이 글은 AGI 에 대한 정의와 개념, 현재 LLM 에서 사용되는 AI 와의 차이점 질문에 대한 Gemini 2.5 pro 의 대답입니다.

AGI(범용 인공지능)는 인간이 할 수 있는 모든 지적인 작업을 기계가 해낼 수 있는, 특정 작업에 국한되지 않은 포괄적인 인공지능을 의미합니다. 이는 주어진 데이터로 학습된 패턴에 따라 반응하는 현재의 AI를 넘어, 스스로 추론하고, 배우고, 새로운 상황에 적응하는 능력을 갖춘 지능을 말합니다.

AGI(범용 인공지능)란 무엇인가요? 🧠#

AGI(Artificial General Intelligence)는 종종 ‘강한 AI(Strong AI)‘라고도 불립니다. 현재 우리가 사용하는 대부분의 AI는 ‘약한 AI(Weak AI)’ 또는 ‘좁은 AI(Narrow AI)‘로 분류되는데, 이는 언어 번역, 이미지 인식, 코드 생성 등 특정 작업에만 뛰어나도록 설계되었기 때문입니다.

스위스 군용 칼(Swiss Army Knife)에 비유할 수 있습니다. 현재의 LLM은 매우 정교하고 뛰어난 성능을 가진 ‘드라이버’나 ‘병따개’와 같습니다. 특정 목적에는 놀라운 성능을 보이지만, 그 기능 외의 다른 작업을 시킬 수는 없습니다. 반면, AGI는 이 모든 도구를 포함할 뿐만 아니라, 상황에 맞게 필요한 도구를 스스로 판단하고, 심지어 새로운 도구를 만들어낼 수 있는 능력까지 갖춘 지능체에 비유할 수 있습니다.

AGI는 다음과 같은 능력을 포함하는 개념입니다:

  • 상식적 추론: 명시적으로 배우지 않은 세상의 기본적인 원리(상식)를 이해하고 적용합니다.
  • 계획 수립: 장기적인 목표를 세우고, 이를 달성하기 위한 복잡한 계획을 수립하고 실행합니다.
  • 학습 능력: 소량의 정보만으로도 새로운 기술이나 지식을 빠르게 학습하고 다른 영역에 응용합니다.
  • 자아 인식 및 의식 (이론적): 일부 AGI 논의에서는 자아에 대한 인식, 주관적인 경험, 의도와 같은 인간의 의식과 유사한 특성을 포함하기도 합니다.

현재의 AI(LLM)와 AGI의 차이점#

현재 AI 기술의 정점인 LLM과 궁극적 목표인 AGI는 여러 측면에서 근본적인 차이가 있습니다.

구분 (Category) 현재 AI (LLM 기반) AGI (범용 인공지능)
범위 (Scope) 좁은(Narrow) 범위에 특화되어 있습니다. 언어와 관련된 작업(번역, 요약, 창작, 코드 생성)에서 인간을 능가하는 성능을 보입니다. 넓은(General) 범위를 가집니다. 특정 영역에 국한되지 않고, 인간이 할 수 있는 거의 모든 지적 작업을 수행할 수 있습니다.
학습 (Learning) 정적 학습: 대규모 데이터셋을 통해 ‘사전 훈련(pre-training)‘됩니다. 훈련이 끝난 후에는 실시간으로 새로운 지식을 스스로 습득하거나 세상의 변화에 적응하지 못합니다. 지속적 학습: 환경과의 실시간 상호작용을 통해 지속적으로 배우고 적응합니다. 새로운 경험을 통해 자신의 지식 기반을 스스로 업데이트합니다.
추론 (Reasoning) 패턴 인식 기반 추론: 방대한 데이터에서 학습한 통계적 패턴을 기반으로 추론하는 것처럼 ‘보이는’ 결과를 생성합니다. 진정한 의미의 논리적, 인과적 추론 능력에는 한계가 있습니다. 추상적, 인과적 추론: 데이터의 상관관계를 넘어 원인과 결과를 이해합니다. 새로운 문제에 대해 논리적이고 추상적인 사고를 통해 해결책을 도출합니다.
의식/자아 (Consciousness/Self) 없음: 의식, 자아, 의도, 주관적 경험이 전혀 없습니다. 단순히 입력된 프롬프트에 따라 가장 확률 높은 다음 단어를 예측하는 정교한 프로그램입니다. 가능성(이론적): 자아를 인식하고, 목표와 의도를 가지며, 주관적인 경험을 할 수 있는 잠재력을 가집니다. (이는 AGI 연구의 가장 철학적이고 논쟁적인 부분입니다.)
목표 (Goal) 정해진 목표: 주로 ‘다음 토큰(단어) 예측’이라는 명확하고 고정된 목표를 수행하도록 설계되었습니다. 자율적 목표 설정: 주어진 상황을 이해하고 스스로 장기적인 목표를 설정하거나, 복잡한 문제를 해결하기 위한 하위 목표들을 자율적으로 만들어낼 수 있습니다.

