IT 업계에서 AI의 발전과 그에 따른 소식들은 끊이지 않고 계속 나오고 있는데요. 이제 인간의 개입 없이도 인공지능 스스로 학습하고 해결할 수 있는 AGI의 개발에 대한 경쟁이 시작되었습니다. 인간처럼 창의적인 사고까지 가능한 AGI가 등장하면 사회의 다양한 측면이 변화할 것이라며 전문가들의 논쟁이 뜨거운 가운데, 최근 미국 샌프란시스코에서 개최된 엔비디아의 인공지능(AI) 컨퍼런스 ‘GTC 2024’. 해당 컨퍼런스에서 엔비디아 CEO 젠슨 황은 5년 내로 AGI(범용 인공지능)의 시대가 올 것이라고 내다봤습니다. 이미 구글과 아마존, 메타 등의 글로벌 빅테크 기업은 AGI 개발에 발벗고 나선 상황입니다.

 

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AGI(Artificial General Intelligence; 범용인공지능)란?

 

AGI를 그대로 해석하면 ‘일반 인공 지능’이지만, 업계에서는 이를 보다 더 일반화시킨 ‘범용 인공지능’이라는 언어로 사용합니다. AGI는 언어를 넘어 이미지, 음성, 영상 등의 데이터를 일반적인 인간에 가까운 지능으로 해낼 수 있는 기계의 지능을 뜻합니다. 인간의 명령 또는 개입 없이도 스스로 사고하고 개발할 수 있다는 점에서 ‘강한 AI’ 또는 ‘완전 AI’라고 불리기도 합니다.

 

AGI 연구의 목표는 소프트웨어가 교육을 받지 않거나 개발되지 않은 작업도 수행 가능하도록 것입니다. 따라서 별도의 수동적인 개입 없이 인간과 같은 다양한 영역의 문제를 스스로 해결할 수 있습니다.

 

 

AGI를 6단계로 분류한 구글 딥마인드

 

구글 딥마인드 연구진들은 AGI에 대한 개념이 시대에 따라 변했다며 이제 철학적 논쟁 대상에서 실용적 개념으로 변경됐다고 강조한 바 있습니다.

 

구글 딥마인드가 분류한 AGI 6단계

 

구글 딥마인드는 AGI의 정의에 집중하며 ‘성능’과 ‘일반성’을 측정하여 AGI를 레벨 0부터 5까지 6단계로 규정했습니다. 레벨 0은 ‘AI 아님(NO AI)’, 레벨 1은 숙련되지 않은 성인과 유사한 ‘신흥(Emerging)’, 레벨 2는 최소 50% 이상의 숙련된 성인과 유사한 ‘유능(Competent)’, 레벨 3는 90%의 숙련된 성인과 유사한 ‘전문가(Expert)’, 레벨 4는 99%의 숙련된 성인과 유사한 ‘대가(Virtuoso)’, 레벨 5는 완벽한 성인과 같은 ‘슈퍼 인간(Superhuman)’입니다.

 

최근 많은 이슈를 몰고 있는 ChatGPT, Bard, Llama 2는 레벨 1에 해당하며, 2016년 큰 화두였던 알파고는 레벨 4에 해당하는 것을 볼 수 있습니다.

 

범용 목적의 서비스는 아직 레벨 2에 머물러 있으나, 특수 목적의 서비스는 이미 레벨 5까지 진입했습니다. 단백질 구조를 밝혀내는 AI 알파폴드가 대표적입니다.

 

구글 딥마인드 최고경영자(CEO)인 데미스 하사비스는 “AI 연구는 이미 빠른 속도로 진행 중이지만, 더 가속할 수 있다”며 사람처럼 학습하고 생각하는 AGI가 10년 이내에 개발될 것이라고 예측했습니다.

 

 

빅테크가 열광하는 AGI, 개발 치열

 

이미 구글, 아마존, 메타 등의 글로벌 테크 기업은 AGI 개발에 뛰어들었습니다. 2024년 초 메타 CEO인 마크 저커버그는 “메타의 장기비전은 AGI를 구축하는 것”이라고 말하며 연내 총 60만 개의 AI 칩을 확보한다는 계획을 공개했습니다.

 

더불어 아마존은 AGI를 전문으로 개발하는 ‘아마존 AGI’를 운영하고 있고, 자사의 대규모언어모델(LLM)이 실제 인간 수준의 대화를 구사할 수 있다고 밝혔습니다.

 

구글도 AI 조직 ‘딥마인드’를 통해 AGI 개발에 열을 올리고 있는 만큼, AI는 계속해서 빠른 발전을 거듭할 것이고 이와 함께 AI 개발에 대한 최적의 환경이 중요해질 것으로 보입니다.

 

 

AGI 주도 기술

 

AGI 시스템 구축을 위한 노력은 현재 진행중이며, 끊임없는 개발로 인해 가속화되고 있습니다. AWS(아마존웹서비스)는 AGI를 주도하는 기술을 딥러닝, 생성형AI, NLP, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등 총 다섯가지로 설명했습니다.

 

딥러닝

딥러닝은 원시데이터에서 복잡한 관계를 추출하고 이해하기 위해 여러 은닉 계층이 있는 신경망을 훈련하는 데 중점을 둔 AI 분야입니다. AI 전문가는 딥러닝을 사용하여 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 및 기타 정보 유형을 이해할 수 있는 시스템을 구축합니다.

 

생성형 AI

생성형 AI는 AI 시스템이 학습된 지식을 바탕으로 독특하고 사실적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥러닝의 하위 집합입니다. 생성형 AI 모델은 대규모 데이터 세트로 학습하므로 인간의 창조물과 자연스럽게 유사한 텍스트, 오디오 또는 비주얼로 인간의 쿼리에 응답할 수 있습니다.

 

자연어처리(NLP)

자연어처리(NLP)는 컴퓨터 시스템이 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다. NLP 시스템은 계산 언어학 및 기계 학습 기술을 사용하여 언어 데이터를 토큰이라는 단순한 표현으로 변환하고 컨텍스트 관계를 이해합니다.

 

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 시스템이 시각 데이터에서 공간 정보를 추출, 분석 및 이해할 수 있도록 하는 기술입니다. 자율주행차는 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 카메라의 실시간 피드를 분석하고 장애물을 피해 차량을 안전하게 주행합니다. 딥러닝 기술을 통해 컴퓨터 비전 시스템은 대규모 객체 인식, 분류, 모니터링 및 기타 이미지 처리 작업을 자동화할 수 있습니다.

 

로보틱스

로보틱스는 조직이 물리적 기동을 자동으로 수행하는 기계 시스템을 구축할 수 있는 엔지니어링 분야입니다. AGI에서는 로보틱스 시스템을 통해 기계 지능이 물리적으로 나타날 수 있습니다.

 

 

[참고자료]

 

[한국경제] https://www.hankyung.com/article/2024030117211

[VentureBeat] https://venturebeat.com/ai/here-is-how-far-we-are-to-achieving-agi-according-to-deepmind/

[AWS] https://aws.amazon.com/ko/what-is/artificial-general-intelligence/