최근 들어 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)라는 단어가 일상에서도 자주 보인다. "이제 진짜 AGI 시대가 오는 거 아니냐"는 말이 심심치 않게 들려오는데.. 이번 기회에 AGI 개념부터 지금 우리가 어느 단계에 와 있는지까지 알아봤다.
AGI란?
AGI는 말 그대로 인간처럼 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 인공지능을 말한다. 지금 우리가 일상에서 사용하는 AI들은 대부분 좁은 인공지능(ANI), 즉 음성 인식, 추천, 번역처럼 한 가지 일만 잘하는 AI다.
AGI 개념의 등장과 발전
AGI라는 개념 자체는 1950년대 앨런 튜링의 튜링 테스트부터 시작되었다. 본격적으로 주목받기 시작한 건 2010년대 딥러닝 혁명 이후. 특히 2022년 ChatGPT의 등장으로 "이제 정말 인간 수준의 범용 지능이 가능"할 거라는 기대감은 더욱 커졌다.
튜링 테스트: 1950년 영국 수학자이자 컴퓨터 과학자인 앨런 튜링이 제안한 개념. 기계가 인간처럼 생각할 수 있는지, 인간과 구별되지 않을 정도로 대화할 수 있는가를 판단하기 위한 실험이다. 실제 테스트에서는 판별자가 A, B 중 누가 사람인지 모른 채 대화를 나눈다. 이거 보니까 나의 최애 영화 <블레이드 러너> 1982의 보이트 캄프 테스트가 생각나서 관련해서 글을 써봐야겠다 싶음
튜링 테스트 예시)
아래 질문에 답해보면 내가 휴먼에 가까운지 Ai에 가까운지 알게 될 것..ㅎㅎ
판별자: 오늘 날씨 어때요?
A: 오늘은 흐리고 약간 비가 올 것 같아요. 우산 챙기세요!
B: 현재 기온은 19도이며, 비가 내릴 확률은 60%입니다!
여튼 AGI는 이해하고, 문제를 해결하고, 창의적으로 사고하고, 감정을 읽고, 상황에 적응하고, 자신의 행동을 조정할 수 있는 수준을 목표로 한다. 한마디로 '지능'의 총체적 구현이 목표이다.
AGI가 도달해야 할 지적 작업 7가지
정리하면서 느낀 건 '인간 수준'이라는 말이 꽤 포괄적이라는 것. 단순히 말을 잘하거나 문제를 푸는 걸 넘어서 '왜 그렇게 판단했는가'까지 설명할 수 있어야 AGI에 가깝다.
| 번호 | 항목 | 설명 | 현재 수준 (2025년 기준) |
|---|---|---|---|
| 1 | 이해와 학습 | 새로운 개념을 빠르게 익히고 응용 | ✅ 매우 우수 |
| 2 | 문제 해결 | 수학/코딩/추론 기반 문제 해결 | ✅ 인간과 유사한 수준 |
| 3 | 언어 능력 | 번역, 문해력, 요약, 유머 감지 | ✅ 상위 1% 수준 |
| 4 | 추론과 판단 | 불확실성 속 선택, 윤리적 고민 | ⚠️ 제한적 상황에서만 가능 |
| 5 | 창의성과 상상 | 새로운 아이디어나 예술 창작 | ❌ 기존 데이터 재조합 수준 |
| 6 | 사회적 지능 | 감정 인식, 공감, 눈치, 협상 | ❌ 말투는 따라하지만 진짜 감정 이해는 아님 |
| 7 | 적응력 | 예측 불가 상황에서 유연한 대응 | ❌ 환경 변화에 따른 자율 조정은 미흡 |
종합하면 1~3번은 근접, 4~7번은 여전히 인간 수준에 도달하지 못했다.
OpenAI의 AGI 발전 5단계 모델
OpenAI는 내부적으로 AI 발전을 5단계로 정의하고 있다. 지금 어느 단계쯤 와 있는지 감 잡기에 꽤 유용한 프레임이다.
| 레벨 | 이름 | 설명 |
|---|---|---|
| Level 1 | Chatbots | 단순 응답 중심의 대화형 AI |
| Level 2 | Reasoners | 논리·추론 기반 문제 해결 가능 (GPT-4, Claude 3 등) |
| Level 3 | Agents | 스스로 작업 계획·수행 가능한 능동형 AI |
| Level 4 | Innovators | 인간 수준의 창의성·발명 가능 (AGI 핵심 단계) |
| Level 5 | Organizations | 조직 수준 의사결정·자율 운영 가능 (ASI 영역) |
2025년 7월 현재는 Level 2 후반 ~ Level 3 초입. 최근 등장한 Agent들은 이 전환점을 보여주는 중요한 기술로 주목받고 있다.
ChatGPT Agent의 의미
Level 3을 논할 때 빼놓을 수 없는 것. Agent는 단순히 '질문에 답하는 AI'가 아니라 "무엇을 해야 하는지 스스로 계획하고 실행하는 AI"여야 한다.
