AI에 관심 있는 분이라면 한 번쯤 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)라는 용어를 들어보셨을 겁니다. AGI는 인간처럼 거의 모든 지적 활동을 수행할 수 있는 AI를 의미합니다. 의료, 연구, 로보틱스 등 사실상 모든 산업을 혁신할 잠재력이 있다고 평가되지만, 아직은 이론적 단계에 머물러 있으며 기술적·경제적·윤리적 과제도 여전히 많습니다. 이번 글에서는 AGI가 무엇인지, 또 실용화되기까지 어떤 과정을 거쳐야 하며 어떤 한계를 극복해야 하는지 살펴보겠습니다.
AGI란 무엇인가?
현재 우리가 사용하는 대부분의 AI는 Narrow AI(특화형 인공지능)입니다. 이미지 인식이나 언어 처리처럼 특정 작업에 최적화되어 있죠. 반면, AGI(범용 인공지능)는 인간처럼 다양한 영역에서 사고하고, 학습하며, 적응할 수 있는 AI로, 사실상 모든 지적 활동을 수행할 수 있는 고도화된 시스템을 의미합니다.
- 여러 작업에서 인간처럼 이해하고 추론할 수 있다.
- 방대한 데이터나 재학습 없이도 경험을 통해 스스로 학습할 수 있다.
- 사전 프로그래밍 없이도 다양한 분야의 복잡한 문제를 해결할 수 있다.
AGI의 다양한 정의
AGI는 관점에 따라 다양한 정의를 가집니다. 공통적으로는 인간과 유사한 인지 능력을 갖추고 여러 기능이 융합되어야 한다는 점을 인정하지만, 각 정의가 강조하는 초점은 다릅니다.
Functional AGI
다양한 작업 수행 능력에 초점을 맞춘 정의입니다. 지식을 일반화하고 새로운 문제에 적응하며, 재교육 없이도 작업을 해결할 수 있는 AI를 뜻합니다. 의료 진단, 프로그래밍, 음악 작곡 등 여러 분야를 별도의 모델 없이 처리할 수 있는 기능적 역량을 강조합니다.
Cognitive AGI
상식, 추상적 사고, 맥락적 이해 등 인간과 유사한 추론 능력을 구현하는 AI입니다. 단순히 작업을 완료하는 수준을 넘어, 논리·창의력·감성 지능을 활용해 인간처럼 자연스럽게 대화하고 문제를 해결할 수 있는 것이 특징입니다.
Self-learning AGI
인간의 개입 없이 스스로 학습하고 개선하는 시스템입니다. 직접 실험을 통해 새로운 지식을 발견하고 시간이 지남에 따라 더 효율적인 알고리즘을 만들어냅니다. 이 정의에서는 AI가 과학 연구를 수행하고, 새로운 이론을 개발하며, 자체적으로 기능을 수정·향상시키는 가능성을 강조합니다.
Philosophical AGI
지능을 넘어 자기 인식, 감정, 의식까지 가질 수 있는 AI에 대한 정의입니다. 이런 관점에서는 진정한 AGI는 자신의 존재를 성찰하고 개인적인 목표를 세우며, 주관적인 생각이나 감정을 경험할 수 있어야 한다고 봅니다. 나아가 도덕적 기준을 세우고, 호기심을 표현하며, 철학적 고민까지 할 수 있는 AI를 상정합니다.
AGI 발전 단계 : Narrow AI → AGI → ASI
AI 시스템이 AGI로 발전함에 따라 달성할 수 있는 지능 수준을 이해하려면, 먼저 AI의 발전 단계를 살펴볼 필요가 있습니다.
- ANI (Artificial Narrow Intelligence) : 특화형 인공지능 특정 작업을 높은 효율로 수행하도록 설계된 AI로, 훈련 데이터 범위를 벗어난 일반 과제에서는 한계를 보입니다. 현재의 ChatGPT 활용, 자율주행, 추천 알고리즘 등이 이에 해당하며, 훈련된 범위를 넘어서는 자기주도적 문제 해결·자율성·추론 능력이 부족하다는 점이 AGI와의 차이입니다.
- AGI (Artificial General Intelligence) : 인공 일반 지능 모든 지적 작업에서 인간처럼 생각하고, 배우고, 추론할 수 있는(개념적) AI 단계입니다. 지식의 일반화, 자기 개선, 자율적 목표 설정이 가능해지죠. AGI가 실현된다면 인간이 수행하는 대부분의 인지 기능을 수행하며, 산업 혁신은 물론 윤리·철학적 경계에도 도전하게 될 것입니다.
- ASI (Artificial Superintelligence) : 인공 초지능 모든 인지 및 문제 해결 능력에서 인간을 능가하는 AI를 의미합니다. 공상과학처럼 들릴 수 있지만, 만약 구현된다면 인간의 이해를 뛰어넘는 혁신으로 산업과 사회 전반을 바꾸는 변화를 가져올 것입니다.
2025년 현재 우리는 여전히 ANI 단계에 머물러 있으며, OpenAI의 o3나 ChatGPT Agent가 보여준 진전으로 좁은 AI에서 더 넓은 AI로의 진화가 진행 중입니다. 다만 AGI에 도달하려면 자가 학습, 일반화, 추론 영역에서 더 큰 기술적 돌파가 필요합니다.
AGI 개발의 세 가지 난제
앞에서는 AGI의 개념과 기존 AI와의 차이를 살펴봤습니다. 그렇다면 AGI는 어떻게 현실화될 수 있을까요? 이를 위해서는 기술 발전을 넘어 경제적, 기술적, 윤리적 세 가지 장벽을 넘어야 합니다.
