“10년 내 사람과 맞먹는 수준의 범용 인공지능(AGI)이 등장할 것이다.”

생성형AI 시장을 이끌고 있는 샘 올트먼 오픈AI CEO가 2025년 2월 9일, 자신의 블로그에 올린 ‘3가지 관찰’ (Three Observations)이라는 글 중 한 대목이다. 챗GPT로 생성형AI 시장에 파장을 몰고 온 오픈AI의 목표 중 하나도 AGI다. 다양한 분야에 적용 가능하며 정말 인간처럼 생각하고 판단하고 창조하는 시스템이다. 

올트먼 CEO는 “AI 발전 속도는 ‘무어의 법칙’보다 훨씬 빠르다”고 밝혔다. 무어의 법칙은 집적회로에 들어가는 트랜지스터의 수가 18~24개월마다 두 배로 증가하는 것을 말한다. AI발전 속도가 무어의 법칙보다 더 빠르게 진행되고 있다는 것이다. 

올트먼 CEO는 “오픈 AI의 목표는 AGI가 인류 전체에 혜택을 주도록 하는 것”이라며 “AGI로 향하는 시스템들이 모습을 드러내고 있다”고 말했다. 이어 “AGI 덕분에 10년 내 지구상의 모든 사람이 오늘날 가장 영향력 있는 인물보다 더 많은 것을 성취할 수 있는 시대가 올 것”이라고 덧붙였다. 

AGI란 무엇인가 

올트먼 CEO는 “AGI는 인간과 같은 수준에서 다양한 분야의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 시스템”이라고 정의했다. 하지만 AI의 선구자인 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton) 박사에 의하면 “AGI는 아직 잘 정의되지 않은 개념이며, 정확히 무엇인지에 대한 합의는 거의 없다.”  

이처럼 AGI에 대해 업계가 합의한 정의는 없다. 일반적으로 범용 인공지능(AGI: Artificial General Intelligence)은 인간의 지능과 유사한 능력을 가진 인공지능 시스템을 의미한다. AGI는 특정 작업에 특화된 좁은 인공지능(Narrow AI)과는 달리, 다양한 문제를 해결할 수 있는 범용적인 지능을 갖추고 있다. 인간의 명령이나 개입 없이도 스스로 사고하고 개발할 수 있다. AGI는 학습, 추론, 문제 해결, 이해, 창의성 등을 포함한 인간의 인지적 능력을 모방할 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 

AGI에는 AI와 구분되는 몇 가지 핵심적인 특성이 있다. AGI는 한 도메인에서 학습한 지식과 기술을 다른 도메인으로 이전해 새로운 상황이나 알려지지 않은 상황에 효과적으로 적응할 수 있다. AGI는 사실, 관계, 사회적 규범을 비롯해 세계 전반에 관한 지식 저장소를 갖고 있다. 이러한 공통의 이해를 기반으로 추론하고 결정할 수 있다. AGI 를 개발하기 위해서는 컴퓨터 공학, 신경과학, 인지 심리학 등 다양한 분야에 걸친 협업이 필요하다. 

AI의 3가지 유형 

우리가 알고 있는 큰 의미의 AI는 ANI-AGI-ASI 등 3가지로 구분할 수 있다. 

ANI(Artificial Narrow Intelligence)는 좁은 의미의 인공지능이다. ANI는 현재 AI의 가장 일반적인 형태로 보면 된다. ANI는 이미지 인식이나 자연어 처리와 같은 특정 과제를 수행한다. ANI는 주어진 데이터에 대한 훈련을 통해 특정한 작업을 수행하도록 설계됐다. 추천 시스템은 사용자 행동 데이터를 기반으로 작동한다. 새로운 트렌드나 변화하는 사용자 취향에 즉각적으로 적응하지 못할 수 있다. 

구글 딥마인드의 ‘알파고’가 바둑에서 이세돌 9단을 이겼지만 다른 작업에서는 인간을 넘어서지 못한다. 음성 인식 시스템인 애플의 시리(Siri)는 음성 명령을 이해하고 특정 작업을 수행할 수 있지만, 그 외의 복잡한 대화나 전혀 다른 분야의 문제는 해결할 수 없다. ANI는 특정 증상이나 검사 결과를 바탕으로 질병을 진단하고 치료법을 제안하는데 사용된다. IBM의 왓슨은 특정 암에 대한 치료법을 제안하는 데 활용된다. 또 AI는 센서 데이터를 분석해 도로 상황을 인식하고, 주행 경로를 결정한다. 하지만 이러한 시스템은 특정 조건에서만 작동하며, 새로운 상황에 대해 즉각적으로 적응하지 못하는 한계가 있다. 

