이 영상은 2025년 퀸 엘리자베스 공학상을 수상한 AI 분야의 선구자들, 즉 **젠슨 황(Jensen Huang), 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 얀 르쿤(Yann LeCun), 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio), 페이-페이 리(Fei-Fei Li), 빌 댈리(Bill Dally)**가 한자리에 모여 AI의 과거, 현재, 그리고 미래 비전을 논의하는 자리입니다.
다음은 주요 내용 및 토론 요약입니다.
1. 개인적인 ‘아하 모먼트’ (AI 여정의 전환점)
이들은 각자의 커리어에서 AI 발전에 결정적인 영향을 미친 순간들을 공유했습니다.
- 요슈아 벤지오 (Yoshua Bengio):
- 빌 댈리 (Bill Dally, Nvidia 수석 과학자):
- 제프리 힌튼 (Geoffrey Hinton):
- 1984년경 **역전파(back-propagation)**를 사용하여 단어 시퀀스에서 다음 단어를 예측하는 ‘작은 언어 모델’을 시도했을 때, 단어의 의미를 포착하는 흥미로운 특징을 학습한다는 것을 발견했습니다 [04:36].
- 젠슨 황 (Jensen Huang, Nvidia CEO):
- 2010년경 세 연구소(토론토, NYU, 스탠퍼드)에서 딥러닝의 부상을 목격하고, 이를 칩 설계와 유사한 방식으로 확장 가능하게 개발할 수 있음을 깨달았습니다 [06:04].
- 페이-페이 리 (Fei-Fei Li):
- 얀 르쿤 (Yann LeCun):
- 대학생 시절부터 기계를 프로그래밍하는 대신 **’스스로 훈련하고 자체 조직화’**하게 만드는 아이디어에 매료되었습니다 [12:42].
2. AI 버블 논쟁과 기술의 현재
이들은 현재 AI 산업의 엄청난 성장과 가치 평가에 대해 논하며, 이것이 버블인지 아닌지에 대해 토론했습니다.
- **젠슨 황은 ‘버블이 아니다’**라고 강력히 주장했습니다.
- 빌 댈리는 모델이 더 효율적으로 개선되고 있고 (GQA, MLA 등으로), 응용 분야가 인간 생활의 거의 모든 측면으로 확장되고 있어 버블이 아니며 ‘여러 지수 곡선의 아주 초입’에 있다고 동의했습니다 [25:22].
- 얀 르쿤은 현재 LLM 기반의 애플리케이션 개발에 대한 투자는 정당하지만, 현재의 LLM 패러다임이 인간 수준의 지능(AGI)으로 이어질 것이라는 믿음은 일종의 ‘버블’일 수 있다고 경계했습니다. 새로운 과학적 돌파구가 필요하다는 점을 강조했습니다 [29:02].
3. AI의 미래와 AGI 달성 시기
인간 수준의 지능(AGI) 달성 시기에 대한 ‘속전속결’ 질문에 대한 답변은 다음과 같습니다.
- 요슈아 벤지오: 향후 5년에서 10년 동안 새로운 패러다임에 대한 상당한 진전이 있을 수 있지만, 생각보다 오래 걸릴 것입니다 [30:28].
- 페이-페이 리: 기계 지능의 일부(예: 22,000가지 물체 인식, 100개 언어 번역)는 이미 인간을 능가했지만 [30:48], 궁극적인 목표는 인간을 대체하는 것이 아니라 증강하는 것에 두어야 합니다 [33:04].
- 제프리 힌튼: 기계와의 토론에서 인간이 항상 지는 시점은 20년 이내에 올 것입니다 [32:43].
- 얀 르쿤: AI가 엔지니어링 작업과 계획 능력을 확장하는 속도는 기하급수적으로 빠르며, 이 추세가 계속된다면 5년 이내에 직원의 업무 수준에 도달할 수 있습니다 [34:13].