2028년까지 초거대 AI 모델 수 추이 전망: 규제의 시대가 온다

2028년까지 EU AI Act와 미국 AI 확산 프레임워크의 컴퓨팅 기준을 초과하는 초거대 AI 모델 수가 급증할 것으로 예측되며, 이는 AI 규제의 중요성을 강조합니다. 연구에 따르면, 매년 기준 초과 모델 수는 초선형적으로 증가하며, AI 모델 개발의 가속화와 책임감 있는 AI 거버넌스의 필요성을 보여줍니다.

최근 AI 기술의 발전 속도는 놀랍습니다. 특히 초거대 AI 모델들은 그 규모와 영향력이 날마다 커지고 있으며, 이는 자연스럽게 사회적, 윤리적 문제들을 야기합니다. 이에 따라 EU AI Act와 같은 강력한 규제들이 등장하고 있으며, AI 모델 훈련에 사용된 컴퓨팅 규모를 기준으로 규제를 적용하는 추세가 뚜렷해지고 있습니다.

EU AI Act는 10²⁵ FLOP 이상의 컴퓨팅을 사용하여 훈련된 범용 AI 시스템에 대해 엄격한 요구사항을 적용합니다. 미국의 AI 확산 프레임워크 또한 10²⁶ FLOP 이상의 컴퓨팅으로 훈련된 모델을 '통제 모델'로 분류하여 다양한 규제를 적용합니다.

Iyngkarran Kumar와 Sam Manning의 연구에 따르면, 2028년까지 이러한 기준을 넘어서는 AI 모델의 수는 상당히 증가할 것으로 예상됩니다. 구체적으로:

• EU AI Act 기준 (10²⁵ FLOP): 103개에서 306개 (90% 신뢰구간)
• AI 확산 프레임워크 기준 (10²⁶ FLOP): 45개에서 148개 (90% 신뢰구간)

놀라운 점은 이러한 증가 추세가 단순히 선형적인 것이 아니라는 것입니다. 매년 기준을 초과하는 모델의 수는 이전 해보다 더 많이 증가하는 초선형적 성장을 보일 것으로 예측됩니다. 이는 AI 모델 개발의 폭발적인 성장을 보여주는 동시에, AI 규제의 중요성을 더욱 강조합니다. 단순히 최대 훈련 규모를 기준으로 규제를 적용하는 방식은 연간 14-16개의 모델을 포착하는 상대적으로 안정적인 추세를 보입니다.

이러한 연구 결과는 AI 기술의 발전 속도와 그에 따른 사회적 영향을 고려하여 AI 규제에 대한 논의를 더욱 심화시킬 필요성을 시사합니다. 앞으로 AI 모델의 규모와 영향력은 더욱 커질 것이며, 책임감 있는 AI 개발과 효과적인 규제는 AI 기술의 지속가능한 발전을 위해 필수적입니다. 우리는 AI 기술의 긍정적 측면을 극대화하면서 부정적 영향을 최소화하는 방안을 모색해야 합니다. 이는 기술 개발자, 정책 입안자, 그리고 우리 모두의 책임입니다.