- 1번. "보고서 초안 작성해줘": 웹 검색 → 요약 → 구조 짜기 → 문서 출력
- 2번. "이 API로 자동화 워크플로우 짜줘" : 코드 작성 → 테스트 실행 → 오류 수정
1번은 이제 모두에게 일상으로 다가왔다. 2번은 크롤러 만들면서 경험해보았는데 좀 놀라웠다. 코파일럿으로 클로드 Sonnet 4를 선택했더니 테스트랑 디버깅 그리고 테스트 코드 삭제까지 알아서 했다.(근데 내가 원치 않았던 단계까지 가버려서 오히려 시간을 더 잡아먹을 때도 있었음) 분명 기존 LLM과는 다른 차원의 흐름이 시작된 느낌.
하지만 아직 AGI는 아니다
Agent 등장 = AGI 등장 은 아니다. 지금도 Agent는 오류가 많고 예상치 못한 상황에서 스스로 재설계하지 못한다.
| 부족한 점 | 설명 |
|---|---|
| 창의성 | 완전히 새로운 아이디어 생성은 못함 |
| 감정·사회성 | 사람 감정 맥락에 깊이 공감하진 못함 |
| 적응력 | 환경 변화나 예외 상황 대처 미숙 |
| 자기 주도성 | 스스로 목표 설정하거나 동기 부여 불가 |
AGI가 가져올 긍정적 변화들
진정한 AGI가 실현된다면, 인류 역사상 가장 큰 패러다임 변화 중 하나가 될 것이다.
의료 혁신
- 24시간 전문의 수준 진료: 모든 사람이 언제 어디서든 최고 수준의 의료 상담 가능
- 신약 개발 가속화: 수십 년 걸리는 약물 개발을 몇 년으로 단축
- 개인 맞춤형 치료: 각자의 유전자, 생활 패턴까지 고려한 정밀 의료 진단
교육 평등화
- 1:1 맞춤 교육: 모든 학생이 개인 전담 교사를 가질 수 있는 시대
- 언어 장벽 해소: 전 세계 모든 지식이 실시간으로 번역되어 접근 가능
- 창의성 증폭: 인간의 아이디어를 AGI가 체계화하고 발전시켜 혁신 가속
사회문제 해결
- 기후변화 대응: 복잡한 환경 데이터 분석으로 효과적인 해결책 제시
- 빈곤 해결: 자원 배분 최적화와 새로운 경제 모델 개발
- 과학 연구 혁신: 인간이 수백 년 걸릴 연구를 몇 년만에 완성
AGI의 잠재적 위험과 우려
하지만 동전의 뒷면도 분명히 존재한다.
일자리와 경제 충격
- 대량 실업: 단순 업무부터 고도의 전문직까지 AGI로 대체 가능
- 경제 불평등 심화: AGI를 소유한 소수와 그렇지 못한 다수 간의 격차 확대
- 사회 구조 재편: 기존 교육 시스템, 직업 개념 자체가 무의미해질 가능성
안전성과 통제 문제
- 정렬 문제(Alignment Problem): AGI의 목표가 인간의 가치와 다를 때의 위험
- 예측 불가능성: 인간보다 똑똑해진 AGI 행동의 통제 가능 여부 불확실
- 악용 가능성: 독재 정권이나 범죄 집단이 AGI를 무기화할 위험
인간성과 존재 의미
- 의존성 증가: 모든 것을 AGI에 맡기며 인간의 사고력, 창의력 퇴화
- 정체성 혼란: "인간만이 할 수 있는 일"이 사라질 때의 존재론적 위기
- 사회적 관계 변화: AGI와의 관계가 인간 관계보다 편해질 때의 사회적 고립
마무리하며
- AGI는 단순한 '똑똑한 AI'가 아닌 인간처럼 총체적으로 사고하고 적응하는 AI다.
- 현재는 그 중 절반쯤 온 상태. 특히 Agent 기점으로 Level 3 시대에 진입 중이다.
- 하지만 진짜 AGI에 이르기 위해선 창의성과 자율성, 감정 지능이 필수다.
AGI는 양날의 검이다. 인류 문명을 한 단계 끌어올릴 수 있는 동시에 예상치 못한 위험도 내포하고 있다. 중요한 건 이런 변화를 무작정 두려워하기보다는, 어떻게 준비하고 대응할 것인가를 고민하는 것이다. 내가 요즘 가장 많이 하는 생각도 이와 같다. 이 패러다임 전환기에서 나는 무엇을 할 수 있을지, 어떻게 이 흐름을 타고 나아가야 할지 고민되고 또 기대도 된다.
지금은 AGI라는 여정의 중간지점에 와있다. 앞으로의 변화는 지금까지보다 훨씬 더 빠르고 더 낯설 것이다. 하지만 그 변화의 방향을 결정하는 건 결국 나, 인간의 선택이라는 점을 잊지 말아야겠다.(아직..까지는..?! 요즘 특이점이 온 것 같은 느낌을 크게 받다 보니 무엇이든 단언하기가 어렵다. 그저 다가올 상황에 유연하게 대처를 해야겠다는 생각...)
