[Hacker News 요약] 1991년 뮌헨, 현재 AI 붐의 근간을 다지다
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설명
2026년 6월, 데이비드 하(Sakana AI)와 위르겐 슈미트후버(KAUST & IDSIA)는 현재 수조 달러 규모의 AI 산업의 근간이 30여 년 전 뮌헨에서 마련되었음을 조명했습니다.
ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 수천억 달러가 투자되는 가운데, 이들 현대 AI 시스템의 핵심 구성 요소들이 1991년 단 몇 달 만에 한 연구실에서 탄생했음을 강조합니다.
이러한 발견은 1991년 3월 26일부터 8월 31일 사이에 기술 대학교 뮌헨(TU Munich)의 위르겐 슈미트후버 연구실에서 나온 일련의 논문들을 통해 드러났습니다.
### 배경 설명
현재 인공지능(AI) 분야의 폭발적인 성장은 LLM의 발전과 함께 가속화되고 있으며, 이는 ChatGPT와 같은 모델의 등장으로 대중화되었습니다. 이러한 LLM의 성공은 획기적인 컴퓨팅 성능 향상과 방대한 데이터셋의 가용성에 힘입은 바 크지만, 그 근본적인 기술적 토대는 수십 년 전에 이미 구축되었습니다.
특히 1991년은 딥러닝의 핵심적인 발전이 이루어진 해로, 당시에는 지금과 같은 컴퓨팅 자원의 제약과 낮은 관심 속에서도 현대 AI의 초석이 되는 여러 개념들이 제시되었습니다. 위르겐 슈미트후버 교수가 이끌던 뮌헨 기술 대학교(TU Munich) 연구실은 이러한 혁신의 중심지였습니다.
이 시기에 발표된 연구들은 오늘날 LLM의 성능을 좌우하는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 초기 형태, 비지도 사전 학습(unsupervised pre-training), 신경망 증류(neural network distillation), 그리고 딥 잔차 학습(deep residual learning)과 같은 개념을 포함합니다. 이 기술들은 20세기와 21세기에 가장 많이 인용된 AI 논문의 중심에 있으며, 현재 가장 발전된 LLM을 구동하는 핵심 동력입니다. 또한, 생성형 AI의 기반이 되는 생성적 적대 신경망(GAN)의 초기 연구도 이 시기에 이루어졌습니다.
### 1991년 뮌헨의 핵심 AI 연구 발표
위르겐 슈미트후버 교수의 팀은 1991년 3월 26일부터 8월 31일까지의 짧은 기간 동안 현대 AI의 근간을 이루는 여러 중요한 기술들을 발표했습니다. 1991년 3월 26일에는 현재 ChatGPT의 'T'로 알려진 트랜스포머의 초기 형태인 비정규화 선형 트랜스포머(unnormalized linear Transformer, ULTRA)가 소개되었습니다. 이 모델은 입력 크기에 따라 계산 비용이 선형적으로 증가하는 효율성을 가졌습니다. 1991년 4월 30일에는 딥 신경망을 위한 비지도 사전 학습(Pre-Training) 개념이 제시되었으며, 이는 현재 ChatGPT의 'P'에 해당합니다. 같은 날, 신경망 증류(Neural network distillation) 기술도 발표되었는데, 이는 2025년 DeepSeek의 'Sputnik'과 같은 LLM에 핵심적으로 사용됩니다. 1991년 6월 15일에는 매우 깊은 신경망을 위한 딥 잔차 학습(deep residual learning)이 소개되었으며, 이는 20세기 최다 인용 AI 논문인 LSTM과 21세기 최다 인용 논문인 ResNet의 핵심 요소입니다. 마지막으로 1991년 8월 31일에는 신경망 세계 모델을 위한 생성적 및 적대적 네트워크(generative adversarial networks)에 대한 최초의 동료 검토 논문이 발표되었으며, 이는 현재 생성형 AI의 기반이 됩니다.
### 현대 LLM의 핵심 기술적 뿌리
1991년에 발표된 네 가지 핵심 기술—트랜스포머 변형, 비지도 사전 학습, 신경망 증류, 딥 잔차 학습—은 오늘날 가장 발전된 LLM의 성능을 뒷받침합니다. 특히, 딥 잔차 학습은 LSTM과 ResNet의 중심 기술로서, 각각 20세기와 21세기에 가장 많이 인용된 AI 논문의 기반이 되었습니다. 이러한 기술들은 2026년 1월 기준으로, 역사상 가장 자주 인용된 두 편의 과학 논문이 1991년의 연구에 직접적으로 기반하고 있다는 사실로 그 중요성이 입증됩니다.
