AGI

AGI(Artificial General Intelligence)는 인간이 수행할 수 있는 모든 지적인 업무를 성공적으로 수행할 수 있는 가상의 기계를 의미한다. 한국어로 인공일반지능, 강한 AI, 완전 AI라고도 한다. AGI는 인공지능(AI) 연구의 주요 목표 중 하나이며, SF 작가들과 미래학자들 사이에서 중요한 주제로 다뤄진다.

상세

AGI, 즉 인공일반지능은 인간과 유사한 수준의 지능을 갖춘 인공지능을 의미한다. 기존의 AI는 특정 작업에 특화된 성능을 보이는 데 반해, AGI는 다양한 문제를 이해하고 해결할 수 있는 범용적인 지능을 목표로 한다. 즉, AGI는 단일 작업이나 특정 분야에 제한되지 않고 인간처럼 여러 상황에서 자율적으로 사고하고 학습할 수 있는 능력을 지닌 인공지능이다.

오늘날의 AI는 바둑을 두거나 언어 번역, 이미지 인식 등 한 가지 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하지만, AGI는 이러한 특화된 작업을 넘어 여러 분야에서 인간과 유사한 지능적 능력을 발휘할 수 있다. 예를 들어, AGI는 인간처럼 데이터를 스스로 학습하고, 종합적인 판단을 내리며, 창의적인 문제 해결을 할 수 있다. 이러한 AGI는 언어 이해, 추론, 계획, 학습, 인식 등 다양한 지적 작업을 수행할 수 있으며, 기존의 인공지능 기술과는 차별화된 강력한 능력을 가진다.

AGI의 핵심 특징은 자율적인 학습 능력이다. 현재의 AI는 주어진 데이터를 기반으로 특정 작업을 수행하는 데 그치지만, AGI는 별도의 입력 없이도 스스로 학습하고 문제를 해결할 수 있다. 이는 인간의 지적 능력을 모방해 언어, 이미지, 사운드 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 이해하고 학습할 수 있는 능력을 포함한다. AGI는 인간의 뇌를 모방한 신경망 구조를 바탕으로, 창의성, 지각, 학습 능력을 갖춘 자율적인 지능체로 진화할 가능성이 있다.

챗GPT와 같은 기존의 초거대 언어 모델(LLM)은 AI 기술의 발전을 보여주는 대표적인 사례지만, AGI와는 본질적으로 다른 접근법을 취한다. 챗GPT는 특정 데이터에 기반한 언어 처리에 뛰어나지만, AGI처럼 자율적인 사고와 학습을 하지는 못한다. AGI가 현실화되면, 인간처럼 다양한 데이터를 받아들이고 종합적인 판단을 내리는 능력을 갖출 것으로 기대된다. 예를 들어, AGI는 자율주행차, 의료 진단, 창의적 문제 해결 등에서 인간 수준의 성능을 발휘할 수 있을 것이다.

AGI는 현재 이론적으로만 존재하며, 언제 실현될지 예측하기 어렵다. 일부 전문가들은 AGI 개발이 5년에서 10년 안에 이루어질 수 있다고 보지만, 이 목표를 달성하기 위해서는 기존 AI 기술의 한계를 넘어서야 한다. 특히 AGI는 인간과 같은 수준의 지능을 가질 수 있는 만큼, 윤리적 문제와 인간의 통제 가능성에 대한 논의가 필수적이다. 기술이 진보함에 따라 AGI는 인간 사회에 혁신적인 변화를 가져올 수 있지만, 동시에 통제할 수 없는 수준에 이를 위험성도 내포하고 있다.

따라서 AGI의 발전은 매우 신중하게 다루어져야 한다. 인간의 지적 능력을 모방하고 뛰어넘을 가능성을 지닌 AGI는 인류의 미래에 지대한 영향을 미칠 것이며, 그 실현은 기술적, 윤리적, 사회적 측면에서 매우 복잡한 문제를 동반할 것이다.

