[Techmeme 요약] 전(前) 딥마인드·애플·오픈AI 전문가들이 설립한 '트라젝토리', 사용자 상호작용 기반 '지속 학습' AI로 1,500만 달러 투자 유치
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설명
인공지능(AI) 기술이 우리 삶 깊숙이 파고들고 있지만, 여전히 중요한 한계가 있습니다. 바로 '학습'을 멈춘다는 점이죠. 마치 한 번 배운 지식으로 평생을 사는 사람처럼, 대부분의 AI는 훈련이 끝나면 더 이상 똑똑해지지 않습니다. 이러한 AI의 고질적인 문제를 해결하기 위해 구글 딥마인드(Google DeepMind), 애플(Apple), 오픈AI(OpenAI) 등 최고의 AI 연구소 출신들이 뭉쳐 '트라젝토리(Trajectory)'라는 스타트업을 설립했습니다. 이들은 사용자 상호작용을 통해 AI가 끊임없이 배우고 발전하는 '지속 학습(Continual Learning)' 모델을 개발하며, 최근 1,500만 달러(약 200억 원)의 시드 투자(Seed Round)를 유치하며 큰 주목을 받고 있습니다.
### 배경 설명
현재 우리가 접하는 대부분의 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 같은 최신 AI는 방대한 데이터를 한 번에 학습한 후 '정적(Static)'인 상태로 작동합니다. 즉, 훈련이 완료되면 더 이상 새로운 경험이나 실수를 통해 스스로 개선하지 못한다는 한계가 있습니다. 이는 마치 시험 공부를 마친 학생이 더 이상 새로운 지식을 습득하지 않는 것과 같습니다.
하지만 현실 세계는 끊임없이 변화하고, 사용자들의 요구사항도 시시각각 달라집니다. 이러한 환경에서 AI가 진정으로 유용해지려면, 실시간으로 새로운 정보를 받아들이고, 자신의 오류를 수정하며, 지속적으로 성능을 향상시키는 능력이 필수적입니다. AI 연구자들은 이러한 '지속 학습' 능력을 인공지능 발전의 다음 단계로 오랫동안 지목해 왔습니다. 트라젝토리는 바로 이 '지속 학습'이라는 AI의 '잃어버린 피드백 루프(Missing Feedback Loop)'를 구축하는 것을 목표로 합니다.
### 트라젝토리, AI의 '잃어버린 피드백 루프'를 찾다
트라젝토리는 구글 딥마인드, 애플, 오픈AI, 메타 슈퍼인텔리전스 랩스(Meta Superintelligence Labs) 등 세계 최고 수준의 AI 연구소 출신들이 모여 설립한 스타트업입니다. 이들은 AI가 실제 사용자 상호작용 데이터를 기반으로 지속적으로 학습하고 개선될 수 있는 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 합니다. 공동 창업자이자 최고경영자(CEO)인 로낙 말데(Ronak Malde)는 AI 코딩 제품들이 빠르게 성장한 핵심 이유 중 하나가 바로 '지속 학습'의 초기 형태를 적용했기 때문이라고 설명합니다. 즉, 사용자가 제품과 어떻게 상호작용하는지에 대한 실제 데이터를 활용하여 모델을 지속적으로 개선해 나가는 방식입니다. 트라젝토리는 이러한 성공적인 접근 방식을 코딩 분야를 넘어 다양한 산업에 적용하고자 합니다.
### 사용자 경험 기반의 AI 개선 방식
트라젝토리의 핵심 아이디어는 AI 모델이 '정적'이지 않고, 실제 사용 환경에서 발생하는 피드백을 통해 끊임없이 '성장'하도록 만드는 것입니다. 예를 들어, AI 고객 지원 에이전트를 구축하는 고객사 '데카곤(Decagon)'의 경우, AI가 고객의 반품 요청을 처리하지 못하고 상담사를 연결해야 할 때마다, 트라젝토리 플랫폼은 이 실패 사례를 기록하고 이를 바탕으로 새로운 모델을 '후처리 훈련(Post-training)'합니다. 이 과정은 빠르면 매주 이루어지며, 이를 통해 AI는 특정 업무에서 기존의 대규모 AI 모델보다 더 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다고 트라젝토리는 주장합니다. 이는 오픈소스(Open-source) 모델을 기반으로 기업의 특정 요구에 맞춰 최적화하는 방식으로 진행됩니다.
### 기업 AI 도입의 새로운 해법 제시
많은 기업들이 AI를 도입하고 싶어 하지만, 이를 위해서는 '선행 배치 엔지니어(Forward Deployed Engineers)'와 같은 전문 인력을 고용하여 AI 제품을 구축하고 지속적으로 관리해야 하는 부담이 있었습니다. 트라젝토리는 기업들이 자체적으로 AI 스택(AI Stack)을 지속적으로 문제 해결할 필요 없이, AI 모델이 스스로 개선되도록 돕는 제품을 만드는 것을 목표로 합니다. 현재는 주로 AI 네이티브(AI-native) 기업들과 협력하고 있지만, 장기적으로는 포춘 500(Fortune 500) 기업들을 포함한 더 넓은 시장으로 확장할 계획입니다. 이는 기업들이 AI를 더 쉽고 효율적으로 도입하고 운영할 수 있는 길을 열어줄 것입니다.
