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title: "어린이를 이기지 못하는 AI, 학습 원리는 여전히 미지수"
author: "VibeTimes"
published: "2026-08-24T10:46:06.978Z"
section: "technology"
tags: ["마이클 C 프랭크", "이선 갓리엡 윌콕스", "어린이", "이기지", "못하", "AI", "학습", "원리"]
language: "ja"
url: "https://vibetimes.co.kr/ja/news/cmt73zs3t2kb8htehmw2ws9n5"
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# 어린이를 이기지 못하는 AI, 학습 원리는 여전히 미지수

AI는 아이보다 10만 배 많은 데이터를 학습해야 한다. MIT Technology Review 보도에 따르면, 어린이는 극소량의 데이터로 모국어를 유창하게 습득하지만, AI는 아이가 접하는 데이터 양의 10만 배에 달하는 텍스트를 학습해야 유사한 수준에 도달한다.

최근 생성형 AI(ChatGPT, Claude 등)가 인간과 유사한 언어 능력을 갖추게 되었으나, 스탠퍼드대 인지과학자 마이클 C. 프랭크는 "최근 진전은 놀랍지만, 거실에서 1년 만에 이뤄지는 성취를 재현하려면 숲을 태우고 인류 지식 전체를 긁어모아야 한다"고 지적하며 효율성 문제를 제기했다.

실제로 메타가 공개한 오픈 웨이트 모델 라마 3.1은 사전학습 단계에서 15조 토큰을 소화했다. 그러나 문해력을 포함해 20세까지 아이가 접하는 단어 수는 약 3억 개에 불과하다.

조지타운대 인지과학자이자 언어학자인 이선 갓리엡 윌콕스는 최첨단 모델은 그 10배 이상의 데이터로 사전학습할 수 있다고 말했다. 학습 데이터가 온라인상에서 고갈될 수 있다는 2030년대 전망이 나온 가운데, AI 학습의 효율성 개선이 시급한 과제로 떠올랐다.