역사

인공일반지능(AGI)이라는 용어는 1997년 마크 구부르드(Mark Gubrud) 노스캐롤라이나 대학교 교수가 작성한 논문 '나노 기술과 국제 안보'에서 처음 등장했다. 구부르드 교수는 자기 복제 시스템을 갖춘 군사용 인공지능의 출현을 예측하며 이를 AGI로 정의했다. 개념적으로 AGI는 인간의 명령 없이 스스로 학습하고 훈련할 수 있는 자율적인 AI로, 인간 지능을 넘어서는 판단 능력을 갖춘 기계를 의미한다. 궁극적인 AI에 대한 아이디어는 200여 년 전으로 거슬러 올라간다. 러브레이스 백작부인 어거스터 에이다 킹은 찰스 배비지가 개발한 ‘차분기’를 보고 두뇌가 생각과 감정을 일으키는 원리를 구현하고자 하는 생각을 품었다. 이후 앨런 튜링(Alan Turing)은 맨체스터대 연구원으로 재직하면서 '이미테이션 게임'이라는 개념을 제시했는데, 이는 기계가 인간처럼 대화할 수 있는지를 기준으로 기계의 지능 여부를 판단하는 시험이다. 또한, 프랑크 로젠블라트는 최초로 단층 신경망을 사용한 퍼셉트론을 개발했으며, 이는 입력을 기반으로 정해진 규칙에 따라 출력을 생성하는 알고리즘이었다.

시간이 흘러 AI 기술이 발전하면서 AGI의 가능성도 현실에 가까워지기 시작했다. 2022년 11월 17일, 오픈AI의 이사회는 AGI 개발을 둘러싼 논란 끝에 당시 대표였던 샘 올트먼(Samuel Altman)을 해임했다. 올트먼은 AGI 개발 속도에 집중하며 인류의 미래에 대한 윤리적인 문제를 경시했다는 이유로 해임되었지만, 오픈AI 직원들과 투자자들의 강한 반발로 인해 해임 5일 만에 복귀할 수 있었다. 이 사건은 AGI가 단순한 기술적 문제를 넘어 윤리적, 사회적 문제를 수반하는 중요한 이슈임을 보여준다. 특히, 오픈AI 내부에서는 ‘큐스타(Q*)’라는 AGI 프로젝트가 진행 중인 것으로 알려졌는데, 큐스타는 초등학교 수준의 연산이 가능하고, 수학적 추론을 통해 합리적 선택을 할 수 있는 AGI에 근접한 차세대 AI로 평가된다. 이는 AGI가 단순한 개념에서 벗어나 점차 구체적인 형태로 발전하고 있음을 시사하며, 인공지능 연구의 새로운 국면을 예고한다.

조건

메타큘러스

아래는 미래 예측 통계 사이트 메타큘러스(Metaculus)에서 제시한 AGI의 달성 조건이다. 이 테스트는 기본적으로 통과하면 인간 지능에 준하는 지능이 있다고 간주하기 한 튜링 테스트이다. 따라서 이 조건을 달성한다고 해서 일반 인공 지능이 실제 완전히 구현되었음을 의미하는 것은 아니다.

• 참가자는 일반 문자 메시지, 애플리케이션 등 다양한 텍스트, 이미지, 오디오 파일을 통해 진행되는 2시간의 '적대적' 튜링 테스트를 안정적으로 통과해야 한다. 이 튜링 테스트는 난이도가 높아 인간 참가자에게 유리하도록 설계되며, 심사위원들은 참가자가 컴퓨터인지 인간인지 구별하기 어려운 질문을 하도록 지시받는다. AI가 이 적대적 튜링 테스트를 통과하고 메타큘러스 관리자가 이를 잘 설계된 것으로 간주하면 해당 요건을 충족한 것으로 간주된다.
• 사람이 읽을 수 있는 지침과 필요한 액추에이터가 장착된 2021년경 페라리 312 T4 1:8 스케일 자동차 모델 또는 동등한 모델을 자율적으로 조립할 수 있는 능력을 보여야 한다. 한 번의 성공적인 시연 또는 이와 유사한 것으로 인정될 수 있는 시연으로 이 요건을 충족할 수 있다.
• 댄 헨드릭스 등이 개발한 Q&A 데이터 세트(MMLU)의 모든 작업에서 75% 이상의 정확도와 평균 정확도 90%를 달성하여 다양한 전문 분야에서 높은 성능을 보여야 한다.
• 댄 헨드릭스와 스티븐 바사트 등이 도입한 APPS 벤치마크에 포함된 인터뷰 수준의 문제에서 90.0% 이상의 엄격한 상위 1% 정확도를 달성해야 한다. '상위 1% 정확도'란 여러 출력을 생성하여 최상의 출력을 선택하는 '상위 k 정확도'와 달리, 모델이 단일 출력을 생성하고 이를 실제 답변과 비교하는 것을 의미한다.

