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리처드 서턴 인터뷰 정리: LLM은 막다른 길인가, 경험에서 배우는 강화학습의 반론
튜링상 수상자이자 강화학습의 창시자인 리처드 서턴은 LLM에 목표도 세계 모델도 없다고 반박한다. 모방이 아니라 경험에서 배우는 AI, '쓰라린 교훈' 해석, AI 계승 논쟁까지 대담 내용을 정리했다.

핵심 메시지
쉽게 이해하기
대담 상대는 TD 학습과 정책 경사법을 만든 강화학습의 창시자 리처드 서턴이다. 진행자가 'LLM은 인터넷 텍스트를 흉내 내려면 세계 모델을 갖춰야 하지 않느냐'고 묻자, 서턴은 대부분 동의하지 않는다고 잘라 말한다. 사람의 말을 흉내 내는 것은 세계 모델을 만드는 일이 아니라, 세계 모델을 가진 존재를 흉내 내는 일이라는 것이다.
그가 보는 세계 모델의 조건은 무슨 일이 일어날지 예측하고, 예상과 다르면 놀라서 스스로를 고치는 것이다. LLM은 사용자가 무슨 말을 할지 물으면 답은 하지만, 실제로 벌어진 일에 놀라 자신을 바꾸지는 않는다고 그는 지적한다. 다음 토큰 예측도 세상이 돌려주는 반응이 아니라 자신이 무엇을 말할지에 대한 예측이므로 진짜 목표가 아니라고 본다.
논쟁의 축은 모방이 좋은 출발점인가로 옮겨간다. 진행자는 아이도 처음에는 모방으로 배운다고 하지만, 서턴은 아이가 눈을 굴리고 손을 휘젓는 행동에는 따라 할 본보기가 없다고 반박한다. 그는 심리학이 말하는 동물의 기본 학습 과정에 모방이라는 항목은 없으며, 다람쥐는 학교에 가지 않고도 세상을 배운다고 말한다. 물개 사냥처럼 여러 세대에 걸쳐 쌓인 기술이 모방으로 전수된다는 점은 인정하되, 그것을 기본 학습 위에 얹힌 얇은 층으로 본다.
그는 자신이 말하는 경험 패러다임을 이렇게 정리한다. 감각·행동·보상이 평생 이어지는 하나의 흐름이고, 지능이란 그 흐름을 바꿔 보상을 늘리는 일이며, 지식이란 그 흐름에 관한 진술이다. 흐름에 관한 진술이기에 흐름과 대조해 검증할 수 있고, 10년짜리 목표는 TD 학습의 가치 함수로 중간 진전을 보상으로 바꿔 다룬다. 사람이 새 직장에서 쓸모 있어지는 이유도 미리 알려줄 수 없는 그 자리만의 사정을 겪으며 배우기 때문인데, 세상이 워낙 커서 결국 살아가며 배울 수밖에 없다는 것이 그의 논거다.
그는 일반화가 저절로 좋아지지 않는다고도 강조한다. 경사하강법은 주어진 문제를 풀게 할 뿐이며, 새것을 배우면 옛것을 파괴적으로 잊는 현상이 나쁜 일반화의 증거라는 것이다. 대화 후반의 계승 논의에서는 인류를 대표하는 통일된 의사결정 주체가 없고, 지능의 원리는 결국 밝혀질 것이며, 인간 수준에서 멈추지 않을 것이고, 가장 지능적인 존재가 자원과 힘을 얻는 흐름은 불가피하다는 네 단계를 제시한다. 다만 복제한 자아가 밖에서 배운 것을 그대로 받아들이면 숨은 목표나 오염된 정보에 잠식될 수 있어 디지털 지능 시대의 보안이 큰 문제가 되리라는 경고도 덧붙인다.
주요 인사이트
- 서턴의 반론은 성능 논쟁이 아니라 정의 논쟁에 가깝다. 그는 '무엇이 옳은 행동인가'를 정의할 수 있느냐를 기준으로 삼고, 그 기준이 없는 체계에는 사전지식도 지속 학습도 성립하지 않는다고 본다.
- 대담자는 수학 올림피아드 성적을 일반화의 증거로 들지만, 서턴은 정답이 하나뿐인 문제를 푸는 것은 일반화가 아니라고 답한다. 여러 방식이 가능한데 그중 좋은 쪽을 택할 때가 일반화라는 구분이다.
- 그는 LLM이 과학의 도구로는 부적절하다고도 말한다. 무엇을 먹였는지 알 수 없을 만큼 방대한 사전 학습 탓에 통제된 비교가 불가능하다는 이유다.
- '쓰라린 교훈'을 LLM 확장의 근거로 쓰는 해석과 정면으로 갈린다. 서턴은 인간 지식을 넣는 방식이 늘 처음엔 잘 통했지만 결국 확장 가능한 방법에 밀렸다는 점을 강조한다.
- 그는 자신을 반골이 아니라 고전주의자라고 부른다. 자기 분야의 유행 대신 오랜 시간 마음을 연구해 온 전통과 견주어 생각한다는 태도다.
자주 묻는 질문
서턴이 LLM에 세계 모델이 없다고 보는 이유는 무엇인가?
그가 말하는 세계 모델은 어떤 행동을 하면 무슨 일이 벌어질지 예측하고, 예상과 다르면 그에 맞춰 스스로를 바꾸는 것이다. LLM은 사람이 무슨 말을 할지는 예측하지만 실제 결과에 놀라 조정하지 않으므로 이 조건을 충족하지 못한다는 것이다.
긴 목표를 가진 일은 강화학습에서 어떻게 다루나?
시간차(TD) 학습으로 장기 결과를 예측하는 가치 함수를 두고, 중간에 진전이 생겨 그 예측이 올라가면 그 상승 자체가 직전 행동을 강화한다. 체스에서 상대 말을 잡으면 승리 예측이 올라가 그 수가 보상되는 식이다.
그는 AI로의 계승을 어떻게 보나?
불가피하다고 보되 두려워할 일만은 아니라고 말한다. 복제되지만 이해되지 않는 존재의 시대에서, 우리가 원리를 이해하고 설계하는 존재의 시대로 넘어가는 전환이며, 그 결과를 후손으로 여길지 남으로 여길지는 우리의 선택이라는 것이다.
원문과 출처
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