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인공 일반 지능

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목차

1. 개요

인공 일반 지능(AGI)은 '강한 인공지능', '완전한 인공지능', '인간 수준 인공지능' 등과 유사한 의미로 사용되는 용어이다. AGI는 추론, 지식 표현, 계획, 학습, 의사소통, 통합 능력 등을 갖춘 인공지능 시스템을 의미하며, 튜링 테스트와 같은 방법으로 그 능력을 평가하려는 시도가 이루어지고 있다. AGI는 기아, 빈곤, 질병 해결, 생산성 향상 등 다양한 이점을 제공할 수 있지만, 통제력 상실 및 인간 멸망과 같은 실존적 위험과 대량 실업의 위험도 존재한다. AGI의 실현 가능성과 시기에 대한 다양한 예측이 존재하며, 현재는 뇌 시뮬레이션과 같은 접근 방식도 연구되고 있다.

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인공 일반 지능
개요
명칭인공 일반 지능
로마자 표기In'gong Ilban Jineung
영어 명칭Artificial General Intelligence (AGI)
약칭AGI
정의광범위한 범위의 능력을 가진 인공지능의 한 유형.
인간 수준 이상의 지능을 가진 AI.
모든 분야에서 인간 수준의 지적 능력을 수행할 수 있는 AI.
목표인간과 동등하거나 능가하는 수준의 지능을 가진 기계 개발
기술적 측면
특징다양한 작업 수행 가능
학습, 추론, 문제 해결, 창의적 사고 등 인간의 인지 능력 모방
인간 수준의 일반적인 지능을 보유
새로운 상황에 적응하고 학습할 수 있는 능력
주요 연구 분야기계 학습
자연어 처리
컴퓨터 비전
로봇공학
관련 개념인공 협소 지능 (ANI) : 특정 작업만 수행하는 AI
인공 초지능 (ASI) : 인간의 지능을 뛰어넘는 AI
개발 현황 및 전망
개발 노력전 세계적으로 많은 연구 개발 프로젝트 진행 중
딥마인드, 오픈AI, 메타 등 주요 기업에서 AGI 개발에 투자
예상 시점전문가들은 AGI의 등장 시점에 대해 의견이 분분
불확실성AGI 개발의 어려움과 예측 불가능성으로 인해 정확한 시점 예측 어려움
GPT-4AGI의 초기 단계 징후를 보여준다는 평가도 있음
윤리적 및 사회적 영향
잠재적 위험인간의 통제를 벗어날 가능성
실업 증가 및 사회 불평등 심화
악의적인 사용 가능성
인류 존재에 대한 위협
안전 문제AI 안전성 확보의 중요성 강조
AI 통제 및 윤리적 가이드라인 필요성 제기
AI의 목표와 인간의 목표를 일치시키려는 연구 진행 중
논쟁AGI의 잠재적 위험에 대한 우려와 낙관론 공존
AGI의 개발 목표에 대한 논쟁 발생
사회적 고려AGI가 사회에 미치는 영향에 대한 깊은 고민 필요
AGI의 긍정적인 활용 방안 모색 필요
철학적 의미
인간의 지능인간 지능의 본질에 대한 질문 제기
인간과 기계의 관계에 대한 새로운 시각 제시
기술적 특이점AGI가 인류 역사에 미치는 영향에 대한 논의
AGI가 초래할 수 있는 사회 변화에 대한 예측 시도
인공지능의 미래인류 미래에 대한 다양한 전망과 논의 존재
기타
관련 문서인공지능
인공 협소 지능
인공 초지능
기계 학습
딥 러닝
튜링 테스트

2. 용어

AGI는 '강한 인공지능(strong AI)', '완전한 인공지능(full AI)', '인간 수준 인공지능(human-level AI)', '범용 지능 행동(general intelligent action)'으로도 불린다.[17][18][5] 그러나 일부 학계에서는 감각이나 의식을 경험하는 컴퓨터 프로그램에 대해서만 "강 인공지능"이라는 용어를 사용하기도 한다.

이와 대조적으로, '약 인공지능(weak AI)' 또는 '특화형 인공지능(narrow AI)'은 특정 문제 해결에는 능숙하지만, 일반적인 인지 능력은 부족하다.[19][17]

관련 개념으로는 인공 초지능(artificial superintelligence, ASI)과 변혁적 인공지능(transformative AI)이 있다. 인공 초지능은 인간보다 훨씬 더 일반적으로 지능적인 가상의 AGI 유형이며,[20] 변혁적 인공지능은 농업혁명이나 산업혁명과 유사하게 사회에 큰 영향을 미치는 인공지능을 의미한다.[21]

딥마인드의 스타크래프트 2 프로젝트 총책임자 오리올 비냘스(Oriol Vinyals)는 스타크래프트 II용으로 개발하고 있는 인공 지능은 스타크래프트 2뿐만이 아니라, 어떤 게임에도 적용할 수 있는 인공 일반 지능이 목표라고 언급했다.[386]

3. 특성

지능에 대한 다양한 정의가 제안되었지만, 연구자들은 일반적으로 추론, 지식 표현, 계획, 학습, 자연어 의사소통, 그리고 필요하다면 이러한 기술들을 통합하는 능력을 모두 갖춰야 지능이 있다고 간주한다.[24]

인지 과학, 계산 지능, 의사 결정 등 다양한 학문 분야에서는 상상력(새로운 정신적 이미지와 개념을 형성하는 능력)[25] 및 자율성[26]과 같은 추가적인 특성도 고려한다.

이러한 능력 중 상당수를 보이는 컴퓨터 기반 시스템이 존재하지만(예: 계산적 창의성, 자동 추론, 의사결정 지원 시스템, 로봇, 진화 컴퓨팅, 지능형 에이전트 참조), 현대 인공지능 시스템이 이러한 능력을 충분한 수준으로 가지고 있는지에 대해서는 논쟁이 있다.

