톱니형 AGI: o3, Gemini 2.5 및 이후의 모든 것

• AGI의 정의는 아직도 불명확하며, 기존 인간 중심 테스트로는 AI의 지능이나 창의성을 제대로 측정하기 어려움
• OpenAI의 o3와 Google의 Gemini 2.5는 실제 작업 수행에서 매우 높은 수준을 보여주며 AGI에 근접한 성능을 가짐
• o3는 에이전트형 모델로 복잡한 목표를 도구를 사용해 해결할 수 있으며, 이로 인해 Jagged AGI 개념이 등장함
• AI는 어려운 과제를 해결하면서도 기본적인 문제에서 실수하는 등 능력이 불균형적이며, 이는 Jagged Frontier로 설명됨
• 기술 자체보다 그 활용과 통합이 더디기 때문에 AGI가 실현되더라도 사회적 변화는 시간이 걸릴 가능성 있음

AGI는 정말 도달했을까?

• 현재 AI의 지능, 창의성, 공감능력 등을 측정하는 방법은 부정확하며 대부분 인간을 위한 기준에 기반함
• Turing Test조차 AI가 통과할 수 있게 되었지만, 이 결과의 의미는 여전히 모호함
• AGI 개념은 오래전부터 존재했지만, 지금도 어떤 기준을 충족해야 AGI라 부를 수 있는지에 대한 합의가 없음
• AI를 활용해 AGI 개념을 설명하는 영상 및 문서 요약 콘텐츠도 AI로만 제작되며 실험적으로 활용됨

o3와 Gemini 2.5가 보여준 성능

• OpenAI의 o3와 Google의 Gemini 2.5 Pro는 최신 모델로, 비약적인 성능 향상을 보여줌
• 단일 프롬프트로 마케팅 슬로건 작성부터 웹사이트 제작까지 일괄 수행 가능
• o3는 명시적 지시 없이도 도구 사용, 웹 탐색, 코딩 수행 등 복합 작업을 자동으로 진행함
• 이미지로 위치 추측하는 ‘geo-guesser’ 역할 등에서도 사람 수준 이상의 성능 발휘
• 데이터 분석 및 보고서 생성도 단일 명령으로 가능하며, PDF 생성과 시각화까지 포함됨

Jagged AGI: 불균형한 AI 능력

• AI는 인간보다 뛰어난 작업을 수행하면서도, 간단한 문제에서 틀리는 불균형한 능력을 가짐
• 예시: 전통적인 편견 노출용 수수께끼는 정답을 맞추지만, 유사한 변형 문제는 틀리는 모습
• 이는 AI가 훈련 데이터에 과도하게 의존하고 일반화에 약한 특징을 보인다는 의미
• 그러나 이는 AI가 특정 문제에서는 인간을 초월할 수 있음을 방해하지 않음
• 이런 불균형 상태를 “Jagged Frontier”라고 부르며, AGI에 근접한 능력을 고르지 않게 보여줌

AGI가 의미 있는가?

• Tyler Cowen은 o3가 AGI일 수 있다고 보지만, 실제 영향은 시간이 지나야 드러날 것이라 분석함
• 기술 발전 속도보다 사회 및 조직 변화가 느려 AI 도입은 느릴 수 있음
• 그러나 o3처럼 에이전트적 성질을 가진 AI는 도구 사용과 문제 분해가 가능해 빠른 확산 가능성 존재
• 기술이 점진적으로 확장될지, 특정 임계점을 넘어서 급격히 확산될지는 아직 불명확함
• 중요한 점은 지금의 AI가 이전과 질적으로 다른 기술이며, 여전히 미지의 영역에 있음

미래를 준비하는 자세

• 지금의 AI는 완전히 AGI라고 하기는 어렵지만, 일부 영역에서는 AGI에 가까운 성과를 내고 있음
• 어떤 일이든 AI가 완벽히 수행할 수 있는 것은 아니며, 인간 전문가의 판단과 조율이 여전히 필요함
• 현재의 “Jagged AGI”도 결국은 시간이 지나면 모든 영역에서 인간을 능가할 수도 있음
• 이런 불확실한 미래에서 가장 중요한 것은 지금부터 AI를 실험하고 활용하는 경험을 쌓는 일임