유럽은 LLM의 한계를 넘어 물리 세계를 추론하는 차세대 AI로 미국과 차별화된 경쟁력을 노리고 있으나, 생성형 AI에 쏠린 투자 방향이 혁신을 저해할 수 있다는 우려도 있음
- 여러 유럽 연구혁신 기금 기관들이 ChatGPT 같은 챗봇 기반 대규모 언어모델(LLM)을 뛰어넘을 차세대 AI 기술에 투자하기 시작했으며, 비효율성과 불안정성 논란이 있는 LLM 중심에서 벗어나려는 움직임을 보이고 있음
- 유럽 연구자들은 미국 빅테크와 달리 LLM에 대한 회의적 시각이 강해, 차세대 AI 경쟁에서 오히려 우위를 점할 수 있다는 전망도 제시됨
- 비디오 게입 클립으로 물리적 세계를 이해하는 AI 모델을 훈련시키는 스위스-미국 스타트업 General Intuition의 공동 창업자 드위트는 미국에서는 많은 AI 전문가들이 LLM 확장에 집중하고 있기 때문에, 세계 모델링 분야 인재는 유럽에 많이 있다고 언급
- 유럽연합은 ‘GenAI4EU’를 통해 생성형 AI 연구에 약 7억 유로, LLM 훈련용 ‘기가팩토리’ 구축에 200억 유로를 투입할 계획. 그러나 산업계와 여러 보고서들은 지나치게 생성형 AI에 편중된 전략이라며 의문을 제기, 물리 세계를 추론하거나 이해하는 AI 개발을 저해할 수 있다고 지적함
여러 자금 지원 기관들도 LLM 대안 연구를 지원하고 있음
- 독일 혁신기관 스프린트(Sprind)는 현재의 LLM 패러다임을 벗어나 새로운 ‘프런티어 AI’ 연구소 구축을 목표로 1억 2,500만 유로의 경쟁형 투자 프로그램을 발표함
- 스프린트는 물리 세계를 인지하고 추론하며 행동할 수 있는 로봇공학·산업 자동화·자율 시스템 등을 중점 지원하며, 2032년까지 세계 최고 수준의 프런티어 AI 연구소 3곳을 유럽 내에 설립하는 것이 목표임
- 영국의 ARIA도 자연에서 영감을 받은 새로운 컴퓨팅 방식을 개발해 AI 처리 비용을 1000분의 1로 낮추는 프로그램을 출범시킴
- EU의 하향식 펀딩에서도 LLM 대안 연구를 지원해 오고 있음. 지난 11월 출범한 Thirdwave 컨소시엄은 LLM과 신경-상징(neuro-symbolic) AI를 결합해 신뢰성과 설명 가능성을 높이는 AI를 개발하는 것이 목표임
- 연구진은 LLM을 인간 뇌의 ‘시스템 1’(즉각적 패턴 기반 판단)에 비유하며, 더 깊은 추론과 설명 능력을 갖춘 ‘시스템 2’형 AI 개발을 목표로 하고 있음
- 유럽혁신위원회(EIC)는 실제 복잡한 환경에서 로봇 응용을 위한 새로운 AI 모델 개발을 추진하는 스웨덴 스타트업에 240만 유로를 지원함
- 독일연구재단(DFG)은 에미 뇌터 공모를 AI 전 분야에 열어두는 등 특정 접근법에 제한을 두지 않음
- 유럽은 이미 LLM 이외의 분야에서 성공적인 AI 기업들을 배출함. 대표적으로 독일의 프로세스 마이닝 기업 Celonis는 2022년 기업가치 130억 유로를 기록하며 해당 분야 글로벌 선도 기업으로 평가됨
그럼에도 유럽 전문가들은 LLM을 완전히 포기해서는 안 된다며, 다양한 형태의 AI를 혼합 지원할 것을 강조
- LLM의 환각·신뢰성 문제 해결 가능성에 대해 의견은 엇갈림. 일부는 기술 발전으로 상당 부분 개선될 것이라 보지만, 다른 전문가들은 통계 기반 구조상 근본적 해결은 어렵다고 주장
- 그럼에도 중국이나 미국 모델에 의존하지 않기 위해서 최소 하나의 오픈소스 범용 LLM을 개발해야 하며, 어떤 분야가 미래 가치를 창출할지는 아직 예측하기 어렵기 때문에 LLM·월드 모델·상징 추론 등 다양한 AI 접근법을 병행하는 ‘혼합 전략’을 취해야 한다고 주장