3. 1. 지능적 특성

지능에 대한 다양한 정의가 제안되었지만, 연구자들은 일반적으로 다음과 같은 능력을 모두 발휘해야 지능이 있다고 생각한다.[24]

  • 추론, 전략 사용, 퍼즐 풀이, 불확실성 하에서 판단
  • 지식 표현, 상식적 지식 포함
  • 계획
  • 학습
  • 자연어로 의사소통
  • 필요하다면 주어진 목표 달성을 위해 이러한 기술들을 통합


많은 학제 간 접근 방식(인지 과학, 계산 지능, 의사 결정 등)에서는 상상력(새로운 정신적 이미지와 개념을 형성하는 능력)[25] 및 자율성[26]과 같은 추가적인 특성도 고려한다.

이러한 능력의 상당수를 보이는 컴퓨터 기반 시스템이 존재하지만(예: 계산적 창의성, 자동 추론, 의사결정 지원 시스템, 로봇, 진화 컴퓨팅, 지능형 에이전트 참조), 현대 인공지능 시스템이 이러한 능력을 충분한 수준으로 가지고 있는지에 대한 논쟁이 있다.

지능 시스템에서 바람직한 다른 능력들은 지능에 영향을 미치거나 지능 표현에 도움이 될 수 있다. 여기에는 다음이 포함된다.[27]

  • 감각 능력(감지) (예: 시각, 청각 등)
  • 행동 능력 (예: 움직이고 물체를 조작, 탐색을 위한 위치 변경 등)


여기에는 위험 감지 및 대응 능력도 포함된다.[28]

"지능"을 어떻게 정의하고 기준으로 삼을 것인가에 대한 다양한 의견이 존재하며, 통일된 의견은 없다.[182] 인공지능의 지능을 테스트하는 방법으로 가장 유명한 것은 튜링 테스트이다.[183]

인공지능 연구자들 사이에서 널리 인정되는 "지능"을 구성하는 데 필요한 요소는 다음과 같다.[184]

더 나아가 이러한 능력들을 통합하는 것이 요구된다. 요구 사항과 처리 흐름은 다음과 같은 것이 고려되고 있다.

1. 본 것을 인식하고 판별

2. 외부 입력 정보를 선별, 세계의 관계성과 논리 구조 파악

3. 공간적 위치 관계 파악, 자신의 행동 결과 상상, 물건 조작 동작 계획

4. 이러한 작업을 언어 처리와 연계, 문제를 실시간으로 추론.

5. 다단계 사고를 위한 일시 작업 기억

6. 과제나 분야별로 잘되는 방법이나 기법을 찾고, 실패에 대해 반성하고 다음에 활용

  • 지식이 적더라도, 미경험 과제나 무지한 상황 등에 대해 가설을 세우고, 유연한 대처 능력이 있다
  • 고등학교, 대학교 이상의 수학 기초, 공학, 프로그램을 이해할 수 있을 정도의 기본적인 수리력이 있으며, 학습 후에는 사전 예습 없이 문제를 풀 수 있다
  • 문제를 발견하는 '''자율성과 호기심'''
  • 이미 얻은 능력이나 훈련 데이터를 다른 영역까지 전용


세계의 관계성을 이해하고, 최소한 평균적인 인간이 통과할 수 있는 일반 IQ 테스트를 적은 훈련으로 해낼 수 있을 정도의 언어 처리 능력이 필수적이다.

또한, 위험을 회피하는 등의 행위에 의해 지적인 행동을 확인할 수 있다.[185][186] 지능에 관한 학제 간 연구(인지 과학, 계산 지능 연구, 의사 결정 연구)에서는, 지능을 측정함에 있어 상상력(프로그램 외부의 직접 보이지 않는 개념 등을 파악할 수 있는 능력[187])이나 자율성 등을 고려하는 경향이 있다. 1~5까지가 최소 요건이며, 6 이후는 추가 요건이 된다.

만약 과학 연구를 할 수 있을 정도의 AGI가 필요하다면, 선형대수와 미적분을 이해하고 제일원리 계산 등의 물리 수학을 풀고 활용할 수 있을 정도의 지능이 필요하다. 하지만 실제로 많은 계산을 암산할 필요는 없고, 필요에 따라 외부의 슈퍼컴퓨터나 특화형 AI를 이용하는 정도의 체계가 있으면 좋다. 중요한 지식은 장기적으로 기억하고, 별로 중요하지 않은 기억은 버리는 등의 노력도 필요하다.

'''일상적인 과제'''를 해내려면 과학 연구용 AGI와는 다른 능력이 필요하다. 공간을 입체적으로 파악하고, 사물이나 사람의 변화를 시계열로 예측하면서 "동작 계획"을 계속 세우는 지능이 필요하다.

3. 2. 물리적 특성

인공 일반 지능(AGI)이 갖추어야 할 물리적 특성은 다음과 같다.

  • 모든 정보를 인식(영상이나 문서)할 수 있어야 한다.
  • 추론(전략 수립, 퍼즐 풀이, 불확실성 하에서의 결론 도출) 능력이 있어야 한다.
  • 지식 표현 능력을 갖추고 있어야 한다.
  • 자동 계획을 할 수 있어야 한다.
  • 기계 학습(비지도 학습) 능력이 있어야 한다.
  • 자연어 처리를 통한 의사소통이 가능해야 한다.[184]


나아가 이러한 능력들의 통합이 요구되며, 고려되는 요구 사항 및 처리 흐름은 다음과 같다.

1. 본 것을 인식하고 판별한다.

2. 외부 입력 정보를 선별하고, 세계의 관계성과 논리 구조를 파악한다.

3. 공간적 위치 관계를 파악하고, 자신의 행동 결과를 상상하며 물건 조작 동작 계획을 세운다.

4. 이러한 작업을 언어 처리와 연계하여 문제를 실시간으로 추론한다.

5. 다단계 사고 수행을 위한 임시 작업 기억이 있다.

6. 과제나 분야별로 효과적인 방법이나 기법을 찾고, 실패를 반성하여 다음에 활용한다.

  • 지식이 적더라도 미경험 과제나 무지한 상황에 대해 가설을 세우고 유연하게 대처하는 능력이 있다.
  • 고등학교, 대학교 이상의 수학 기초, 공학, 프로그램 이해에 필요한 기본적인 수리력이 있으며, 학습 후에는 사전 예습 없이 문제를 풀 수 있다.
  • 문제 발견을 위한 자율성과 호기심을 갖춘다.
  • 이미 얻은 능력이나 훈련 데이터를 다른 영역에 전용할 수 있다.


