인공지능 분야에서 **AGI(Artificial General Intelligence)**는 오랫동안 궁극적인 목표로 여겨져 왔습니다. 인간과 유사한 수준의 범용 지능을 갖춘 AI를 의미하는 이 개념은 학계와 산업계에서 자주 언급되지만, 실제로는 명확하게 정의되거나 측정하기 어려운 목표라는 비판도 존재합니다.
최근 Yann LeCun 연구팀은 이러한 문제를 지적하며 새로운 개념인 **SAI(Superhuman Adaptable Intelligence)**를 제시했습니다. 연구에서는 AGI가 과학적 연구 목표로서 모호한 개념이 되었으며, 인간 중심의 지능 정의가 AI 발전 방향을 제한할 수 있다고 설명합니다. 대신 적응 속도와 확장성을 중심으로 한 새로운 지능 개념을 제안하며, 향후 AI 연구가 나아가야 할 방향을 제시합니다.
이 글에서는 해당 연구에서 제기된 AGI 개념의 문제점, 인간 중심 지능 정의의 한계, SAI 개념의 등장 배경, 그리고 미래 AI 아키텍처 방향을 중심으로 정리합니다.
AGI 개념의 문제점
AGI는 일반적으로 **“인간이 할 수 있는 대부분의 지적 작업을 수행할 수 있는 인공지능”**으로 설명됩니다. 그러나 실제로는 다음과 같은 문제점이 존재합니다.
1. 명확한 정의의 부재
학계와 산업계에서 AGI는 서로 다른 의미로 사용됩니다.
대표적인 AGI 정의 방식은 다음과 같습니다.
- 인간이 할 수 있는 모든 작업 수행 능력
- 경제적으로 유용한 광범위한 문제 해결 능력
- 다양한 분야에서의 일반적인 문제 해결 능력
- 새로운 문제를 학습하고 해결하는 능력
문제는 이 정의들이 서로 동일하지 않다는 점입니다. 그 결과 AGI는 명확한 평가 기준을 만들기 어려운 연구 목표가 되었습니다.
2. 측정 가능한 목표가 아님
AI 연구에서는 보통 성능을 측정할 수 있는 명확한 지표가 필요합니다. 그러나 AGI는 다음과 같은 이유로 평가가 어렵습니다.
- 수행해야 할 작업 범위가 사실상 무한
- 어떤 능력을 기준으로 AGI를 판단할지 합의 없음
- 인간 능력 자체가 고정된 기준이 아님
이 때문에 연구팀은 AGI를 과학적 연구 목표로서 불안정한 개념이라고 지적합니다.
인간 지능은 정말 ‘범용’ 지능일까
AGI 논의의 핵심 전제 중 하나는 **“인간 지능이 범용 지능의 기준”**이라는 생각입니다. 하지만 연구에서는 이 가정에도 문제를 제기합니다.
인간 지능의 실제 특징
인간은 다음과 같은 영역에서 강점을 보입니다.
- 시각 및 청각 인지
- 운동 제어
- 사회적 상호작용
- 계획 및 의사결정
하지만 이 능력들은 인간의 생존과 진화 과정에서 형성된 특정 작업 영역에 최적화된 것입니다.
즉 인간 지능은 완전한 범용 지능이라기보다 다음과 같은 특성을 갖습니다.
- 특정 환경에 최적화된 능력
- 다양한 상황에 적응 가능한 능력
따라서 연구팀은 인간 지능을 “범용(general)”이 아니라 “전문화된 동시에 적응 가능한(specialized and adaptable)” 지능으로 보는 것이 더 정확하다고 설명합니다.
AGI 대신 제안된 개념: SAI
연구팀은 AGI의 대안으로 SAI(Superhuman Adaptable Intelligence) 개념을 제시합니다.
SAI의 정의
SAI는 다음과 같이 정의됩니다.
- 인간이 수행하는 작업에서 인간보다 뛰어난 성능을 보일 수 있는 능력
- 인간이 수행하지 않는 새로운 영역의 작업에도 빠르게 적응할 수 있는 능력
즉 핵심은 “이미 알고 있는 능력의 수”가 아니라 “새로운 능력을 얼마나 빠르게 학습할 수 있는가” 입니다.
핵심 평가 기준: 적응 속도
SAI에서는 다음 질문이 중요해집니다.
- 새로운 작업을 얼마나 빠르게 학습할 수 있는가
- 새로운 환경에서 얼마나 빠르게 적응하는가
- 새로운 기술을 얼마나 효율적으로 습득하는가
이 접근 방식은 기존 AGI 논의와 다음과 같은 차이가 있습니다.
| 기존 AGI 접근 | SAI 접근 |
| 많은 작업을 수행 가능한가 | 새로운 작업을 얼마나 빨리 학습하는가 |
| 고정된 능력 목록 중심 | 적응 능력 중심 |
| 인간 능력 기준 | 확장 가능한 지능 기준 |
정적 벤치마크의 한계
AI 성능을 평가할 때 일반적으로 벤치마크 테스트가 사용됩니다. 하지만 연구팀은 이러한 방식에도 한계가 있다고 설명합니다.
