AGI '환상'에 대한 경고: 진정한 지능은 복잡성에서 나온다

핵심 기술: 이 글은 현재 AI 분야, 특히 AGI(인공 일반 지능)에 대한 과장된 기대와 현실적인 괴리를 지적하며, 진정한 일반 지능의 구현을 위해서는 단순한 성능 지표를 넘어 인지 과학적 깊이와 복잡한 추론 메커니즘이 필요함을 강조합니다.

기술적 세부사항:
* AGI의 오해: 현재 AGI는 아직 엄밀하게 정의되지 않았으며, 많은 주장들이 실제 인지 과학적 이해나 복잡한 추론 능력 없이 이루어지고 있습니다.
* 진정한 지능의 요소: 지능은 단일 모델이나 통계적 예측이 아닌, 충돌, 분리된 사고, 상반된 관점의 조화를 통해 발현됩니다. 이는 기억과 직관, 논리와 감정, 과거 신념과 현재 지식 간의 상호작용을 포함합니다.
* 현행 리더보드의 한계: ARC-AGI와 같은 리더보드는 비용 대 성능, 토큰 입력 대비 출력과 같은 단일 지표에 집중하지만, 이는 AGI의 본질인 '미지의 도메인에 대한 적응적 인지 범위'와는 거리가 있습니다.
* AGI 시스템의 요구사항: AGI는 스스로를 분해하고, 내부적인 불일치를 시뮬레이션하며, 순차적이지 않은 루프 추론, 모순 기억, 그리고 텍스트 기반이 아닌 주관적 경험 모델을 개발해야 합니다.
* 대안적 접근: 'OrKa'와 같은 프로젝트는 단일 모델이 아닌 사고의 오케스트레이션(orchestration of thought)을 통해 진정한 지능을 추구하며, 자기 의심, 내부적 동의/불동의, 그리고 생각의 전환 능력을 중요시합니다.

개발 임팩트: 진정한 AGI 개발은 성능 점수 경쟁에서 벗어나, 더 복잡하고 인간의 인지 과정을 모방하는 시스템 설계에 집중해야 함을 시사합니다. 이는 AI 연구 및 개발 패러다임 전환의 필요성을 역설합니다.

커뮤니티 반응: 해당 글은 AI 커뮤니티 내에서 AGI의 정의와 현재 기술 수준에 대한 논쟁을 불러일으키며, 특히 과장된 홍보에 대한 비판적 시각을 공유하고 있습니다.

톤앤매너: 비판적이고 성찰적이며, 기술적 정확성을 기반으로 합니다. 개발자들에게 현 상황에 대한 경각심을 일깨우고 근본적인 질문을 던집니다.