세계의 관계성을 이해하고, 최소한 평균적인 인간이 통과할 수 있는 일반 IQ 테스트를 적은 훈련으로 해낼 수 있을 정도의 언어 처리 능력은 필수적이다.

또한, 위험 회피 등의 행위를 통해 지적인 행동을 확인할 수 있다.[185][186] 인지 과학, 계산 지능 연구, 의사 결정 연구 등 지능에 관한 학제간 연구에서는 지능 측정 시 상상력(프로그램 외부의 보이지 않는 개념 등을 파악하는 능력[187])이나 자율성 등을 고려하는 경향이 있다. 1~5까지는 최소 요건이며, 6 이후는 추가 요건이다.

과학 연구를 수행할 수 있는 수준의 AGI에게는 선형대수와 미적분을 이해하고 제일원리 계산 등의 물리 수학을 풀고 활용할 수 있는 지능이 필요하다. 그러나 실제로 많은 계산을 암산할 필요는 없으며, 필요에 따라 외부 슈퍼컴퓨터나 특화형 AI를 이용하는 정도의 체계가 있으면 충분하다. 중요한 지식은 장기적으로 기억하고, 중요하지 않은 기억은 버리는 등의 노력 또한 필요하다.

일상적인 과제를 해결하기 위해서는 과학 연구용 AGI와는 다른 능력이 요구된다. 공간을 입체적으로 파악하고, 사물이나 사람의 변화를 시계열로 예측하며 "동작 계획"을 지속적으로 수립하는 지능이 필요하다.

3. 3. 인간 수준 AGI 확인 테스트

지능에 대한 여러 정의가 제안되었으며, 가장 잘 알려진 테스트는 튜링이 제안한 튜링 테스트이다.[183] 그러나 다른 정의들도 존재하며 일부 연구자들은 더 일반적인 접근 방식에 동의하지 않는다.[23] 인간 수준의 인공 일반 지능(AGI)을 확인하기 위해 제안된 테스트들은 다음과 같다:[29][30]

  • '''튜링 테스트 (튜링)''': 1950년 앨런 튜링이 제안한 테스트로, 인간 심사자가 인간과 기계 모두와 자연어 대화를 나눈다. 기계가 심사자를 상당한 비율로 속일 수 있다면 테스트를 통과한다. 튜링은 기계 지능을 인간과 유사한 응답을 생성하는 능력에 초점을 맞춘 실용적인 척도로 제안했다.[32] 2014년에는 13세 우크라이나 소년을 모방한 챗봇 유진 구스트만이 심사위원의 33%를 속여 튜링 테스트 행사를 통과했다고 알려졌지만, AI 연구 공동체는 회의적인 반응을 보였다.[33][34]


  • '''로봇 대학생 테스트 (고르첼)''': 기계가 대학에 등록하여 인간과 같은 수업을 듣고 학위를 취득하는 테스트이다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)은 수업에 참석하지 않고도 대학 학위 수준의 시험을 통과할 수 있게 되었다.[35]
  • '''취업 테스트 (닐슨)''': 기계가 경제적으로 중요한 직무를 인간과 동등하거나 그 이상의 수준으로 수행하는 테스트이다. AI는 이미 패스트푸드와 마케팅 등 다양한 역할에서 인간을 대체하고 있다.[36]
  • '''이케아 테스트 (마커스)''': 조립식 가구 테스트라고도 불린다. AI가 이케아 조립식 제품의 부품과 설명서를 보고 로봇을 제어하여 가구를 올바르게 조립하는 테스트이다.[37]
  • '''커피 테스트 (워즈니악)''': 기계가 일반적인 미국 가정에 들어가 커피 머신, 커피, 물, 머그컵을 찾아 커피를 만드는 방법을 알아내는 테스트이다.[38] 아직 완료되지 않았다.
  • '''현대 튜링 테스트 (술레이만)''': AI 모델에 10만달러가 주어지고 100만달러를 벌어야 하는 테스트이다.[39][40]


“지능”을 어떻게 정의하고 기준으로 삼을 것인가에 대해서는 다양한 의견이 존재하며 통일된 의견은 없다.[182]

3. 4. AI 완전 문제

AI 완전 문제(AI-complete problems)는 범용 인공 지능(AGI)을 구현해야만 해결할 수 있는 문제들을 의미한다.[41]

어떤 문제가 비공식적으로 "AI 완전 문제" 또는 "AI 난해 문제"라고 불리는 이유는, 그 문제 해결이 특정 목적 알고리즘의 능력을 넘어서는 해결책을 필요로 하기 때문이다. 즉, 범용 인공지능(AGI)을 구현해야 한다고 여겨진다.[41]

인간처럼 범용 지능을 필요로 할 것이라고 추측되는 문제는 많다. 예를 들어 컴퓨터 비전, 자연어 이해, 그리고 실제 문제 해결 시 예상치 못한 상황에 대처하는 것 등이 있다.[42] 번역 같은 특정 작업조차도 기계가 두 언어를 읽고 쓰고, 저자의 주장(추론)을 따르고, 문맥(지식)을 이해하며, 저자의 원래 의도를 충실하게 재현해야 한다(사회적 지능). 인간 수준의 기계 성능에 도달하려면 이러한 모든 문제를 동시에 해결해야 한다.

하지만, 2024년 스탠퍼드 대학교의 AI 지수에 따르면, AI는 독해력과 시각적 추론에 대한 많은 벤치마크에서 인간 수준의 성능에 도달했다.[43]

어떤 문제를 해결한다고 가정할 때, 그 문제를 해결하는 데 필요한 능력이 인간 또는 강한 AI와 동일한 수준을 요구하고, 특화형 인공 지능(약한 AI)으로는 해결할 수 없는 경우, 이 문제는 비공식적으로 "AI 완전 문제" 또는 "AI 난제"라고 불린다.[198][199] AI 완전 문제는 현재의 컴퓨터 기술로는 해결이 불가능한 문제이며, 일반적인 컴퓨터 비전이나 자연어 처리, 현실 세계에서 당연히 발생할 수 있는 예측 못한 사건에 대한 대처 등을 상정한다.[200]

