[PRNewswire] 알파고를 넘어, AI는 인간적 맥락에서 신뢰를 얻을 수 있을 것인가?

그린스팟 오픈 테스트, 프로기사들을 상대로 한 치수고치기 7국을 통해 인간적 맥락 안에서 AI의 의미 있는 진전을 보여줄 수 있는지를 검토

서울, 한국 2026년 4월 9일 /PRNewswire=연합뉴스/ -- 바둑 AI와 프로기사들 사이의 치수고치기 대결이 벌어진다. 코드 네임: 블루스팟 오퍼레이션스(Code Name: BlueSpot Operations)가 주최하는 그린스팟 오픈 테스트(GreenSpot Open Test)는 메인 이벤트를 앞두고 진행되는 치수고치기 공개 테스트 이벤트다. 이번 행사는 2026년 4월 14일 화요일 오전 9시 30분 서울에서 열리며, 한국기원 소속의 서로 다른 프로기사들을 상대로 한 치수고치기 대국 7국으로 구성된다.

대국에 참가하는 기사들은 현장에 직접 참석하며, 현장 지정 기기를 사용해 Online-Go.com [https://online-go.com/]에서 대국한다. 대국은 유튜브에서 영어 해설로 생중계 [https://www.youtube.com/watch?v=Xd6M_b7ksLg]되며, 해설은 세계 여자 랭킹 1위 경력의 조혜연 9단이 맡는다.

대국은 중국룰로 덤 없이, 기본시간 5분 + 30초 초읽기 3회 조건으로 진행된다. AI는 RTX 4090을 사용하는 현장의 단일 GPU 시스템에서 구동된다. 시작 치수는 테스트 목적에 맞게 정해지며, 대국 당일 공개된다. 치수는 각 대국 결과에 따라 한 점씩 조정되며, 범위는 호선부터 9점까지다.

참가자는 평균 이상 수준의 프로기사들을 기준으로 선정되며, 구체적으로는 Go Ratings 상위 35%~50%, 즉 3월 30일 게시된 Go Ratings 기준 313위~446위에 해당하는 기사들 가운데서 정해진다. Go Ratings에 등재되지 않은 기사에 대해서는 이에 대응하는 한국기원 3월 랭킹 116위~183위 구간이 적용된다. 참가하는 기사들의 신원은 공개되지 않으며 참가 가능 랭킹 구간이 공개된다.

대국료와 승리 상금은 원화로 지급된다. 1국당 대국료는 200만 원이며, 아래 표는 대국료 200만 원에 더해 지급되는 치수별 승리 상금을 정리한 것이다.

치수 | 승리 상금

호선 | 6,400만 원

선 | 3,200만 원

2점 | 1,600만 원

3점 | 800만 원

4점 | 400만 원

5점 | 200만 원

6점 | 100만 원

7점 | 60만 원

8점 | 40만 원

9점 | 30만 원

또한 한국기원에서 파견한 공식 심판이 대국을 맡는다. 심판은 현장에서 참가 기사들의 신원을 확인하고, AI가 구동되는 현장의 단일 GPU 시스템을 확인하며, 부정행위 방지 검사를 수행한다.

10년 전 알파고는 AI가 바둑에서 인간 최고 수준을 넘어설 수 있다는 점을 매우 선명하게 보여주었다. 많은 사람들에게 그 순간은 단순한 기술적 성취를 넘어, AI를 통해 많은 난제를 극복할 수 있을 것이라는 기대를 불러일으켰다. 그러나 10년이 지난 지금도 AI는 여전히 경탄뿐 아니라 반복되는 회의와 거품 논란 속에 놓여 있다. 오늘날의 AI 시스템은 한때는 놀라운 것으로 여겨졌을 결과들을 만들어 내지만, 동시에 무시하기 어려운 실패도 계속 드러내고 있으며, 그 간극은 더 중대한 한계들이 과연 극복될 수 있는지에 대한 의문을 여전히 남겨 두고 있다.