약한 인공 일반 지능(Weak General AI)에 대한 조건은 다음과 같다.

• 로브너 은상을 수상할 수 있는 유형의 튜링 테스트를 안정적으로 통과할 수 있어야 한다.
• 강화된 버전의 위노그라드 스키마 챌린지(Winograd schema challenge)에서 90% 이상의 점수를 획득해야 한다.
• 2015~2020년 표준 SAT 시험의 모든 수학 영역에서 75번째 백분위수(해당 연도의 인간 학생들과 비교했을 때, 2016년 기준 600점)를 얻을 수 있어야 하며, 시험 페이지의 이미지만 사용하고 훈련 데이터에 10회 미만의 SAT 시험이 포함되어야 한다. (다른 수학 문제집에 대한 훈련은 SAT 시험과 명백히 구별되는 경우 허용된다.)
• 고전 아타리 게임 "몬테주마의 복수"를 학습하고, 시각적 입력과 표준 컨트롤만 사용하여 100시간 미만의 실시간 플레이로 24개의 방을 모두 탐험할 수 있어야 한다.

딥마인드

구글 딥마인드(DeepMind) 연구진에 따르면, AGI에 대한 개념은 시대에 따라 변화해왔다. 이들은 AGI가 이제 철학적 논쟁에서 벗어나 실용적 개념으로 자리 잡았다고 강조한다. 구글 딥마인드는 AGI를 총 6단계로 구분한다. 레벨 0은 ‘AI 아님(NO AI)’, 레벨 1은 숙련되지 않은 성인과 유사한 ‘신진(Emerging)’, 레벨 2는 숙련된 성인의 상위 50% 이상인 ‘유능함(Competent)’, 레벨 3은 숙련된 성인의 상위 10%에 해당하는 ‘전문가(Expert)’, 레벨 4는 숙련된 성인의 1%에 속하는 ‘거장(Virtuoso)’, 레벨 5는 인간의 능력을 초월하는 ‘슈퍼휴먼(Superhuman)’을 뜻한다.

구글 딥마인드가 분류한 AGI 6단계

단계	이름	능력 수준	특수 목적 서비스 사례	범용 목적 서비스 사례
레벨0	AI 아님(NO AI)	단순 연산 능력	계산기	아마존, 메카니컬, 터크 등
레벨1	신진(Emerging)	숙련되지 않은 성인	고파이(Gofai) 등	챗GPT, 바드, 라마2 등
레벨2	유능함(Competent)	숙련된 성인의 상위 50% 이상	시리, 알렉사, 구글어시스턴트	없음
레벨3	전문가(Expert)	숙련된 성인의 상위 10% 이상	그래머리, 달리2 등	없음
레벨4	거장(Virtuoso)	숙련된 성인의 상위 1% 이상	딥블루, 알파고	없음
레벨5	슈퍼휴먼(Superhuman)	성인 능력을 초월	알파폴드, 알파제로, 스톡피시	없음

AGI는 또한 용도에 따라 ‘일반 AGI’와 ‘특수 AGI’로 나뉜다. 일반 AGI는 모든 분야를 다룰 수 있는 범용 시스템을 의미하며, 그 예로 레벨 0은 2001년 AWS가 런칭한 크라우드소싱 웹페이지, 레벨 1은 오픈AI의 챗GPT, 구글 바드, 메타의 라마2 등이 있다.

반면, 특수 AGI는 특정 분야에 특화된 시스템을 뜻하며, 이미 레벨 5에 도달한 사례로는 알파폴드가 있다. 단백질 구조를 밝혀내는 데 수개월에서 수년이 걸리는 작업을 알파폴드는 단 몇 시간 만에 수행하며, 단백질 구조 예측 학술대회(CASP)에서 98개 그룹 중 1위를 차지했다. 알파제로는 규칙만 입력하면 심층신경망을 통해 스스로 학습하고 승률을 높이는 AI로, 이세돌 9단을 이긴 알파고와 이후 알파고 제로마저 이긴 사례로 유명하다.

구글 딥마인드는 AGI를 능력 외에도 기능성, 일반성 및 성능성, 메타인지(생각에 대한 생각), 생태학적 타당성(보편성), 경로성 등 다양한 측면에서 평가한다. AGI는 단순한 과정이 아니라 기능 그 자체로서 우수한 성능을 보여야 하며, 새로운 작업을 학습할 수 있는 능력을 갖추고, 사람이 중시하는 가치를 달성할 수 있어야 한다.

