AGI 2025: 인공 일반 지능은 정말 코앞에 왔을까? 전문가들의 대립되는 시각과 미래 전망

우리는 인공지능의 거대한 변화의 물결 위에 서 있습니다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대형 언어 모델(LLM)이 등장한 이후, 많은 사람들이 궁금해하는 질문이 있습니다. "인간 수준의 지능을 가진 AI, 즉 인공 일반 지능(AGI) 은 언제 실현될까요?" 이 질문에 대한 답변은 전문가마다 크게 다르지만, 한 가지 확실한 것은 AGI에 대한 논의가 더 이상 공상과학 영화 속 이야기가 아니라는 점입니다. 이제 이 논의는 세계 최고의 AI 연구소와 기업들의 로드맵에 명확히 포함되어 있습니다. 미래의 모습이 궁금하신가요? 함께 알아보겠습니다.

 

The Path to AGI is Coming Into View

 

AGI에 대한 전망: 5년? 10년? 아니면 그 이상?

인공 일반 지능이란 무엇일까요? 간단히 말해, AGI는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템을 의미합니다. 현재의 AI 시스템들은 특정 작업에만 뛰어난 '좁은 AI'인 반면, AGI는 다양한 영역에서 인간과 동등하거나 그 이상의 능력을 보여줄 것으로 예상됩니다.

주요 AI 기업들의 CEO들은 AGI가 생각보다 빨리 올 것이라고 전망하고 있습니다:

• Sam Altman(OpenAI CEO)은 "AGI가 5년 내에 현실이 될 것"이라고 2024년 초에 언급했습니다1. 이는 2025-2029년 사이에 AGI가 등장할 수 있다는 의미입니다.
• Google DeepMind의 CEO인 Demis Hassabis 역시 비슷한 시간대를 제시하며, AGI를 통해 인류가 점점 더 복잡한 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
• Anthropic의 CEO인 Dario Amodei는 AGI라는 용어 자체에 마케팅적 요소가 강하다고 지적하면서도, AI 시스템이 궁극적으로 거의 모든 작업에서 인간보다 뛰어날 날이 올 것이라고 믿고 있습니다.

이러한 낙관적인 전망은 최근의 AI 발전 속도에 근거하고 있습니다. 2010년대 AI 연구자들은 AGI가 21세기 후반에 도달할 것으로 예상했지만, 딥러닝의 발전과 특히 2020년대 초반 이후 생성형 AI의 급속한 발전으로 이러한 예측이 크게 단축되었습니다1.

AGI 실현 가능성에 대한 전문가들의 대립된 시각

하지만 모든 전문가가 이 같은 낙관적인 전망에 동의하는 것은 아닙니다. 실제로 AI 분야에는 상당한 논쟁이 존재합니다:

• AI 연구자 Marcus는 AGI가 앞으로 2~3년 내에 도래할 가능성이 거의 없다고 주장합니다. 그는 GPT 4.5의 실망스러운 결과를 그 근거로 제시했습니다.
• 최근 실시된 설문에 따르면, **약 500명의 AI 전문가 중 75%**가 현재의 접근법으로 AGI를 달성하는 것은 가능성이 낮다고 응답했습니다. 이는 현재의 대형 언어 모델이나 트랜스포머 기반 아키텍처가 AGI에 도달하기 위한 충분한 기반이 아닐 수 있다는 점을 시사합니다6.
• GPT 모델의 기본적인 수학 능력을 살펴봐도 한계가 명확합니다. 예를 들어, 단순한 곱셈 문제를 풀 때도 모델은 여전히 기본 개념을 제대로 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 더 많은 데이터로 훈련받아도 이러한 근본적인 문제가 완전히 해결되지 않는 것을 볼 수 있습니다.

이러한 비판적 시각이 암시하는 바는 분명합니다: 현재의 대형 언어 모델만으로는 AGI에 도달하기 어려울 수 있으며, 새로운 접근법이 필요하다는 것입니다.