그 한 가지 가능한 이유는, AI 자신의 훈련 세계 안에서의 최적화가 인간 세계 안에서 자동으로 의미를 갖게 되지는 않기 때문일 수 있다. AI가 실제로 사용되고, 평가되며, 의미를 부여받는 곳은 인간 세계다. AI가 진정한 의미를 가지려면, 그 의미는 결국 인간이라는 맥락 안에서 성립해야 한다. 바둑 AI는 주로 자신과 비슷한 AI를 상대로 한 자기 대국을 통해 학습해 왔고, 그 과정에서 얻어진 '최선의 수'는 인간의 판단, 인간의 불안정한 후속 진행, 불균등한 조건 속에서도 가장 의미 있는 수와는 다를 수 있다. 더 넓게 보면, 오늘날 대부분의 AI 시스템은 애초에 인간적 맥락 안에서 기능하도록 만들어지지만, 그 맥락 안에서 풀어야 할 문제는 고정된 규칙과 완전정보를 가진 바둑보다 훨씬 더 모호하고 복잡하다. 그래서 현재 AI 시스템의 목표 설정과 훈련 방식, 평가 체계는 그 맥락을 아직 충분히 포착하지 못하고 있을 수 있다. 그리고 바로 그 차이 때문에, 오늘날의 AI는 인상적인 성과에도 불구하고 실제 사용 환경에서는 반복적으로 실패와 한계를 드러내고 있다.

이 때문에 이 프로젝트는 인간 프로기사들을 상대로 한 접바둑에 주목한다. 인간을 상대로 한 접바둑은, 자가 대국 중심의 자기완결적 세계에서 이루어진 최적화와는 다른 접근이 인간적 맥락 안에서도 의미 있는 진전으로 이어질 수 있는지를 시험하기에 특히 적절한 무대다. AI는 이미 불리한 조건에서 출발할 뿐 아니라, 인간의 실수, 인간의 심리, 후속 진행의 한계가 함께 작동하는 자리에서 기능해야 하기 때문이다. 그런 의미에서 이번 프로젝트가 묻는 것은 단지 동등한 조건에서 AI가 얼마나 강한가가 아니라, 맥락이 바뀔 때 최적성의 의미 자체도 달라지는 상황에서 여전히 의미 있는 진전을 보여줄 수 있는가이다. 그린스팟 오픈 테스트는 무대를 인간 프로기사들과의 치수고치기 대국에, 그것도 단일 GPU 조건 아래 놓음으로써, AI가 자기 대국 중심으로 최적화된 세계와는 다른 인간적 맥락 안에서도 의미 있는 진전을 보여줄 수 있는지, 그리고 그러한 진전이 매우 제한된 연산 자원 아래에서도 여전히 보여질 수 있는지를 검토하기 위한 무대다. 만약 그 무대에서 의미 있는 진전이 확인된다면, 그것은 AI의 미래를 더 희망적으로 바라볼 수 있는 근거가 될 수 있다.

그린스팟(GreenSpot)은 차후의 메인 이벤트에 사용될 AI인 블루스팟(BlueSpot)의 테스트 버전들 중 하나의 코드명이자 이번 대국에 사용되는 버전이다. 블루스팟은 현 단계에서는 코드명으로만 제시된다. 더 자세한 내용은 메인 이벤트와 함께 공개될 예정이다. 더 자세한 정보는 프로젝트 개요 [https://codenamebluespot.com] (단축 링크: [https://cblue.spot]) 및 오픈 테스트 세부 정보 [https://codenamebluespot.com/open-test] (단축 링크: [https://cblue.spot/open-test])에서 확인할 수 있다. 이와 함께 조혜연 9단이 이번 행사의 의미를 짚고 전망하는 영상 [https://www.youtube.com/watch?v=7zL4LmlvATU]도 공개되어 있다.

출처: Code Name: BlueSpot Operations

[※ 편집자 주 = 이 보도자료는 자료 제공사에서 제공한 것으로, 연합뉴스는 내용에 대해 어떠한 편집도 하지 않았으며, 연합뉴스의 편집방향과는 무관함을 밝혀 드립니다.]

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