구부루드 교수는 AGI를 처음 정의하면서, AGI를 "복잡성과 속도 면에서 인간의 두뇌에 필적하거나 이를 능가하며, 일반적인 지식을 습득, 조작, 추론할 수 있고, 인간의 지능이 필요한 산업 또는 군사 직전 단계에서 활용될 수 있는 시스템"이라고 설명했다. 이후 임페리얼 칼리지 런던대의 머레이 샤나한 교수는 AGI를 "특정 작업에 특화되지 않았으나 인간처럼 광범위한 작업을 학습할 수 있는 인공지능"으로 정의했다.

이처럼 AGI 시스템은 알파폴드나 알파제로와 같이 인간의 상상을 뛰어넘는 행동을 할 수 있어, 딥페이크나 조작 등에 사용되더라도 이를 사람이 간파하지 못할 가능성이 크다는 우려가 제기되고 있다.

T-AGI

AGI에 가까워질수록 이를 이진 임계값으로 간주하는 것은 적합하지 않다. '주어진 시간 t 동안 작업을 수행하는 대부분의 인간 전문가를 능가하는 시스템'을 t-AGI라고 정의한다.

• 1초 AGI는 퀴즈 질문에 신속히 답하거나, 물리학에 대한 기본적인 직관(예: "줄을 밀면 어떻게 될까?"), 이미지 속 물체 인식, 문장의 맞춤법 인식 등과 같은 작업에서 인간을 초월해야 한다.
• 1분 AGI는 짧은 텍스트 구절이나 동영상에 대한 질문에 답하거나, 상식적인 추론(예: 얀 르쿤의 기어 문제), 간단한 컴퓨터 작업(예: 포토샵을 사용하여 이미지 흐리게 처리하기), 팩트 체크 등과 같은 작업에서 인간을 초월해야 한다.
• 1시간 AGI는 시험 문제를 풀거나, 짧은 기사 또는 블로그 게시물을 작성하며, 대부분의 사무직 업무(예: 환자 진단, 법률적 의견 제시), 치료, 온라인 심부름, 새로운 게임 규칙 학습 등에서 인간을 초월해야 한다.
• 1일 AGI는 통찰력 있는 에세이 작성, 비즈니스 거래 협상, 새로운 게임 또는 새로운 소프트웨어 사용에 능숙해지기, 새로운 앱 개발, 과학 실험 수행, 과학 논문 검토, 책 요약 등과 같은 작업에서 인간을 초월해야 한다.
• 1개월 AGI는 중기 계획(예: 스타트업 설립)을 일관성 있게 수행하고, 대규모 프로젝트를 감독하며, 새로운 분야에 능숙해지고, 대규모 소프트웨어 애플리케이션(예: 새로운 OS)을 개발하고, 새로운 과학적 발견을 하는 등의 분야에서 인간을 초월해야 한다.
• 1년 AGI는 본질적으로 모든 분야에서 인간을 초월해야 한다. 페르마의 마지막 정리 증명과 같이 1년 이상 걸리는 프로젝트도 있지만, 이러한 프로젝트는 대개 하위 작업으로 분리하여 수행할 수 있다.

비교

인공지능

AGI(Artificial General Intelligence)와 AI(Artificial Intelligence)는 지능의 범위와 적용 가능성에서 뚜렷한 차이를 보인다. 현재 인간이 사용하는 AI는 특정 작업에 특화된 약인공지능으로, 주어진 분야에서만 성과를 낼 수 있다. 예를 들어, 언어 번역, 사진 분류, 게임 플레이 등 각각의 분야에서 뛰어난 성능을 보이지만, 이들 AI는 다른 분야의 문제를 해결하는 데는 적합하지 않다. AI는 특정 작업을 수행하는 능력에 한정되며, 인간의 지적 능력을 모두 포괄하는 것이 아니다.

AGI는 이와 달리, 인간처럼 다양한 작업을 이해하고 수행할 수 있는 범용적인 지능을 의미한다. AGI는 단순한 명령을 넘어, 복잡한 작업과 상황에 대한 이해력을 갖추고 있다. 예를 들어, AGI에게 "내 일정을 관리해줘"라고 하면, 일정을 자동으로 확인하고 필요한 준비를 도와주며, 각종 상황에 맞춰 알림을 설정할 수 있다. AGI는 의료진단에서도 기존 AI와 차별화된다. 일반 AI는 특정 증상에 대해 사전에 정의된 데이터와 알고리즘을 기반으로 진단을 내리지만, AGI는 환자의 말, 표정, 병력 등 복합적인 정보를 분석해 맞춤형 진단을 내릴 수 있다.

