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2025년 6월 10일, 기술 업계에 충격파가 일었습니다.
OpenAI의 CEO 샘 알트만이 “The Gentle Singularity”라는 제목의 에세이를 통해 2026년까지 AI가 ‘새로운 통찰력(novel insights)’을 생성할 수 있을 것이라는 대담한 예측을 발표한 것입니다.
이는 단순한 미래 전망이 아닙니다. 현재 AI가 데이터를 요약하고 패턴을 찾는 수준을 넘어서, 인간처럼 창의적 사고와 과학적 발견이 가능해진다는 의미이기 때문입니다.
과연 이 예측은 현실이 될 수 있을까요? 그리고 이것이 우리의 삶과 한국의 AI 산업에는 어떤 변화를 가져올까요?
전문가들의 회의적 시각과 함께 이 혁명적 예측을 심층 분석해보겠습니다.
OpenAI CEO 샘 알트만이 내놓은 충격적인 예측
‘새로운 통찰력’이란 정확히 무엇인가?
샘 알트만이 말하는 ‘새로운 통찰력’은 기존 AI의 능력을 완전히 뛰어넘는 개념입니다.
현재의 AI는 아무리 뛰어나도 기본적으로 학습된 데이터를 바탕으로 패턴을 찾고, 기존 정보를 재조합하는 수준에 머물러 있습니다.
하지만 알트만이 예측하는 2026년의 AI는 인간 과학자가 실험 결과를 보고 새로운 이론을 떠올리는 것처럼, 기존에 없던 아이디어나 가설을 스스로 창안할 수 있는 능력을 갖게 된다는 것입니다.
이는 단순히 빠른 계산이나 대용량 데이터 처리를 넘어서는 차원의 이야기입니다.
예를 들어, 현재 AI는 “기존 연구 논문들을 분석해서 유사한 패턴을 찾아 요약해줘”라는 요청에는 탁월한 성능을 보입니다.
하지만 알트만이 예측하는 미래의 AI는 “이 실험 결과들을 보고 아무도 생각하지 못한 새로운 가설을 제시해줘”라는 요청에도 답할 수 있게 된다는 것입니다.
OpenAI의 공동창립자이자 사장인 그렉 브록만은 2025년 4월 o3와 o4-mini 모델 발표 당시 이미 이런 변화의 조짐을 보여주었습니다.
그는 “이 모델들은 과학자들이 자신의 분야에서 유용한 새로운 아이디어를 창출하는 데 사용한 최초의 모델”이라고 발표했습니다.
이는 알트만의 2026년 예측이 허황된 미래 전망이 아니라, 이미 현실화되고 있는 기술 발전의 연장선상에 있음을 보여줍니다.
The Gentle Singularity 에세이의 핵심 메시지
알트만의 에세이 제목인 “The Gentle Singularity”는 그 자체로 중요한 의미를 담고 있습니다.
기존의 ‘특이점(Singularity)’ 개념이 AI가 인간을 압도하거나 대체하는 급진적 변화를 의미했다면, 알트만이 제시하는 ‘부드러운 특이점’은 AI가 인간과 협력하며 점진적으로 발전하는 진화적 파트너십을 의미합니다.
에세이에서 알트만은 AGI(Artificial General Intelligence)가 문명을 파괴하거나 해체하지 않고, 오히려 인간 사회의 생산적이고 진화적인 파트너가 될 것이라고 전망했습니다. 그는 “2026년까지 우리는 새로운 통찰력을 알아낼 수 있는 시스템의 도래를 목격할 가능성이 높다”고 명시적으로 언급했습니다.
이런 관점은 기존의 AI 발전 담론과는 확연히 다릅니다. 많은 전문가들이 AI의 급속한 발전에 대해 우려를 표명하고 있는 상황에서, 알트만은 AI가 인간의 능력을 보완하고 확장하는 방향으로 발전할 것이라는 낙관적 전망을 제시한 것입니다.
특히 과학 연구 분야에서 AI가 인간 연구자들의 창의성을 대체하는 것이 아니라, 그들이 더 큰 발견을 할 수 있도록 돕는 도구가 될 것이라고 강조했습니다.
기존 AI와 차별화되는 점
현재까지의 AI 발전 과정을 살펴보면, 주로 기존 데이터의 패턴 인식과 예측에 집중되어 있었습니다. GPT 시리즈부터 최신 모델들까지, 모두 방대한 텍스트 데이터를 학습해서 인간과 유사한 언어 생성 능력을 보여주는 것이 핵심이었습니다. 하지만 이런 모델들은 본질적으로 기존 지식의 재조합과 변형에 머물러 있었습니다.
