치타는 웃고 있다, 구글은 무엇을 바라보는가

Google이 Gemini 3.6 Flash를 출시했습니다. 3.5보다 출력 토큰을 17% 덜 쓰고 가격도 내렸습니다. 코딩과 컴퓨터 조작 성능도 개선됐지만, 새로운 세대라고 부를 만큼 큰 도약은 보이지 않았습니다. 빠르고 실용적인 모델은 맞아도, 이전 모델보다 확실히 앞섰다고 말하기에는 애매하다는 반응이 많았습니다.

구글은 더 먼 미래를 준비하고 있는 걸로 보입니다. 공식 블로그에는 Gemini 4의 사전학습을 이미 시작했다는 내용도 담겼습니다. 구글은 이번 학습을 자사가 진행한 사전학습 가운데 가장 야심찬 시도라고 설명했습니다. 지금 당장 나온 것은 Gemini 3.6이지만, 구글이 다음 도약을 기대하는 모델은 Gemini 4인 것 같습니다.

구글 모델은 원래 사전학습으로 익힌 지식을 꺼내 답하는 데 강했습니다. 넓은 분야의 지식과 긴 문맥을 다루거나, 문서와 이미지를 함께 읽는 작업에서는 꾸준히 좋은 평가를 받았습니다. 반대로 최신 정보를 검색해 답에 정확히 반영하는 일과 실제 코딩 에이전트에서는 답답함을 보여줬습니다. Gemini 4를 기대하게 되는 이유도 구글이 가장 잘해 온 사전학습에 다시 크게 승부를 걸었기 때문입니다.

DeepMind가 준비하는 것은 더 큰 모델만이 아닙니다. Gemini 공동 책임자들은 지속학습을 다음 과제로 직접 꺼냈습니다. 지금의 AI는 학습이 끝난 순간 지식과 능력이 사실상 고정되고, 새로운 내용을 모델 자체에 넣으려면 다시 훈련해야 합니다. 새 지식을 익히는 동안 이전에 알던 것을 잃어버리는 문제도 있습니다. 지속학습이 가능해지면 AI는 사용 과정에서 얻은 경험을 쌓고, 이전 지식을 잊지 않으면서 새로운 지식을 계속 받아들일 수 있습니다.

Google과 DeepMind는 원래 남들이 달리는 길에서 조금 더 앞서는 것보다 새로운 길을 먼저 만드는 일을 좋아했습니다. Transformer와 AlphaGo도 그렇게 나왔습니다. 이번에 DeepMind가 바라보는 다음 길은 AI가 어떻게 계속 배우고 스스로 나아질 수 있는지에 있습니다.

주인장은 DeepMind가 지속학습을 AGI에 도달하는 길 중 하나로 보고 있는 것은 아닐지 생각해 봅니다. AGI라면 한 번 학습한 지식으로만 버티는 거대한 모델이어서는 안 될 겁니다. 새로운 경험을 받아들이고, 이전 지식을 잃지 않으면서 어제보다 나아져야 합니다. 그런 의미에서 지속학습은 언젠가 반드시 지나야 할 길일 겁니다.

Gemini 3.6만 보면 Google이 도약했다고 말하기는 어렵습니다. 하지만 한쪽에서는 Gemini 4의 사전학습을 시작했고, 다른 한쪽에서는 AI가 배우는 방식 자체를 바꾸려 하고 있습니다. Google의 다음 도약은 Gemini 3.6의 벤치마크가 아니라, 더 이상 학습을 멈추지 않는 모델에서 나올지도 모르겠습니다.