"범용 인공지능, 2028년에 온다"

AI 전문가 33인, 'AGI의 정의' 새 프레임워크 공개…GPT-5, AGI 달성률 57% "절반 왔다"

범용 인공지능(AGI)이 예상보다 훨씬 이른 오는 2028년 말 도달 가능하다는 구체적인 로드맵이 제시돼 학계와 산업계의 이목이 집중된다.

2일 업계에 따르면 아담 코자 AI안전센터(CAIS) 연구원과 댄 헨드릭스 등 33명의 공동 저자는 'AGI의 정의'라는 새 논문을 발표했다. 이들은 인간의 지능이 어떻게 구성되어 있는지를 설명하는 가장 권위 있고 널리 사용되는 심리학 이론인 캐텔-혼-캐롤(CHC) 이론에 기반해 10가지 광범위한 능력으로 AGI를 정의하는 프레임워크를 공개했다.

이 프레임워크를 적용한 결과 오픈AI의 GPT-4는 27%, GPT-5는 57%의 'AGI 점수'를 받았다. GPT-5는 이미지 및 오디오 지원, 컨텍스트 창 확장, 수학 능력에서 크게 개선됐지만 AGI 기준에는 절반 수준에 그쳤다.

범용 인공지능(AGI)이 예상보다 훨씬 이른 오는 2028년 말 도달 가능하다는 구체적인 로드맵이 제시돼 학계와 산업계의 이목이 집중된다. (사진=챗GPT 이미지 생성기)

연구진은 현재 모델이 AGI로 나아가는 데 가장 큰 병목 현상으로 '지속적인 학습', 즉 장기 기억 저장 능력을 지목했다. GPT-4와 GPT-5 모두 이 영역에서 0점을 받았다. 이는 훈련 후 모델이 '동결'돼 새로운 경험에서 실시간으로 학습하지 못하는 한계를 의미한다.

연구진은 이 '지속적인 학습' 문제가 유일하게 '표준적 기술 혁신(standard breakthrough)'이 필요한 영역이라고 분석했다. 패러다임의 전환까진 아니지만 상당한 수준의 연구적 돌파구가 필요하다는 진단이다.

반대로 다른 누락된 기능들은 '통상적인(business-as-usual)' 연구와 엔지니어링으로 해결 가능하다고 평가했다. 시각 처리 능력에서 모델은 도식이나 스크린샷 같은 비자연적 이미지 이해와 물리 세계를 직관적으로 파악하는 '세계 모델링'에 여전히 취약하다.

즉각적인 추론 능력은 텍스트에선 인간 수준에 근접했다. 다만 시각적 귀납 추론 점수는 낮았다. 연구진은 이것이 논리적 추론 자체가 아닌 시각적 데이터를 '인식'하는 능력의 한계 때문일 수 있다고 봤다.

청각 처리 능력은 세서미AI 같은 스타트업이 이미 선두 기업을 능가하는 점을 들어 기술적 난제라기보다 기업의 '우선순위' 문제로 치부됐다. 환각 문제 역시 앤트로픽 '클로드' 모델이 더 나은 성능을 보여 해결 가능한 과제로 분류됐다.

이번 연구는 AGI 도래 시점을 두고 업계 리더들의 전망이 엇갈리는 가운데 나왔다. 안드레이 카파시 오픈AI 공동창업자는 도래 시기를 '10년 뒤'로 예측한 데 비해 잭 클락 앤트로픽 공동창업자는 '2026년 말 또는 2027년'을 언급했다. 연구진은 명확한 AGI 정의가 공정한 비교 토론의 시작점이라고 강조했다.

논문의 공동 저자인 아담 코자 연구원은 "우리 정의에 따라 95% 이상의 AGI 점수를 가진 모델이 오는 2028년 말까지 나올 확률을 50%, 2030년 말까지는 80%로 추정한다"고 밝혔다.