인공일반지능 혁명: 초지능 시대의 여명기를 항해하다
인공일반지능 혁명: 초지능 시대의 여명기를 항해하다
글로벌연합대학교 인공지능융합연구소장
버지니아대학교 이현우 교수
I. 가속화되는 카운트다운: AGI는 문 앞에 와 있는가?
인공일반지능(AGI)의 등장은 한때 공상 과학 소설의 영역으로 여겨졌으나, 최근 몇 년 사이 기술 발전의 눈부신 속도는 AGI를 우리 시대의 가장 중요한 화두 중 하나로 끌어올렸다. 특히 업계를 선도하는 연구기관의 책임자들이 AGI 출현 시점을 급격히 앞당겨 예측하면서, 기대와 우려가 교차하는 변곡점에 서 있음을 실감하게 한다.
A. 업계 리더들의 대담한 예측과 그 근거
OpenAI의 샘 알트먼, Google DeepMind의 데미스 하사비스, Anthropic의 다리오 아모데이와 같은 AI 분야의 선구자들은 AGI가 향후 2년에서 10년 이내에 혁신적인 역량을 선보일 수 있다고 전망하며 기존의 관측을 크게 수정했다.1 알트먼은 "AGI 구축 방법을 이제 확신한다"고 밝혔으며 1, 하사비스는 AGI 출현 시기를 5년에서 10년 2, 심지어 "3년에서 5년"으로 앞당겼다.1 아모데이는 2-3년 내 강력한 기능의 출현 1 또는 "진정으로 혁신적인 시스템"을 위한 5-10년의 기간을 예측했다.4 이러한 전망은 AGI가 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라 가까운 현실로 다가오고 있음을 시사하며, 엄청난 흥분과 동시에 긴급한 과제들을 안겨준다.
이러한 예측 변화의 배경에는 연산 능력의 기하급수적 확장, 알고리즘 효율성의 비약적 발전(동일 성능 달성에 필요한 연산량이 2년마다 10배 감소) 1, 모델의 추론 능력 학습에서의 혁신(OpenAI의 o-시리즈 모델이 복잡한 벤치마크에서 인간 전문가 수준을 능가) 1, 모델의 "사고 시간" 증가, 그리고 더욱 정교해진 AI 에이전트 구조 개발 등 복합적인 요인들이 자리 잡고 있다.1 이는 단순한 점진적 개선을 넘어, AI가 자체 연구 개발을 가속하는 "플라이휠 효과"를 창출할 수 있는 잠재력을 내포한다.1
이러한 기술적 진보와 리더들의 자신감은 AGI 개발 패러다임의 변화를 암시한다. 과거 AGI가 해결해야 할 '먼 미래의 과학적 R&D 문제'로 인식되었다면, 이제는 '임박한, 해결 가능한 엔지니어링 과제'로 전환되고 있는 것이다. 핵심 과학적 원리가 상당 부분 규명되었고, 남은 과제는 주로 엔지니어링 및 스케일링 문제라는 인식이 확산되고 있음을 보여준다. 이러한 사고방식은 개발 속도를 더욱 높일 수 있지만, 근본적인 미지의 영역을 간과하거나 안전 및 윤리적 고려사항보다 속도를 우선시할 위험도 내포한다.
B. AGI에 대한 진화하는 이해: 단일 사건에서 지속적인 과정으로
AGI에 대한 이해 역시 진화하고 있다. OpenAI는 AGI가 갑작스러운 극적인 돌파구가 아니라 점진적인 개선의 연속적인 과정으로 등장할 것이라는 입장으로 선회했으며 5, Google DeepMind 또한 극적인 도약보다는 점진적 개선을 예상한다.6 하사비스 역시 AGI가 "점진적인 융합"의 형태를 띨 것이라고 언급했다.3 이러한 관점의 변화는 안전 및 배포 전략에 중대한 영향을 미친다. 점진적 등장은 반복적인 안전 조치와 사회적 적응을 가능하게 하여, 갑작스러운 "지능 폭발"이 야기할 수 있는 혼란이나 준비 부족 상태와는 대조적이다. 또한, 아직 완전한 AGI는 아니지만 점차 강력해지는 AI 시스템을 배포하는 상업적 전략과도 부합한다.