AI 완전 문제는 현재의 컴퓨터 기술로는 해결이 불가능하다.[201] 이 문제를 해결하려면 인간의 지능이 필요하며, 이러한 특성을 이용한 시스템도 만들어지고 있다. 예를 들어 CAPTCHA와 같은 기술을 통해 인간인지 로봇인지 판별하거나, 총 당첨 공격 등에 의한 컴퓨터 보안 침해 시도를 막는 기술 등이 있다.[202][203]

4. 역사

1950년대부터 현대적인 인공지능 연구가 시작되었다.[215] 초기 인공지능 연구자들은 낙관적이었고, 1세대 인공지능 연구자들은 수십 년 안에 범용 인공지능이 실현될 것이라고 확신했다.[216] 허버트 사이먼은 1965년에 "향후 20년 이내에 기계는 인간이 할 수 있는 모든 일을 할 수 있게 될 것이다."라고 말했다.[217] 아서 C. 클라크의 소설을 바탕으로 제작된 영화 2001년 스페이스 오디세이의 HAL 9000은 이러한 예상에 많은 영향을 주었다.[218] 마빈 민스키는 HAL9000을 현실화하는 프로젝트의 컨설턴트였다.[219] 다니엘 크레비에는 1967년에 "향후 1세기 이내에 인공지능을 만드는 문제는 실질적으로 해결될 것이다."라고 말했다.[220]

더글러스 레낫의 사이클 프로젝트와 앨런 뉴웰의 소어(인지 아키텍처)는 주목할 만한 초기 범용 인공지능 연구이다.

그러나 1970년대 초부터 1990년대 초, 연구자들은 프로젝트의 난이도를 과소평가했음을 인식했고, 초기 낙관주의는 오래가지 못했다.[221] 투자자들은 "응용 가능한 AI" 개발을 압박했다.[222][223][224] 1980년대 일본의 제5세대 컴퓨터 프로젝트는 범용 인공지능에 대한 관심을 불러일으켰으나, 1980년대 후반 실패로 끝났다.[228] 20년 전 예측이 빗나가면서 1990년대 인공지능 연구자들은 "공허한 약속만 하는 학자 집단"이라는 평가를 받았고,[229] "인간 수준의 인공지능"에 대한 언급을 피하기 시작했다.[230][231][232]

4. 1. 고전적 AI

현대 인공지능 연구는 1950년대 중반에 시작되었다.[44] 초기 인공지능 연구자들은 인공 일반 지능(AGI)이 가능하며 단 몇십 년 안에 실현될 것이라고 확신했다.[45] 인공지능 선구자인 허버트 사이먼은 1965년에 "20년 안에 기계는 인간이 할 수 있는 모든 일을 할 수 있을 것"이라고 썼다.[46]

더그 레낫의 사이클 프로젝트(1984년 시작)와 앨런 뉴얼의 Soar 프로젝트와 같이 여러 고전적 인공지능 프로젝트는 AGI를 목표로 했다.

그러나 1970년대 초, 연구자들은 프로젝트의 어려움을 엄청나게 과소평가했다는 것이 분명해졌다. 자금 지원 기관들은 AGI에 대해 회의적이 되었고 연구자들에게 유용한 "응용 인공지능"을 만들도록 점점 더 많은 압력을 가했다.[49][50]

4. 2. 특화형 AI 연구

1990년대와 21세기 초, 주류 인공 지능은 음성 인식 및 추천 알고리즘과 같이 검증 가능한 결과와 상업적 응용 프로그램을 생성할 수 있는 특정 하위 문제에 집중함으로써 상업적 성공과 학문적 존경을 얻었다.[56] 이러한 "응용 인공 지능" 시스템은 현재 기술 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 사용되고 있으며, 학계와 산업계 모두에서 상당한 자금을 지원받고 있다.[57]

세기가 바뀌면서 많은 주류 인공 지능 연구자들은[58] 다양한 하위 문제를 해결하는 프로그램을 결합하여 강 인공 지능을 개발할 수 있기를 바랐다. 한스 모라벡은 1988년에 다음과 같이 썼다.

> 저는 인공 지능에 대한 이러한 하향식 접근 방식이 언젠가 전통적인 상향식 접근 방식과 절반 이상 만나 실제 세계의 능력과 추론 프로그램에서 매우 어렵게 찾아왔던 상식 지식을 제공할 것이라고 확신합니다. 두 가지 노력을 통합하는 상징적인 골든 스파이크가 박히면 완전한 지능을 가진 기계가 탄생할 것입니다.

그러나 당시에도 이러한 주장은 논쟁의 여지가 있었다. 예를 들어, 프린스턴 대학교의 스티븐 하르나드는 기호 접지 가설에 관한 1990년 논문을 다음과 같이 결론지었다.

> 인지 모델링에 대한 "상향식"(기호적) 접근 방식이 어떤 식으로든 "하향식"(감각적) 접근 방식과 중간 어딘가에서 만날 것이라는 기대가 자주 표명되어 왔습니다. 이 논문의 접지 고려 사항이 유효하다면 이러한 기대는 희망 없이 모듈식이며 감각에서 기호로 가는 실제로 실행 가능한 경로는 하나뿐입니다. 즉, 바닥부터 시작하는 것입니다. 컴퓨터의 소프트웨어 수준과 같은 자유 부유 기호 수준은 이 경로를 통해 결코 달성될 수 없습니다(또는 그 반대의 경우도 마찬가지입니다). 또한 그러한 수준에 도달하려고 노력해야 하는 이유조차 명확하지 않습니다. 왜냐하면 그렇게 되면 기호를 본질적인 의미에서 떼어내는 것과 마찬가지이기 때문입니다(그럼으로써 단순히 프로그래밍 가능한 컴퓨터의 기능적 동등물로 스스로를 감소시키는 것입니다).

4. 3. 현대 인공 일반 지능 연구

"인공 일반 지능"(AGI)이라는 용어는 1997년 마크 구브루드가 완전 자동화된 군사 생산 및 작전의 의미에 대한 논의에서 처음 사용했다.[60] 2002년경 셰인 레그와 벤 고어첼이 AGI라는 용어를 다시 도입하고 대중화시켰다.[64] 2006년 AGI 연구 활동은 페이 왕과 벤 고어첼[65]에 의해 "간행물과 예비 결과를 생성하는" 것으로 설명되었다.

