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□ 대형 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 자연어 응답을 생성할 수 있는 능력으로 인해 세계적으로 주목받고 있음. 미국과 유럽의 빅테크 기업들은 LLM이 범용 인공지능(General Artificial Intelligence, GAI)으로 가는 주요 경로라고 믿으며 막대한 투자를 진행해 왔음. 그러나 LLM은 높은 비용, 전력 소모, 환각(hallucination) 문제, 추론 능력 부족 등의 한계를 가짐. 중국은 이러한 문제를 인식하고, LLM 외에도 뇌 기반 AI(Brain-Inspired AI) 등 다양한 접근 방식을 병행하며 GAI를 연구하고 있음

□ 중국의 AI 연구자들은 LLM의 한계를 지적하며 GAI를 달성하기 위해서는 생물학적 뇌를 모방한 AI 접근이 필요하다고 주장함. 대표적인 연구자들은 LLM이 물리적 세계를 이해하지 못하며, 계산 효율성이 낮고, 논리적 추론 능력이 부족하다고 비판함. 이에 따라 중국은 강화 학습, 신경과학 기반 AI, 로봇 공학과 결합된 인공지능(Embodied AI) 등 다양한 GAI 개발 전략을 추진 중임

□ 중국 정부는 AI 연구를 국가 전략으로 채택하고 있으며, LLM뿐만 아니라 뇌 기반 AI, 인간-기계 협업 AI, 분산형 AI 등 다양한 경로를 모색함. 2023년 베이징 정부는 GAI 개발을 위한 다중 경로 연구를 공식적으로 발표하였으며, 2024년에는 “LLM과 기타 GAI 기술 시스템을 동시에 구축해야 한다”는 정책을 제시함. 이는 미국 및 서구가 LLM 중심으로 AI를 연구하는 것과 대비됨

□ LLM은 방대한 데이터를 학습하지만, 인간과 같은 창의적 사고, 자기 반성, 논리적 추론 능력이 부족함. 중국 연구자들은 GAI를 개발하기 위해 AI 시스템에 “가치”를 내재화해야 한다고 주장함. 이는 AI가 단순히 데이터를 학습하는 것이 아니라, 사회적 맥락을 이해하고, 인간과 협력할 수 있도록 설계해야 함을 의미함

□ 중국은 LLM이 GAI를 달성하는 유일한 방법이 아니라고 보고, 더욱 다양한 AI 접근 방식을 개발하는 전략을 채택함. 반면 서구는 LLM 중심의 AI 개발을 지속하고 있어, 이 접근 방식이 실패할 경우 대체 기술 확보에 어려움을 겪을 가능성이 있음. 보고서는 미국과 서구가 AI 연구의 단일 경로 의존도를 낮추고, 다양한 AI 개발 전략을 병행해야 한다고 제안함