노엄 브라운 오픈AI 리서치 부사장 "AI 안전성 평가에 연산량 고려해야"

▲3일 노엄 부라운 오픈AI 리서치 부문 부사장이 서울 파르나스에서 진행된 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026'에서 기조연설을 하고 있다. 김연진 기자 yeonjin@

노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장이 ‘대규모 타임 컴퓨트(연산량)’ 시대에 맞춰 AI 안전성 평가 방식을 제고해야 한다고 제언했다. 앞으로 AI 연구소는 새로 출시되는 모델에 대해 토큰 비용이나 시간에 따른 함수 형태로 벤치마크를 공개해야 한다는 것이다.

3일 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 진행된 ‘글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026’에서 브라운 부사장은 “모델 성능은 ‘테스트 타임 컴퓨트’에 따라 달라질 수 있다”며 “최근 모델의 경우 테스트 타임 컴퓨트가 늘어날수록 성능이 지속적으로 향상되는 경향을 보인다”고 이같이 말했다.

브라운 부사장은 구글의 ‘제미나이3 딥싱크’를 언급하며 “저예산이 투입되는 모델 평가에서 얼마나 많은 연산량이 투입됐는지를 고려하지 않다 보니 출시 이후 전혀 다른 위협이 드러날 수 있다”고 지적했다.

이번 심포지엄은 ‘AI, 지능을 넘어 현실 세계로(AI Beyond Intelligence: Into the Real World)’라는 주제 아래 산·학·관 융합의 장으로 열렸다. 학계 중심으로 진행되었던 지난해와 달리 올해는 산업계가 본격 합류했다. 브라운 부사장은 산업계를 대표해 ‘대규모 추론 연산의 시사점’을 주제로 기조 강연을 진행했다.

현실 세계는 통제된 실험실과 달리 예측하기 어려운 변수가 가득하다. 인간의 지시사항을 수행하는 과정에서 낯선 공간에서 처음 보는 장애물을 피하거나 돌발 상황에 대처해야 한다.

학계 대표로 나선 레슬리 팩 캘블링 MIT 파나소닉 석좌교수는 “모듈화돼 있는 인간의 뇌처럼 로봇도 3차원 세상의 상호작용을 이해하면 적은 데이터를 학습하고도 새로운 상황에 대응할 수 있다”며 ‘합리적 로봇’ 접근법을 제시했다.

캘블링 교수는 “로봇이 세상의 작동 방식을 이해한다면 목표를 달성하기 위해 어떻게 행동해야 하는지 추론할 수 있다”며 “로봇 공학과 컴퓨터과학에 딥러닝을 적용하면 학습 효율성을 높일 수 있다”고 말했다. 실제 환경에서 로봇이 겪는 한계와 실패 사례를 분석하고 안전하고 신뢰할 수 있는 로봇 학습법을 소개한 것이다.

기조 강연 후에는 김기응 국가AI연구거점 센터장 겸 카이스트 교수가 좌장을 맡아 ‘글로벌 AI 리더십: 산·학·관 협력’을 주제로 심층 패널 토론을 이끌었다. 브라운 부사장, 캘블링 교수와 조경현 글로벌AI프론티어랩 공동소장 겸 뉴욕대 교수, 에밀리 블랙 뉴욕대 교수가 참여해 차세대 AI 기술 발전을 위한 굳건한 협력 방안을 논의했다.

류제명 과기정통부 제2차관은 “가상 세계를 넘어 물리적 세계로 확장되는 ‘피지컬 AI’ 시대가 도래했다”며 2035년까지 전국에 총 18.4기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하는 정부의 ‘3대 메가 프로젝트’를 언급했다.

이어 “AI 정책의 전략적 전환을 주도하며 2030년까지 한국을 물리적 AI 분야의 세계 선도 국가로 만들 것”이라며 “다양한 산업 현장에서 데이터를 체계적으로 확보하고 모든 역량을 집중해 세계 최고 수준의 피지컬AI 모델을 개발하겠다”고 강조했다.

한편 이날 행사에는 오픈AI, 앤스로픽, 퍼플렉시티 등 글로벌 AI 시장을 주도하는 핵심 기업들의 인사들과 프랑스 프레리 연구소, 캐나다 벡터 연구소 등 세계 유수의 연구기관들이 대거 참여했다. 홍진배 정보통신기획평가원(IITP) 원장, 배충식 KAIST 총장, 김동원 고려대 총장, 김성근 POSTECH 총장, 윤동섭 연세대 총장 등이 자리했다.