OpenAI는 AGI를 "대부분의 경제적으로 가치 있는 작업에서 인간을 능가하고 최소 1000억 달러의 이익을 창출하는 시스템"으로 정의하기도 한다.5 이러한 경제 중심적 정의는 실용적이긴 하지만, '일반' 지능을 구성하는 요소에 대한 철학적 또는 능력 중심적 정의와는 다를 수 있어, 무엇이 진정한 AGI인지에 대한 논쟁을 불러일으킬 수 있다. AGI를 측정 가능하고 다루기 쉬운 목표로 만들려는 전략적 움직임으로도 해석될 수 있다. 고전적인 AGI 개념은 방대하고 다소 모호하여 점진적 진행 상황을 계획하거나 입증하기 어렵다. 경제적 정의는 구체적인 벤치마크를 제공하며, '지속적인 과정'이라는 관점은 기업이 고도로 유능하지만 고전적 의미에서 '완전한' AGI가 아닐 수 있는 고급 AI 시스템을 배포하면서도 진전을 주장할 수 있게 한다. 이는 투자와 적용을 촉진할 수 있지만, AGI의 목표 지점을 계속 이동시키거나 진정한 인지적 보편성보다 경제적으로 가치 있는 특정 기술에 집중하게 만들 수도 있다.
C. 반론과 신중론: 과대광고 속 현실 점검
그러나 이러한 낙관론 속에서도 신중론과 반론은 여전히 존재한다. 다수의 AI 전문가와 슈퍼예측가들은 AGI 출현 시점을 50년에서 100년 후로 훨씬 보수적으로 예측하며, 현재의 대규모 언어 모델(LLM)을 확장하는 것만으로는 AGI에 도달할 수 없다는 회의적인 시각을 견지한다.7 근본적인 과학적 돌파는 여전히 수십 년이 걸릴 수 있다는 것이다.7 Meta AI의 얀 르쿤은 특히 회의적인 입장을 보이며, AGI가 수십 년이 걸리거나 완전히 새로운 접근 방식 없이는 달성 불가능할 수 있다고 주장하며, LLM이 AGI에 도달하는 것은 "가망이 없다"고 평가한다.3
이러한 신중론은 AGI를 둘러싼 심오한 불확실성과 "과대광고 주기"의 가능성을 강조한다. 인과 관계 추론이나 진정한 이해와 같은 현재 모델의 한계는 AGI로 나아가는 데 있어 중요한 장애물이다. 따라서 낙관적인 예측과 함께 이러한 신중하고 때로는 심층적으로 회의적인 전문가 견해를 균형 있게 고려하는 것이 필수적이다.
AGI는 과학, 의학 등에서의 엄청난 잠재력과 18 경제적, 윤리적, 실존적 위험이라는 양면성을 지니고 있다. 앞으로 나아갈 길은 기술적 돌파뿐만 아니라 지혜, 선견지명, 그리고 인간 가치에 대한 헌신을 요구한다. 초지능의 여명기를 책임감 있게 항해하기 위해서는 안전에 대한 지속적인 연구, 강력한 거버넌스 프레임워크 구축, 그리고 광범위한 공론화가 필요하다. 목표는 현명하게 움직여 "우리를 망가뜨리지 않을 것을 만드는 것"이다.13
AGI 역량이 성장함에 따라 "유익한" 또는 "인간 중심적인" AGI를 구성하는 요소에 대한 정의 자체도 개발자들뿐만 아니라 광범위한 사회적 대화를 통해 진화해야 한다. "모든 인류에게 혜택을 주는" AGI를 목표로 하지만 18, "혜택"의 의미는 주관적이며 문화, 가치, 개인에 따라 다를 수 있다. 초기 AGI 적용은 질병 치료나 기후 변화 해결과 같은 명확한 이점에 초점을 맞출 수 있지만, AGI가 일상생활에 더욱 통합되어 결정, 문화, 심지어 인간관계에까지 영향을 미치게 되면 12, 누구의 가치가 내재되어 있는지, "인간 번영"이 무엇을 의미하는지, 어느 정도의 AI 자율성이 바람직한지에 대한 질문들이 격렬한 논쟁의 대상이 될 것이다. 진정으로 인간 중심적인 AGI는 그 목표와 가치에 대한 지속적이고 포용적인 공적 숙고를 필요로 한다.
