AGI란 무엇인가?

 

벤 거츨Ben Goertzel 박사는 AI 분야의 세계적 석학이자 인공지 능을 뛰어넘는 범용 인공지능인 AGI라는 용어를 대중화한 인물이 다. 로봇 과학자인 그는 휴머노이드 로봇 ‘소피아’ 개발을 주도하고, 분산형 AI 개발 기업인 싱귤래리티넷SingularityNET을 창립하기도 했다.

 

AGI라는 용어는 1997년 미국 물리학자 마크 구브루드Mark Gubrud가 완전 자동화된 군수 공장을 언급하는 정책보고서에서 처 음 사용했다. 독일의 컴퓨터 과학자인 마르쿠스 후터Marcus Hutter 는 2000년에 AGI를 수학적으로 형식화하기도 했다.

 

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이후 벤 고르 첼이 2001년~2003년 싱귤래리티 인공지능연구소(SIAI)와 범용인공 지능연구소(AGIRI) 워크숍에서 ‘강한 인공지능(Strong AI)’과 구별되 24 는 새로운 개념으로 AGI를 제안하며 널리 알려졌다. 그는 동료 과 학자 카시오 페나친Cassio Pennachin과 2006년에 공저 《범용인공지능 (Artificial General Intelligence)》이라는 책을 펴내며 AGI 개념을 학계와 산업계에 본격적으로 확산시켰다.

 

AI와 AGI는 어떻게 다를까? 그렇다면 AGI는 AI와는 어떻게 다를까? AGI는 언어, 추론, 계 획, 추상화, 창의력 등 다양한 인지 과제를 사람 수준으로 처리하고, 낯선 환경에도 스스로 학습하고 적응할 수 있는 인공 시스템을 의 미한다. 우리가 현재 사용하고 있는 챗봇이나 자율주행 자동차는 특 정 기능에 최적화된 ‘약 인공지능’이다.

 

이에 반해 AGI는 특정 분야 에 국한되지 않고 다양한 종류의 문제와 과제를 해결하며, 새로운 정보와 경험을 통해 지속적으로 학습하고 지식을 확장해 스스로 문 제를 개선하는 능력을 가진다.

 

AI를 연구하고 개발하는 전문가들은 AGI를 단순히 똑똑한 기계를 넘어, 인류의 삶을 근본적으로 변화시 킬 잠재력을 가진 존재로 여긴다. 이 같은 AGI의 개발은 이전보다 훨씬 빠르게 진행되고 있다. 챗 GPT처럼 방대한 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델을 의미하는 거대언어모델(LLM)의 등장과 발전은 언어 이해, 생성, 추론 능력 면에서 놀라운 확장을 가져왔다.

 

하지만 아직 진정한 의미의 AGI는 달성되지 않았다는 것이 지배적 PART 1. AI가 인간을 이긴다, AGI의 출현 25 인 의견이다. ‘GPT-4’나 ‘제미나이’ 같은 언어 모델은 특정 수준점 에서 뛰어난 성능을 보인다. 하지만 어린이 수준의 수수께끼를 푸는 데 실패하는 것처럼 분야별로 성능이 들쭉날쭉한 현상(jagged AGI) 을 보이며 한계에 직면한 것도 사실이다.

 

이는 범용 사고나 장기 메 모리 측면에서 여전히 결핍이 있다는 뜻이다. AGI를 넘어 ASI로 최근 마이크로소프트, 메타, 오픈AI 등 주요 AI 기업들은 AGI 를 넘어 인공 초지능(ASI)이라는 개념을 소개하며 연구에 박차를 가하고 있다. 최근 몇 년간 GPT-4, o3 등 대형 언어모델이 인간 수 준의 추론과 적응력을 보이며 ‘AGI 임계점’ 논쟁이 본격화됐다.

 

ASI(Artificial Superintelligence)는 ‘인간을 압도적으로 뛰어넘는 초지 능’을 뜻한다. 최근 마이크로소프트, 메타, 오픈AI 등은 의료용 초지 능, 개인용 초지능 등 초지능을 전면에 내세우며 아예 연구소와 조 직명을 ‘초지능(superintelligence)’으로 바꿔가고 있다.

 

오픈AI의 경쟁사인 미국 AI 기업 앤스로픽Anthropic의 CEO 다 리오 아모데이Dario Amodei는 미래 AI 시스템을 ‘데이터 센터 내의 천재 국가’라고 표현하며 노벨상 수상자 이상의 지적 능력을 갖춘 AI 시스템이 2026년에서 2027년 사이에 출현할 것으로 예측했다.

 

벤 거츨 역시 인간의 지능을 월등히 뛰어넘는 ASI 시대가 단순히 공상과학소설 속 이야기가 아니라고 말한다. AGI와 ASI는 모든 것 26 을 ‘조금씩 또는 일부분만 학습하는 지능’이 아니라 ‘무엇이든 학습 해 스스로 확장하는 지능’을 갖출 것이다. 따라서 우리도 이에 대비 해야 한다.