AGI(Artificial General Intelligence)는 인간과 비슷한 지능을 소유하고 인간이 수행 가능한 모든 지적 과제를 수행할 수 있는 기술이다. 인간처럼 다양한 문제를 해결할 수 있는 범용 지능을 의미한다. 학습하고, 추론하고, 새로운 상황에 적응할 수 있다. 

AGI는 새로운 정보나 환경에 즉각적으로 적응하고 학습할 수 있는 능력을 가지고 있다. AGI는 사용자가 새로운 선호도를 나타내면, 이를 즉시 인식하고 추천 알고리즘을 조정해 사용자 맞춤형 제안을 할 수 있다. 

AGI는 음성 인식을 통해 음악을 재생하거나, 사용자와의 대화를 통해 복잡한 질문에 답변할 수 있으며, 동시에 의료 진단을 수행할 수 있는 능력을 가진다. AGI는 환자의 건강 기록, 생활 습관, 유전적 정보를 종합적으로 분석해 개인 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있다. AGI는 학생의 학습 스타일과 진도를 분석해 새로운 교육 방식을 제안할 수도 있다. 

초인공지능(ASI: Artificial Super Intelligence)은 인간의 지능을 뛰어넘어서 현재 인간의 능력 범위 밖에 있는 문제들을 해결하는 기술이다. 매우 효율적인 에너지 시스템을 설계하거나 새로운 의료 치료 방식을 개발하는 문제 등에 활용할 수 있다.

AGI 구현을 위한 주요 기술

AGI의 구현을 위해서는 기계학습과 딥러닝, 자연어처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로봇공학, 강화학습, 전이 및 메타학습 기술이 필요하다. 

① 기계 학습 및 딥러닝

기계 학습과 딥러닝은 AGI의 기본적인 구성 요소다. 대량의 데이터를 통해 패턴을 학습하고 인사이트를 도출한다. 딥러닝은 특히 복잡한 데이터 구조를 처리하는데 강력한 성능을 보인다. 

② 자연어 처리(NLP)

자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기술이다. AGI는 자연어 처리 기술을 통해 인간과 원활하게 소통할 수 있다. 

③ 컴퓨터 비전

컴퓨터 비전 기술은 이미지와 비디오 데이터를 분석하고 이해하는데 사용된다. AGI는 시각 정보를 처리하여 환경을 인식하고, 이에 따라 행동해야 한다. 

④ 로봇 공학

로봇 공학은 물리적 환경에서 작업을 수행할 수 있는 기계 시스템을 설계하고 개발하는 분야다. AGI는 로봇이 복잡한 환경에서 자율적으로 작업을 수행할 수 있도록 하는 데 필요하다. 

⑤ 강화 학습

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하며 보상을 통해 학습하는 방법이다. AGI는 복잡한 문제를 해결하기 위해 강화 학습을 활용할 수 있다.

⑥ 전이 학습 및 메타 학습

전이 학습은 한 분야에서 학습한 지식을 다른 분야에 적용하는 기술이다. 메타 학습은 기계가 스스로 학습하는 방법을 배우는 것이다. 

현재 AGI의 개발 수준은?

현재 AGI의 개발은 여전히 초기 단계에 있으며, 완전한 AGI 시스템은 아직 실현되지 않았다. AGI의 개념을 향한 여러 연구와 개발이 진행되고 있으며, 다양한 분야에서 적용 사례를 통해 그 가능성을 탐구하고 있다. 

진정한 AGI가 언제 도래할지 예측하기는 어렵다. 전문가 들도 빠르면 2~3년 이나 20년 이상까지 걸린다는 다양한 의견을 내놓고 있다. 

현재 AI시스템은 특정 작업에 최적화 되어 있으며, 여러 AI 기술을 결합해 더 복잡한 문제를 해결하려는 노력이 진행 중이다. 여러 기업은 다양한 기계 학습 모델을 통합해 보다 일반화된 문제 해결 능력을 구축하는 연구를 하고 있다. 

AGI는 현재 완전한 형태로 실현되지 않았지만, 다양한 분야에서 AGI의 잠재력을 탐구하는 연구와 응용 사례가 있다. 자율주행차는 여러 센서와 AI 기술을 결합하여 주행 환경을 인식하고, 주행 결정을 내린다. 현재 자율주행 시스템은 상당한 수준의 자동화를 이뤘지만, AGI 수준의 완전한 자율성과 적응력에는 아직 도달하지 못했다. 테슬라의 오토파일럿 시스템은 특정 조건에서 자율주행을 수행하지만, 복잡한 상황에서 완전한 자율성은 확보되지 않았다. 로봇 분야에서도 AGI의 발전을 위한 연구가 진행되고 있다. 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics) 로봇은 복잡한 환경에서 이동하고 작업을 수행할 수 있는 능력을 보인다. 하지만, AGI 수준의 범용적 지능에는 아직 도달하지 못했다. 

