젠신 “AI 미래는 단일 거대 모델 아닌 ‘탈중앙화 스웜’…구조적 한계 넘는다”

[블록미디어 지승환 기자] 탈중앙화 인공지능(AI) 컴퓨팅 네트워크 프로젝트 젠신(Gensyn·AI)이 현재 디지털자산(가상자산) 및 빅테크 업계를 지배하고 있는 ‘단일 거대 모델(Supermodel)’ 중심의 AI 패러다임이 종말을 고하고, 수많은 소형 모델이 협력하는 ‘탈중앙화 AI 스웜(Swarm·군집)’ 체제가 도래할 것이라고 선언했다.

젠신은 28일(현지시각) X(옛 트위터)를 통해 지난 수년간 AI 업계를 관통한 ‘더 크게 훈련하고 더 중앙집중화한다’는 공식이 한계에 직면했다고 진단했다. 그 근거로 AI 비서와 인간 간 방향성 일치(Alignment·정렬) 연구의 ‘불가능성 결과(Impossibility Result)’를 제시했다.

동일한 능력을 가진 모델이라도 모든 사람에게 동일한 품질의 서비스를 제공하는 것은 구조적으로 불가능하다는 설명이다. 결국 하나의 거대한 모델은 누군가에게는 품질 저하를 강요하는 ‘타협의 산물’이 될 수밖에 없다는 지적이다.

빅테크의 거대 모델들이 스케일링 법칙(Scaling Law)의 한계에 부딪혀 비용 대비 신뢰성 개선 속도가 느려지는 것도 탈중앙화 아키텍처가 부각되는 주요 원인으로 꼽혔다.

젠신은 단일 모델이 고립되어 발전하는 구조 대신, 다수의 모델이 네트워크 안에서 문제를 해결하고 서로의 답변을 비판·투표하며 수정하는 ‘RL 스웜’을 대안으로 제시했다.

자체 실험 데이터에 따르면, 이 같은 협력적 접근법의 기반이 되는 ‘SAPO’ 알고리즘은 단독으로 훈련된 모델과 비교해 누적 보상(Cumulative Reward) 수치를 94% 향상시켰다.

특히 젠신은 이 스웜 네트워크가 허가 없고 개방된 구조여야 한다고 강조했다. 동일한 모델들이 참여하는 스웜은 새로운 지식을 창출할 수 없지만, 서로 다른 역량을 가진 탈중앙화된 참여자들이 모일 때 네트워크가 스스로 학습할 수 있는 신호가 훨씬 풍부해지기 때문이다.

젠신은 자사의 코드어시스트(CodeAssist) 및 블록어시스트(BlockAssist) 연구를 언급하며, AI 정렬의 기준이 기존의 사후 피드백(RLHF)에서 유저의 행동 흐름을 실시간으로 관측해 의도를 파악하는 ‘도구 중재 게임(Tool Mediation Game)’ 형태로 진화하고 있다고 설명했다. 이는 최근 메타(Meta)가 추진 중인 뉴럴 컴퓨터(Neural Computer) 인프라와도 궤를 같이한다. 사용자가 모든 명령을 명시적으로 내리지 않아도, 모델이 백엔드에서 하드웨어 및 API 환경을 조율해 결과물을 도출하는 방식이다.

소형 모델(SLM)의 성능이 고도화되면서 이 같은 다중 에이전트(Multi-agent) 워크플로의 경제성도 확보됐다. 거대 모델을 한 번 호출하는 것보다, 특정 영역에 특화된 소형 에이전트들에게 작업을 분산하고 조율하는 편이 토큰 소모량과 비용 측면에서 훨씬 유리해졌기 때문이다.

젠신은 “우리가 꿈꾸는 장기적 비전은 단순히 모든 것을 아는 똑똑한 챗봇이 아니다”며 “에이전트들이 배경에서 끊임없이 구동되는 일종의 ‘미러 월드(Mirror World)’를 구축하고, 유저들은 그 위에서 개인화된 레이어를 통해 자신에게 딱 맞는 맥락을 제공받는 것”이라고 밝혔다.

이어 “이러한 지능 레이어가 소수 권력에 의해 중앙집중식으로 통제된다면 좁은 가치관에 갇힌 AI가 태어날 것”이라며 “AI 스웜 시스템이 개방적이고 다양성을 유지할 수 있도록 웹3 인프라를 결합하는 것이 지금 우리가 해야 할 일”이라고 덧붙였다.