오픈AI(OpenAI) 최고 연구 책임자(CRO) **마크 천(Mark Chen)**은 스스로 연구를 수행할 수 있는 AI 모델이 머지않았으며, 이로 인해 범용 인공지능(AGI)이 점점 손에 잡힐 거리로 다가오고 있다고 말했다.
핵심 포인트:
- 천은 프리트레이닝과 더 긴 추론 체인이 여전히 AGI로의 진전을 이끄는 동력이라며, 스케일링 법칙이 여전히 유효하다고 주장했다.
- 그는 자가 지속적인 연구를 수행할 수 있는 모델이 가까워지고 있으며, 이는 인간 연구자의 역할을 근본적으로 재편할 변화라고 말했다.
- 천은 심화되는 평가(evaluation) 위기와 아직 풀리지 않은 지속 학습(continual learning)을 이 분야의 가장 큰 난제로 꼽았다.
천이 그린 AGI 로드맵
천은 최근 팟캐스트 인터뷰에서 오픈AI의 연구 전략을 설명하며, 카메라 앞에서 직접 요리를 하며 자신의 생각을 풀어냈다.
그는 “스케일링이 멈췄다”는 주장에 반박했다. 이런 논쟁은, 그의 말에 따르면, 이 분야가 새로운 병목에 부딪칠 때마다 되풀이돼 왔다.
회사는 거의 10자릿수에 걸쳐 유지돼 온 지수 곡선 위에 서 있으며, 그것이 깨질 조짐은 거의 없다고 그는 주장했다.
천은 또 오픈AI의 ‘추론’ 베팅을 강조했다. 그는 회사 내부에서도 초기에는 야쿱 파초츠키(Jakub Pachocki), 일리아 수츠케버(Ilya Sutskever) 등 소수 인물을 제외하고는 o1 프로젝트에 회의적인 시선이 있었음을 밝혔다.
이제 그는 모델이 수주에 걸친 연구 과제를 맡아 인간 전문가의 블라인드 스폿을 넘어서는 아이디어를 낼 수 있을 것으로 보고 있다.
오픈AI의 로드맵은 약 3년을 내다보며, 첫 아이디어 도출부터 최종 결과물까지 연구 전체를 끝단까지 처리하는 모델로 이어진다고 그는 설명했다.
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‘바이브 리서처’ 개념이 중요한 이유
천은 ‘바이브 리서처(vibe researcher)’라는 표현을 꺼내며 관심을 모았다.
그가 그리는 미래에서 최고의 연구자는 모든 코드를 직접 쓰기보다, 실행과 스케줄링을 맡는 모델을 조율하는 역할을 한다. 인간의 일은 날카로운 질문을 던지고, 답이 진짜 ‘감각(테이스트)’을 담고 있는지를 판단하는 두 가지로 압축된다.
이 비전이 아직 불안한 기반 위에 서 있다는 점을 천도 부인하지 않는다.
그는 팀들이 실질적 진전 없이 벤치마크 점수만 쫓는 관행을 평가 위기의 징후로 경고하며, 이를 ‘벤치맥싱(benchmaxxing)’이라고 부른다. 오래된 테스트는 이미 포화 상태에 이르렀고, 새 테스트도 공개되는 순간부터 빠르게 효용을 잃는다는 것이다.
지속 학습은 더 어려운 공백으로 남아 있다. 천은 이를 “이 분야가 반드시 열어야 할 기본 능력”이라고 부르며, 이미 많은 시도가 이 문제를 겨냥하고 있다고 말했다.
이러한 흐름이 이어진다면, 가장 희소한 인간 자원은 ‘순수한 지능’에서 ‘판단력과 살아온 경험’으로 옮겨갈 것이라고 그는 시사했다.
천은 이런 주장을 여러 차례 반복해 왔다. GPT-4.5 출시 전후에도 그는 스케일링 패러다임이 계속 이어질 수 있다고 주장했고, 스케일링 법칙이 죽었다는 증거는 없다고 오래전부터 강조해 왔다.