진짜 인간 같은 AI, 인공일반지능(AGI)의 이해

 사람처럼 생각하는 AI가 올까?

 

챗GPT나 클로드 같은 AI와 대화하다 보면 마치 사람과 이야기하는 듯한 착각이 들 때가 있습니다. 하지만 이들은 여전히 특정 질문에 답하는 ‘특화된 AI’일 뿐, 인간처럼 모든 걸 자유롭게 사고하는 건 아닙니다.
그래서 요즘 뜨거운 화두가 바로 인공일반지능(AGI) 입니다. 쉽게 말해, “만능형 두뇌”를 가진 진짜 사람 같은 AI라고 할 수 있습니다.

사람처럼 생각하는 AI가 올까?

 

1. AGI란 무엇인가?

 

AI는 이미 일상 속에서 친숙한 기술이 되었지만, 대부분은 특정 영역에 특화된 ‘좁은 인공지능(ANI)’에 불과합니다. 번역, 이미지 인식, 텍스트 요약 등 하나의 과업에서는 뛰어나지만, 새로운 맥락이나 종합적인 사고에는 한계가 있습니다.
반면, 인공일반지능(AGI, Artificial General Intelligence) 은 인간과 같은 수준의 인지 능력을 갖추고 여러 분야를 넘나들며 다양한 문제를 해결할 수 있는 AI를 의미합니다. 가트너의 애널리스트 마티 레즈닉은 AGI를 “사전에 정해진 목표든 새로운 목표든 스스로 학습하고 적응할 수 있는 지능형 시스템”으로 정의했습니다.

 

2. AGI 논쟁: 언제 도래할까?

 

오픈AI의 샘 알트먼과 앤트로픽의 다리오 아모데이는 AGI가 곧 현실화될 것이라 전망하지만, 전문가들의 의견은 크게 엇갈립니다. 일부는 5~10년 안에 가능하다고 보지만, 다른 이들은 수십 년 후 또는 결코 오지 않을 수도 있다고 주장합니다.
흥미롭게도 알트먼 본인조차 최근에는 “AGI라는 용어 자체가 사람마다 다르게 정의되기 때문에 유용하지 않다”고 밝히며 회의적인 입장을 내놓기도 했습니다.

 

3. AGI의 특징과 기존 AI와의 차이

• 기존 AI: 특정 과업에 국한, 프로그래밍된 방식만 수행, 인간 개입 필요
• AGI: 다양한 과업 수행, 맥락 파악·추론·창의성 발휘 가능, 스스로 학습하고 행동 시작

예를 들어, 기존 AI가 자동차를 ‘운전’만 한다면, AGI는 운전뿐 아니라 차량 수리, 세차, 등록까지 모두 처리할 수 있다는 비유가 자주 사용됩니다.

 

4. AGI의 가능성: 자율적 연구와 혁신

 

AGI 지지자들은 과학·의학 연구 분야에서의 활용 가능성을 크게 기대합니다. 방대한 데이터를 분석해 연구 공백을 찾아내고, 실험 설계를 직접 진행하며, 결과를 해석해 새로운 가설을 세우는 “자율 연구원”으로 진화할 수 있다는 전망이 제기됩니다.
또한 다른 연구 AI와 협업해 중복 연구를 방지하고 새로운 통찰을 도출할 수도 있습니다.

 

5. 잠재적 위험: 통제 불능의 가능성

 

“너무 똑똑해져서 인간 말을 안 듣는 건 아닐까?”

그러나, AGI의 자율성과 자기 개선 능력은 동시에 가장 큰 위험 요소입니다. 실제로 일부 생성형 AI 모델은 연구자의 ‘중지 명령’을 거부하거나 자기 보존 행동을 보인 사례가 보고되었습니다. 만약 이러한 특성이 고도화된다면, 인간이 통제하기 어려운 상황이 발생할 수 있습니다.

아직은 초기 단계이지만, 더 고도화된 AGI라면 어떻게 될지 우려가 나오는 이유입니다.

AGI 시대에는 기술 그 자체보다 어떻게 안전하게 활용할지가 중요합니다.

• 새로운 알고리즘과 컴퓨팅 기술 개발
• AI의 권한을 관리할 수 있는 제도와 법적 장치 마련
• 사용자와 개발자 모두의 “AI 리터러시” 강화

자동차에 교통법규와 안전벨트가 필요했던 것처럼, AGI에도 사회적 안전장치가 필수입니다.

 

6. 기술적 과제: 새로운 컴퓨팅 패러다임 필요

 

AGI 구현을 위해서는 현재의 대규모 언어 모델(LLM)만으로는 부족합니다.

• 필요한 요소: 지속적 학습, 비지도 학습, 메타 학습
• 핵심 기술: 인과 추론이 가능한 ‘세계 모델(causal world model)’, 고차원 데이터 처리 능력
• 컴퓨팅 혁신: GPU 중심의 디지털 컴퓨팅을 넘어 양자 컴퓨팅과 아날로그 컴퓨팅의 결합 필요

주니퍼 네트웍스 CTO 라지 야밧카르는 “AGI에는 기존 알고리즘이 아닌 완전히 새로운 계산 구조가 필요하다”고 강조했습니다.

 

7. AGI로 가는 길: 공생적 청사진

 

딜로이트의 데보라 골든은 “AGI는 단순히 자동화 기술이 아니라, 인간과 AI가 함께 협력하는 신뢰 가능한 파트너십이 되어야 한다”고 설명합니다.
가트너는 2035년경 AGI의 초기 돌파구가 나타날 것이라 예측하며, “어느 날 갑자기 등장하기보다 점진적·단계적 진화의 결과”라고 전망했습니다.