또한, 1991년에는 인공 일반 지능(AGI) 달성을 위해 LLM만으로는 부족하다는 인식이 있었으며, 이를 위해 세계 모델(world models)을 통한 계획(planning) 및 재귀적 자기 개선(recursive self-improvement)과 같은 추가적인 기술 연구의 초기 기반이 마련되었습니다. 당시 뮌헨은 최초의 자율 주행 자동차가 등장한 곳이기도 하여, 진정한 AI의 중심지였습니다.
### AI 발전의 역사적 맥락과 미래 시사점
1991년 뮌헨에서 이루어진 연구들은 당시에는 컴퓨팅 비용이 현재보다 수백만 배 비쌌음에도 불구하고, 미래 AI의 발전을 예견하고 그 토대를 마련했다는 점에서 큰 의미를 가집니다. 데이비드 하와 위르겐 슈미트후버는 이 시기의 연구들이 오늘날 AI 붐의 직접적인 원동력이 되었음을 강조하며, AI 역사에 대한 깊이 있는 이해의 중요성을 역설합니다.
이러한 초기 연구들은 30년이 지난 지금, 전 세계 AI 커뮤니티에서 광범위하게 채택되고 있으며, AI 기술의 지속적인 발전과 혁신을 이끌고 있습니다. 1991년의 아이디어들이 어떻게 시대를 초월하여 현재 AI 기술의 핵심으로 자리 잡았는지 살펴보는 것은 AI 연구자 및 개발자들에게 중요한 통찰을 제공합니다.
### 가치와 인사이트
이 글은 현재 AI 붐의 근간이 되는 핵심 기술들이 1991년, 위르겐 슈미트후버 교수의 연구실에서 단기간에 집중적으로 개발되었음을 밝힙니다. 트랜스포머의 초기 형태, 비지도 사전 학습, 신경망 증류, 딥 잔차 학습 등은 오늘날 ChatGPT와 같은 LLM의 성능을 좌우하는 필수 요소입니다. 특히, 2026년 1월 기준으로 역사상 가장 많이 인용된 두 편의 과학 논문이 1991년의 연구에 기반하고 있다는 사실은 이 시기 연구의 지대한 영향력을 보여줍니다. 또한, 생성형 AI의 기반이 되는 GAN의 초기 연구도 이 시기에 이루어졌습니다. 이는 AI 기술 발전의 역사를 이해하고, 미래 연구 방향을 설정하는 데 중요한 시사점을 제공합니다.
### 기술·메타
- 1991년 3월 26일: 비정규화 선형 트랜스포머 (unnormalized linear Transformer, ULTRA)
- 1991년 4월 30일: 비지도 사전 학습 (unsupervised pre-training), 신경망 증류 (neural network distillation)
- 1991년 6월 15일: 딥 잔차 학습 (deep residual learning)
- 1991년 8월 31일: 생성적 및 적대적 네트워크 (generative adversarial networks, GAN)
### 향후 전망
1991년 뮌헨에서 시작된 AI 연구의 씨앗은 현재 전 세계적으로 AI 기술의 급속한 발전을 이끌고 있습니다. LLM의 성능 향상과 더불어, 생성형 AI, 강화 학습, 세계 모델 등 다양한 분야에서 혁신이 지속될 것으로 예상됩니다. 특히, 1991년에 제시된 비지도 사전 학습 및 신경망 증류와 같은 개념은 향후 더 효율적이고 강력한 AI 모델 개발에 중요한 역할을 할 것입니다. 또한, AGI(인공 일반 지능) 달성을 위한 연구는 계속될 것이며, 1991년 연구에서 제시된 세계 모델 기반 계획 및 재귀적 자기 개선과 같은 아이디어들이 이 과정에서 더욱 중요해질 수 있습니다. AI 커뮤니티는 이러한 역사적 기반 위에서 새로운 기술적 돌파구를 마련하기 위해 경쟁하고 협력할 것입니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Hacker News
- 토론(HN): [news.ycombinator.com](https://news.ycombinator.com/item?id=48599998)
- 원문: [링크 열기](https://people.idsia.ch/~juergen/ai-boom-roots-munich-1991.html)
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출처: Hacker News · [원문 링크](https://people.idsia.ch/~juergen/ai-boom-roots-munich-1991.html)
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