AGI 실현의 진정한 조건: LLM의 한계와 지속적 학습의 필요성

핵심 기술

본 콘텐츠는 현재 LLM 기반 AI 기술의 한계를 명확히 지적하며, 진정한 AGI(범용 인공지능) 실현을 위해서는 '지속적 학습' 능력의 부재가 결정적인 제약임을 주장합니다. 또한, 인간과 같은 맥락 이해, 자기 실패 분석, 점진적 개선 능력의 중요성을 강조하며, AGI 도래 시점을 현실적으로 예측하고 대비의 필요성을 역설합니다.

기술적 세부사항

• LLM의 현재 한계:
  • 반복적 업무에서 5/10 성과를 내지만, 점진적 개선 능력이 부족함.
  • 인간의 '스스로의 실패 분석', '반복을 통한 소소한 개선 습득' 능력 부재.
  • 고수준 피드백 전달 경로 부재 및 프롬프트 조정만으로는 인간식 '학습' 불가능.
  • RLHF 파인튜닝은 인간과 같은 '적응적이고 유기적인 학습'과 거리가 있음.
  • 업무 중 풍부한 맥락을 쌓고 기억하는 방식이 아직 실현되지 않음.
  • 세션 종료 후 학습된 맥락 소실.
  • 장기 기억(rolling context window)의 경험적 지식 요약은 취약하며 텍스트 외 도메인에서 비효율적.
• 지속적 학습의 중요성:
  • AGI 실현의 핵심 동력이며, 이 기술 구현 시 AI 가치가 불연속적으로 급상승.
  • 복수 인스턴스 간 학습 공유를 통해 인간보다 빠른 슈퍼인텔리전스화 가능.
• 컴퓨터 사용 에이전트의 현실:
  • 2026년 말 신뢰성 높은 컴퓨터 사용 에이전트 등장 예측에 회의적.
  • 현재 에이전트는 효율성이 낮으며, 실제 과업 자동화(세금 신고 등)는 다중 시스템, 장시간 실행, 멀티모달 데이터 처리 요구.
  • 다중모달 컴퓨터 사용 데이터셋 부족으로 신뢰도 높은 에이전트 개발 시간 소요.
  • 새로운 알고리듬도 실제 적용까지 다년간 엔지니어링 조정 필요.
• AGI 실현 시점 예측 및 근거:
  • AGI 실현 시점은 확률적으로 매우 넓게 분포 (로그정규).
  • AI 발전은 지난 10년간 연산량(트레이닝 컴퓨트) 증가와 밀접.
  • 연산량 증가는 2030년 이후 한계 도달 예상, 알고리듬 혁신이 병목 역할.
  • 혁신적 패러다임 전환 없으면 연도별 AGI 등장 확률 감소 가능성.
  • "긴 쪽" 베팅 시 2030~2040년까지 일상세계 큰 변화 없을 가능성도 있음.
  • 베팅 의향 영역:
    • 2028년까지: 소규모 기업 세금 신고 전 과정 완결 처리 가능성 (현재 컴퓨터 사용 능력은 GPT-2 수준).
    • 2032년까지: 인간처럼 업무 중 자연스럽고 점진적 학습하여 실무 적응, 맥락/노하우 내재화 가능.
• AI의 지능 및 발전 방향 논의:
  • LLM은 학습 데이터셋 압축 후 텍스트 기반 상호작용 검색 기능을 제공하는 툴에 불과하다는 시각.
  • 논리에 약하고 공간적 추론에 취약하며, 개념 연결 능력 부족.
  • 진실 추구보다는 텍스트 세계에선 훌륭하게 동작.
  • 인간 지능과의 비교 시, 특정 분야는 초월하나 맥락 학습 및 적응력 부족.
  • 웨이모(Waymo)의 드라이버 시스템은 시뮬레이션을 통한 학습으로 LLM과 다른 구조.
  • Prolog 등 도구를 활용한 역량 확장 및 다양한 기법(휴리스틱, 규칙, 신경망) 통합 논의.
  • AI 투자 규모와 고정비용 회수 방안 간과 문제.
  • 인간 지능 = 기계적 복제 가능성 언급 (페트리디쉬 뇌, 실리콘 기반 등).
  • 실제 지능의 한계는 연산 자원에서 오며, 복잡/혼돈 시스템일수록 기하급수적 증가.

개발 임팩트

• 현재 AI 기술의 한계를 명확히 인지하고 과도한 기대감을 경계하며 현실적인 개발 방향 설정에 도움.
• AGI 실현을 위한 핵심 과제인 '지속적 학습' 기술의 중요성을 재확인.
• 컴퓨터 사용 에이전트 및 멀티모달 AI 개발의 난제와 필요성을 이해.
• AI 발전 로드맵 수립 시 연산량 한계와 알고리듬 혁신의 병목 현상을 고려.
• AI 기술 발전 속도와 사회적 영향에 대한 균형 잡힌 시각 제공.

커뮤니티 반응

• LLM의 점진적 발전 부재와 고차원 피드백 부재에 대한 지적에 공감.
• 웨이모와 같은 시스템의 학습 방식이 LLM과 다르다는 점에 주목.
• AI의 자기 개선 가속화에 대한 경계와 인간의 역할 재정의 필요성 언급.
• AGI 등장 시 사회·정치적 준비 부족에 대한 우려와 디스토피아 가능성 제기.
• LLM의 지능/추론력 한계와 인간 뇌와 같은 추상적 이해 계층 구축 필요성 공감.
• GPU 성능 증가를 통한 속도 향상과 검증 가능한 작업에서의 우위에 대한 의견.
• 현재 LLM이 단순 예측기를 넘어 수학/프로그래밍 문제 해결 쪽으로 진화 중이라는 시각에 주목.
• AGI 정의의 모호성과 다양한 시각 존재에 대한 인식.