물리학자들은 작금의 AI 만능론에 대해서 회의적인 시각을 가지고 있습니다.  사실 이건 잘 안 알려진 사실이지요.  물리학자와 수학자들의 생각만이기 때문입니다.

빅테크들의 논리는 일단 자본을 끌어 와야하기 때문에, 스케일링 법칙만을 주장하지만, 이건 그 이면에 깔려있는 물리학적 한계를 도외시하고 있습니다.

과학적 데이터를 다루는 물리학자, 화학자, 반도체공학자들의 다수는 '에너지보존법칙', '열역학법칙', "양자역학의불확정성"이라는 깨질 수 없는 우주의 법칙을 근거로 현재 빅테크들의 주장을 그냥 보고만 있을뿐입니다.  왜냐하면 원래 그들은 소극적이니까요.

다만, 그들은 AGI는 인정합니다.  그렇지만, 초지능(ASI)이 되려면 몇십년이 걸릴지 장담을 못 한다고 합니다.  초지능이 되기 위해서는 미시세계의 물리법칙을 조작하거나, 고차원대수학/기하학들을 자유자재로 다루어야 하는데, 이를 위해서는 수천배 혹은 수만배 이상의 연산력과 인프라가 필요하다고 생각합니다.

1. 인프라의 한계 : 칩 성능을 1,000배 올리는 것은 현 실리콘 기반의 연산소자에서는 불가능하다.  그렇다면 칩의 갯수를 1000개 이상을 묶어야 하는데, 그러려면 전력 필요량이 지금의 1,000배 이상이 필요하다.

  - 반론 : (빅테크의 논리입니다.)  추론 알고리즘을 더 효율화하고, 지능의 자가발전이 이루어진다면, 타임라인이 훨씬 더 단축될 것이다.  글쎄요.  이 부분은 아래글에서 제시하는 물리학법칙에서 논파됩니다.

2. 정보와 질량의 한계 (란다우어의 법칙) : 물리학에서는 정보 1비트를 지울 때 반드시 발생하는 최소한의 열이 법칙으로 정해져 있습니다.  이를 계산해 보면, 지금의 실리콘 반도체로 초지능 수준의 연산을 하기 위해서는 지구 전체의 전력을 끌어와도 불가능합니다.  즉, 현재의 실리콘 기반의 칩으로는 절대 불가능합니다.  이를 위해서는 새로운 연산소자가 나와야 하는데, 그게 바로 양자컴퓨팅 소자입니다.

3. 양자컴퓨팅의 한계 : 초지능을 달성하기 위해서는 연산력을 계산해 볼때, 수천-수만큐비트 이상의 양자컴퓨터가 있어야 가능한 것으로 결론이 나 있습니다.  현재 IBM이나 구글이 1,000큐비트 달성했다고 홍보하는 것은 뻥튀기입니다.  이들이 만든 것은 물리큐비트에 불과할 뿐입니다.  진짜 초지능급 연산을 하려면 무오류의 논리 큐비트가 수천-수만개 필요한데, 오류까지 계산하면 수백만 큐비트가 필요한 것으로 보고 있습니다.  그들이 말하는 1,000큐비트는 실제로 무오류 논리큐비트로 따지면 고작 1큐비트 정도의 성능인 것으로 결론이 났습니다.  물리학자들은 이 장벽을 넘는데 최소한 30년 이상이 걸릴 것으로 보고 있습니다.

4. 초지능의 연산력 기준선 : 물리학계에서는 지능이 성립하기 위해서는 순수하게 10페타플롭스 이상의 연산력이 필요하다고 보고 있습니다.  이는 인간뇌의 시냅스 전달 횟수를 역산하고, 전하방출 신호의 처리 연산을 기준으로 계산한 값입니다.  여기에 연산효율저하 보정치까지 덧붙이면, 10엑사플롭스 정도의 연산력이 필요하다는 결론이 나옵니다.  이게 1명의 인간뇌가 가지고 있는 연산력입니다.  초지능이 되기 위해서는 이런 연산력의 수백만배가 필요하겠죠.  대략적으로 제가 본 유력 논문에서는 10제타플롭스 정도가 필요할 것으로 최종 계산되었습니다.  위의 1,2,3번 단락의 가장 기본적인 전제 사항입니다.

과학자(물리학자와 수학자)들은 대놓고 말은 안 하지만, AGI 달성 후, ASI로 가기 위해서는 수십년 이상이 걸릴 것으로 마음 속으로는 생각하고 있습니다.

여러분들도 이런 문제가 있다는 점은 알고 계시기 바랍니다.  이건 어느 기사에서도 말하지 않습니다.  그게 자본의 논리이구요.