1. 경제적 어려움
AGI를 구현하려면 막대한 연산 자원과 에너지가 필요합니다. 이미 데이터 센터가 전 세계 전력 사용량의 1~1.5%를 차지하고 있으며, 앞으로는 그 비중이 더 커질 것으로 예상됩니다.
이 때문에 글로벌 기업들은 기술 리더십과 시장 지배력을 확보하기 위해 AI 연구에 엄청난 투자를 쏟아붓고 있지만, AGI 개발 과정에서 발생하는 훈련 비용과 에너지 문제는 여전히 풀리지 않은 과제입니다.
2. 기술적 어려움
기술적 측면에서 가장 큰 과제는 암묵적 지식과 직관을 다루는 것, 그리고 지식을 장기적으로 유지하는 것입니다. 인과관계나 사회적 규범처럼 암묵적 지식은 언어로 명확히 표현되기 어렵지만, 맥락을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 인간은 이를 직관적으로 이해하지만, AI는 이런 지식을 효과적으로 반영하기 어렵습니다.
또한 직관은 인간의 의사 결정에 큰 비중을 차지하지만, AI 시스템에서 정형화하기는 쉽지 않습니다. 딥러닝 모델은 특정 상황에서 직관적 판단을 흉내 낼 수는 있지만, 인간처럼 시간이 지남에 따라 직관을 개선하는 자기성찰적 학습 과정은 부족합니다. 이로인해 새로운 정보를 학습하면 기존 지식을 덮어쓰거나 손상시키는 망각 현상이 발생해, 안정적이고 지속적인 학습 과정을 만들지 못하고 있습니다.
3. 윤리적 어려움
AGI를 개발하는 과정에서 가장 중요한 것은 인간의 가치에 맞게 행동하도록 설계하는 것입니다. 하지만 인간의 가치는 본질적으로 복잡하고 문화마다 달라 명확히 정의하기 어렵기 때문에, 이 다양성이 모순이나 상충 관계를 만들어 도덕적 불확실성을 초래할 수 있습니다. 인간의 가치를 AGI가 최적화할 수 있는 수학적 함수로 단순화하는 것은 매우 어렵고, 잘못된 함수가 적용될 경우 가치 판단에서 치명적인 오류가 발생할 수 있습니다.
그 결과 잘못 설계된 AGI는 인간의 이익과 충돌하는 방식으로 행동할 가능성이 있으며, 이는 단순한 불편을 넘어 인류 전체에 실존적 위협을 가할 수 있습니다. 영화 속 이야기처럼 인간의 자율성과 안전을 위협하는 목표를 추구하거나, 악의적인 사용자에 의해 오용될 수도 있습니다. 특히 글로벌 기업들 사이에서 AGI 개발 속도를 앞당기려는 경쟁 압력이 커지면서, 이러한 부작용을 예방하기 위한 안전 장치가 반드시 필요합니다.
AGI, 언제쯤 가능할까?
전문가들은 앞서 언급한 여러 한계로 인해 AGI가 실현되기까지는 수년에서 길게는 수십 년이 걸릴 수 있다고 전망합니다. 딥러닝, 강화 학습 등 AI 분야의 연구가 빠르게 발전하고 있지만, 현재 AGI는 여전히 이론적 목표에 머물러 있죠.
AGI가 실제로 구현될 시점을 정확히 예측하는 것은 사실상 불가능합니다. 다만 AI 분야의 선구자들과 연구자들은 각자의 관점에서 다양한 예상 시나리오를 제시하고 있으며, 이에 따라 논의와 기대도 계속 이어지고 있습니다.
낙관적 관점 | 회의적 관점 | 비판적 관점 |
Sam Altman(OpenAI CEO) | Andrew Ng(Google Brain 창립자) | Gary Marcus(NYU 교수) |
“2028년쯤이면 가능하다.” | “수십 년, 어쩌면 더 오래 걸린다.” | “지금의 AI 발전은 AGI로 가는 길과 무관하다.” |
AI 기술 발전이 빠르게 진행되고 있으며, 기술에 비해 인프라적 과제는 미미 | 인간 지능을 복제하기 위해서는 상당한 과학적 혁신이 필요 | 근본적인 기술적 문제가 여전히 남아 있으며, 학습 및 컴퓨팅 용량 확장이 한계에 도달 |
AGI는 아직 먼 미래의 이야기이지만, 매년 눈부신 진보로 그 가능성은 조금씩 가까워지고 있습니다. 앞으로 수십 년 안에 인류가 AGI를 맞이할지, 아니면 아직 갈 길이 먼지 단정하긴 어렵습니다. 그러나 한 가지는 분명합니다. AGI는 인류가 직면한 가장 중요한 기술적 도전 중 하나이며, 그 영향은 사회·산업·철학 전반을 송두리째 바꿀 수 있습니다.
이렇듯 AI가 산업 전반을 변화시키는 시대에, AI의 발전에 적응하는 것은 무엇보다 중요합니다. 기술 변화에 맞춰 끊임없이 배우고 적응하는 과정이 필요하죠.
AI 경쟁은 시작됐고, 우리의 업무 환경은 빠르게 바뀌고 있습니다. 하지만 그 효과는 결국 ‘누가, 어떻게 쓰느냐’에 달려 있습니다. 조직 구성원이 AI를 능동적으로 다룰 수 있도록 환경을 조성하는 스파르타 기업교육, 팀스파르타와 함께 시작해보세요.
- 해당 아티클은 2025년 7월 기준으로 작성되었습니다.
Share article