### 거물급 투자자들의 지지
트라젝토리는 벤처 캐피탈(Venture Capital) 회사인 컨빅션(Conviction)이 주도하고 베세머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners), 래디컬 VC(Radical VC), 박스그룹(BoxGroup) 등이 참여한 시드 라운드에서 1,500만 달러를 유치했습니다. 기업 가치(Valuation)는 1억 1,500만 달러(약 1,500억 원)로 평가받았습니다. 특히 구글 딥마인드의 수석 과학자(Chief Scientist)인 제프 딘(Jeff Dean)과 'AI의 대모'로 불리는 스탠포드 대학교(Stanford University) 교수 페이페이 리(Fei-Fei Li) 등 AI 분야의 저명한 인사들도 개인 투자자로 참여하여 트라젝토리의 비전에 대한 강력한 신뢰를 보여주었습니다.
### 진정한 '지속 학습'을 향한 여정
일부 비평가들은 트라젝토리의 현재 모델이 주 1회 업데이트되는 방식이 전통적인 의미의 '진정한 지속 학습'과는 거리가 있다고 지적하기도 합니다. 하지만 공동 창업자 마이클 엘라브드(Michael Elabd)는 이는 시작에 불과하다고 말합니다. 그는 AI 산업이 경험을 통해 학습하는 새로운 패러다임으로 나아가고 있으며, 트라젝토리의 궁극적인 목표는 AI 모델이 매일, 심지어 매시간, 또는 모든 사용자 상호작용마다 업데이트될 수 있는 플랫폼을 구축하는 것이라고 강조합니다. 나아가 각 개인에게 맞춰 학습하는 AI를 만드는 비전까지 제시하며, AI의 미래에 대한 큰 그림을 그리고 있습니다.
### 가치와 인사이트
트라젝토리의 등장은 AI 기술이 단순한 '도구'를 넘어 '살아있는 시스템'으로 진화할 수 있음을 보여줍니다. 현재 AI의 가장 큰 한계 중 하나인 '정적 학습' 문제를 해결하려는 시도는, AI가 실제 세계의 복잡성과 변화에 더욱 유연하게 대응하고, 사용자 경험을 지속적으로 개선하며, 궁극적으로는 인간의 지능에 더 가까워질 수 있는 중요한 발판을 마련합니다. 이는 AI가 특정 작업을 수행하는 것을 넘어, 스스로 성장하고 발전하는 '지능형 에이전트(Intelligent Agent)'로 나아가는 길을 열어줄 것입니다.
### 향후 전망
트라젝토리와 같은 '지속 학습' AI 기술이 성공적으로 확산된다면, 우리 사회와 산업 전반에 걸쳐 혁명적인 변화가 일어날 것입니다.
**산업:** 기업들은 더 이상 값비싼 전문 인력을 고용하여 AI 모델을 수시로 업데이트할 필요 없이, AI가 스스로 최적화되는 시스템을 구축할 수 있게 됩니다. 이는 AI 도입 장벽을 낮추고, 모든 규모의 기업이 맞춤형 AI 솔루션을 활용할 수 있도록 할 것입니다. 고객 서비스, 의료 진단, 금융 분석, 교육 등 다양한 분야에서 AI는 실시간으로 변화하는 데이터를 학습하여 더욱 정확하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 의료 AI는 환자의 최신 건강 데이터를 학습하여 진단 정확도를 높이고, 교육 AI는 학생의 학습 진행 상황에 맞춰 실시간으로 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.
**일과 사회:** AI가 지속적으로 학습하고 개선됨에 따라, 인간은 반복적이고 예측 가능한 업무에서 벗어나 더욱 창의적이고 전략적인 역할에 집중할 수 있게 됩니다. AI는 개인 비서처럼 각 사용자의 선호도와 행동 패턴을 학습하여 더욱 정교한 맞춤형 서비스를 제공할 것입니다. 규제 측면에서는 AI의 지속적인 변화와 학습 과정을 어떻게 투명하게 관리하고 책임 소재를 명확히 할 것인지에 대한 새로운 논의가 필요해질 수 있습니다. 또한, AI가 특정 편향(Bias)을 학습하지 않도록 지속적인 모니터링과 윤리적 가이드라인 마련이 더욱 중요해질 것입니다. 궁극적으로, AI는 단순한 도우미를 넘어 우리의 삶과 함께 성장하고 진화하는 동반자가 될 것입니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Techmeme
- Techmeme 리버: [techmeme.com](https://www.techmeme.com/260527/p30#a260527p30)
- 원문 기사: [링크 열기](https://www.wired.com/story/ex-google-apple-ai-researchers-want-to-make-ai-that-gets-smarter-as-you-use-it/)
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출처: Techmeme ([Original Article](https://www.wired.com/story/ex-google-apple-ai-researchers-want-to-make-ai-that-gets-smarter-as-you-use-it/))
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