인공지능(AI) 산업의 성장이 정체기에 들어섰다는 징후가 나타나고 있다.

IT 매체 디인포메이션은 11일(현지시간) 챗GPT 개발사 오픈AI의 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘오리온’(Orion)의 성능 향상이 기대에 미치지 못했다는 소식이 전해지면서, AI 기술의 발전 한계에 대한 논쟁이 재점화되고 있다고 보도했다.

오픈AI는 차기 모델 오리온을 개발 중으로, 이는 기존 GPT-4의 성능을 뛰어넘는 것을 목표로 하고 있다. 그러나 이 모델의 테스트에 참여한 소식통에 따르면 오리온의 성능 향상은 GPT-4 대비 완만한 수준에 그쳐, 코딩 작업 등 특정 영역에서 성능 향상의 폭이 크지 않은 것으로 전해졌다. GPT-4가 GPT-3에 비해 월등한 성능 개선을 보였던 것과 비교할 때, 오리온의 발전 속도가 현저히 낮아진 셈이다.

이와 같은 성능 둔화는 AI 산업의 급성장이 한계에 다다른 것이 아니냐는 우려를 낳고 있다. 특히 AI 모델의 성능은 모델의 크기와 데이터의 양에 따라 증가한다는 ‘AI 확장 법칙’의 타당성에도 의문이 제기되고 있다. 이 법칙은 더 많은 데이터와 컴퓨팅 자원을 투입할수록 모델의 지능이 높아진다는 가설로, AI 기술의 확장 가능성을 뒷받침해 왔다.

샘 올트먼 오픈AI CEO도 과거 소셜미디어를 통해 “확장 법칙은 신이 결정하고, 상수는 기술진이 결정한다”면서 AI 성능 향상이 설계와 자원에 크게 의존한다고 강조한 바 있다. 그러나 최근 실리콘밸리 내에서는 대형 AI 모델들이 성능 한계에 도달하고 있다는 증거가 잇따르고 있으며, AI의 무한 확장 가능성에 대해 기술진들 사이에서 회의적인 시각이 늘어나고 있다.

디인포메이션은 AI 성능 향상의 둔화가 AI 확장 법칙의 한계와 맞물려 AI 연구와 개발의 방향성에 중요한 논쟁거리가 되고 있다고 분석했다.

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