알트만이 예측하는 2026년의 AI는 이런 한계를 뛰어넘습니다. 단순히 “학습된 데이터에서 가장 적절한 답을 찾아 제시하는” 수준이 아니라, “주어진 정보를 바탕으로 완전히 새로운 관점이나 해석을 창안하는” 능력을 갖게 된다는 것입니다. 이는 마치 아인슈타인이 기존 물리학 이론들을 바탕으로 상대성 이론이라는 혁신적 개념을 창안한 것과 같은 수준의 창의적 도약을 의미합니다.
이런 변화가 가능한 이유는 AI 모델의 추론 능력이 급격히 향상되고 있기 때문입니다. 기존 모델들이 주로 패턴 매칭에 의존했다면, 최신 모델들은 복잡한 다단계 추론 과정을 거쳐 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 이는 단순한 정보 검색을 넘어서 진정한 의미의 ‘사고’ 과정에 가까워지고 있음을 의미합니다.
이미 현실이 되고 있는 AI의 과학적 활용
OpenAI o3/o4-mini 모델의 놀라운 성과
알트만의 예측이 단순한 미래 전망이 아님을 보여주는 가장 강력한 증거는 OpenAI의 최신 모델들이 이미 보여주고 있는 성과입니다.
2025년 4월에 발표된 o3와 o4-mini 모델은 기존 AI의 한계를 뛰어넘는 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. 특히 o3-Pro 모델은 PhD 수준의 과학 문제를 다루는 GPQA Diamond 벤치마크에서 84%의 점수를 기록했으며, 이는 이전 모델들을 크게 뛰어넘는 성과입니다.
이 수치가 얼마나 놀라운지 이해하려면, GPQA Diamond 벤치마크의 난이도를 알아야 합니다.
이 테스트는 박사 학위 수준의 복잡한 과학 문제들로 구성되어 있으며, 일반적으로 해당 분야의 전문가들도 상당한 시간과 노력을 투입해야 해결할 수 있는 수준입니다. AI가 이런 문제들을 84%의 정확도로 해결한다는 것은 단순한 정보 검색이나 패턴 매칭을 넘어서, 진정한 의미의 과학적 추론 능력을 갖추었음을 의미합니다.
더욱 흥미로운 점은 이 모델들이 단순히 정답을 맞히는 것을 넘어서, 복잡한 추론 과정을 거쳐 다단계 문제 해결이 가능하다는 것입니다.
예를 들어, 화학 반응 메커니즘을 분석하거나 물리학 법칙을 새로운 상황에 적용하는 등의 작업에서 인간 전문가와 유사한 사고 과정을 보여주고 있습니다. 이는 AI가 단순히 기존 지식을 재생산하는 것이 아니라, 주어진 정보를 바탕으로 새로운 결론을 도출할 수 있음을 보여줍니다.
하지만 현재 모델들에는 여전히 명확한 한계가 존재합니다. 최근 연구에 따르면, o3 모델은 사람에 대한 사실을 요약하는 작업에서 33%의 오류율을 보였고, o4-mini 모델은 48%의 오류율을 기록했습니다. 이는 AI가 복잡한 추론은 가능하지만, 기본적인 사실 확인에서는 여전히 실수를 범할 수 있음을 보여줍니다. 이런 모순적인 성능은 현재 AI 기술의 발전 단계를 잘 보여주는 사례입니다.
PhD 수준 문제 해결 능력의 의미
o3-Pro 모델의 84% 성과가 갖는 의미는 단순한 수치를 넘어섭니다. 이는 AI가 인간 전문가 수준의 과학적 사고 능력을 갖추기 시작했음을 의미하기 때문입니다. 박사 학위 수준의 문제들은 단순한 암기나 공식 적용으로는 해결할 수 없습니다.
여러 개념들을 종합적으로 이해하고, 창의적인 접근 방법을 찾아내며, 복잡한 추론 과정을 거쳐야만 해결 가능합니다.
예를 들어, 생화학 분야의 복잡한 대사 경로를 분석하거나, 양자역학의 원리를 새로운 상황에 적용하는 문제들은 해당 분야에서 수년간 연구한 전문가들도 쉽게 해결하기 어려운 수준입니다. AI가 이런 문제들을 높은 정확도로 해결한다는 것은 단순한 계산 능력을 넘어서, 진정한 의미의 과학적 이해와 추론 능력을 갖추었음을 의미합니다.
