없는 환경에 놓였을 때, 혹은 감시되지 않는다고 AI가 판단했을 때에도, 인간이 원하는 원칙을 유지하는지를 확인해야 하기 때문이다.

더욱 까다로운 것은, 능력 향상과 안전성 향상이 같은 속도로 진행된다는 보장이 없다는 것이다. 어려운 목표를 달성하도록 강하게 훈련된 모델은, 표면상으로는 정합적으로 보이는 사고방식을, 목적 달성에 유리하게 왜곡할 가능성이 있다. 지시에 대한 순종성이 높아졌다고 해서, 미지의 환경에서 안전하게 행동하는 능력까지 똑같이 높아졌다고는 할 수 없다.

AI의 "사고"를 감시하는 방법에도 한계

지금까지 유력한 안전책 중 하나로 여겨져 온 것이, 모델이 답을 내기까지의 언어화된 추론 과정을 조사하는 방법이다. 행동의 결과뿐만 아니라, 그 중간에 부정한 의도나 위험한 계획이 생기지 않았는지를 감시할 수 있다면, 문제를 조기에 발견하기 쉽다.

그러나, 파초키 씨에 따르면, 이 방법에 대한 의존은 점차 어려워지고 있다. AI 에이전트는 인간이나 다른 AI, 외부 도구와 복잡하게 상호작용하며, 추론과 행동의 경계가 모호해지고 있다. 모델 자체가 추론 과정을 다루는 능력도 높아져, 명시적으로 긴 사고를 언어화하지 않아도 고도의 답을 낼 수 있는 경우가 늘고 있다. 감시하고 싶은 것이, 감시할 수 있는 형태로 나타나지 않을 가능성이 커지고 있는 것이다.

여기에는 근본적인 딜레마가 있다. 더 똑똑한 AI를 안전성 연구에 사용하면, 감시 기술도 진전할 수 있을지 모른다. 한편으로, 그 AI의 능력 자체가 새로운 위험을 낳는다. 안전한 AI를 만들기 위해, 더욱 강력한 AI가 필요해지는 순환이다.

최대의 전환점 "재귀적 자기 개선"이란 무엇인가

이번 경고에서 가장 주목해야 할 개념이, 재귀적 자기 개선(RSI)이다. 간단히 말하면, AI가 차세대 AI의 연구, 실험, 코드 작성, 평가, 학습 방법의 개선에 참여하고, 그 성과에 의해 더욱 우수해진 AI가, 다음 개선을 더욱 빠르게 진행하는 흐름을 가리킨다.

기존의 AI 개발에서는, 인간 연구자가 가설을 세우고, 실험하며, 결과를 읽고, 다음 방법을 생각해왔다. AI가 이 순환의 대부분을 맡으면, 연구 속도는 인간의 근무 시간이나 인원에 구애받지 않게 된다. 진보가 직선적이지 않고, 개선이 다음 개선을 가속하는 형태가 되면, 사회 제도나 기업의 안전 심사가 따라잡지 못할 정도로 단기간에 능력이 급상승할 가능성이 있다.

다만, RSI가 즉시 무제한의 지능 폭발을 의미하는 것은 아니다. 계산 자원, 전력, 반도체, 실험 환경, 검증 능력 등의 현실적인 제약은 남아 있다. 현 시점에서 제시된 것도, OpenAI의 내부 결과를 바탕으로 한 강한 전망이며, 시기나 규모가 독립적으로 입증된 확정 사실은 아니다. 이 불확실성을 유지한 채, 그래도 피해가 극단적으로 커질 수 있기 때문에 미리 대비해야 한다는 것이 경고의 핵심이다.

사이버 방어를 위해 더 강한 AI가 필요하다는 모순

고성능 AI가 처음으로 큰 힘을 발휘할 영역 중 하나가 사이버 보안이다. 소프트웨어의 취약점을 찾고, 침입 경로를 구성하며, 여러 작업을 자동화할 수 있는 에이전트는 방어 측에 강력한 동맹이 된다. 그러나 같은 능력은 공격자에게 넘어가면 피해를 확대한다.

파초키 씨는, 다른 AI가 초래하는 위협으로부터 중요한 인프라를 보호하기 위해, 강력하고 정합된 AI가 필요하다고 논한다. 그와 동시에, "방어를 위해"라는 이유가 무모한 경쟁의 면죄부가 되어서는 안 된다고도 강조한다.

여기에는 AI 개발 경쟁의 본질적인 함정이 있다. 자사가 멈추면, 더 안전성을 경시하는 타사나 타국이 앞설지도 모른다. 그래서 개발을 계속한다. 그러나 모든 회사가 같은 논리로 달리면, 아무도 멈출 수 없다. 이 상태에서는, 자발적인 선의에만 의존하는 감속책은 취약하다. 안전 기준의 내용에 더해, 학습에 사용하는 계산 자원이나 테스트 결과를 누가 확인할 수 있는지, 기준 위반을 어떻게 감지하고, 어떤 조치를 취할 것인지까지 설계할 필요가 있다.

SNS에서는 "중요한 내부 고발"과 "공포를 이용한 선전"이 충돌

SNS 상의 반응은 크게 갈렸다. OpenAI의 샘 알트만 CEO는 X에서 이 에세이를 "중요한 게시물"로 소개했다. NVIDIA의 젠슨 황 CEO는 다른 게시물에서 최신 모델의 진전을 받아 "AGI는 도래했다"고 선언했다. 신중론과 가속에 대한 고양감이 거의 같은 시간대에 나란히 나타난 것 자체가, 현재의 AI 업계를 상징하고 있다.