왜 AGI 구현은 어려운 과제인가요?#

AGI는 수십 년간 AI 연구자들의 꿈이었지만, 그 구현은 여전히 매우 어려운 과제로 남아있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

1. 상식(Common Sense)의 부재#

인간은 ‘물은 아래로 흐른다’, ‘물건을 놓으면 바닥에 떨어진다’ 와 같은 수많은 상식을 자연스럽게 체득하고 세상을 이해합니다. 하지만 AI에게 이 방대한 양의 비정형적이고 암묵적인 지식을 가르치는 것은 극도로 어렵습니다. 현재 LLM은 텍스트 데이터에서 상식과 유사한 패턴을 학습하지만, 실제 물리적, 사회적 맥락을 진정으로 이해하지는 못합니다.

2. 신체화(Embodiment)와 물리적 상호작용#

많은 인지 과학자들은 지능이 단순히 뇌 안의 계산 과정이 아니라, 신체를 통해 세상과 상호작용하며 발달한다고 주장합니다. 이것을 ‘신체화된 인지(Embodied Cognition)‘라고 합니다. 아기가 컵을 밀어보고, 만져보고, 던져보며 컵의 물리적 속성을 배우는 것처럼, 실제 세계와의 상호작용 없이는 진정한 이해에 도달하기 어렵다는 것입니다. 디지털 공간에만 존재하는 현재의 AI는 이러한 경험이 절대적으로 부족합니다.

3. 진정한 의미의 일반화와 전이 학습#

인간은 한 영역에서 배운 지식을 전혀 다른 영역에 창의적으로 적용할 수 있습니다. 예를 들어 체스를 두며 배운 전략적 사고를 사업 협상에 활용할 수 있습니다. 현재 AI도 ‘전이 학습(Transfer Learning)‘을 사용하지만, 이는 주로 유사한 데이터 분포를 가진 비슷한 작업에 국한됩니다. AGI가 요구하는 수준의 광범위하고 유연한 지식 이전 능력에는 미치지 못합니다.

4. 인과관계 추론의 한계#

LLM은 데이터 속의 상관관계(Correlation) 를 파악하는 데는 뛰어나지만, 인과관계(Causation) 를 이해하는 데는 어려움을 겪습니다. 예를 들어, “아이스크림 판매량이 늘면 익사 사고도 늘어난다"는 데이터에서 ‘여름’이라는 공통 원인을 파악하지 못하고, 아이스크림이 익사의 원인이라고 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다. 진정한 지능은 이 ‘왜’라는 질문에 답할 수 있어야 합니다.

5. 의식과 주관적 경험의 문제#

이는 기술적인 문제를 넘어 철학적인 난제입니다. 우리는 인간의 뇌에서 어떻게 의식과 주관적 느낌이 발생하는지조차 완벽히 이해하지 못합니다. 우리가 그 원리를 알지 못하는 상태에서, 기계에 어떻게 의식을 구현할 수 있을지는 AGI 연구의 가장 큰 미스터리 중 하나로 남아있습니다.

AGI 근시일 내 실현에 대한 두 시선: 낙관론 vs. 비관론#

AGI(범용 인공지능)의 도래 시점을 두고 AI 및 IT 분야의 저명인사들 사이에서는 매우 활발한 논쟁이 벌어지고 있습니다. 몇 년 안에 AGI가 구현될 것이라고 보는 낙관론과, 아직은 해결해야 할 근본적인 문제가 많아 시기상조라고 보는 비관론(또는 신중론) 으로 나뉩니다.

AGI는 곧 온다: 낙관론 🚀#

낙관론자들은 현재 AI 기술, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 기하급수적인 발전 속도를 근거로 AGI가 수년 내에 현실화될 수 있다고 주장합니다.

1. 레이 커즈와일 (Ray Kurzweil) - 미래학자, 구글 엔지니어링 이사#

미래 예측, 특히 ‘특이점(Singularity)’ 개념으로 가장 유명한 인물입니다. 그는 ‘수확 가속의 법칙(Law of Accelerating Returns)‘에 근거하여 기술 발전이 계속해서 빨라질 것이라고 주장합니다.

“저는 2029년이면 AGI가 인간과 동등한 지능에 도달할 것이라고 예측합니다. 그리고 2045년에는 특이점에 도달하여 우리의 지능을 수십억 배로 확장하게 될 것입니다.”

그의 예측은 수십 년 전부터 일관되게 유지되어 왔으며, 현재 AI의 발전 속도가 자신의 예측을 뒷받침하고 있다고 보고 있습니다.

