🤖 AGI(Artificial General Intelligence)에 대한 관심이 폭발적으로 증가했습니다. 최근 GPT-5 공개와 함께 ‘인간 수준 지능’ 가능성에 대한 논의가 어느 때보다 뜨겁습니다.
AGI란 무엇인가에 대한 정의부터 짚어봅니다. AGI는 특정 과제가 아닌 모든 지적 과제를 수행할 수 있는 범용 인공지능을 뜻합니다.
현재 상용 모델은 좁은 범위의 패턴 인식을 넘어섰지만, 스스로 학습·추론한다는 AGI 기준에는 아직 도달하지 못했습니다.
이미지 출처: ARC Prize / X
GPT-5는 공개 직후 대규모 벤치마크 데이터를 통해 능력을 과시했습니다. 특히 ARC-AGI-1 테스트에서 65.7%라는 최고 점수를 기록하며 주목받았습니다.
그러나 동일 지표의 심화 버전인 ARC-AGI-2에서는 9.9%로 급락했고, 이는 Grok 4가 보여준 11%대보다 낮은 수치였습니다.
“GPT-5는 대단한 진전이지만 AGI 자체는 아닙니다.” – Sam Altman, OpenAI CEO
알트먼 CEO는 신모델을 ‘유용한 파트너’로 규정하면서도 자율 학습 능력 부재를 솔직히 인정했습니다.
실제 GPT-5 High 버전의 태스크당 비용이 0.51달러에 달하는 반면, Mini·Nano 변종은 저렴하지만 성능 저하가 뚜렷했습니다.
AGI 논의가 기술적 한계와 경제적 현실을 동시에 마주하고 있음을 시사합니다. 전력 소비와 GPU 확보 이슈가 기업·국가 차원의 과제로 떠오르고 있습니다.
업계는 “AGI보다 AGI-적 서비스”로 방향을 전환 중입니다. Reddit·Substack 커뮤니티에서도 “‘범용 지능’ 환상보다, 실용 소프트웨어로 수익화하자”는 목소리가 커졌습니다.
그럼에도 AI 파워 경쟁은 멈추지 않습니다. 테슬라 ‘Dojo’, 구글 ‘Gemini Ultra’, 삼성 ‘Gauss 2’ 등 국내외 기업이 초거대 모델을 잇달아 발표하며 AGI 레이스를 가속화하고 있습니다.
한국 또한 네이버, 카카오, LG AI 연구원 등이 국산 LLM을 통해 글로벌 생태계에 도전장을 내밀었습니다. 이 과정에서 반도체 설계·클라우드 인프라 수요가 급증할 전망입니다.
전문가들은 ▶윤리·규제 ▶저작권 ▶데이터 주권을 ‘AGI 전환’ 3대 쟁점으로 꼽습니다. 특히 EU AI Act·미국 행정명령이 국내 법제에도 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다.
기업 입장에서는 ① 분야별 프라이빗 데이터 확보, ② AI 파트너십, ③ 장기적 컴플라이언스 체계가 생존 전략으로 제시됩니다.
교육계 역시 AGI 대비 교육과정 개편 논의를 본격화했습니다. 초·중등 단계에서 생성형 AI 활용을 가르치고, 대학은 ‘AI 리터러시’를 졸업 필수 요건으로 채택하는 흐름이 확산 중입니다.
궁극적으로 AGI는 “기술 그 자체가 아닌 사회 시스템”과 맞물려야 완성될 것입니다. 인간 중심 설계가 빠진 지능은 결코 ‘진짜 지능’이 될 수 없다는 지적도 설득력을 얻고 있습니다.
📌 정리합니다. AGI는 여전히 목표이지 현실이 아닙니다. 하지만 GPT-5, Grok 4 같은 최신 모델은 그 목표를 향한 가시적 이정표를 제시했습니다. 기술·윤리·경제가 삼위일체로 발전할 때, 우리는 비로소 ‘인간 수준 지능’의 문턱을 넘어설 수 있을 것입니다.