AGI 활용 분야 

AGI는 과학, 기술, 의료, 교육 등 여러 분야에서 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 지니고 있다.

① 헬스케어 혁신 

AGI는 증상이 모호하거나 여러 질환과 겹치는 경우에도 복잡하고 희귀한 질병을 더 정확하게 진단하여 의료 분야의 판도를 바꿀 수 있다. 환자 병력, 유전 정보, 실시간 건강 데이터를 연구해 매우 개인화된 치료 계획을 만들 수 있다. AGI는 방대한 데이터 세트를 처리하고 예측 시뮬레이션을 실행해 몇 년이 아닌 몇 주 만에 가능한 치료법을 식별하여 약물 발견을 가속화할 수 있다. 

② 과학 연구 발전

AGI는 과학 연구에서 실험을 시뮬레이션하고, 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 가설을 생성할 수 있다. 양자물리학, 유전체학, 기후 과학에서 획기적인 진전을 이룰 것으로 기대한다. 다양한 지식을 통합해 기존 AI에서는 알아차리지 못했을 솔루션을 발견할 수 있다. 

③ 산업 개선

산업 조직은 AGI로 전체 공급망을 관리해 실시간으로 효율성을 높일 수 있다. 생산 라인의 중단이 발생하기 전에 예측하고 해결할 수 있다. 제조분야에서 자율 공장을 감독하고 안전 및 품질 기준을 유지하면서 생산 공정을 최적화 할 수 있다. 변화하는 상황에 적응할 수 있는 능력은 산업 환경에서 매우 귀중한 도구가 된다.

④ 사업 전략 강화

AGI는 시장 동향, 고객 행동, 운영 데이터를 평가해 기회와 위험을 찾아준다.  AGI는 경제적 불확실성을 다루거나 장기적인 시장 변화를 예측하는 것과 같은 어려운 비즈니스 문제에 대한 솔루션을 혁신한다. 다양한 출처에서 학습할 수 있는 능력은 기업이 경쟁력을 유지하게 돕는 힘이 된다. 

⑤ 금융 재정의

금융 부문에서 AGI는 방대한 양의 금융 데이터에서 패턴을 감지해 예측 정확도를 높일 수 있다. 투자자와 기관은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다. 기존 AI 시스템이 놓칠 수 있는 미묘한 이상을 인식해 실시간으로 문제를 발견할 수도 있다. AGI는 복잡한 변수와 시나리오를 고려하여 위험을 완화하는 강력한 금융 모델을 구축할 수 있다. 

AGI의 과제

AGI 개발은 기술 분야에서 가장 야심찬 목표 중 하나지만 여전히 많은 어려움이 따른다. 단순히 기술 문제를 뛰어 넘어 윤리적, 사회적 영역까지 고민해야 한다. AGI의 안전을 보장해야 하며 윤리 기준을 가져야 한다. 

인간 지능 수준으로 AGI를 만들려면 다양한 출처의 정보를 빠르게 처리하기 위해 엄청난 양의 컴퓨팅 파워가 필요하다. 현재 대규모언어모델(LLM) 수준에서도 막대한 컴퓨팅 파워가 소모되고 있는데 AGI로 발전하면서 이를 최소화할 수 있는 기술 개발도 병행되어야 한다. 

인간 지능에 대한 이해도 AGI 개발의 난제 중 하나다. 우리는 인간의 사고가 어떻게 작동하는지, 특히 직관이나 의식과 같은 복잡한 측면이 어떻게 작동하는지 완전히 이해하지 못한다. 이러한 이해가 없다면 인간과 같은 사고를 모방할 수 있는 기계를 만드는 것은 어렵다.

윤리적인 AGI를 개발해야 한다. 인간 수준의 지능을 갖는 시스템이 편향되거나 자율 무기체계 등의 도구로 쓰이면서 오용될 수 있다. 연구자는 AGI가 책임감 있게 구축되고 엄격한 윤리 지침을 따르도록 해야 한다. 

AGI가 현실이 되면 일자리를 대체하거나 일부 집단에게 다른 집단보다 더 많은 혜택을 주어 경제적 불평등을 초래할 수 있다. 이러한 사회적 영향에 대비하는 것은 기술 자체를 구축하는 것 만큼 중요하다.