[최신] 하버드-NTT 리서치 협력: AI 물리학 연구의 새로운 미래

"

[최신] 하버드-NTT 리서치 협력: AI 물리학 연구의 새로운 미래

하버드와 NTT 리서치의 혁신적 만남: AI 물리학 연구 그룹의 탄생

2025년 4월, 샌프란시스코에서 열린 ‘Upgrade 2025’ 콘퍼런스에서 전 세계 AI 연구계가 주목할 만한 발표가 있었습니다. NTT 리서치가 하버드 대학교와의 협력을 통해 새로운 연구 그룹 ‘Physics of Artificial Intelligence’를 출범시킨 것입니다. 이 연구 그룹은 단순한 AI 전공자들의 모임이 아니라, 물리학, 뇌과학, 철학, 심리학까지 아우르는 학제 간 협업을 통해 AI라는 복잡하고도 미지의 기술을 근본적으로 분석하고자 하는 신념에서 출발했습니다.

왜 지금, 왜 ‘AI 물리학’인가?

AI는 데이터를 통해 스스로 학습하며 작동합니다. 인간이 언어를 학습하는 과정을 떠올리면 이해가 쉬운데, 우리가 반복적으로 글자나 단어를 접함으로써 무의식적으로 규칙을 파악하듯, 인공지능도 반복된 입력 데이터를 통해 패턴을 인식하고 새로운 상황에 적용합니다. 문제는, 이 과정이 점점 더 복잡화되며 “블랙박스(Black Box) 문제”로 이어졌다는 점입니다.

블랙박스 문제는 특정 AI 모델이 어떤 결정을 내리는 데 사용한 세부 정보나 논리를 명확하게 파악할 수 없다는 점에서 비롯됩니다. 이는 자율주행차가 돌발 행동을 보이거나, 의료 AI가 잘못된 진단을 내리거나, 채용 시스템이 특정 인종이나 성별에 편향을 보이는 등 실제 사회 문제로 확산되고 있습니다. 이러한 불확실성과 불투명성은 AI 신뢰성과 안전성에 대한 근본적 의문을 제기하며, AI 기술을 보다 심층적으로 이해하려는 노력을 불러일으켰습니다.

물리학적 접근으로 AI를 해석하다

NTT 리서치의 새로운 연구 그룹은 기존 AI 기술에 물리학 및 자연과학적 통찰을 적용함으로써 AI의 내부 작동 원리를 더 명확히 규명하고자 합니다. 이들은 ‘AI도 물리계처럼 수학적으로 기술될 수 있다’는 전제 하에, 뉴런처럼 연결된 인공지능의 내부 구조를 역으로 해석하고 모델링하는 데 목표를 두고 있습니다.

예를 들어, 우리가 친절함처럼 추상적인 개념을 인간끼리 논의할 때는 모호함이 많지만, 인공지능에 이를 가르치기 위해서는 ‘수학적 정의’가 필요합니다. AI에게 친절함을 가르치려면, 친절함이 무엇인지, 이를 판단할 수 있는 변수는 무엇인지, 어떤 상황에서 어떻게 판단해야 하는지를 모두 수식 혹은 알고리즘으로 정의해야 한다는 것이죠.

한계를 넘어서려는 도전: 하버드와의 협력

이 프로젝트는 단순히 물리학 연구자만 참여하는 것이 아닙니다. 하버드 대학의 뇌과학 센터(Center for Brain Science, CBS)와의 협력을 통해, 인간의 신경망 작동 메커니즘과 인공지능의 인공 신경망을 비교하고, 그 유사성과 차이점을 분석합니다. 신경과학, 인지심리학, 철학 등 다양한 분야의 전문가들과의 협업도 병행되고 있으며, 스탠포드 대학교의 수야 간굴리(Surya Ganguli) 교수 등과의 공동 연구도 예정되어 있습니다.

연구를 이끄는 히데노리 타나카 박사는 하버드에서 응용물리학과 컴퓨터공학을 전공한 이력과 함께, NTT 내 인공지능 연구를 선도해온 인물입니다. 그는 “AI는 사람이 매일 대화할 수 있는 주제가 되었고, 다양한 배경과 관점을 가진 사람들의 시각을 반영하는 것이 중요하다”며, 이 연구 그룹을 통해 추상적이던 개념들을 수학이라는 언어로 구체화하겠다는 의지를 밝혔습니다.

AI 물리학의 실용적 가치

접근 방식은 참신하지만, 근본 아이디어는 오랜 과학사의 흐름과 맞닿아 있습니다. 갈릴레이가 물리학의 기본 원리를 찾아냈던 방식, 뉴턴이 운동 법칙을 수학으로 표현했던 방식, 그리고 산업혁명 당시 열역학이 기계 작동 원리를 이해하는 데 기여했던 것처럼, 오늘날 AI 기술도 명확한 수학적 모델링을 통해 신뢰성과 안정성을 강화해야 합니다.

실제로 PHI 연구소는 초기부터 AI의 연산 효율성(energy efficiency)을 높이기 위한 연구에 집중했습니다. 이는 막대한 연산 자원을 소모하는 딥러닝 모델의 에너지 소비를 줄이고, 지속 가능한 AI 기술 기반을 마련하기 위한 시도로 이어졌습니다. 향후, 블랙박스를 최소화한 ‘투명한 AI’ 모델은 의료, 금융, 자율주행차, 군사 및 공공 시스템 등 다양한 영역에서 신뢰를 바탕으로 한 활용이 증가할 것으로 보입니다.

AI와 인간의 조화: 새로운 지적 세계의 문을 열다

AI 기술이 발전할수록, 인간과 기계의 관계는 더욱 복합적이고 긴밀해지고 있습니다. 이에 따라 인간 지능과 기계 지능의 경계를 명확히 하고, 양자가 어떻게 상호작용할 수 있는지를 과학적 방식으로 해석할 필요성이 증가합니다. ‘AI 물리학 연구’는 바로 이러한 목적을 바탕으로, AI를 단순한 도구가 아닌 ‘이해 가능한 파트너’로 탈바꿈시키고자 하는 매우 도전적 시도입니다.

이러한 접근법은 AI에 대한 인공지능 거버넌스(AI Governance) 정책 수립에도 직간접적으로 도움이 될 수 있습니다. 투명하고 예측 가능한 AI 시스템은 정부, 기업, 교육기관이 AI를 도입하는 데 있어 판단 기준을 제공하고, AI 윤리, 법제화 노력에도 실질적인 기반이 될 수 있습니다.

맺으며: 과학과 철학의 융합을 통한 새로운 장

NTT와 하버드 대학의 협력은 단순한 기술 개발을 넘어, 인공지능을 보다 깊이 이해하고자 하는 인류 지적 탐험의 일환이라 볼 수 있습니다. 물리학, 철학, 심리학, 뇌과학 등 다양한 인문과학과 자연과학 영역이 교차하는 이 프로젝트는 앞으로 ‘AI의 본질’을 밝히는 데 중대한 열쇠를 제공할 것으로 기대됩니다. 만약 우리가 AI를 정확히 이해할 수 있다면, 우리는 인간 자신에 대해서도 더 깊이 이해하게 될 것입니다.

🌐 관련 정보:

• AI 블랙박스 문제 설명과 해결 방안
• NTT의 공식 ""AI 물리학 그룹"" 발표
• 뇌-기계 인터페이스 관련 연구
• AI 윤리에 대한 최신 논의
• 교육 분야에서의 AI 도구 활용