기호적 추론과 세계 모델: AGI를 향한 새로운 길

많은 연구자들은 현재의 LLM에 없는 두 가지 중요한 요소로 **기호적 추론(symbolic reasoning)**과 **세계 모델(world models)**을 제시합니다:

기호적 추론의 중요성

기호적 추론은 명시적인 규칙과 논리를 사용하여 문제를 해결하는 접근법으로, 전통적인 AI 방법의 핵심이었습니다:

• 기호적 추론을 신경망과 결합하면 '신경-기호적(neuro-symbolic)' 접근법이 됩니다. 이는 DeepMind의 Alpha Proof가 고급 수학 능력을 달성하는 데 사용된 방법입니다.
• 일부 AI 연구자들은 지식 그래프를 통해 기호적 추론을 대형 언어 모델에 연결하려 시도했지만, 완전한 해결책은 아닙니다. 왜냐하면 대부분의 텍스트는 본질적으로 논리적이지 않기 때문입니다.
• 중요한 점은 단순히 기호적 요소를 기존 모델에 추가하는 것만으로는 충분하지 않다는 것입니다. 대형 언어 모델의 기본적인 한계를 해결해야 합니다.

세계 모델의 필요성

세계 모델은 AI가 현실 세계의 작동 방식을 이해하고 예측할 수 있게 해주는 프레임워크입니다:

• AI 연구에서 말하는 세계 모델은 물체의 3D 공간 내 움직임부터 더 추상적인 아이디어까지 다양한 데이터를 예측할 수 있는 모델을 의미합니다.
• John Leuer는 세계 모델이 세계의 상태를 이해하고 예상할 수 있는 시스템의 개념이라고 설명합니다. 그는 세계의 물리학적 다이나믹스를 이해하기 위한 일반 모델이 필요하다고 강조합니다.
• 이러한 세계 모델은 AI가 텍스트만이 아닌 다중 모달 데이터를 통해 현실 세계를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

기호적 추론과 세계 모델이 결합될 때, 우리는 현재의 LLM이 가진 한계를 넘어설 가능성이 있습니다. 이것이 바로 많은 연구자들이 AGI로 가는 길에서 중요한 요소로 보는 것입니다.

AGI 시대가 가져올 경제적 변화: 새로운 패러다임

AGI의 등장은 단순히 기술적 발전을 넘어 경제 구조 자체를 근본적으로 변화시킬 잠재력이 있습니다:

• AGI는 산업 시대의 종말을 알리고 새로운 경제 시대로의 전환을 가져올 수 있습니다. 이는 산업 시대가 맬서스 시대를 종식시킨 것과 유사한 패러다임 전환이 될 것입니다1.
• 이러한 변화는 경제에서 생산 요소의 중요성이 노동에서 컴퓨팅 자원이나 로봇과 같은 복제 가능한 요소로 옮겨가는 것을 의미합니다1.
• 생산 함수 측면에서 이는 Y = A F(K, L + M)의 형태로 표현될 수 있으며, 여기서 M은 인간 노동을 완벽하게 대체할 수 있는 기계(AI 컴퓨팅과 로봇)를 나타냅니다1.
• 이는 AGI 시대에서 노동의 한계생산성이 급격히 변화할 수 있음을 의미합니다. 산업 시대에서 노동은 병목 요소로서 높은 보상을 받았지만, AGI 시대에서는 노동이 그러한 특별한 역할을 계속 수행할 이유가 없을 수 있습니다1.

이런 경제적 전환은 소득 불평등, 인적 자본의 가치 하락, 자동화로 인한 일자리 변화 등 8가지 주요 경제 및 정책 과제를 제기합니다1. 이에 대응하기 위해 보편적 기본소득(UBI), 점진적 과세, AI 생성 부의 새로운 소유 모델 등 다양한 정책 개입이 필요할 수 있습니다2.

AGI의 미래와 전문화된 시스템: 갑작스러운 도약이 아닌 점진적 발전

AGI의 미래는 어떻게 전개될까요? 전문가들의 견해를 종합해보면:

• Sam Altman은 AGI로 가는 경로가 연속적일 것이라고 주장합니다. 이는 AGI가 하루아침에 등장하는 것이 아니라, 점진적인 발전을 통해 나타날 것임을 시사합니다. 이러한 언급은 GPT-5가 인간 수준의 지능에 미치지 못할 경우 발생할 수 있는 실망감을 미리 방지하려는 의도로 보입니다.
• 실제로 일부 기업들은 AGI에 대한 과장된 주장에서 후퇴할 가능성이 있으며, 대신 특정 분야에 전문화된 AI 시스템이 등장할 것으로 예상됩니다.
• Dario Amodei는 흥미로운 질문을 던집니다: "천재들이 자발적으로 데이터 센터에서 삶을 보내겠느냐?" 이는 AGI가 인간의 삶의 질과 어떻게 상호작용할 것인지에 대한 중요한 성찰입니다.
• AGI에 대한 감사와 규제 또한 중요한 고려사항입니다. 유럽 위원회는 생성형 AI를 "고위험"으로 분류했으며, 이는 AGI 개발 과정에서 강력한 감사 프레임워크가 필요함을 시사합니다5.

