인공일반지능 AGI의 뜻과 AI와의 차이점

 

세계미래보고서 2024-2034

우리는 암과 치매와 고혈압 등 각종 불치병을 치료하고 환경 문제를 해결하며, 새로운 에너지를 확보하고 우주로 진출할 수 있게 만들어줄 가능성이 큰 인공일반지능, 즉 AGIartificial general intelligence의 등장을 목전에 두고 있다. 하지만 AGI는 인간보다 똑똑한 만큼, 자의식을 가질 경우 인류를 위기에 빠지게 할 수도 있다. 많은 전문가가 이 문제를 대비하기 위해 토론하지만 통일된 의견은 나오지 않는다. AGI의 등장 이후를 예측하는 것이 불가능하기 때문이다. 컴퓨터공학자이자 미래학자인 레이 커즈와일은 인간의 지능을 뛰어넘는 인공지능이 등장하는 순간을 특이점singularity이라고 부르며 그 시기를 약 2045년으로 보았다. 하지만 AI의 발달은 예상보다 빨랐고, 생성형 AI가 2022년에 등장하면서 전문가들은 10년, 빠르면 5년 안에 AGI가 등장할 것이라고 예상했다. 《세계미래보고서 2024-2034》는 AGI로 가기까지 AI의 여정과 산업 전반, 인간의 삶에 미치는 영향을 다각도로 살펴본다.

저자

박영숙, 제롬 글렌

출판

교보문고

출판일

2023.11.25

인공일반지능(AGI)란 무엇인가?

1. AGI의 정의

인공일반지능(Artificial General Intelligence, AGI)은 특정 작업만을 수행하는 인공지능과 달리, 인간과 같은 전반적인 지적 능력을 갖춘 지능을 의미한다. 이는 인간이 여러 문제를 학습하고 해결하는 방식처럼 다양한 상황에 적응하고, 경험을 통해 더 나은 의사결정을 할 수 있는 능력을 지닌 AI이다.

 

현재 우리가 사용하는 대부분의 인공지능 시스템은 좁은 인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)에 해당하는데, 이는 특정한 작업에 특화되어 있으며, 그 밖의 영역에서는 활용이 어렵다.

예를 들어, 음성 인식 AI나 이미지 분류 AI는 해당 작업에서는 탁월한 성능을 발휘하지만, 다른 문제를 해결할 때는 무용지물이다. 반면 AGI는 이와 달리 여러 영역에서 동시에 문제를 해결할 수 있어, 진정한 ‘사고하는 기계’를 지향한다.

2. AGI의 현황

AGI는 아직 연구 단계에 있으며, 현재까지는 그 개발이 상당히 초기 단계에 머물러 있다. AI의 발전 속도는 매우 빠르지만, AGI를 구현하는 데에는 여전히 여러 과학적, 기술적 도전이 따른다. 대표적으로 AGI를 개발하는 데 있어 해결해야 할 문제로는 지식의 일반화, 인지적 유연성, 자율 학습 능력 등이 있다.

 

가장 큰 기술적 과제는 AI가 추론 능력과 맥락 이해를 바탕으로 새로운 문제를 스스로 학습하고 해결할 수 있도록 만드는 것이다. 이와 관련된 연구는 AI의 강화학습이나 딥러닝의 개선, 인간 두뇌의 작동 원리에 대한 이해 심화 등을 포함하고 있다. 다수의 연구기관과 기업들이 AGI 개발에 뛰어들고 있으며, 대표적으로 오픈 AI, 딥마인드(DeepMind), 마이크로소프트 등이 AGI를 목표로 한 프로젝트를 진행 중이다.

AGI 개발에 중요한 요소

인지적 유연성: AI가 여러 분야의 정보를 통합하여 새롭고 창의적인 방식으로 문제를 해결할 수 있어야 한다. 이는 특정 상황에 맞춘 데이터만을 학습하는 좁은 AI와의 차이점이다.
감정적 이해 및 상호작용: 인간과의 상호작용에서 감정적, 사회적 맥락을 이해하고 적절히 대응하는 것이 중요하다.
자기 개선 및 학습 능력: AGI는 인간의 도움 없이도 스스로 학습하고 발전할 수 있어야 한다.