최초의 AGI 여름학교는 2009년 중국 샤먼[66]에서 샤먼대학교 인공두뇌연구소와 오픈코그에 의해 조직되었다. 최초의 대학 강좌는 2010년[67]과 2011년[68]에 불가리아 플로브디브 대학교에서 토도르 아르나우도프에 의해 개설되었다. 매사추세츠 공과대학교(MIT)는 2018년에 렉스 프리드먼이 주관하고 여러 초청 강사가 참여하는 AGI 강좌를 제공했다.

현재 소수의 컴퓨터 과학자들이 AGI 연구에 적극적으로 참여하고 있으며, 많은 사람들이 일련의 AGI 컨퍼런스에 기여하고 있다.

4. 4. 실현 가능성

2023년 현재, 인공 일반 지능(AGI)의 개발 및 잠재적 달성은 AI 커뮤니티 내에서 격렬한 논쟁의 주제이다. 기존에는 AGI가 먼 미래의 목표라는 의견이 일반적이었지만, 최근의 발전으로 일부 연구자와 업계 관계자들은 초기 형태의 AGI가 이미 존재할 수 있다고 주장한다.[71] 대부분의 AI 연구자들은 AGI가 미래에 달성될 수 있다고 믿지만, 휴버트 드레이퍼스와 로저 펜로즈와 같은 일부 사상가들은 AGI 달성 가능성을 부정한다.[75] 존 매카시는 인간 수준의 AI가 달성될 것이라고 믿지만, 현재의 진전 수준으로는 정확한 날짜를 예측할 수 없다고 말한다.[55]

AGI의 실현 가능성에 대한 AI 전문가들의 견해는 변화무쌍하다. 2012년과 2013년에 실시된 네 건의 설문 조사에 따르면, 전문가들이 AGI가 도착할 가능성이 50%라고 확신하는 시점에 대한 중간값 추정치는 설문 조사에 따라 2040년에서 2050년 사이였으며, 평균값은 2081년이었다. 전문가 중 16.5%는 같은 질문에 대해 90% 확신으로 대답할 때 "결코"라고 답했다.[76][77]



2023년, 마이크로소프트 연구원들은 GPT-4에 대한 자세한 평가를 발표했다. 그들은 "GPT-4의 기능의 폭과 깊이를 고려할 때, 우리는 그것이 인공 일반 지능(AGI) 시스템의 초기(아직 불완전한) 버전으로 간주될 수 있다고 믿습니다."라고 결론지었다.[79]

4. 5. 시간 척도

AGI 개발에 필요한 시간에 대한 추정치는 다양하다.(10년 ~ 1세기 이상) 2012년 메타분석에 따르면, AGI 시작이 16~26년 이내에 발생할 것이라고 예측하는 편향이 발견되었다.[264] 최근 AI 발전 속도가 빨라지면서, AGI 실현 시기에 대한 예측이 앞당겨지고 있다.

2006년 벤 게르첼(Ben Goertzel)은 저서에서 진정으로 유연한 AGI가 실현되는 데 걸리는 시간이 10년에서 100년으로 상당한 차이가 있다고 보았다.[260] 2007년 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 저서에서[261] 주요 AGI 연구 커뮤니티의 합의로 2015년부터 2045년까지 달성될 가능성이 높다고 보았으나,[262] 이 의견에는 여러 가지 이견이 있으며, 2045년까지 AGI가 달성될 만큼 연구 진전이 가속화될 것인가 하는 점에서는 논쟁의 여지가 있다.[263]

AGI의 실현 가능성에 대한 전문가들의 견해는 일관되지 않고 시대에 따라 변한다. 2012년과 2013년에 실시된 4개의 조사에서는 실현 가능 시기의 중앙값은 2040년에서 2050년이고, 평균값은 2081년이었다. 더 엄격한 조건으로 질문하면 16.5%의 전문가가 "실현 불가능하다"고 답했다.[76][77]

그러나 이러한 시기에 대한 예측은 과학적인 정확성이 없으며, 로드니 브룩스(Rodney Brooks)는 "지난 60년 동안 이루어진 AGI에 대한 예측은 어느 시점에서든 15년에서 25년 후라고 예측하는 강한 경향이 있다"고 보고하고 있다.[78]

5. 전체 뇌 에뮬레이션

ChatGPT와 같은 트랜스포머 모델 개발이 AGI(범용 인공지능)에 이르는 가장 유망한 경로로 여겨지지만,[104][105] 전뇌 에뮬레이션은 대안적인 접근 방식으로 활용될 수 있다. 전뇌 에뮬레이션은 생물학적 뇌를 자세히 스캐닝하고 매핑하여 컴퓨터 시스템에 복사하는 방식이다.[106] 시뮬레이션 모델은 원본 뇌와 충분히 유사하게 작동해야 한다.

전뇌 에뮬레이션은 계산 신경과학과 신경 정보학에서 의학 연구 목적으로 사용되는 뇌 시뮬레이션의 한 유형이며, 인공 지능 연구에서 강력한 인공지능을 구현하는 접근 방식으로 논의되어 왔다. 미래학자 레이 커즈와일은 저서 ''특이점이 온다''[91]에서 필요한 신경 영상 기술의 발전과 컴퓨팅 성능 향상으로 전뇌 에뮬레이션이 가능해질 것이라고 예측했다.