AGI와 AI는 기술적으로도 차이가 있다. AI는 데이터를 기반으로 한 패턴 인식 및 예측을 통해 문제를 해결하며, 머신러닝 알고리즘이 그 핵심이다. 예를 들어, 구글 포토는 사진 속 얼굴을 인식하고 그룹화하는 머신러닝 기술을 활용한다. 반면 AGI는 단순한 패턴 인식에 그치지 않고, 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 능력을 목표로 한다. 현재 우리는 AGI를 완전히 구현하지 못했지만, 오픈AI의 GPT-3와 같은 모델이 AGI에 가까운 성능을 보이며 다양한 언어 작업을 수행하는 사례로 주목받고 있다.

AI는 약인공지능으로 불리며, 특정 분야에 국한되어 주어진 문제를 해결하지만, 그 이상의 자율적인 학습 능력은 없다. 예를 들어, 알파고는 바둑에만 특화되어 있으며, 키오스크에서의 주문 접수 시스템도 정해진 명령을 수행하는 데 그친다. 이러한 AI는 방대한 데이터를 학습해 주어진 입력값에 따라 작업을 수행하지만, 스스로 문제를 인식하거나 새로운 상황에 대응할 능력은 없다.

반면 AGI는 강인공지능이라고 불리며, 최초의 입력값 없이도 스스로 학습하고 결과를 도출할 수 있다. AGI는 특정 분야에 국한되지 않고, 다양한 상황에서 문제를 인식하고 해결할 수 있는 능력을 갖춘다. 이는 창작 활동이나 돌발 상황에서도 인간처럼 유연하게 대응할 수 있음을 의미한다. AGI는 단순히 데이터를 처리하는 것 이상으로, 인간의 지적 능력을 모방하고 넘어서려는 목표를 가지고 있다.

현재 챗GPT와 같은 AI는 뛰어난 성능을 자랑하지만, 여전히 AGI의 수준에는 도달하지 못했다. 챗GPT는 데이터를 기반으로 한 학습을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 그 능력은 제한적이다. 그러나 업계에서는 챗GPT의 다음 버전이 AGI에 한층 가까워질 것으로 기대하고 있다. 전문가들은 GPT-4 이후 컴퓨팅 능력이 매년 2~3배 증가할 수 있다고 예측하며, 이러한 기술 발전이 AGI 구현에 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다.

ANI

역사적으로 인공지능 연구자들의 초기 목표는 인간의 지능에 필적할 만한 지적 능력을 가진 기계나 시스템을 구축하는 것이었다. 예를 들어, 의사결정 이론 및 인지심리학 분야의 권위자인 허버트 사이먼(Herbert Simon)은 1965년 그의 저서에서 "기계가 20년 내에 인간이 할 수 있는 거의 모든 일을 할 수 있게 될 것"이라고 예측했다. MIT 인공지능 연구소 설립자로 유명한 마빈 민스키(Marvin Minsky)도 1970년에 "3년에서 8년 사이에 평균적인 인간의 지능 수준을 가진 기계를 갖게 될 것이다. 셰익스피어를 읽고, 차에 기름을 채우며, 정치를 하고, 농담을 하고, 싸움을 할 수 있는 기계를 말한다"고 전망했다.

AGI를 이해하기 위해서는 ANI에 대한 이해가 필요하다. 특정 목적만을 위해 개발된 ANI는 제한된 작업이나 특정 분야에서 인간 수준 혹은 그 이상의 성능을 보여주는 인공지능을 의미한다. 이는 영어로 ‘좁다’는 뜻의 좁은 AI(Narrow AI)라고도 불린다. 인간이 처리하기 어려운 방대한 데이터 분석이나 복잡한 수학적 연산을 컴퓨터가 대신 수행하여, 오류가 적고 성능이 우수한 모델을 만드는 것이 ANI의 주요 목표다.

반면 AGI는 여러 분야에서 인간과 유사한 학습, 이해, 추론 능력을 지닌 지능을 목표로 한다. 이 때문에 AGI는 풀 AI(Full AI) 혹은 스트롱 AI(Strong AI)라고도 불린다. 인간은 언어 학습, 문제 해결, 예술 창작 등 다양한 영역에서 일정 수준의 능력을 발휘할 수 있는데, AGI는 이러한 인간의 전반적인 지능을 컴퓨터에서 재현하는 것을 지향한다. 이는 궁극적으로 컴퓨터가 인간과 유사한 창의적 사고와 문제 해결 능력을 유연하게 발휘할 수 있게 하는 것을 포함한다.

