황금 백과사전 | 일반 인공지능은 정말 인간처럼 생각할 수 있을까요?

저자: 줄스 윈필드, 코인텔레그래프, 파이브바트 편집, 골든파이낸스

I. AGI란?

인간과 기계의 경계가 모호해지는 시대가 일반화된 인공지능(AGI)의 시대라고 볼 수 있습니다. 개별 문제를 해결하는 데 AI를 사용하는 협의의 인공지능(ANI)과 달리, AGI는 인간의 인지와 구별할 수 없는 방식으로 지식을 이해하고 학습하며 적용할 수 있는 AI를 말합니다.

AGI는 아직 이론적인 단계에 머물러 있지만, AI가 인간의 입력과 판단을 완전히 대체할 수 있을 것이라는 전망은 자연스럽게 많은 관심을 끌었고, 연구자, 기술자, 학자들은 AGI의 개념을 현실화하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다.

AI의 영향력이 점점 더 커지는 세상에서 AGI와 ANI의 실현 가능성과 함의를 탐구하는 또 다른 주류 연구가 시도되고 있습니다.

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실제로 ANI는 산업을 변화시켰지만, AGI의 잠재력은 이를 훨씬 뛰어넘습니다. 기계가 인간의 작업을 보조할 뿐만 아니라 특정 작업의 동인을 능동적으로 이해하고 결과를 예측하며 자율적으로 혁신적인 솔루션을 만들어 최상의 결과를 달성하는 세상을 상상해 보세요. 이러한 패러다임의 변화는 의료, 교육, 교통 및 기타 수많은 분야에 혁신을 가져올 수 있습니다.

2. AGI는 왜 그렇게 강력한가?

ANI와 달리 AGI는 제한된 영역에서 사전 프로그래밍된 작업이나 사전 정의된 응답을 수행하는 데 국한되지 않습니다. 대신 다양한 맥락에서 지식을 생성하고 적용할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

AGI로 구동되는 자율 주행 자동차를 상상해 보세요. 기차역에서 승객을 태울 수 있을 뿐만 아니라 기차역에 정차하거나 관광 경로를 선택하거나 낯선 도로를 탐색하는 등 맞춤형 제안을 통해 최종 목적지까지의 여정을 맞춤화할 수 있습니다. 또한 AGI는 기계이기 때문에 지치지 않고 기하급수적인 속도로 계속 학습하고 개선할 수 있습니다.

비탈릭 부테린은 AGI에 대해 다음과 같이 정의하며 엄청난 잠재력을 가지고 있다고 강조했습니다.

이 예시는 다음과 같은 AGI의 흥미로운 기능 중 일부를 강조합니다.

• 학습 기능: AGI는 인간 프로그래머가 추가 데이터 세트에 대해 학습할 필요 없이 경험을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 학습은 특정 작업에 국한되지 않고 다양한 활동을 포괄합니다.

• 문제 해결 능력: AGI는 인간과 마찬가지로 논리적 추론을 적용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 여기에는 감정적 영향과 같은 비전통적 변수를 고려하는 것이 포함되며, 이를 통해 더 넓은 범위의 잠재적 결과를 도출할 수 있습니다.

• 적응성: AGI는 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 새로운 상황과 환경에 적응하므로 역동적이고 예측할 수 없는 환경에서도 잘 작동할 수 있습니다.

• 이해 및 해석: AGI는 자연어, 추상적 개념, 감정적 뉘앙스를 이해하여 복잡한 인간과 컴퓨터 간의 상호 작용을 가능하게 합니다.

셋째, AGI의 탐구: 2025년 4월 현재 AGI는 어디에 있을까요?

AGI는 아직 이론적 단계에 머물러 있지만, 그 엄청난 잠재력으로 인해 공상과학 버전의 AI라고 할 수 있습니다.

ChatGPT와 같은 기존 모델이 진화하고 개선되고 있지만, AGI를 현실로 만들기 위한 여정에는 여전히 다음과 같은 중요한 기술적 과제를 극복해야 합니다.

• 기술 스택 정의하기: 일반 인공 지능(AGI)의 순전히 가설적인 특성 때문에 실제 구현에 필요한 기술 스택의 정확한 특성을 파악하는 것은 완전히 불가능하지는 않더라도 어렵습니다.

• 신경망: 딥러닝의 발전으로 이 분야가 발전했지만, AGI는 정보를 처리하고 감정과 뉘앙스를 도입하기 위해 인간 뇌의 구조를 모방하는 특수 신경망도 필요로 할 것입니다.

• 자연어 처리(NLP): 기계가 뉘앙스, 감정, 복잡성을 포함한 인간의 언어를 더 잘 이해하고 생산할 수 있도록 하려면 NLP 분야에서 상당한 발전이 필요합니다. 여기에는 언어 구문, 의미론, 문맥에 대한 보다 정교한 분석이 포함되며, 이는 NLP를 활용하는 기존 머신러닝 모델에서 계속 발전하고 있습니다.

• 강화 학습: 보상 기반 메커니즘을 사용하여 기계가 의사 결정을 내릴 수 있도록 훈련하면 AGI는 반복적인 시도를 통해 최적의 동작을 학습할 수 있습니다.