5. 1. 초기 추정

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저수준 뇌 시뮬레이션을 실행하는 데에도 매우 강력한 컴퓨터가 필요하다.[274] 인간의 뇌에는 1015개에 달하는 엄청난 수의 시냅스가 존재하며, 뉴런은 1011개 존재한다. 이 수치는 3세경에 최고조에 달한 후 나이가 들면서 감소하여 성인이 될 무렵에는 안정된다.[275] 뉴런 활동을 단순한 스위치 모델로 가정하면 초당 1014개의 시냅스 업데이트가 필요하다.[276]

1997년, 레이 커즈와일은 인간 뇌와 동등한 하드웨어를 구현하는 데 필요한 계산 능력을 초당 1016회(cps)로 추정했다.[277][278] 그는 당시(1997년) 컴퓨터의 지수적 성장이 계속된다면 2015년부터 2025년 사이에 이론적으로 인간 뇌를 충분히 모방할 수 있는 컴퓨터가 탄생할 것이라고 예측했다.[279] 참고로, 현재 슈퍼컴퓨터 평가 지표인 FLOPS 1회분을 "계산"이라고 가정하면, 1016회의 계산 능력은 2011년에 달성되었으며, 2022년에는 1018회의 계산을 수행할 수 있는 엑사스케일 컴퓨터가 탄생했다.[280]

5. 2. 현재 연구

2013년부터 2023년까지 유럽 연합(EU)의 지원을 받은 휴먼 브레인 프로젝트(Human Brain Project)는 상세하고 공개적으로 접근 가능한 인간 뇌 아틀라스를 개발했다.[107] 2024년에는 인간 뇌와 유사한 컴퓨팅 성능을 가진 슈퍼컴퓨터가 출시될 예정이다. "DeepSouth"라고 불리는 이 슈퍼컴퓨터는 초당 228조 개의 시냅스 연산을 수행할 수 있다.[109]

5. 3. 시뮬레이션 기반 접근 방식에 대한 비판

구현된 인지 이론은 인간의 구현(embodiment)이 인간 지능의 필수적인 측면이며, 의미를 제대로 파악하기 위해 필요하다고 주장한다.[111][108] 이 이론이 맞다면, 완전한 기능을 하는 뇌 모델은 뉴런 이상의 것(예: 로봇 신체)을 포함해야 한다. 괴첼은 메타버스(예: ''세컨드 라이프'')와 같은 가상 구현을 하나의 선택지로 제안했지만, 이것이 충분할지는 알 수 없다.

6. 철학적 관점

지능에 대한 다양한 정의가 제안되었으며, 그중 하나는 튜링 테스트이다. 그러나 다른 정의들도 존재하며, 일부 연구자들은 일반적인 접근 방식에 동의하지 않는다.[23]

1980년 철학자 존 설(John Searle)은 중국어 방 논증을 통해 "강 인공지능(Strong AI)"과 "약 인공지능(Weak AI)" 개념을 제시했다.[112]


  • '''강 인공지능(Strong AI) 가설''': 인공지능 시스템이 "마음"과 "의식"을 가질 수 있다는 주장이다.
  • '''약 인공지능(Weak AI) 가설''': 인공지능 시스템은 생각하고 마음과 의식을 가지는 것처럼 ''행동할 수 있을 뿐''이라는 주장이다.


레이 커즈와일 같은 미래학자들은 "강 인공지능(Strong AI)"을 "인간 수준의 인공 일반 지능(AGI)"과 유사한 의미로 사용하기도 한다.[91] 그러나 학계에서는 이 둘을 다르게 보며, 대부분의 인공지능 연구자들은 강 인공지능 가설에 큰 관심을 두지 않는다.[310]

주류 인공지능 연구는 프로그램이 어떻게 ''행동하는가''에 주로 관심을 둔다.[114] 러셀과 노빅은 프로그램이 마음을 가진 것처럼 행동한다면, 실제로 마음을 가졌는지 여부는 중요하지 않다고 보았다.[310]

의식은 여러 의미를 가질 수 있으며, 인공 지능 윤리와 관련하여 중요한 문제들을 제기한다.

  • '''지각 능력''': 주관적으로 지각이나 감정을 "느끼는" 능력이다. 데이비드 차머스와 같은 철학자들은 이를 "현상 의식"이라고도 부른다.[115] 의식의 어려운 문제는 주관적 경험의 발생 원인과 방식을 밝히는 것이다.[116]
  • '''자각''': 자신을 별개의 개체로 인식하고, 자신의 생각을 의식하는 것이다.


AI의 지각 능력은 동물권과 마찬가지로 복지와 법적 보호에 대한 논의를 불러일으킨다.[118] 인지 능력과 관련된 의식의 다른 측면들도 AI 권리 개념과 관련이 있다.[119]

6. 1. 철학에서 정의한 "강력한 AI"

1980년 철학자 존 설(John Searle)은 중국어 방 논증의 일환으로 "강 인공지능(Strong AI)"이라는 용어를 만들었다.[112] 그는 인공지능에 대한 두 가지 가설을 구분했다.

  • '''강 인공지능(Strong AI) 가설''': 인공지능 시스템은 "마음"과 "의식"을 가질 수 있다.
  • '''약 인공지능(Weak AI) 가설''': 인공지능 시스템은 생각하고 마음과 의식을 가지는 것처럼 ''행동할 수 있을 뿐이다''.


설은 첫 번째 가설을 "강한" 가설이라고 불렀는데, 그 이유는 이 가설이 더욱 강력한 주장을 하기 때문이다. 이 가설은 우리가 테스트할 수 있는 능력을 넘어서는 특별한 일이 기계에게 일어났다고 가정한다. "약 인공지능" 기계의 행동은 "강 인공지능" 기계와 정확히 동일하지만, 후자는 주관적인 의식적 경험도 가질 것이다. 이러한 용법은 학계 인공지능 연구와 교재에서도 일반적이다.[113]

레이 커즈와일과 같은 일부 미래학자들은 "강 인공지능(Strong AI)"이라는 용어를 "인간 수준의 인공 일반 지능(AGI)"을 의미하는 것으로 사용한다.[91] 이것은 의식이 인간 수준의 AGI에 필요하다고 가정하지 않는 한, 설의 강 인공지능(Strong AI)과 동일하지 않다. 설과 같은 학계 철학자들은 그렇게 생각하지 않으며, 대부분의 인공지능 연구자들에게는 이 질문이 범위를 벗어난다.[310]

주류 인공지능은 프로그램이 어떻게 ''행동하는가''에 가장 큰 관심을 가지고 있다.[114] 러셀과 노빅에 따르면, "프로그램이 작동하기만 하면, 그것을 실제라고 부르든 시뮬레이션이라고 부르든 상관하지 않는다."[310] 프로그램이 마음을 가진 것처럼 행동할 수 있다면, 그것이 실제로 마음을 가지고 있는지 아닌지는 중요하지 않다. 실제로 알 방법이 없을 것이다. 인공지능 연구에서 설의 "약 인공지능(Weak AI) 가설"은 "인공 일반 지능이 가능하다"라는 진술과 동일하다. 따라서 러셀과 노빅에 따르면, "대부분의 인공지능 연구자들은 약 인공지능 가설을 당연하게 여기고 강 인공지능 가설에는 관심이 없다."[310] 따라서 학계 인공지능 연구에서는 "강 인공지능(Strong AI)"과 "AGI"는 서로 다른 것이다.