그러나 AGI는 아직 개발되지 않았으며, 관련 기술이 계속 발전하는 만큼 학계나 업계에서 명확하게 정의된 개념이 존재하지 않는다. 딥러닝 연구로 유명한 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)도 AP와의 인터뷰에서 AGI의 개념이 여전히 모호하다고 언급했다. 힌턴은 '초지능'이라는 뜻의 ‘수퍼인텔리전스(superintelligence)’가 AGI를 설명하는 데 더 적합할 수 있으며, 인간이 수행하는 거의 모든 인지적 작업에서 인간과 동등한 성능을 발휘하는 인공지능이 AGI라고 설명했다. 다음 표는 AGI와 Narrow AI의 차이점을 요약한 것이다. AGI와 Narrow AI는 인공지능의 하위 범주에 속하지만, 정의, 능력, 적용 범위 등에서 차이를 보인다.

AGI와 ANI의 차이점

구 분	AGI	ANI
정의	인간과 유사한 지능 수준을 보이는 인공지능	한정된 작업이나 분야에서 특화된 지능을 보이는 인공지능
능력	학습, 이해, 추론, 문제 등 인간 지능의 전반적인 기능을 모방	특정 작업에 최적화된 기능 수행
적용 범위	다양한 분야에 걸쳐 유연하게 적용	매우 한정된 범위의 작업이나 문제에만 적용 가능
자율성	인간과 같은 수준의 자율정 의사 결정 능력	사전에 프로그램된 규칙이나 데이터에 기반한 의사 결정만 수행
학습 능력	제한된 데이터로부터 일반화된 지식을 학습하고 새로운 상황에 적용	대량의 데이터나 특정 작업에 특화된 학습을 통해 최적화
창의성	새로운 문제를 해결하거나 창의적 작업을 수행할 수 있는 잠재력	주어진 문제 해결에 초점을 맞추며 창의적 작업 수행은 제한적
사회윤리적 영향	인간 사회 전반에 광범위한 영향을 미칠 가능성	특정 분야에서의 영향력은 크지만, AGI만큼 전반적인 영향력은 미미

구현을 위한 주요 기술 및 응용 분야

현재 AGI를 향한 연구는 세계적으로 활발하게 진행 중이며, 이 분야를 선도하는 기업으로는 오픈AI(Open AI), 구글(Google), 메타(Meta), 마이크로소프트(Microsoft) 등이 있다. 오픈 AI의 GPT 시리즈는 인간과 유사한 자연어 생성 능력을 보이며, 이는 AGI 개발에 중요한 진전으로 평가받고 있다. AGI는 인간의 오감과 인지 능력을 구현하기 위해 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 기술을 필요로 한다. 아래에서는 AGI 개발에 필요한 주요 기술적 원리와 응용 분야를 다룬다.

딥러닝 및 머신러닝

AGI 개발에서 딥러닝과 머신러닝은 필수적인 기술이다. 인간의 사고 방식과 행동 원리를 구현할 수 있는 핵심 기술로서, 이들 기술은 데이터를 기반으로 복잡한 패턴을 학습하고, 낮은 오류율로 의사 결정을 내리는 인공지능 시스템의 기반을 형성한다. 딥러닝은 의료 이미징 분석에서 특히 두드러진 변화를 가져왔다. 예를 들어, 구글의 딥마인드(DeepMind)는 유방암 진단에서 인간 전문가보다 더 높은 정확도를 보이는 모델을 개발한 바 있다. 이는 더 빠르고 정확한 진단을 가능하게 하여 의료 분야에서 중요한 변화를 일으키고 있다. 온라인 게임 분야에서도 딥러닝 기술은 인간 플레이어와 비슷한 수준의 성과를 보인다. 딥마인드의 알파스타(AlphaStar)는 스타크래프트 II에서 프로 게이머와 경쟁할 수 있을 정도로 높은 수준의 게임 플레이를 보여준다. 이는 딥러닝 기반의 인공지능이 독립적으로 학습하고 복잡한 전략을 세울 수 있음을 시사한다. 이처럼 딥러닝과 머신러닝은 AGI가 다양한 상황에서 유연하게 대응할 수 있도록 하는 기반을 제공한다.