진보에도 불구하고 실제로 인간처럼 생각할 수 있는 AGI를 만드는 것은 여전히 어려운 목표입니다.

Four: AGI는 인간처럼 생각할 수 있을까?

범용 AI가 인간처럼 생각할 수 있는지에 대한 질문은 인간 인지의 핵심을 파고듭니다. 인간의 사고는 인식, 정서적 깊이, 창의성, 주관성이 특징입니다. 범용 AI가 인간 사고의 일부 측면을 모방할 수는 있지만, 인간 인지의 전체 범위를 모방하는 것은 엄청난 도전입니다.

인식의 몇 가지 차원은 특히 모방하기 어렵습니다.

• 의식과 자기 인식: 인간 사고의 특징 중 하나는 다음과 같습니다. 의식, 즉 자신과 주변 환경에 대한 인식입니다. 일반 인공 지능(AGI)은 아무리 정교하더라도 인간 고유의 성찰이 부족하며, AGI는 일련의 기본 알고리즘과 복잡한 학습 패턴으로 작동하며 주관성이나 진정한 감정이 부족합니다.

• 감성 지능: 인간은 의사 결정, 행동 및 상호 작용에 영향을 미치는 다양한 감정을 경험합니다. AGI는 이러한 감정을 인식하고 이에 대응하도록 훈련할 수 있지만, 진정한 감정 경험이 부족하기 때문에 감정을 완벽하게 재현할 수는 없습니다. 인간의 감성 지능에는 공감, 연민, 도덕적 고려 등 기계로 인코딩하기 어려운 요소들이 포함되어 있습니다.

• 창의성과 혁신: 창의성은 직관적인 도약과 상상력을 통해 새로운 아이디어와 솔루션을 창출하는 것을 포함하며, AGI는 기존 지식을 새로운 방식으로 결합하여 창의성을 모방할 수 있지만 인간의 혁신을 이끄는 내재적인 동기와 주관적인 통찰력이 부족합니다. 진정한 창의성은 정서적 경험, 개인적 성찰, 문화적 맥락에서 비롯되며, 이러한 요소는 AGI가 진정으로 모방할 수 없습니다.

V. AGI의 주요 이점

범용 AI의 리트머스 테스트는 인간의 경험을 완전히 복제할 수 있는지 여부입니다. 일단 실현되면 잠재적인 이점은 타의 추종을 불허할 것이며 광범위한 산업에 도움이 되어 일상 생활의 모든 측면에 영향을 미칠 것입니다.

그 한계에도 불구하고 범용 AI는 다음과 같은 다양한 산업에서 점점 더 긍정적인 힘으로 인식되고 있습니다.

• 헬스케어:

  AGI는 방대한 양의 기본 훈련 데이터를 활용하여 질병 진단, 개인 맞춤형 치료 계획 개발, 개인 맞춤형 건강 결과 예측을 지원할 수 있습니다.

• 교육: AGI는 맞춤형 학습 경험, 과외, 학술 연구 지원을 제공할 수 있습니다.
  AGI는 개인의 학습 스타일과 속도에 적응하여 교육 성과를 개선할 수 있습니다.

• 경제학: AGI는 재무 모델을 최적화하고 시장 동향을 예측하며 생산성을 향상시킵니다. 경제 데이터를 분석하고 시장 동향을 예측하며 투자 결정을 안내합니다.

• 환경 과학: AGI는 기후 데이터를 분석하고 생태학적 영향을 모델링하며 지속 가능한 솔루션을 제안할 수 있습니다.

또한 AGI는 교통, 통신, 엔터테인먼트 분야로 잠재력을 확장하여 혁신의 새로운 지평을 열어가고 있습니다.

VI. 윤리적, 사회적 고려 사항

AGI의 부상은 중요한 윤리적, 사회적 문제를 제기합니다.

AGI는 강력하지만 안전한 사용을 위해 신중한 고려가 필요하다는 사실 때문에 아래 그림과 같은 비영리 협회가 결성되었습니다.

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기본적으로 다음 사항을 해결하는 것이 중요합니다.

• 안전성: 범용 인공 지능(AGI)이 다음과 같은지 확인합니다. 안전하고 제어 가능한 매개변수 내에서 작동하도록 하여 의도하지 않은 결과를 방지합니다. 여기에는 엄격한 테스트 수행과 AGI 배포를 감독하기 위한 규제 프레임워크 도입이 포함됩니다.

• 개인정보 보호: AGI 시스템의 오용으로부터 개인 데이터를 보호합니다. AGI는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있으므로 개인 정보를 보호하는 것이 중요합니다.

• 편견 및 공정성: 차별적 관행을 방지하고 AGI 혜택에 대한 공정한 접근을 보장합니다. 개발자는 AGI 시스템에 불공정한 대우로 이어질 수 있는 편견이 없는지 확인해야 합니다.

• 고용: AGI가 일자리 손실과 노동력 역학에 미치는 영향을 해결해야 합니다. AGI가 업무를 자동화함에 따라 고용에 미치는 영향을 고려하고 영향을 받는 근로자를 지원할 필요가 있습니다.