더욱 중요한 것은 이런 능력이 실제 과학 연구에 활용되기 시작했다는 점입니다. 여러 연구기관에서 o3와 o4-mini 모델을 활용해 새로운 가설을 생성하고, 실험 설계를 개선하며, 복잡한 데이터 분석을 수행하고 있습니다.
이는 AI가 더 이상 단순한 도구가 아니라, 과학 연구의 실질적인 파트너로 자리잡고 있음을 보여줍니다.
과학자들이 실제로 사용하기 시작한 AI
그렉 브록만의 발표에 따르면, o3와 o4-mini 모델들은 “과학자들이 자신의 분야에서 유용한 새로운 아이디어를 창출하는 데 사용한 최초의 모델”입니다. 이는 단순한 마케팅 문구가 아닙니다. 실제로 전 세계 여러 연구기관에서 이 모델들을 활용한 연구 성과들이 보고되고 있기 때문입니다.
예를 들어, 약물 개발 분야에서는 AI가 기존에 알려지지 않은 분자 구조를 제안하고, 이를 바탕으로 새로운 치료제 후보물질을 발견하는 사례들이 늘어나고 있습니다. 재료과학 분야에서는 AI가 새로운 합금 조성을 제안하여 기존보다 우수한 성능의 소재를 개발하는 데 기여하고 있습니다. 천체물리학 분야에서는 AI가 복잡한 관측 데이터를 분석해 새로운 천체 현상을 발견하는 데 도움을 주고 있습니다.
이런 사례들의 공통점은 AI가 단순히 기존 지식을 정리하거나 요약하는 것을 넘어서, 인간 연구자들이 미처 생각하지 못한 새로운 관점이나 접근법을 제시하고 있다는 점입니다. 이는 알트만이 예측한 ‘새로운 통찰력’ 생성 능력의 초기 단계로 볼 수 있습니다.
특히 주목할 점은 AI가 제시한 아이디어들이 단순히 이론적 가능성에 머물지 않고, 실제 실험을 통해 검증되고 있다는 것입니다.
이는 AI의 제안이 과학적으로 의미 있고 실용적 가치를 갖고 있음을 보여줍니다.
물론 모든 AI의 제안이 성공적인 것은 아니지만, 성공률이 점차 높아지고 있으며, 이는 AI의 과학적 추론 능력이 지속적으로 향상되고 있음을 의미합니다.
글로벌 AI 경쟁 현황과 혁신 사례
OpenAI만이 이런 혁신을 추진하고 있는 것은 아닙니다. 글로벌 AI 경쟁이 치열해지면서 여러 기업들이 과학적 발견을 위한 AI 개발에 박차를 가하고 있습니다. Google DeepMind는 AlphaEvolve라는 코딩 AI 에이전트를 발표했는데, 이는 숙련된 연구자들도 시도하지 않았던 혁신적인 수학 문제 해결법을 창안했습니다.
AlphaEvolve의 성과는 특히 주목할 만합니다. 이 시스템은 기존의 수학적 접근법을 단순히 모방하는 것이 아니라, 완전히 새로운 알고리즘과 해결 전략을 스스로 개발했습니다. 이는 AI가 인간의 사고 패턴에 제약받지 않고, 독창적인 문제 해결 방식을 창안할 수 있음을 보여주는 사례입니다.
Anthropic은 2025년 5월 AI를 활용한 과학적 가설 생성 연구를 지원하는 프로그램을 시작했습니다.
이 프로그램은 전 세계 연구자들이 Anthropic의 Claude AI를 활용해 새로운 연구 아이디어를 개발할 수 있도록 지원하고 있으며, 이미 여러 흥미로운 성과들이 보고되고 있습니다.
더욱 흥미로운 것은 FutureHouse라는 스타트업이 AI가 실제 과학적 돌파구에 기여했다고 주장하고 있다는 점입니다.
비록 구체적인 세부사항은 공개되지 않았지만, 이는 AI의 과학적 활용이 이론적 가능성을 넘어서 실질적인 성과를 창출하고 있음을 시사합니다.