자연어 처리

자연어 처리는 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 개발하는 데 중요한 역할을 한다. AGI는 이를 통해 인간과 자연스럽게 소통하고 복잡한 언어 기반 작업을 수행할 수 있다. 오픈 AI의 GPT 시리즈는 NLP 분야에서 획기적인 진전을 보여주며, 텍스트 생성, 번역, 요약과 같은 고도의 언어 처리 작업을 수행할 수 있음을 입증했다.

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 기계가 시각적 데이터를 이해하고 해석하는 기술로, AGI 구현에 중요한 역할을 한다. 이 기술은 기계가 사진, 영상, 실시간 환경을 시각적으로 인식하고 분석할 수 있도록 하여 인간과 유사한 방식으로 시각 정보를 처리할 수 있게 한다. 자율주행 자동차는 컴퓨터 비전을 활용해 실시간으로 주변 환경을 인식하고 분석하여 안전한 주행 결정을 내린다. 테슬라(Tesla), 웨이모(Waymo), 크루즈(Cruise) 등의 기업들은 자율주행 기술의 혁신을 주도하고 있다.

로보틱스

로보틱스는 AGI가 실제 환경에서 물리적 상호작용을 가능하게 하는 핵심 기술이다. 로봇은 AGI가 실제 세계에서 작업을 수행하고 객체를 조작하며 이동할 수 있게 한다. 예를 들어, 아마존(Amazon)은 자율주행 로봇 프로테우스(Proteus)와 휴머노이드 로봇인 디지트(Digit)을 물류 센터에 배치하여 인간 작업자의 작업을 더 안전하고 효율적으로 돕고 있다. 보스턴다이내믹스(Boston Dynamics)의 로봇들은 복잡한 환경에서 이동하거나 물체를 조작하는 능력을 보여주며, AGI가 물리적 세계에서 유용하게 활용될 가능성을 제시하고 있다.

기호적 추론 vs. 확률적 추론

AGI는 단순한 데이터 처리 이상의 복잡한 추론과 결정을 내릴 수 있어야 하며, 이를 위해 기호적 추론과 확률적 추론이 연구되고 있다. 기호적 추론은 명확한 규칙에 따라 결론을 도출하는 방식으로, 수학 문제나 체스와 같은 정형화된 문제에 적합하다. 반면, 확률적 추론은 불확실성을 관리하며, 여러 가능성을 확률적으로 평가해 결정을 내리는 방식이다. 기상 예측, 질병 진단 등 불확실한 정보를 처리하는 분야에서 사용된다. AGI가 이 두 가지 추론 방식을 통합하면, 더 복잡하고 불확실한 실세계 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다.

심리 인식과 사회적 지능

AGI가 진정한 인간 수준의 지능을 가지려면, 심리 인식과 사회적 지능이 필수적이다. AGI는 인간의 감정을 이해하고 사회적으로 적절하게 상호작용할 수 있어야 한다. 이를 통해 AGI는 인간과의 소통에서 더 자연스러운 반응을 보일 수 있을 것이다.

도전 과제

AGI는 인간과 유사한 지능을 갖춘 인공지능으로, 현재의 AI(인공 특화 지능)와는 달리 다양한 문제를 이해하고 해결할 수 있는 능력을 목표로 하고 있다. 하지만 AGI의 개발과 상용화에는 수많은 과제가 남아 있으며, 그 중에는 기술적, 윤리적, 사회적 난제가 포함되어 있다.

첫째, 기술적 난제가 있다. 현재 AGI를 구현하기 위해서는 방대한 양의 연산 능력과 고도화된 학습 알고리즘이 필요하지만, 아직 그에 대한 충분한 기술적 기반이 마련되지 않았다. 현재 AI는 주어진 데이터에 대한 학습에 의존하며, 인간이 데이터를 제공하고 일일이 학습을 시켜야 하는 한계가 있다. 하지만 AGI는 데이터 제공 없이 스스로 학습하고 발전하는 자율적인 시스템을 목표로 한다. 이를 위해서는 인간의 뇌를 모방한 신경망 구조를 더욱 촘촘하게 구축하는 것이 필수적이다.

