구글이 발표한 새로운 인공지능 기술인 ‘중첩 학습(overlapping learning)’은 인간 뇌의 학습 방식을 모방하여 학계와 산업계의 관심을 끌고 있다. 이 기술은 전체 모델이 아니라 특정 ‘기능 영역’만 선택적으로 학습하는 방식으로, 이는 뇌의 국소적 활성화 메커니즘을 반영하고 있어 주목받고 있다. 본 글에서는 중첩 학습의 개념과 구글의 적용 전략, 그리고 향후 AI 생태계에 미칠 영향을 논의한다.
중첩 학습의 개념
‘중첩 학습(overlapping learning)’이라는 용어는 대규모 AI 모델 내에서 특정 뉴런 집단이나 기능 영역만 선택적으로 학습하는 방법을 의미한다. 이는 인간 뇌가 주어진 자극에 따라 관련 부분만 활성화되는 구조를 따르며, 기존 딥러닝 방식처럼 전체 모델을 사용하는 것이 아니라 ‘기능 단위’로 범위를 제한함으로써 효율성과 유연성을 동시에 확보할 수 있게 한다. 구글은 이 구조를 통해 많은 파라미터를 보유하면서도 소규모 네트워크처럼 작동하는 고효율 AI 시스템을 구현하고자 한다. 실제로 구글이 공개한 중첩 학습 모델은 수천억 개의 파라미터를 가지고 있지만, 입력 데이터에 따라 최대 5% 정도의 뉴럴 블록만 활성화된다. 이로 인해 모델은 특정 작업에 최적화된 경로만 활용해 계산 리소스를 줄이고, 중첩된 학습 영역 덕분에 일반화 능력 또한 향상된다. 이러한 접근 방식은 ‘모듈화’, ‘조건부 컴퓨팅’, ‘스파스 활성화’와 밀접히 관련되며, 최근 AI 성능 한계를 극복하기 위한 방안으로 주목받고 있다.
구글의 적용 전략과 기술적 의의
구글은 중첩 학습을 Pathways 시스템과 결합하여 다양한 분야에서 활용하고 있다. Pathways는 여러 AI 작업을 하나의 통합 모델로 수행하는 프레임워크이며, 여기서 중첩 학습은 ‘선택적 경로 활성화’를 통해 효율성과 확장성을 크게 개선한다. 기존 Transformer 기반 모델들이 입력 시 모든 구성 요소가 활성화되어 많은 계산력을 요구했던 반면, 구글은 특정 서브모듈만 사용되도록 설계하여 입력 상황에 맞게 경로를 선택할 수 있게 하였다. 이 구조는 멀티태스크 학습 및 상황 기반 응답에 적합하며, 다양한 입력 상황에 따라 다른 부분망이 활성화되어 더욱 자연스럽고 유연한 인공지능 반응을 가능하게 한다. 또한 중첩 학습은 지속적인 학습(continual learning)에도 유리하다는 평가를 받고 있다. 이전 모델들은 새로운 데이터가 들어올 때 과거 지식이 사라지는 ‘망각(catastrophic forgetting)’ 문제를 겪었지만, 구글 방식에서는 새로운 정보가 기존 경로와 겹치지 않는 다른 경로에 저장되어 정보 간 간섭을 최소화하고 장기 기억 기능도 갖출 수 있도록 돕는다.
AI 생태계에 미칠 영향과 향후 전망
중첩 학습은 단순한 기술 발전을 넘어서 향후 AI 모델 설계 패러다임 자체를 변화시킬 가능성이 높다. 그간 통용되던 ‘더 큰 모델 = 더 좋은 성능’이라는 공식 대신 이제는 ‘더 똑똑한 구조 = 더 효율적인 성능’이라는 새로운 방향성을 제시하고 있다. 이 기술이 널리 사용될 경우, 학습 속도 개선과 GPU/TPU 자원 절감 등 여러 산업 분야에서 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. 특히 에지 컴퓨팅, 자율주행차, 헬스케어 및 금융 자동화 분야에서 실질적인 적용 가능성이 커지고 있으며, 아직 초기 실험 단계지만 마이크로소프트와 오픈 AI 같은 주요 기업들도 비슷한 연구를 진행 중이다. 또한 연구자들은 인간 뇌와 AI 간 연결 고리를 찾으려는 노력을 활발히 하고 있다. 결국 중첩 학습은 단순히 빠른 인공지능 개발을 넘어 더욱 인간 뇌와 유사한 AI 개발의 전환점이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
구글이 제안한 중첩 학습 기술은 기존 인공지능 교육 방식을 근본적으로 재설계하려는 시도의 일환으로 볼 수 있다. 인간 뇌에서 영감을 받은 이 방법론은 AI가 보다 신속하고 효율적이며 유연하게 작동하도록 돕는다. 따라서 앞으로 인공지능의 미래는 단순히 모델 크기의 경쟁이 아닌 뇌와 비슷한 구조적 진화를 통해 이루어질 가능성이 크다.