전 OpenAI 연구원이었던 케네스 스탠리가 설립한 Lila Sciences는 AI가 더 지능적인 과학적 질문을 하도록 가르치는 연구에 2억 달러를 투자받았습니다. 이는 과학적 발견에서 올바른 질문을 던지는 것의 중요성을 인식한 것으로, AI의 창의적 사고 능력 개발에 대한 업계의 높은 관심을 보여줍니다.
왜 전문가들은 회의적일까?
창의성과 직관의 벽
알트만의 낙관적 예측에도 불구하고, 많은 AI 전문가들은 여전히 회의적인 시각을 보이고 있습니다. 그 이유는 창의성과 직관이라는 인간 고유의 영역에 대한 근본적인 의문 때문입니다. Hugging Face의 수석 과학자 토마스 울프는 “현재 모델들이 진정으로 새로운 질문을 제기할 수 없다”고 지적했습니다. 이는 과학적 돌파구의 핵심이 올바른 질문을 던지는 것인데, AI가 아직 이 단계에 도달하지 못했다는 의미입니다.
과학사를 살펴보면, 가장 중요한 발견들은 대부분 기존의 사고 틀을 완전히 벗어난 혁신적인 질문에서 시작되었습니다.
갈릴레이가 “지구가 정말 우주의 중심일까?”라고 의문을 제기했을 때, 다윈이 “인간도 진화의 산물일까?”라고 생각했을 때, 아인슈타인이 “시간과 공간이 절대적일까?”라고 의문을 가졌을 때, 이런 질문들은 당시의 상식을 완전히 뒤엎는 것이었습니다.
현재의 AI는 주어진 질문에 대해서는 뛰어난 답변을 제공할 수 있지만, 스스로 혁신적인 질문을 만들어내는 능력에는 한계가 있습니다.
AI는 기본적으로 학습된 데이터의 패턴을 바탕으로 작동하기 때문에, 기존 지식의 범위를 완전히 벗어난 질문을 생성하기 어렵습니다.
이는 AI의 근본적인 구조적 한계로 볼 수 있습니다.
더욱 중요한 것은 직관의 역할입니다. 많은 과학적 발견들은 논리적 추론만으로는 설명하기 어려운 직감이나 영감에서 시작되었습니다.
케쿨레가 벤젠 고리 구조를 꿈에서 발견했다는 일화나, 아르키메데스가 목욕탕에서 부력의 원리를 깨달았다는 이야기는 과학적 발견에서 직관의 중요성을 보여줍니다. 이런 직관적 도약은 현재의 AI 기술로는 구현하기 매우 어려운 영역입니다.
질문을 만드는 능력의 중요성
전 OpenAI 연구원이었던 케네스 스탠리도 이 문제가 “근본적으로 어렵다”고 인정했습니다.
그는 단순히 계산 능력의 문제가 아니라, 인간이 ‘흥미롭다’ 또는 ‘의미 있다’고 여기는 것을 모델링하는 것이 핵심 과제라고 지적했습니다.
이는 AI가 새로운 가설을 생성할 수 있어도, 그것이 과연 유용하고 검증 가능하며 올바른 것인지는 별개의 문제라는 의미입니다.
과학에서 좋은 질문이란 단순히 새로운 것이 아닙니다. 그 질문이 검증 가능하고, 의미 있는 결과를 도출할 수 있으며, 기존 지식 체계에 새로운 통찰을 제공할 수 있어야 합니다. 예를 들어, “우주에 외계인이 있을까?”라는 질문은 흥미롭지만 현재로서는 검증하기 어렵습니다.
반면 “특정 조건에서 물질의 상태가 어떻게 변할까?”라는 질문은 실험을 통해 검증 가능하고 실용적 가치도 높습니다.
AI가 생성하는 질문들이 과연 이런 기준을 만족할 수 있을지는 여전히 의문입니다. 현재의 AI는 통계적 패턴을 바탕으로 작동하기 때문에, 과학적 의미나 실용적 가치보다는 데이터상의 빈도나 연관성에 더 의존할 가능성이 높습니다. 이는 AI가 생성한 질문들이 표면적으로는 그럴듯해 보이지만, 실제로는 과학적 가치가 낮을 수 있음을 의미합니다.
또한 과학적 질문은 맥락과 타이밍이 매우 중요합니다. 같은 질문이라도 언제, 어떤 상황에서 제기되느냐에 따라 그 가치가 완전히 달라질 수 있습니다. 인간 과학자들은 자신이 속한 연구 공동체의 현재 상황, 기술적 한계, 사회적 요구 등을 종합적으로 고려해서 적절한 시점에 적절한 질문을 제기합니다. AI가 이런 복합적인 맥락을 이해하고 적절한 판단을 내릴 수 있을지는 여전히 불확실합니다.