둘째, 윤리적 문제도 중요한 과제다. AGI가 자율적으로 학습하고 판단할 경우, 그 결과를 인간이 통제할 수 없게 될 위험이 존재한다. 특히 AGI가 사회적, 경제적으로 큰 영향을 미칠 경우, 대규모 실업 문제와 같은 사회적 혼란이 예상된다. 예를 들어, 글쓰기, 음악 창작 등의 창조적 작업까지 AGI가 대체할 가능성이 높아짐에 따라 저작권 문제와 같은 법적 이슈가 발생할 수 있다.

셋째, 안전성과 통제 문제는 AGI 개발에서 핵심적인 논의가 되고 있다. AGI가 잘못된 방식으로 사용될 경우 발생할 수 있는 위험을 예방하기 위한 안전 장치와 제도가 필요하다. 기술이 발전함에 따라 AGI가 초인공지능 상태에 도달할 경우, 인간이 이를 통제하지 못할 가능성도 제기되고 있다. AI가 인간의 상식적 추론이나 추상적 개념을 이해하지 못하는 상황에서, 이를 대체할 수 있는 시스템을 마련하지 않으면 큰 사회적 혼란을 초래할 수 있다.

넷째, 데이터와 공급망 문제도 AGI 발전의 중요한 과제 중 하나이다. AGI는 고품질의 대규모 데이터를 필요로 하며, 이를 확보하는 것이 기술 발전의 관건이 될 것이다. 하지만 데이터 공급망의 혼란이나 정부 규제 등의 문제는 AGI 발전에 큰 장애물이 될 수 있다. 또한 소비자의 선호 변화도 AGI 기술의 성장에 영향을 미칠 수 있는 요소로 지목된다.

마지막으로, AGI가 가져올 사회적 변화에 대한 준비도 필수적이다. AGI는 인간의 지능을 넘어설 잠재력을 가지고 있으며, 미래에는 인간과 협력하거나, 혹은 인간의 일자리를 대체하는 역할을 할 수 있다. 하지만 AGI가 진정으로 상용화되기까지는 최소 10년 이상의 시간이 필요할 것으로 보인다. 전문가들은 AGI의 개발이 가져올 사회적, 경제적 영향을 고려하여, 윤리적 논의와 법적 제도가 함께 발전해야 한다고 강조하고 있다.

결론적으로, AGI의 기술적, 윤리적, 사회적 과제들은 그 발전을 더디게 만들고 있지만, 그 가능성은 여전히 매우 크다. AGI가 실현되면, 인간과 같은 수준의 인공지능을 현실에서 경험하게 될 것이며, 이는 사회 전반에 걸쳐 큰 변화를 일으킬 것이다.

참고자료

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• 임재완 작가, 〈인공 일반 지능(AGI)이란? 개념, 적용 기술, 그리고 인간 삶에 미칠 영향〉, 《삼성SDS》, 2024-04-17
• 〈인공 일반 지능〉, 《나무위키》
• 〈인공 일반 지능〉, 《위키백과》
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• 이상덕, 〈LG CNS 기술블로그 DX Lounge에서 최신 IT 소식을 만나보세요!〉, 《LG CNS》, 2023-12-21
• 조상록 기자, 〈인간이 되고 싶은 AI ‘인공일반지능(AGI)’ (요즘 뜨는 AI)〉, 《아이티조선》, 2024-02-23
• PHI, 〈인공일반지능(AGI)의 시대가 찾아오고 있다. 무엇이 다를까?〉, 《아이보스》, 2024-05-20
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• GAI.T & a.k.a Chonkko, 〈(인공지능) 이것만 알자 : (2) AI와 AGI의 차이〉, 《티스토리》, 2023-04-18
• 이채환 기자, 〈'인공일반지능(AGI)'괄목한 성장, 연평균 37.5%〉, 《지티티코리아》, 2024-05-23
• 파파누보, 〈(AGI) AGI(인공 일반 지능)란 무엇인가?〉, 《티스토리》, 2024-07-11
• SUPERB AI, 〈인공지능과 디스토피아 AGI(인공일반지능)〉, 《슈퍼비AI》, 2023-05-12
• 조우성 변호사, 〈(49) AGI(인공 일반 지능)〉, 《브런치스토리》, 2024-01-01
• Lucas Mearian, 〈인공일반지능(AGI)과 ‘마주할 결심’… 두려워하거나 일찌감치 대응하거나〉, 《아이티월드》, 2023-04-05
• 석인희 기자, 〈AI넘어 AGI(인공일반지능) 세계로… 진화하는 인공지능 어디까지〉, 《한국일보》, 2024-01-01

같이 보기

• 인공지능
• 강화학습
• 기계학습

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