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[디지털데일리 이건한 기자] 생성형 AI 시대에 접어들며 '특이점'만큼 새롭게 주목받은 키워드는 AGI(범용 인공지능, Artificial General Intelligence)다. 두 키워드는 의미상 일부 맞닿아 있기도 하다. 특이점은 인공지능(AI)이 인간지능을 앞서는 순간을 의미하며, AGI는 이론적으로 다양한 문제를 인간처럼 스스로 해결할 수 있는 AI를 뜻하기 때문이다.

최근 몇 년 사이 AGI에 대한 관심이 높아진 배경에는 '챗GPT' 개발사인 오픈AI가 있다. 챗GPT가 2022년 출시 후 현재 전세계에서 매월 3억명이 쓰는 서비스로 성장하면서 AGI 구현을 목표로 설립된 오픈AI도 큰 주목을 받은 까닭이다. 오픈AI는 2015년 설립 초부터 'AGI를 인류 전체에 이로운 방식을 개발하고 배포하겠다'는 목적을 강조해 온 회사다. 이후 챗GPT가 AGI를 방불케 하는 스마트함과 범용성을 보여주며 자연스레 '진짜 AGI는 언제 완성되는가'는 질문도 산업계에 퍼지기 시작했다.

다만 AGI 구현 시점을 두고 업계 명사들의 전망이 엇갈렸다. 우선 엔비디아 CEO인 젠슨 황은 지난해 AGI 등장 시점을 5년 이내라고 전망했다. 오픈AI의 CEO 샘 올트먼도 4~5년을 내다봤다. 급진적 성향의 일론 머스크 테슬라 CEO는 고작 3년을 보기도 했다. 그러나 신중론자들도 있다. 세계 4대 AI 석학 중 하나인 얀 르쿤 메타 수석AI과학자는 현재 구조로 AGI 구현은 어려우며, 인간 수준 지성을 갖추는 데에는 수십년이 걸릴 것이라고 보는 입장이다.

더불어 AGI를 정의하는 관점이 제각각인 점도 AGI 구현 시점에 대한 전망을 달리하는 주요인이다. 앞서 언급된 이들을 포함해 AI 업계 및 연구계의 명사들도 AGI가 큰 틀에서 '인간 수준의 지능과 행동이 가능한 AI'라는 점에는 동의하나 세부 기준은 다르다.

AGI 달성을 목표로 제시했던 오픈AI의 경우 AGI 달성 기준을 상대적으로 낮게 바라본다는 평이다. 샘 올트먼 CEO는 최근 자신의 블로그에 “전통적으로 이해되는 AGI 구축 방법을 이제 확신하고 있다"며 오픈AI는 현재 초지능(superintelligence)으로 목표를 전환하기 시작했다"고 언급한 바 있다. 그는 또한 AGI를 "경제적으로 가치 있는 작업에서 인간을 능가하는 고도로 자율적인 시스템"으로 정의하기도 했다. AGI를 특정 분야에서 인간의 능력을 앞질러 능동적으로 작동할 수 있는 'AI 에이전트'의 고도화 측면에서 보는 측면이다. 또한 AI 에이전트는 2025년을 원년으로 폭발적인 보급이 예상되고 있다. 그만큼 오픈AI는 그보다 광범위한 지력과 행동력을 갖춘 AI를 이미 한단계 높은 '초지능'으로 언급하며 일반적인 AGI 달성 선언을 앞당기려 하는 측에 속한다고 볼 수 있다.

반면 오픈AI의 핵심 파트너인 마이크로소프트는 "현재의 하드웨어로 AGI를 달성할 가능성에 대해서는 불확실성이 매우 크다"는 입장이다. 유명 AI 평론가인 게리 마커스 뉴욕대 교수도 'AGI는 사실상 해결된 문제'라는 알트먼의 주장에 비판적이다. 이와 같은 측은 일반적으로 AGI가 기술 측면에서 인간과 동등한 수준에서 지식, 감성, 소통, 교류, 행동 등이 가능해야 한다고 본다. 단순 기능성이나 경제력 창출 측면에서의 AGI 달성은 인정하지 않으려는 시각이다.

이밖에 업계 일각에서는 AGI에 대한 논의가 결국 '서로 다른 이해관계에 따른 무의미한 논쟁'란 비판이 따르기도 한다. 이는 실제로 지난해 외신 '디인포메이션'에 따르면 오픈AI와 마이크로소프트는 100억달러 상당의 투자 계약 당시 양사가 AGI에 대한 달성 기준을 '최소 1000억달러의 수익을 창출할 수 있는 AI 시스템'으로 정의한 것을 확인했다는 보도가 나온 바 있다.

결국 'AGI란 무엇인가'에 대한 논쟁은 한층 고도화된 AI 모델 및 에이전트가 쏟아질 2025년에도 지속될 전망이다. 다만 AGI의 학문적 기준을 두고 참고할 만한 문헌은 있다. 2005년 AI 연구자 벤 고르첼 박사가 편집한 책 '인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)'이다. 이는 AGI란 개념이 처음으로 명확히 언급된 책으로 꼽힌다.

해당 책은 인간 수준의 일반적 지능을 모사하거나 재현할 수 있는 AI 시스템 설계를 위한 철학적, 수학적, 기술적 틀을 제시한다. 크게 ▲다양한 문제 해결이 가능한 범용성 ▲스스로 데이터를 학습·해석하는 능력 ▲추론을 포함한 창의적 사고 ▲스스로 성능과 지식을 평가하고 향상하는 메타학습 능력 ▲환경 변화에 지속적인 적응과 역동적 반응 ▲인간 수준으로 목표 지향성을 갖고 계획과 실행이 가능한 능력 등이 언급됐다.