 

그렇지 않으면 AGI와 ASI는 기회인 동시에 위협이 될 수 있다. 벤 거츨은 “인공지능이 인간처럼 스스로 배우고 확장하는 지능 인 AGI를 넘어 초지능(ASI) 시대의 문턱에 서 있다”라고 강조했다. 동시에 “한국은 빠른 인프라와 교육 열기로 AGI와 로봇의 ‘테스트 베드’가 될 준비가 돼 있다”라고도 말했다. AGI와 ASI 시대에는 인 간의 통제를 벗어난 초지능이 군사, 경제, 사회, 윤리 등 전방위적으 로 인류의 존립을 위협할 수 있다.

 

단순히 일자리를 잃는 것을 넘어 기술 발전의 속도가 안전장치와 규범의 발전을 앞지르는 순간 우리 는 모든 것을 잃을지도 모른다.

 

PART 1. AI가 인간을 이긴다,

 

AGI의 출현

 

인류는 AI에 얼마나 대응할 수 있을까? 오픈AI의 CEO 샘 올트먼Sam Altman은 2025년 첫 트윗에서 특 이점을 언급했다. 그는 2024년부터 AGI가 가까워졌다는 발언을 거 듭했는데, 그가 말하는 특이점은 AGI를 의미하는 것이다. 실제로 그는 자신의 개인 블로그에서 “우리는 이미 AGI를 구축하는 방법을 알고 있다고 확신한다”라고 밝혔다.

 

또 오픈AI가 달성한 추론 모델 이 최초의 AI 에이전트 시스템과 결합하면 인간 수준의 능력을 발 휘할 것이라고도 말했다. 이는 AI가 매우 숙련된 인간이 할 수 있는 일을 처리하게 되었으며, 이것이 곧 AGI를 구축하는 방법이라고 설 명한 셈이다. 올트먼의 주장은 AI 커뮤니티 내에서 논쟁과 관심을 불러일으켰으며, 일부는 예측을 지지하고 다른 일부는 회의적인 입 장을 표명했다.

 

왜 AGI가 중요한가? 올트먼에 따르면 기계가 작업을 수행할 뿐만 아니라 인간처럼 다양한 활동을 이해하고 학습하고 혁신하는 세상이 그리 멀지 않은 듯하다. AGI의 도래에 대한 그의 대담한 예측은 기술 커뮤니티와 그 너머에서 수많은 토론과 논쟁, 그리고 꿈을 불러일으켰다.

 

어느 때보다 큰 변화를 가져올 기술 혁명의 문턱에서 앞으로 벌어질 일 들에 대한 흥분과 불안이 뒤섞인 감정을 느끼는 것은 당연한 결과 다. 그런데 AGI가 가져올 변화란 무엇인지, 그것이 왜 우리에게 중 요한지는 정확히 알지 못하는 사람들이 많다.

 

챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티 등 우리가 익숙한 생성형 AI 시 스템과 달리 AGI는 음성 인식이나 데이터 분석과 같은 특정 작업에 뛰어난 성과를 보인다. 인간 지능과 유사한 수준의 적응성과 이해력 을 갖췄기 때문이다. 명확한 지시가 없어도 다양한 도메인에서 추론 하고, 계획하고, 문제를 해결할 수 있는 AI 시스템이다.

 

오픈AI의 핵심 인물이었던 레오폴드 아센브레너Leopold Aschen brenner 역시 2027년까지 AI의 수준이 상당한 역량으로 발전해 AGI 로 이어질 것으로 예측했다. 그는 AGI를 인공지능 진화의 중대한 이정표라고 강조했다. AI 모델이 광범위한 영역에서 인간의 인지 능 력을 능가하게 되는 이 돌파구가 초지능(ASI)의 출현으로 이어질 가 능성을 시사하기 때문이다.

 

AGI 개발의 핵심 동력은 계산 능력의 급속한 확장이다. 아센브 레너는 수조 달러 규모의 고성능 컴퓨팅 클러스터 구축을 전망하며,

 

PART 1. AI가 인간을 이긴다,

 

AGI의 출현

 

이를 통해 점점 더 복잡하고 효율적인 AI 모델 훈련이 가능해질 것 이라고 내다봤다. 하드웨어 발전과 더불어 알고리즘 효율성은 이러 한 모델의 성능과 다용도성을 한층 강화해 인공지능으로 가능한 것 의 경계를 넓힐 것이다. 아센브레너의 흥미로운 예측 중 하나는 2027~2028년에 자동화 된 AI 연구 엔지니어의 출현이다.

 

이 AI 시스템들은 자율적으로 연 구 개발을 수행할 수 있어 다양한 산업에서 AI 혁신과 배포 속도를 가속화할 것이다. 이러한 발전은 AI 분야에 혁명을 일으켜 급속한 진보와 점점 더 정교한 AI 애플리케이션의 창출로 이어진다. 지금의 AI 기술력은 인지적 업무 상당 부분을 자동화할 준비가 되어 있다.