2. 젠슨 황 (Jensen Huang) - NVIDIA CEO#

AI 혁명의 핵심인 GPU를 생산하는 NVIDIA의 CEO로서, 그는 기술의 최전선에서 발전 속도를 체감하고 있습니다. 그는 AGI의 정의에 따라 다르다는 전제를 달지만, 매우 긍정적인 전망을 내놓았습니다.

“AGI를 ‘인간과 상당히 경쟁력 있는 방식으로 시험을 통과하는 컴퓨터’로 정의한다면, 앞으로 5년 안에 AGI가 등장할 것입니다. 5년 안에 AI는 모든 단일 시험을 통과할 수 있을 것입니다.”

이는 AGI를 ‘모든 인간의 지적 작업을 수행하는 능력’이 아닌, ‘인간 수준의 테스트 통과 능력’으로 정의했을 때의 예측입니다.

3. 에릭 슈미트 (Eric Schmidt) - 전 구글 CEO#

구글을 세계적인 기업으로 이끈 그는 기술이 사회와 지정학에 미치는 영향에 대해 깊은 통찰을 가지고 있습니다. 그는 AGI의 등장이 임박했으며, 이에 대한 대비가 시급하다고 강조합니다.

“AGI의 등장은 향후 5년 이내에 일어날 것으로 보입니다. 이 기술은 인류에게 큰 혜택을 주겠지만, 동시에 실존적 위험도 제기합니다. 우리는 이 강력한 기술을 책임감 있게 관리하고 오용을 방지하기 위한 안전장치를 마련해야 합니다.”

그는 특히 AGI가 자율 무기 등에 활용될 가능성을 경고하며, 기술 발전과 함께 윤리 및 안전 규범 마련이 필수적이라고 주장합니다.

AGI는 아직 멀었다: 비관론 / 신중론 🤔#

비관론자 혹은 신중론자들은 현재의 LLM 기반 AI가 진정한 이해나 추론 능력이 없으며, AGI에 도달하기 위해서는 아직 해결되지 않은 근본적인 과학적 난제들이 존재한다고 주장합니다.

1. 얀 르쿤 (Yann LeCun) - Meta 수석 AI 과학자, 튜링상 수상자#

‘딥러닝의 아버지’ 중 한 명으로 불리는 그는 현재 LLM의 접근 방식만으로는 AGI에 도달할 수 없다고 강하게 비판합니다.

“현재의 LLM 시스템은 진정한 이해력이 결여되어 있습니다. 그들은 세상이 어떻게 작동하는지에 대한 내부적인 ‘세계 모델(World Model)‘이 없습니다. 단순히 텍스트 데이터의 패턴을 학습할 뿐, 물리 법칙이나 상식적인 추론을 할 수 없습니다. AGI로 가는 길은 LLM을 더 크게 만드는 것이 아니라, 근본적으로 다른 아키텍처를 통해 열릴 것입니다.”

그는 인간 아기처럼 세상을 관찰하고 상호작용하며 배우는 방식에서 AGI의 실마리를 찾아야 한다고 주장합니다.

2. 게리 마커스 (Gary Marcus) - 뉴욕대 명예교수, 인지 과학자#

AI 분야의 가장 저명한 비판가 중 한 명으로, 그는 현재 AI 시스템의 ‘환각(Hallucination)’ 현상과 신뢰성 부족 문제를 끊임없이 지적합니다.

“현재의 AI는 매우 피상적인 수준의 이해만을 보여줍니다. 그럴듯한 헛소리를 만들어내는 데 능숙할 뿐입니다. 우리는 통계적 패턴 매칭을 넘어 상징적 추론(symbolic reasoning)과 하이브리드 모델을 결합하지 않는 한, 신뢰할 수 있고 진정으로 지능적인 시스템, 즉 AGI를 만들 수 없을 것입니다.”

그는 딥러닝만으로는 AGI에 도달할 수 없으며, 인간의 뇌가 작동하는 방식에 대한 더 깊은 이해가 필요하다고 강조합니다.

3. 멜라니 미첼 (Melanie Mitchell) - 산타페 연구소 교수, AI 연구원#

인간의 인지와 유추 능력 분야의 전문가인 그녀는 현재 AI와 인간 지능 사이의 거대한 간극을 강조합니다.

“기계가 복잡한 시각적 장면을 보고 ‘무슨 일이 일어나고 있는가’를 인간처럼 깊이 있게 이해하는 것은 아직 불가능합니다. 이는 ‘상식의 장벽(barrier of common sense)’ 때문입니다. AI가 보여주는 것은 ‘이해의 환상(illusion of understanding)‘에 가깝습니다. AGI로 가는 길은 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 길고 험난할 것입니다.”

그녀는 AGI가 단순히 더 많은 데이터와 컴퓨팅 파워로 해결될 문제가 아니라, ‘지능’의 본질에 대한 근본적인 과학적 돌파구가 필요하다고 주장합니다.

References#

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