6. 2. 의식

의식은 다양한 의미를 가질 수 있으며, 그중 일부는 인공 지능 윤리에서 중요한 역할을 한다.

  • '''지각 능력'''(또는 "현상 의식"): 지각에 대해 ''추론하는'' 능력과는 대조적으로, 주관적으로 지각이나 감정을 "느끼는" 능력이다. 데이비드 차머스와 같은 일부 철학자들은 현상 의식, 즉 지각 능력과 거의 동일한 것을 가리키는 용어로 "의식"을 사용한다.[115] 주관적 경험이 왜 그리고 어떻게 발생하는지 밝히는 것을 의식의 어려운 문제라고 한다.[116] 토마스 네이글은 1974년에 의식이 있다는 것은 무언가를 "느끼는 것"이라고 설명했다. 만약 우리가 의식이 없다면, 아무것도 느껴지지 않는다. 네이글은 박쥐의 예를 사용하며 "박쥐가 되는 것은 어떤 느낌일까?"라고 합리적으로 질문할 수 있지만, "토스터가 되는 것은 어떤 느낌일까?"라고 질문할 가능성은 적다고 보았다. 그는 박쥐는 의식이 있는 것 같지만(즉, 의식을 가지고 있다) 토스터는 그렇지 않다고 결론짓는다.[115] 2022년, 구글 엔지니어는 구글의 AI 챗봇 LaMDA가 지각 능력을 달성했다고 주장했지만, 이 주장은 다른 전문가들에 의해 광범위하게 논쟁되었다.[117]

  • '''자각''': 자신을 별개의 개체로 의식적으로 인식하는 것, 특히 자신의 생각을 의식적으로 인식하는 것이다. 이는 단순히 자신의 생각의 "주체"가 되는 것과는 반대이다. 운영 체제나 디버거는 "자신을 인식할" 수 있지만(즉, 다른 모든 것을 나타내는 방식과 같은 방식으로 자신을 나타낼 수 있다), 이것이 사람들이 "자각"이라는 용어를 사용할 때 일반적으로 의미하는 것은 아니다.


이러한 특성은 도덕적 차원을 가진다. AI의 지각 능력은 동물과 마찬가지로 복지와 법적 보호에 대한 우려를 불러일으킬 것이다.[118] 인지 능력과 관련된 의식의 다른 측면도 AI 권리 개념과 관련이 있다.[119] 고급 AI를 기존의 법적 및 사회적 체계와 통합하는 방법을 알아내는 것은 새롭게 등장하는 문제이다.[120]

7. 이점

AGI는 매우 다양한 용도로 사용될 수 있다. 만약 AGI가 그러한 목표를 향해 개발된다면, 기아, 빈곤, 건강 문제와 같은 세계적인 문제들을 완화하는 데 도움이 될 수 있다.[121]

AGI는 대부분의 직업에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 공중 보건 분야에서 AGI는 특히 암과 같은 질병에 대한 의학 연구를 가속화할 수 있다.[122] 노인을 돌볼 수도 있고,[123] 신속하고 고품질의 의료 진단에 대한 접근을 민주화할 수도 있다. 재미있고 저렴하며 개인 맞춤형 교육을 제공할 수도 있다.[123] 생산된 부가 적절히 재분배된다면 생계를 위해 일해야 할 필요성은 사라질 수도 있다.[123][124] 이것은 또한 급진적으로 자동화된 사회에서 인간의 위치에 대한 질문을 제기한다.

AGI는 또한 합리적인 결정을 내리고 재난을 예측하며 예방하는 데 도움이 될 수 있다. 나노기술이나 기후 공학과 같이 잠재적으로 치명적인 기술의 이점을 얻는 동시에 관련 위험을 피하는 데에도 도움이 될 수 있다.[125] 만약 AGI의 주요 목표가 인류 멸종과 같은 존재적 재앙을 방지하는 것이라면 (취약한 세계 가설이 사실로 판명될 경우 어려울 수 있음),[126] 삶의 질에 대한 영향을 최소화하면서 위험을 크게 줄이는 조치를 취할 수 있다.[125]

8. 위험

인공지능은 인류의 삶과 죽음을 좌우할 수 있는 존재이며, 스티븐 호킹, 일론 머스크, 빌 게이츠 등 많은 공인이 그 위험성에 대해 경고하고 있다.[352] 스튜어트 J. 러셀 등 인공지능 연구자들도 이러한 위험을 강력하게 경고한다.[353]

2021년 선샤인 코스트 대학교 연구원들은 범용 인공지능 관련 위험 분석 연구에서 데이터 부족을 지적하면서도, 범용 인공지능이 인간 관리자의 통제에서 벗어나거나 사람들에게 해를 끼치는 명령을 내리는 등의 잠재적 위험이 있다고 결론지었다.[358]

물론 인공지능이 인류 멸망을 초래할 것이라는 생각에 대한 회의론도 존재한다.[367] 회의론자들은 싱귤래리티 자체를 의심하며, 이러한 믿음이 종교적 신앙과 다르지 않다고 비판한다. 제이론 레니어는 기계가 지능을 갖는다는 개념 자체가 부유층에 의한 "대규모 사기"라고 주장한다.[293]

범용 인공지능이 실현되면 도입 비용이나 심리적 저항 등의 문제를 무시할 때, 인간이 가능한 지적 노동은 모두 대체될 수 있다.[345][346] 과거 기계화에 의한 실업은 주로 단순 작업 저임금 노동자에게 영향을 주었지만, 범용 인공지능에 의한 실업은 중산층에 큰 영향을 줄 수 있다.[347] 스티븐 호킹은 기계로 생산된 부가 공유된다면 모두가 풍요로운 삶을 누릴 수 있지만, 그렇지 않다면 대부분의 사람들이 빈곤에 시달릴 것이라고 경고했다.[349]