현재 AI 모델의 명확한 한계들
현재 AI 모델들의 한계는 여러 연구를 통해 명확히 드러나고 있습니다.
앞서 언급한 바와 같이, o3 모델은 복잡한 과학 문제는 84%의 정확도로 해결하면서도, 단순한 사실 요약에서는 33%의 오류율을 보였습니다. 이런 모순적인 성능은 현재 AI의 근본적인 한계를 보여줍니다.
이는 AI가 표면적인 패턴 인식에는 뛰어나지만, 깊이 있는 이해에는 한계가 있음을 의미합니다.
복잡한 과학 문제의 경우, AI는 문제에 포함된 키워드나 구조를 바탕으로 적절한 해결 방법을 찾아낼 수 있습니다.
하지만 단순해 보이는 사실 확인 작업에서는 오히려 실수를 범하는데, 이는 AI가 진정한 의미에서 내용을 ‘이해’하지 못하고 있음을 보여줍니다.
창의성은 단순한 계산이 아닌 직관과 판단이 필요한 영역이며, 이는 AI가 여전히 뒤처지는 분야입니다.
인간의 창의적 사고는 논리적 추론뿐만 아니라 감정, 경험, 직감 등이 복합적으로 작용하는 결과입니다.
예술가가 작품을 창작할 때나 과학자가 새로운 이론을 구상할 때, 이들은 단순히 기존 지식을 조합하는 것이 아니라 자신의 전체적인 경험과 감성을 바탕으로 새로운 것을 창조합니다.
과학에서는 참신함만으로는 충분하지 않고, 그것이 실행 가능하고 검증 가능해야 합니다.
AI가 아무리 새로운 가설을 생성할 수 있어도, 그 가설이 실제로 실험을 통해 검증될 수 있고, 기존 지식 체계에 의미 있는 기여를 할 수 있어야 진정한 과학적 발견이라고 할 수 있습니다.
AI가 이런 격차를 메우기 전까지는 그들의 ‘통찰력’이 지적으로는 인상적이지만 실용적으로는 무력할 수 있습니다.
더욱 근본적인 문제는 AI의 ‘이해’가 인간의 이해와 본질적으로 다르다는 점입니다.
인간은 개념을 이해할 때 그것의 의미, 맥락, 감정적 연관성 등을 종합적으로 파악합니다.
반면 AI는 통계적 연관성과 패턴을 바탕으로 ‘이해’하는 것처럼 보이지만, 실제로는 진정한 의미를 파악하지 못할 수 있습니다.
이런 차이는 AI가 생성하는 ‘새로운 통찰력’의 질과 가치에 근본적인 의문을 제기합니다.
2026년 샘알트만 예측의 현실화 가능성
샘 알트만의 2026년 AI 예측은 단순한 미래 전망이 아닙니다. 현재 OpenAI의 o3/o4-mini 모델들이 보여주는 성과와 전 세계적으로 진행되고 있는 AI 연구 동향을 볼 때, 이 예측이 현실화될 가능성은 상당히 높아 보입니다.
물론 전문가들이 지적하는 한계들도 분명히 존재하지만, 기술 발전의 속도를 고려할 때 이런 장벽들도 점차 극복될 것으로 예상됩니다.
중요한 것은 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 창의성과 과학적 사고를 보완하고 확장하는 방향으로 발전하고 있다는 점입니다.
알트만이 제시한 ‘부드러운 특이점’ 개념처럼, AI는 인간과 협력하며 더 큰 발견을 가능하게 하는 파트너가 될 것입니다.
한국도 이런 변화에 대비해야 합니다. AI 기술 개발뿐만 아니라 AI를 활용한 과학 연구 방법론 개발, AI와 인간의 협업 모델 구축, 그리고 이를 뒷받침할 인재 양성과 제도 개선이 필요합니다.
2026년 AI 혁명의 주역이 되기 위해서는 지금부터 체계적인 준비가 필요한 시점입니다.
한국도 2025년 6월 15일, AI 미래기획수석에 하정우 네이버AI혁신센터장을 선임하는 것과 같은 새로운 도전을 보여준 만큼, 앞으로의 AI 패권에서의 활약을 기대해봐도 좋을 것 같습니다.
참고 자료
샘 알트만 글 원본 : The Gentle Singularity