AGI를 사회에 통합하려면 공공의 이익에 부합하고 사회적 가치를 존중할 수 있도록 신중한 거버넌스가 필요합니다.

VII. 블록체인이 AGI를 강화할 수 있나요?

일반 인공지능(AGI)은 인간만큼 똑똑한 컴퓨터를 만들어 암호화폐 거래나 시장 분석 같은 분야에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 하지만 AGI는 모두에게 혜택을 주기 위해 신뢰와 공정성이 필요합니다. 비트코인과 이더리움의 기반 기술인 블록체인은 이를 위한 안전하고 투명한 방법을 제공합니다.

암호화폐에서 영감을 얻은 솔루션으로 블록체인이 AGI 성능을 강화하는 방법은 다음과 같습니다.

• 훈련 기록을 명확히 합니다:블록체인은 비트코인의 공개 거래 로그와 유사하게 작동하여 일반 인공 지능(AGI)을 학습시키는 데 사용되는 모든 데이터(예: 암호화폐 거래 패턴)를 기록합니다. 이를 통해 숨겨진 편견 없이 공정하고 편향되지 않은 시스템을 구축할 수 있습니다.

• 공유 의사 결정: 이더리움의 스마트 컨트랙트와 유사하게 블록체인은 개발자, 트레이더, 사용자가 AGI의 규칙에 투표할 수 있도록 하여 어느 한 회사가 이를 통제할 수 없도록 보장합니다.

• 안전한 데이터 공유: 암호화폐 지갑이 돈을 보호하는 것처럼 블록체인은 암호화폐 거래소로부터 민감한 데이터를 보호하여 AGI 훈련을 안전하게 공유하고 데이터 유출을 방지할 수 있습니다.

• 공정한 보상: 정확한 거래 예측과 같이 편향되지 않은 AGI를 구축한 개발자는 암호화폐 채굴 보상처럼 디지털 토큰으로 보상을 받을 수 있으므로 윤리적인 작업을 장려할 수 있습니다.

그러나 느린 블록체인 속도, 암호화폐 거래 지연 시간, 제한된 저장 용량과 같은 지속적인 문제로 인해 일반화된 인공지능(AGI)이 데이터를 빠르게 처리하거나 대규모 데이터 세트로 작업하는 것이 어려울 수 있습니다.

일반 인공 지능(AGI)을 위한 블록체인을 준비하기 위해 연구자들은 이미 다음과 같은 방법을 모색하고 있습니다.

• 오프체인 스토리지 :대용량 파일의 오프체인 저장에는 행성 간 파일 시스템(IPFS)과 같은 탈중앙화 시스템이 사용되며, 블록체인은 검증 가능한 해시만 보관하여 혼잡을 줄입니다.

• 샤딩 및 댕크샤딩: 이더의 확장성 업그레이드와 마찬가지로 샤딩은 데이터를 여러 노드로 분할하여 일반 인공 지능(AGI)이 네트워크 속도 저하 없이 더 많은 정보를 처리할 수 있도록 합니다. 또한 이더넷용으로 개발 중인 고급 형태의 샤딩인 댕크샤딩은 롤업과 데이터 가용성 샘플링을 결합하여 데이터 액세스를 효율적으로 확장하므로 실시간 일반 인공 지능(AGI) 애플리케이션에 이상적입니다.

• 데이터 프루닝: 탈중앙화된 블록체인 기반 인공지능 컴퓨팅 네트워크(DAIBCN)와 같은 고급 블록체인 모델은 오래되거나 관련 없는 데이터를 프루닝하여 시스템을 간결하게 유지하고 일반 인공지능(AGI)과 같이 수요가 많은 작업에 최적화하며, DAIBCN은 또한 안전한 분산형 인공지능(AI) 계산을 지원하여 블록체인 신뢰와 인공지능(AI) 성능을 결합합니다.

VIII. AGI의 미래

일반 인공지능은 인간 지능에 필적하는 능력을 약속하는 인공지능 개발의 정점을 나타냅니다.

일반 인공 지능(AGI)은 인간 정신의 일부 측면을 모방할 수 있지만, 진정한 인간과 같은 인지를 달성하는 것은 여전히 먼 목표입니다. 의식, 정서적 깊이, 창의성은 인간 경험의 본질적인 속성으로 범용 AI에 상당한 도전 과제를 안겨줍니다.

그럼에도 불구하고 범용 AI에 대한 탐구는 계속해서 혁신을 주도하고 지능에 대한 우리의 이해를 재구성하고 있습니다. 범용 AI의 잠재력을 책임감 있게 활용하기 위해서는 윤리적 고려 사항과 사회적 영향 사이의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

지속적인 연구, 실용적인 기회와 기술적 요구 사항 파악, 사회 전반의 대화 참여는 범용 AI가 제시하는 도전과 기회를 해결하는 데 있어 모두 중요한 단계입니다.

범용 AI의 미래는 유망하지만, 궁극적으로 사회에 통합되어 인간의 행복을 증진하고 윤리적 기준을 존중할 수 있도록 균형 잡힌 접근 방식이 필요합니다.