AGI가 도래하기 전에, 우리는 인간-AI 협업이 더욱 발전하는 시대를 경험할 가능성이 높습니다. 이 과정에서 AI는 점점 더 지능적이고 자율적이 되겠지만, 인간의 감독과 지시는 여전히 중요한 역할을 할 것입니다.

결론: 미래를 준비하는 우리의 자세

AGI는 인류 역사상 가장 중요한 기술적 발전 중 하나가 될 가능성이 있습니다. 그러나 그 시기와 방법에 대해서는 여전히 많은 불확실성이 존재합니다:

• 현재의 대형 언어 모델만으로는 AGI에 도달하기 어려울 수 있으며, 기호적 추론과 세계 모델의 결합이 중요한 열쇠가 될 수 있습니다.
• AGI는 갑작스러운 도약보다는 점진적인 발전을 통해 나타날 가능성이 높습니다.
• 이러한 발전은 경제와 사회 구조에 근본적인 변화를 가져올 것이므로, 우리는 이에 대한 준비와 적응이 필요합니다.
• 기술 발전만큼이나 중요한 것은 윤리적 고려사항과 규제 프레임워크입니다. AGI가 인류에게 이로운 방향으로 발전하도록 보장하는 것이 핵심입니다.

여러분은 이러한 변화 속에서 어떤 역할을 하고 싶으신가요? AI와 함께 일하는 미래를 어떻게 상상하시나요? 우리 모두가 이 대화에 참여하고 AGI가 가져올 미래를 함께 만들어가는 것이 중요합니다.

 

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AGI 2025: Is Artificial General Intelligence Really Around the Corner? Experts' Conflicting Views and Future Outlook

We are standing on the wave of massive change in artificial intelligence. Since the emergence of large language models (LLMs) like ChatGPT, Claude, and Gemini, many people have been wondering: "When will AI with human-level intelligence, or Artificial General Intelligence (AGI), become a reality?" The answers to this question vary greatly among experts, but one thing is certain: discussions about AGI are no longer confined to science fiction movies. These discussions are now clearly included in the roadmaps of the world's leading AI research institutes and companies. Curious about what the future holds? Let's find out together.

Outlook on AGI: 5 Years? 10 Years? Or Longer?

What is artificial general intelligence? Simply put, AGI refers to AI systems capable of performing all intellectual tasks that humans can do. While current AI systems excel only at specific tasks ('narrow AI'), AGI is expected to demonstrate capabilities equal to or greater than humans across various domains.

CEOs of major AI companies predict that AGI will arrive sooner than expected:

• Sam Altman (OpenAI CEO) mentioned in early 2024 that "AGI will be a reality in 5 years, give or take"1. This suggests AGI could emerge between 2025-2029.
• Demis Hassabis, CEO of Google DeepMind, also presents a similar timeframe, expecting that AGI will help humanity solve increasingly complex problems.
• Dario Amodei, CEO of Anthropic, while noting that the term AGI has strong marketing elements, believes that AI systems will ultimately surpass humans in almost all tasks.

These optimistic outlooks are based on the recent pace of AI development. In the 2010s, AI researchers expected AGI to be reached in the latter half of the 21st century, but with the advancement of deep learning and especially the rapid development of generative AI since the early 2020s, these predictions have been significantly shortened1.

Experts' Conflicting Views on the Feasibility of AGI

However, not all experts agree with such optimistic forecasts. In fact, there is considerable debate in the field of AI:

• AI researcher Marcus argues that AGI is unlikely to arrive in the next 2-3 years. He cites the disappointing results of GPT 4.5 as evidence.
• According to a recent survey, 75% of about 500 AI experts responded that achieving AGI with current approaches is unlikely. This suggests that current large language models or transformer-based architectures may not be sufficient foundations for reaching AGI6.
• Looking at the basic mathematical abilities of GPT models also reveals limitations. For example, models often fail to properly understand basic concepts even when solving simple multiplication problems. We can see that these fundamental issues are not completely resolved even with training on more data.

The implication of these critical perspectives is clear: Large language models alone may not be sufficient to reach AGI, and new approaches are needed.