 

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3. AGI와 AI의 차이점

현재 우리가 접할 수 있는 인공지능은 대부분 좁은 AI(ANI)이다. 좁은 AI는 특정한 업무나 작업을 위해 설계된 인공지능으로, 예를 들어, 자율주행차의 인공지능은 운전이라는 작업에만 집중하고, 챗봇은 대화라는 특정 작업을 처리하는 데에만 특화되어 있다. 이들은 매우 정교하고, 특정 작업에서는 인간보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘할 수 있지만, 다른 작업으로의 확장은 어렵다.

 

반응형

AGI와 좁은 AI의 차이점

AGI (인공일반지능) 좁은 AI (특화 인공지능)

지능의 범위	다양한 작업을 수행할 수 있는 전반적 지능	특정 작업에 특화된 제한된 지능
작업 처리 능력	여러 분야의 문제를 동시에 해결할 수 있음	하나의 특정 작업에만 전문화됨
지식의 일반화	새로운 정보를 스스로 학습하고 일반화 가능	주어진 데이터와 규칙에 의존하여 작동
자율성	자율적으로 학습하고 문제 해결 가능	사전에 설정된 데이터와 알고리즘에만 의존
학습 방식	새로운 환경에 적응하며 지속적인 자기 학습 가능	사전 학습된 데이터로만 작동, 학습 범위 제한
응용 가능성	다양한 분야와 상황에 적용 가능	한정된 작업에만 응용 가능
목표	인간과 같은 수준의 전반적인 지능 달성	특정 작업에서 인간보다 효율적이거나 빠른 성능 발휘
사례	아직 연구 단계에 있음	음성 인식, 이미지 분류, 자율주행 등

 

 

4. AGI 사례 및 시도

 

현재 AGI의 사례를 꼽기에는 아직 완벽한 AGI 시스템이 존재하지 않지만, 몇몇 연구들은 AGI의 기초 개념을 실험하고 있다. 예를 들어, 딥마인드의 알파고(AlphaGo)는 바둑이라는 한정된 영역에서 인간을 능가하는 성능을 보여주었지만, 이는 아직 좁은 AI의 사례다. 그러나 딥마인드는 "멀티태스크 시스템" 개발을 목표로 AI가 여러 게임을 학습하고, 나아가 전혀 다른 영역에서의 작업을 수행할 수 있도록 연구를 확장하고 있다.

 

https://www.ceopartners.co.kr/news/articleView.html?idxno=14781

 

 

또 다른 사례로는 오픈AI의 GPT-4가 있는데, 이는 텍스트 생성 및 대화 분야에서 매우 뛰어난 성능을 보여주고 있지만 여전히 특정 작업에 제한된 AI이다. 하지만 오픈 AI는 AGI 개발을 향한 중요한 단계로 이 모델을 발전시키고 있다고 언급하고 있다.

 

5. AGI 개발의 잠재력과 윤리적 쟁점

AGI가 완성된다면 인간 사회에 엄청난 영향을 미칠 것으로 예상된다. AGI는 의료, 금융, 교육, 산업 등 여러 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있다. 예를 들어, AGI가 의료 진단을 내리거나, 인간을 대신해 복잡한 문제를 해결하고, 창의적인 솔루션을 제시하는 데 기여할 수 있다.

 

그러나 AGI가 미치는 영향은 긍정적 측면만 있는 것은 아니다. 윤리적 문제가 매우 중요한 쟁점으로 떠오르고 있다. AGI가 인간과 동일하거나 더 뛰어난 지능을 가지게 된다면, AI의 결정권이 어디까지 허용될 것인가, 인간의 노동 시장은 어떻게 변화할 것인가, 그리고 AI가 인간을 대체할 수 있을 것인가 등의 문제가 제기된다.

 

또한, AGI가 통제되지 않는 상황에서 악의적으로 사용될 가능성에 대한 우려도 크다. AGI 개발 과정에서는 이러한 윤리적 문제를 철저히 논의하고, 책임 있는 AI 사용을 위한 제도적 장치 마련이 중요하다.

 

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6. 결론

AGI는 현재까지 인공지능 연구의 최종 목표로 여겨지고 있으며, 아직 완성되지는 않았지만 지속적인 발전이 이루어지고 있다. AGI는 특정 작업에만 특화된 좁은 AI와 달리 인간과 같은 지능적 유연성을 가지고 있으며, 여러 분야에서 동시에 문제를 해결할 수 있는 능력을 목표로 한다.

AGI의 실현은 우리의 일상생활을 크게 변화시킬 가능성이 있지만, 그 과정에서 발생할 윤리적 문제와 잠재적 위험을 신중히 고려해야 한다.