 

아센브레너는 이러한 자동화가 생산성 향상과 혁신을 가 져와 경제가 기하급수적으로 성장할 것으로 예상한다. 다만 AI의 광 범위한 도입은 기존 노동력을 기술로 원활하게 전환하기 위한 정책 과 적응을 필요로 한다. 정부와 기업은 고용 모델을 개편하고 창의 성, 비판적 사고, 감성 지능 등을 강조하는 미래 일자리에 근로자를 배치하기 위해 재교육 및 역량 강화 프로그램에 투자해야 한다.

 

AI 발전 5단계

 

AGI는 잠재적으로 산업을 변화시키고, 일을 재정의하고, 사회 구조를 재편할 것이다. 이처럼 심오한 변화에는 수많은 과제와 윤리 적 고려 사항이 따른다. 또 현재의 AI 모델은 패턴 인식과 데이터 처 30 리에 뛰어나지만 추상적 사고, 인과 추론, 상식적 이해가 필요한 작 업에는 종종 어려움을 겪는다. 이러한 과제를 해결하려면 단순히 기 존 기술을 확장하는 것 이상의 혁신적인 접근 방식이 필요하다. AGI 시대가 어디까지 왔는지 알고 싶다면 인공지능 개발 단계 를 살펴보면 된다. 다음은 오픈AI가 2024년 7월에 직원들에게 공유 한 AI 발전 5단계다.

 

레벨 1: 좁은 AI(대화형 언어를 구사하는 AI)

레벨 2: 추론자(인간 수준의 문제 해결과 논리적 추론이 가능한 AI)

레벨 3: 에이전트(자율적 의사결정 및 행동이 가능한 AI 시스템)

레벨 4: 혁신가(발명이나 혁신 등 창의적 문제 해결과 독창적 사고력을 지닌 AI)

레벨 5: 조직(인간 수준 이상의 지능으로 조직의 복잡한 업무 전체를 수행하는 AGI)

 

현재 AI는 레벨 2(추론자)에서 레벨 3(에이전트)으로 전환 중이 며, 곧 레벨 4(혁신자)가 다가올 것이다 샘 올트먼의 AGI 예측으로 인공지능의 미래에 관한 논의가 촉 진되었다. 타임라인은 여전히 논쟁의 대상이지만 AI 기술의 폭발적 인 잠재력과 그로 인한 변화를 신중히 살펴봐야 한다는 데는 모두 가 동의한다. 연구가 계속되고 AI 역량이 확장됨에 따라 세계는 인 류가 완전히 다른 변화에 어디까지 대응할 수 있을지를 파악하고 준비하느냐에 따라 완전히 달라질 것이다.

 

AGI 시대는 인류에게 유 토피아가 될 수도 있고, 디스토피아가 될 수도 있다. PART 1. AI가 인간을 이긴다, AGI의 출현 31 AI 고속도로 건설 현재 한국은 AI 기술과 데이터 인프라를 국가 차원에서 통합하 고 확장해 AI 산업 경쟁력을 강화하기 위한 국가 전략인 AI 고속도 로를 추진 중이다.

 

이는 물리적인 도로를 건설하는 것이 아니라 AI 데이터센터와 같은 핵심 인프라를 구축하고, 고성능 GPU를 확보하 며, AI 인재를 양성하는 것을 목표로 한다. 정부는 이 프로젝트를 통 해 2030년까지 대한민국을 세계 3대 AI 강국으로 도약시키려 하고 있다.

 

이 정책은 1970년대 경부고속도로가 산업화 시대를 이끌었던 것처럼, AI 시대의 새로운 성장 동력을 창출하겠다는 비전에서 비 롯되었다. 주요 계획으로는 AI 데이터센터에 대한 투자 세액공제 확 대, AI 혁신 펀드 조성, 그리고 AI 역량 교육 확대 등이 포함된다.

 

AI 고속도로는 크게 세 가지 핵심 요소를 통해 구축된다. 첫 번째는 AI 인프라 확충이다. 고속도로에서 도로 역할을 하 는 AI 데이터센터, 고성능 GPU 등 AI 연산에 필수적인 하드웨어 인 프라를 구축하고 이와 관련된 투자에 대한 세제 지원을 확대해야 한다.

 

두 번째는 데이터 및 기술 개발이다. AI 모델을 훈련하는 데 필 요한 양질의 데이터 확보와 AI 기술 개발을 위한 ‘AI 혁신 펀드’를 조성해 민간 투자를 촉진한다.

 

세 번째는 인재 양성이다. AI 산업을 이끌어갈 전문가들을 길러 내기 위해 초·중·고 교육 과정부터 대학, 직업 훈련 과정까지 AI 관 32 련 교육을 강화하는 정책이다. 이러한 핵심 요소들은 AI 산업이 활발하게 발전할 수 있는 디지 털 기반을 전국적으로 조성해 AI 기술력을 강화하고, 경제적 파급효 과를 극대화하는 것을 목표로 한다.

2%의 대한민국

AI 기술의 발전 속도가 급속도로 증가하며 다양한 AI 시스템이 시시각각 출시되고 있는 상황에서 이제 ‘AI 기술이 곧 국가 경쟁력’ 이라는 말까지 등장했다. 그렇다면 우리나라의 인공지능 준비 수준 은 어느 정도일까?