구글의 DeepMind 팀은 인공지능 일반화(AGI)에 대한 논의를 활발히 발전시키고 있으며, 이 용어에 대한 명확한 정의를 세우고 있습니다. 많은 AI 열성 팬들이 AGI를 인공지능 초지능의 궁극적인 목표로 보지만, AGI가 무엇인지에 대한 구체적인 설명은 드물게 제공됩니다. 이 용어는 특정 기준을 넘어설 경우 인간의 지능과 유사한 능력을 갖춘 소프트웨어를 설명하는 데 모호하게 사용됩니다.
arXiv에 발표된 사전 인쇄물에서 DeepMind 연구자들은 AGI의 정확한 정의의 중요성을 강조하며, AI 시스템의 성능, 범용성, 자율성과 같은 속성을 수치화해야 한다고 언급했습니다. AGI 평가를 위한 표준화된 프레임워크를 제안함으로써, 다양한 AI 모델의 기능을 평가하는 기준을 만들고자 합니다.
AGI의 정의
현재 AGI에 대한 보편적으로 인정된 정의는 없습니다. OpenAI의 헌장은 AGI를 "대부분의 경제적으로 가치 있는 작업에서 인간을 능가하는 고도로 자율적인 시스템"으로 정의합니다. 전문가들은 좁은 AI가 특정 작업(예: 언어 번역 또는 게임)에서 우수한 성능을 보이는 것과 달리, AGI는 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 처리할 수 있는 유연성과 적응력을 보여야 한다고 동의합니다. 이는 특정 영역을 마스터하는 동시에 다양한 분야에서 지식을 전이하고 창의성을 발휘하며 새로운 문제를 해결할 수 있는 능력을 포함합니다.
AGI 개념을 명확히 하기 위해 구글 연구팀은 자율주행 발전 평가에 사용되는 여섯 단계 프레임워크에서 영감을 받았습니다. 그들은 다양한 AGI 정의를 분석하고, 모든 정의의 기초가 되어야 할 주요 원칙을 식별했습니다.
첫째, 구글 팀은 AGI 정의가 AI가 특정 능력을 달성하는 과정보다는 능력에 초점을 맞춰야 한다고 주장합니다. 이 관점은 AGI가 인간의 사고 패턴이나 의식을 복제할 필요가 없음을 강조합니다.
둘째, AGI 달성을 위해서는 일반 능력뿐만 아니라 다양한 작업에 대한 특정 성과 기준도 필요하다고 주장합니다. 그러나 이러한 기준은 실제 환경에서 검증될 필요가 없으며, 모델이 특정 분야에서 인간 능력을 초과할 가능성을 보여주는 것으로 충분하다고 설명합니다.
일부 전문가들은 AGI가 로봇에 내장되어 물리적 세계와 상호작용해야 한다고 제안하지만, DeepMind 연구자들은 이는 필수 조건이 아니라는 것을 주장합니다. 그들은 AGI가 주로 자율 학습과 같은 지능적 인지 작업에 중점을 두어야 한다고 제안하며, AGI의 발전을 단일 목표에 집착하기보다 시간이 지나면서 알기 쉽게 추적하는 것이 중요하다고 강조합니다.
AGI의 수준
AGI를 분류하기 위해 DeepMind는 "AGI의 수준"이라는 분류 시스템을 개발했습니다. 이는 "출현" 단계(비숙련 인간과 비슷하거나 약간 우수한 수준)에서 시작하여 "유능함", "전문가", "거장"을 거쳐 모든 인간 능력을 초과하는 "초인간"으로 진행됩니다. 이 분류 체계는 단순한 AI 시스템과 복잡한 AI 시스템 모두에 적용됩니다.
연구자들은 DeepMind의 AlphaFold와 같은 기존 AI 기술이 특정 작업에서 이미 초인간 성능을 나타내고 있다고 지적합니다. 또한, GPT-4와 구글의 Bard와 같은 고급 챗봇이 AGI의 초기 단계일 수 있다고 제안합니다.
AGI의 미래
AI 커뮤니티의 일부 구성원들은 AGI의 도래가 임박했다고 낙관적으로 보고 있습니다. Nvidia의 CEO인 젠슨 황은 최근 AGI가 향후 10년 내에 실현될 수 있다고 믿는다고 밝혔습니다. AI 및 핀테크 전문가인 니콜 발렌타인은 AGI가 이미 존재하지만 아직 그 잠재력을 충분히 발휘하지 못했다고 제안합니다. 그녀는 AI 시스템이 진화하고 환경에서 학습함에 따라 시간이 지남에 따라 더 큰 정교함을 발휘할 것이라고 주장했습니다. "진정한 도전은 우리가 어떻게 소프트웨어가 자연어로 소통하고 학습하며 추론하는 위험과 기회를 탐색하느냐입니다."라고 그녀는 언급했습니다.
올해 초, 여러 AI 전문가들이 "인공지능 일반화의 스파크: GPT-4의 초기 실험"이라는 제목의 논문을 발표하며, GPT-4가 다양한 분야에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 강조하였습니다. 이들은 GPT-4가 AGI의 초기 형태로 볼 수 있다고 제안했습니다.
반면 일부 전문가들은 우리가 여전히 기계에서 인간 수준의 지능을 달성하는 데 멀리 있다고 믿습니다. 메타의 AI 최고 책임자인 얀 르쿤은 AGI의 존재에 반대하며, 이 용어를 "인간 수준의 AI"로 대체해야 한다고 주장합니다. 그러나 그는 기계가 모든 영역에서 결국 인간 지능을 초과하게 될 것임을 인정합니다.
AGI의 지지자들은 다양한 분야에서 혁신을 일으킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다고 주장합니다. 그러나 AI 회사 Aquant의 사장인 아사프 멜로흐나는 AGI가 엄청난 발전을 이끌어낼 수 있지만, 사회적 및 정치적 사건에서 소셜 미디어 조작과 유사한 상당한 위험도 초래할 수 있음을 지적합니다.
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