Symbolic Reasoning and World Models: New Paths to AGI

Many researchers point to two important elements missing from current LLMs: symbolic reasoning and world models:

The Importance of Symbolic Reasoning

Symbolic reasoning is an approach that solves problems using explicit rules and logic, which was the core of traditional AI methods:

• Combining symbolic reasoning with neural networks results in a 'neuro-symbolic' approach. This is the method used by DeepMind's Alpha Proof to achieve advanced mathematical capabilities.
• Some AI researchers have attempted to connect symbolic reasoning to large language models through knowledge graphs, but this is not a complete solution because most text is inherently not logical.
• Importantly, simply adding symbolic elements to existing models is not enough. The fundamental limitations of large language models must be addressed.

The Need for World Models

World models are frameworks that allow AI to understand and predict how the real world works:

• In AI research, world models refer to models that can predict various data from object movement in 3D space to more abstract ideas.
• John Leuer explains that world models are the concept of systems that can understand and anticipate the state of the world. He emphasizes the need for a general model to understand the physical dynamics of the world.
• Such world models can help AI understand the real world through multimodal data, not just text.

When symbolic reasoning and world models are combined, we have the potential to overcome the limitations of current LLMs. This is what many researchers see as an important element on the path to AGI.

Economic Changes Brought by the AGI Era: A New Paradigm

The emergence of AGI has the potential to fundamentally change economic structures beyond mere technological advancement:

• AGI may herald the end of the industrial age and bring about a transition to a new economic era. This will be a paradigm shift similar to how the industrial age ended the Malthusian era1.
• This change means that the importance of production factors in the economy will shift from labor to reproducible factors such as computing resources or robots1.
• In terms of production functions, this can be expressed as Y = A F(K, L + M), where M represents machines (AI computing and robots) that can perfectly substitute human labor1.
• This means that the marginal productivity of labor may change dramatically in the AGI era. In the industrial age, labor received high compensation as a bottleneck factor, but in the AGI era, there may be no reason for labor to continue such a special role1.

This economic transition raises eight major economic and policy challenges, including income inequality, devaluation of human capital, and job changes due to automation1. Various policy interventions may be needed to respond to these challenges, such as universal basic income (UBI), progressive taxation, and new ownership models of AI-generated wealth2.

The Future of AGI and Specialized Systems: Gradual Progress Rather Than Sudden Leaps

How will the future of AGI unfold? Synthesizing expert views:

• Sam Altman argues that the path to AGI will be continuous. This suggests that AGI will not appear overnight but through gradual development. This comment seems intended to preemptively prevent disappointment if GPT-5 falls short of human-level intelligence.
• In fact, some companies are likely to retreat from exaggerated claims about AGI, and instead, AI systems specialized in specific fields are expected to emerge.
• Dario Amodei raises an interesting question: "Would geniuses voluntarily spend their lives in data centers?" This is an important reflection on how AGI will interact with human quality of life.
• Auditing and regulation of AGI are also important considerations. The European Commission has classified generative AI as "high-risk," suggesting that strong auditing frameworks are needed in the AGI development process5.

Before AGI arrives, we are likely to experience an era where human-AI collaboration becomes more advanced. In this process, AI will become increasingly intelligent and autonomous, but human supervision and direction will still play an important role.

Conclusion: Our Attitude in Preparing for the Future

AGI has the potential to be one of the most important technological developments in human history. However, there is still much uncertainty about its timing and method:

• Large language models alone may not be sufficient to reach AGI, and the combination of symbolic reasoning and world models may be an important key.
• AGI is more likely to emerge through gradual development rather than sudden leaps.
• These developments will bring fundamental changes to economic and social structures, so we need to prepare and adapt to them.
• Equally important as technological development are ethical considerations and regulatory frameworks. Ensuring that AGI develops in a way that benefits humanity is key.

What role would you like to play in these changes? How do you imagine a future working with AI? It is important for all of us to participate in this conversation and create together the future that AGI will bring.

 

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Citations:

1. https://arxiv.org/pdf/2409.13168.pdf
2. https://arxiv.org/html/2503.14283v1
3. https://www.arxiv.org/pdf/2502.07828.pdf
4. https://arxiv.org/pdf/2411.14486.pdf
5. https://arxiv.org/pdf/2407.05338.pdf
6. https://openreview.net/forum?id=H2ZKqfNd0U
7. https://arxiv.org/html/2405.10313v1
8. https://arxiv.org/html/2311.09452v4
9. https://arxiv.org/pdf/2307.08564.pdf

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