8. 1. 실존적 위험

AGI는 여러 유형의 존재 위험을 나타낼 수 있다.[127] AGI로 인한 인류 멸종 위험은 많은 논쟁의 주제가 되어 왔지만, AGI 개발이 영구적으로 결함 있는 미래로 이어질 가능성도 있다. 특히, AGI는 개발자의 가치관을 확산하고 보존하는 데 사용될 수 있다. 만약 인류가 과거 노예제도와 유사한 도덕적 맹점을 여전히 가지고 있다면, AGI는 그것을 돌이킬 수 없게 고착시켜 도덕적 진보를 막을 수 있다.[128] 또한, AGI는 대규모 감시와 세뇌를 가능하게 할 수 있으며, 이는 안정적인 억압적 전 세계 전체주의 정권을 만드는 데 사용될 수 있다.[129][130]

기계 자체에 대한 위험도 존재한다. 미래에 감정을 가진 기계 또는 도덕적 고려가 필요한 기계가 대량으로 만들어진다면, 그들의 복지와 이익을 무기한으로 무시하는 문명적 경로는 존재론적 재앙이 될 수 있다.[131][132] 토비 오드는 이러한 존재 위험을 "AI를 포기하기 위한 것이 아니라 신중하게 진행하기 위한 주장"이라고 부른다.[129]

인류 멸망이라는 실존적 위험의 가능성은 제어 문제라는 난제를 해결해야 한다.[359] 이 문제 해결은 인공지능을 안전하게 관리하는 최선의 방법으로 여겨지지만, 대규모이고 매우 많은 자원이 필요한 연구로 여겨진다.[360]

8. 1. 1. 통제력 상실 및 인간 멸종 위험

AI가 인류에게 존재론적 위험을 초래한다는 주장은 논란의 여지가 있지만, 일론 머스크, 빌 게이츠, 제프리 힌턴, 요슈아 벤지오, 데미스 허사비스, 샘 올트먼 등 많은 유명 인사, AI 연구원, AI 기업 CEO들의 지지를 받았다.[133][147]

스티븐 호킹은 널리 퍼진 무관심을 비판하며, 인류의 잠재적 운명을 인간의 활동으로 위협받는 고릴라의 운명과 비교했다. 고릴라는 인간의 악의가 아닌 인간 활동의 부수적 피해로 멸종 위기에 처했는데, 이는 더 큰 지능이 인류가 고릴라를 지배하도록 허용했기 때문이다.[135]

회의론자인 얀 르쿤은 AGI(범용 인공지능)가 인류를 지배하려는 욕망을 갖지 않을 것이며, AGI를 의인화하여 그 의도를 인간처럼 해석해서는 안 된다고 생각한다.[136] 반면, 도구적 수렴 개념은 목표가 무엇이든, 지능형 에이전트는 목표 달성을 위한 중간 단계로 생존과 권력 획득을 추구하며, 감정은 필요하지 않다고 제안한다.[137]

존재론적 위험을 우려하는 학자들은 "제어 문제" 해결을 위한 연구를 옹호한다. 즉, 재귀적으로 개선되는 AI가 초지능에 도달한 후에도 파괴적인 방식이 아닌 친화적인 방식으로 행동할 확률을 극대화하는 안전장치, 알고리즘, 아키텍처 구현 방법을 연구해야 한다는 것이다.[138][139] 제어 문제 해결은 AI 군비 경쟁(경쟁사보다 먼저 제품을 출시하기 위해 안전 예방 조치를 최소화하는 최저 수준 경쟁으로 이어질 수 있음),[140] 그리고 무기 시스템에서의 AI 사용으로 인해 복잡해진다.[141]

AI가 존재론적 위험을 초래한다는 주장에 대한 반론도 있다. 회의론자들은 AGI가 단기적으로 불가능하거나, AGI에 대한 우려가 현재 AI와 관련된 다른 문제들로부터 관심을 돌린다고 주장한다.[142] 전직 구글 사기 방지 책임자 슈만 고세마줌더는 기존의 챗봇과 대규모 언어 모델(LLM)이 이미 AGI인 것처럼 인식되어 더 큰 오해와 두려움을 불러일으킨다고 생각한다.[143]

회의론자들은 이러한 주장이 전능한 신에 대한 비이성적인 믿음을 초지능에 대한 비이성적인 믿음으로 대체하는 암호 종교적이라고 비난한다.[144] 일부 연구원들은 OpenAI, Anthropic, DeepMind, Conjecture와 같은 특정 AI 그룹의 AI 존재론적 위험에 대한 소통 캠페인이 규제 포획 시도이자 제품에 대한 관심을 높이려는 시도일 수 있다고 믿는다.[145][146]

2023년, 구글 딥마인드, OpenAI, Anthropic의 CEO들과 다른 업계 리더 및 연구원들은 "AI로 인한 멸종 위험을 완화하는 것은 팬데믹과 핵전쟁과 같은 다른 사회적 규모의 위험과 함께 전 세계적인 우선순위가 되어야 한다"는 내용의 공동 성명을 발표했다.[147]

8. 2. 대량 실업

OpenAI의 연구원들은 미국 노동 인구의 80%가 LLM 도입으로 인해 업무 과제의 최소 10%가 영향을 받을 수 있으며, 약 19%의 노동자는 업무 과제의 최소 50%가 영향을 받을 수 있다고 추산했다.[148][149] 이들은 수학자, 회계사, 웹 디자이너와 같은 사무직 근로자가 가장 큰 영향을 받을 것으로 보고 있다.[149]

스티븐 호킹은 자동화가 삶의 질에 미치는 결과는 부의 재분배 방식에 달려 있다고 보았다.[124] 그는 "기계가 생산한 부가 공유된다면 모든 사람이 풍요로운 여가 생활을 누릴 수 있지만, 기계 소유주들이 부의 재분배에 반대하는 로비 활동에 성공한다면 대부분의 사람들은 비참한 빈곤에 빠질 수 있다. 지금까지는 기술이 점점 더 심화되는 불평등을 초래하는 두 번째 시나리오를 향해 나아가고 있는 것 같다."라고 말했다.

일론 머스크는 사회의 자동화가 정부가 보편적 기본소득을 채택해야 할 필요성을 가져올 것이라고 생각한다.[150]

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