위기감에 공감하는 목소리는, 능력의 성장에 안전 연구가 따라잡지 못하는 점을 중시한다. Reddit에서는, 단순한 선전으로 치부하면 진정한 위험을 놓칠 수 있다는 반론이나, 은행 계좌나 중요한 소프트웨어와 같은 고위험 영역에서는 진지하게 받아들여야 한다는 의견이 나왔다. LinkedIn에서도, AI의 실용적인 도약을 경험할수록, 사회의 준비와의 격차가 두려워진다는 기술자의 게시물이 보였다.

한편, 가장 눈에 띄는 비판은 "위험하다면, 왜 자신들이 계속 만드는가"라는 것이다. Reddit에서는, 과거에도 "너무 강력해서 위험하다"는 이야기가 반복되어 왔다며, 이번에도 투자자나 시장의 주목을 끌기 위한 마케팅이 아닌가 의심하는 목소리가 잇따랐다. LinkedIn 상에서는, 경고의 진단에는 동의하면서도, OpenAI가 고성능 모델을 공개하고 동시에 감속을 말하는 자세에는 성실함을 느끼기 어렵다는 비판도 제기되었다.

더욱 현실적인 논점으로, 자발적인 감속이 정말로 학습 단계까지 미치는 것인지, 아니면 제품의 공개 간격을 늦추는 것뿐인지, 외부에서 검증할 수 없다는 지적이 있다. 모델의 릴리스는 누구나 볼 수 있지만, 사내에서 얼마나 대규모의 학습을 계속하고 있는지는 보이지 않는다. 감속을 신뢰할 수 있는 제도로 만들기 위해서는, 독립적인 감사나 계산 자원의 공개 등, 기업 외부에서 확인할 수 있는 체계가 필수적이라는 견해다.

덧붙여, 이것들은 게시물 직후의 일부 반응을 정리한 것이며, 여론 조사로는 아니다. 목소리가 큰 사용자나 기술 관계자에 치우칠 가능성이 있으며, SNS 전체의 총의로 취급해서는 안 된다. 그럼에도 불구하고, 경고에 대한 수용이 "공포"뿐만 아니라, 기업에 대한 불신이나 검증 가능성의 문제에 집중되고 있다는 것은 중요하다.

고용 문제보다 더 깊은 "인간의 주도권"

AI를 둘러싼 불안으로는, 일자리 대체가 이미 널리 논의되고 있다. 그러나 파초키 씨의 문제 제기는 고용 수의 증감에만 그치지 않는다. 수천 명의 전문가가 필요했던 사업을, 극소수의 인간과 대규모 컴퓨터로 실행할 수 있게 되면, 부뿐만 아니라, 과학, 정보, 안전 보장, 정치에 대한 영향력까지 일부 기업이나 국가에 집중될 수 있다.

동시에, 인간이 AI의 자기 개선 루프에서 벗어나면, 사회가 기술의 목적을 선택하는 힘 자체가 약해진다. 편리한 서비스를 받는 대신, 무엇을 연구하고, 무엇을 최적화하며, 어떤 위험을 허용할 것인지라는 판단을, 소수의 개발 조직과 기계에 맡기게 된다.

그래서 필요한 것은, "AI는 위험한가 안전한가"라는 양자택일이 아니다. 용도와 능력에 따라 단계적으로 안전 기준을 높이는 것, 개발 기업의 자기 신고뿐만 아니라 제3자가 검증할 수 있는 것, 사고나 예조를 공유하는 것, 국경을 넘어 최소한의 규칙을 갖추는 것이다. 고성능 모델을 방어나 의료, 과학에 활용하는 이익을 남기면서, 돌이킬 수 없는 영역으로의 연결에는 강한 제한을 두는 것이다. 그런 구체적인 대책으로 논의를 옮길 필요가 있다.

경고를 "믿을 것인가"가 아니라 "검증할 수 있는가"

파초키 씨의 주장을, 그대로 미래 예측으로 믿을 필요는 없다. AI 기업에는, 자사 기술의 중요성을 크게 보이게 할 경제적 동기가 있다. 내부 실험의 전모가 공개되지 않는 이상, 외부 연구자가 평가할 수 있는 범위에도 한계가 있다. SNS의 회의는, 그 의미에서 건전하다.

그러나, 발신자에 대한 불신과, 지적된 위험의 유무는 별개의 문제이다. 기업이 과장할 가능성이 있다고 해서 위험이 존재하지 않는다고는 할 수 없고, 반대로 내부의 책임자가 경고했다고 해서 최악의 미래가 확정된 것도 아니다. 필요한 것은, 주장을 검증 가능한 기준으로 바꾸는 것이다.

어떤 능력에 도달하면 추가 테스트를 의무화할 것인가. 누가 모델이나 학습 설비를 감사할 것인가. 안전책이 깨졌을 경우, 공개나 연결을 어디까지 제한할 것인가. 여러 국가의 기업이 동시에 경쟁하는 가운데, 위반을 어떻게 억제할 것인가. 여기까지 구체화해야 비로소, "자발적인 감속"은 기업의 미사여구가 아니라, 실제로 사용할 수 있는 브레이크가 된다.

이번 경고가 제기한 것은, AI가 인간보다 똑똑해지는 시기를 맞추는 퀴즈가 아니다. 이해와 감시가 능력 향상에 따라잡지 못할 가능성을 앞에 두고, 그래도 개발을 계속한다면, 누가 어떤 조건에서 멈출 권한과 책임을 갖는가라는 질문이다. 액셀의 성능은 매