AI 대모가 밝힌 ‘아직 AGI에 도달하지 못한 이유’

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대상자

• AI 연구자, 개발자, 기술 트렌드 관찰자
• 중급~고급 수준: AGI 개념, 기술적 한계, 미래 전망 이해에 초점

핵심 요약

• AGI(인공일반지능) 도달의 주요 장애물은 "컴퓨터 파워 부족", "데이터 일반화 능력 부족", "인간 가치 정렬 문제"**
• 현재 AI는 "Narrow AI"로 한정된 분야에서만 성능을 발휘하며, "Generalization"이 핵심 과제
• AGI 달성에는 "Exponential 컴퓨팅 성능 향상", "다양한 도메인의 데이터 통합", "정치/윤리/사회적 동의"가 필수적 조건

섹션별 세부 요약

1. AGI의 정의와 현재 AI의 한계

• AGI는 인간과 유사한 일반 지능을 가진 AI이며, 현재 AI는 특정 작업에 최적화된 Narrow AI 수준에 머물고 있음
• Deep Learning 기반 AI는 대규모 데이터와 컴퓨팅 자원에 의존하며, 추론, 창의성, 인간 가치 이해 등은 여전히 미흡함
• "Alignment Problem"은 AI가 인간의 가치 기준과 일치하도록 훈련시키는 과제로, AGI 달성의 핵심 장애물 중 하나

2. 기술적 한계와 해결 방향

• 현재 컴퓨팅 자원은 AGI에 필요한 "10^18 FLOPs" 수준의 성능에 도달하지 못함
• "Transfer Learning"과 "Multi-modal AI" 연구가 진행 중이며, "Neural Architecture Search" 기술이 효율적인 모델 설계를 도움**
• AGI를 위한 "Quantum Computing"과 "Neuromorphic Engineering" 등 새로운 기술 탐구가 진행 중

3. 사회적·윤리적 장벽

• AGI의 위험성에 대한 "AI Safety" 연구가 확대되고 있으며, "Ethical AI" 원칙 수립이 필수적
• 정부, 학계, 산업계 간 "AI Governance" 협력 체계 구축이 필요
• AGI의 사회적 영향(예: 고용 변화, 경제 구조 재편)은 "Policy Making"의 주요 고려 사항**

결론

• AGI 달성은 "기술적 혁신", "사회적 합의", "윤리적 프레임워크"의 삼중적 접근이 필수적
• 현재는 "모델 스케일링", "데이터 통합, "인간-기계 협업" 등 단계적 전략을 통해 AGI에 다가서야 함**