벤치마크의 문제
- 가능한 작업 종류가 무한
- 새로운 문제는 계속 등장
- 모든 능력을 목록으로 만들 수 없음
따라서 지능을 다음과 같은 방식으로 평가하는 것은 문제가 있습니다.
- 특정 작업 목록을 얼마나 많이 해결하는지
- 기존 테스트에서 얼마나 높은 점수를 얻는지
연구에서는 대신 다음 질문이 중요하다고 강조합니다.
“AI가 새로운 문제를 얼마나 빠르게 이해하고 해결할 수 있는가?”
미래 AI 시스템은 단일 모델이 아닐 가능성
연구에서는 또 하나 중요한 주장도 제시합니다.
미래 AI는 하나의 범용 모델이 아니라 다양한 전문 시스템의 조합일 가능성이 높다는 것입니다.
전문화의 장점
전문화된 시스템은 다음과 같은 장점을 갖습니다.
- 특정 작업에서 높은 성능
- 효율적인 계산 구조
- 빠른 학습 가능성
인간 사회도 마찬가지입니다.
- 의사
- 엔지니어
- 연구자
- 예술가
각 분야는 전문화된 지식과 능력을 기반으로 발전합니다.
AI 역시 다양한 전문 모델과 계층 구조를 가진 형태로 발전할 가능성이 높다는 것이 연구팀의 주장입니다.
Self-Supervised Learning의 중요성
SAI를 구현하기 위해 연구에서는 Self-Supervised Learning이 중요한 접근 방식이 될 수 있다고 설명합니다.
기존 지도 학습의 한계
지도 학습(Supervised Learning)은 다음 조건을 필요로 합니다.
- 대량의 라벨링 데이터
- 정확한 정답 데이터
하지만 현실 세계에서는 다음과 같은 문제가 발생합니다.
- 라벨 데이터 부족
- 데이터 생성 비용 증가
- 새로운 문제에 대한 데이터 부족
Self-Supervised Learning의 장점
Self-Supervised Learning은 다음과 같은 특징을 갖습니다.
- 라벨 없이 학습 가능
- 원시 데이터 활용 가능
- 다양한 환경에서 확장 가능
이 방식은 대규모 데이터 구조를 스스로 학습하면서 적응력을 높이는 방법으로 평가됩니다.
World Model 기반 AI의 필요성
연구에서는 또 하나 중요한 개념인 World Model을 강조합니다.
World Model이란
World Model은 AI가 다음을 이해하도록 만드는 모델입니다.
- 환경의 구조
- 시스템의 동작 방식
- 시간에 따른 변화
이를 통해 AI는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.
- 미래 상태 예측
- 시뮬레이션 기반 계획
- 새로운 상황에 대한 빠른 적응
단순 예측 모델의 한계
현재 많은 AI 모델은 다음 방식에 의존합니다.
- 텍스트 토큰 예측
- 픽셀 단위 예측
하지만 물리 세계와 복잡한 환경에서는 표면적 예측만으로는 충분하지 않다는 것이 연구의 주장입니다.
AI 아키텍처 다양성의 중요성
연구팀은 현재 AI 분야가 특정 아키텍처에 지나치게 집중되어 있다는 점도 지적합니다.
현재 주류 모델
- Autoregressive LLM
- Multimodal Model
이 구조는 강력한 성능을 보이지만 다음과 같은 한계가 있습니다.
- 긴 시간 상호작용에서 오류 누적
- 장기 계획 능력 부족
- 환경 이해 제한
연구팀은 AI 발전을 위해 다양한 아키텍처 연구가 필요하다고 강조합니다.
이번 연구는 AI 분야에서 널리 사용되는 AGI 개념 자체를 다시 검토해야 한다는 문제 제기로 볼 수 있습니다.
핵심 메시지는 다음과 같습니다.
- AGI는 명확하게 정의되거나 측정하기 어려운 개념이다.
- 인간 지능은 완전한 범용 지능이 아니라 적응 가능한 전문 지능에 가깝다.
- 미래 AI 연구의 핵심 목표는 적응 능력이 되어야 한다.
- 이를 위한 새로운 개념으로 **SAI(Superhuman Adaptable Intelligence)**가 제안되었다.
또한 연구에서는 미래 AI 발전 방향으로 다음 요소들을 강조합니다.
- 빠른 적응 능력
- 전문화된 AI 구조
- Self-Supervised Learning
- World Model 기반 학습
- 다양한 AI 아키텍처 연구
이러한 관점은 향후 AI 연구가 단순히 “더 큰 모델”을 만드는 방향이 아니라, 더 빠르게 배우고 적응하는 지능 시스템을 만드는 방향으로 이동할 가능성을 보여줍니다.
앞으로 SAI 개념이 실제 AI 연구와 산업에서 어떤 방식으로 발전하고 적용될지 주목할 필요가 있습니다.
Yann LeCun’s New AI Paper Argues AGI Is Misdefined and Introduces Superhuman Adaptable Intelligence (SAI) Instead
Yann LeCun’s New AI Paper Argues AGI Is Misdefined and Introduces Superhuman Adaptable Intelligence (SAI) Instead
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