[목 차]

미래를 여는 두 열쇠, AI와 양자컴퓨터

 

01 I의 이해

02 양자컴퓨터의 이해

03 AI와 양자컴퓨터의 만남

04 양자 AI

05 AI로 구현하는 양자 시뮬레이션

06 하이브리드 양자-고전 컴퓨팅

07 양자 AI를 위한 소프트웨어와 플랫폼

08 양자 AI의 산업 응용

09 기술적 도전과 윤리적 고찰

10 미래 전망과 사회적 영향

 

[본 문]

앞으로 AI는 더욱 강력한 연산 능력, 적은 데이터로도 학습할 수 있는 효율적 모델, 사람 수준의 추론 능력 등 다양한 방향으로 진화할 것으로 전망된다. 특히 최근에는 AGI를 향한 연구가 활발하며, 이는 특정 작업에 한정된 기존의 ANI를 넘어, 다양한 문제를 자율적으로 해결할 수 있는 AI를 지향하고 있다. 한 예로 구글 딥마인드는 로봇 조작, 이미지 캡셔닝, 게임 플레이 등 600여 가지의 다양한 작업을 처리하는 AI 모델 Gato를 개발했다. Gato와 같은 AI 모델은 규모를 확장해 가면 AGI에 가까워질 수도 있다.

－01_“AI의 이해” 중에서

 

양자컴퓨터 기술을 AI 기술 개발에 활용한 연구 결과들은 놀라운 성능을 보인다. 특정 문제에서 고전 컴퓨터와 비교하여 계산이 기하급수적으로 빠른 양자컴퓨터의 장점을 활용한 ‘양자 AI(quantum AI, QAI)’다. 중첩과 얽힘을 활용한 양자컴퓨터가 가지는 연산 이점을 활용하여 고전 컴퓨터로 해결하기 어려운 복잡한 문제를 획기적으로 처리할 수 있는 양자 우위를 활용하는 양자 AI는 기계 학습, 인공 신경망, 대규모 언어 모델 등의 AI 연구와 개발에 활용되고 있다. 실제 실험에서 기존 AI 모델이 2만 번 학습해야 도달하는 성능을 양자컴퓨터 기반 AI 모델은 단 26번 학습으로 달성한 사례도 보고됐다. 또한 양자컴퓨터는 기존 방식으로는 처리하기 어려운 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 파악할 수 있어 새로운 AI 발전 가능성을 제시하고 있다.

－03_“AI와 양자컴퓨터의 만남” 중에서

 

하이브리드 양자ᐨ고전 컴퓨팅 전략은 단지 기술적 한계를 보완하는 차원을 넘어, 양자컴퓨팅의 성능을 실용적으로 끌어올리는 핵심 방법론으로 자리를 잡고 있다. VQE의 경우, 분자의 바닥상태 에너지 계산을 위해 양자 회로로 파라미터화된 상태를 생성하고, 고전 알고리즘이 그 상태를 반복적으로 최적화함으로써 점점 정확한 에너지를 도출해 낸다. 이러한 방식은 NISQ 하드웨어에서 실행할 수 있으면서도 양자 우위를 실현할 가능성을 열어주었고, 현재 화학, 물리, 재료 과학, 금융 분야 등 다양한 실험적 시도에 적용되고 있다.

－06_“하이브리드 양자-고전 컴퓨팅” 중에서

 

양자 AI가 가진 압도적 연산 능력과 AI의 자율성이 결합할 경우, 사람의 예상 범위나 실시간 관리 체계를 벗어나는 ‘통제 불가능한 AI’ 출현에 대한 우려가 실제로 제기되고 있다. 연구자들은 고차원 최적화, 자율 의사 결정 등에서 AI가 스스로 목표를 재구성하거나, 미처 사람이 테스트하지 않은 조건에서 예측 불가한 결과와 방향성을 형성할 수 있다고 경고한다. 특히 생성형 AI와 AI 에이전트(AI agents 또는 agentic AI), 대규모 AI 자동화 및 강화 학습 시스템이 양자컴퓨팅으로 초고속 학습과 추론을 할 경우, 양자 AI는 사람이 이해하기 힘든 형태의 블랙박스화, 책임 소재 부재, 알고리즘 편향, 악의적 활용 등 위험의 스펙트럼이 넓어진다.

－09_“기술적 도전과 윤리적 고찰” 중에서