‘그럴듯한 앵무새’를 넘어, 생각하는 기계로
지난 몇 년간 우리는 LLM(거대언어모델)이 보여준 퍼포먼스에 열광했습니다. 하지만 냉정하게 기술적 층위를 분석해보면, 지금의 AI는 여전히 ‘좁은 인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)’의 범주를 벗어나지 못했습니다. 이들은 막대한 데이터를 통계적으로 확률화하여 ‘다음에 올 단어’를 예측할 뿐, 인간처럼 인과관계를 이해하거나 낯선 상황에서 스스로 해답을 추론하는 능력은 현저히 부족하기 때문입니다.
이제 전 세계 빅테크의 시선은 LLM을 넘어, 인간과 대등하거나 그 이상의 지적 능력을 가진 AGI(범용 인공지능, Artificial General Intelligence)로 향하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 2026년 현재, 우리가 AGI라는 ‘특이점(Singularity)’까지 얼마나 근접했는지, 그리고 남은 기술적 장벽은 무엇인지 심층적으로 분석해 봅니다.
1. 현재 AI의 한계: ‘System 1’에 갇힌 지성
노벨 경제학상 수상자 대니얼 카너먼은 인간의 사고를 직관적이고 빠른 ‘시스템 1’과, 논리적이고 느린 ‘시스템 2’로 구분했습니다. 현재의 생성형 AI는 완벽에 가까운 ‘시스템 1(직관적 패턴 매칭)’을 구사합니다.
하지만 AGI로 가기 위한 결정적 결함은 ‘시스템 2(논리적 추론)’의 부재입니다. AI는 학습하지 않은 데이터(Out-of-Distribution)를 마주했을 때, 논리적으로 사고하여 문제를 해결하는 대신 그럴듯한 거짓말을 만들어내는 ‘환각(Hallucination)’ 증상을 보입니다. 이는 AI가 세상의 물리 법칙이나 인과율을 이해하는 것이 아니라, 단순히 텍스트 패턴만을 학습했기 때문에 발생하는 구조적 한계입니다.
2. 돌파구: 텍스트를 넘어 ‘월드 모델(World Model)’로
단순히 파라미터(Parameter) 수를 늘리는 ‘스케일링 법칙(Scaling Law)’만으로는 AGI에 도달할 수 없다는 회의론이 대두되면서, 새로운 접근 방식이 주목받고 있습니다. 바로 ‘월드 모델(World Model)’입니다.
- 개념의 전환: AI에게 인터넷의 텍스트만 읽히는 것이 아니라, 비디오와 시뮬레이션 데이터를 통해 ‘물리적 세계가 작동하는 방식’을 가르치는 것입니다.
- 기대 효과: 컵을 떨어뜨리면 깨진다는 물리 법칙, 사람의 표정에 따른 감정 변화 등 ‘상식(Common Sense)’을 탑재하게 됩니다.
- 현황: 비디오 생성 AI인 ‘Sora’나 최신 멀티모달 모델들이 시공간의 연속성을 이해하기 시작한 것이 바로 이 월드 모델의 초기 단계라 할 수 있습니다.
3. 특이점은 언제 오는가? (타임라인 예측)
전문가들 사이에서도 AGI의 도래 시점은 논쟁적입니다. 그러나 하드웨어의 발전 속도와 알고리즘의 효율화를 고려할 때, 3단계의 시나리오를 예측해 볼 수 있습니다.
| 구분 | 기술적 특징 및 예상 시점 |
|---|---|
| 레벨 1 (Chatbot) | 인간과 대화 가능하지만, 추론 능력이 부족하고 도구 사용이 제한적임 (2023~2024년) |
| 레벨 2 (Reasoner) | 박사급 수준의 문제 해결 능력과 제한적인 추론 능력을 보유 (2025~2026년 현재 진입 중) |
| 레벨 3 (Agent & AGI) | 장기적인 계획 수립, 자율적인 도구 사용, 새로운 지식의 습득이 가능한 진정한 AGI (2028년 전후 예상) |
4. 결론: 인간의 역할에 대한 재정의
AGI가 도래한다는 것은 노동 시장의 근본적인 붕괴와 재편을 의미합니다. 지적 노동의 비용이 ‘0’에 수렴하는 시대가 오고 있는 것입니다. 이때 인간에게 요구되는 능력은 더 이상 ‘지식의 습득’이 아닙니다. AI에게 올바른 질문을 던지는 ‘질문력’, AI가 내놓은 결과물의 가치를 판단하는 ‘비평 능력’, 그리고 기술을 인본주의적 관점에서 통제하는 ‘윤리적 감수성’이 될 것입니다.
특이점은 두려움의 대상이 아니라, 준비된 자들에게는 인류 역사상 가장 거대한 레버리지(Leverage)가 될 것입니다.