ㅁ 핵심 개념

1. AGI

ㅇ 정의:
인간처럼 다양한 분야의 문제를 이해하고 학습하며, 새로운 상황에 적응할 수 있는 범용 인공지능(Artificial General Intelligence)을 의미함. 특정 작업에 특화된 좁은 범위의 AI(Narrow AI)와 달리, 복합적이고 추상적인 사고가 가능함.

ㅇ 특징:
– 다양한 영역에 걸쳐 전이 학습(transfer learning)이 가능함.
– 스스로 목표를 설정하고 문제 해결 전략을 수립할 수 있음.
– 인간 수준 또는 그 이상의 창의성, 추론 능력, 의사결정 능력을 가짐.
– 현재는 이론적 개념에 가깝고 실현된 사례는 없음.

ㅇ 적합한 경우:
– 다양한 분야의 복합 문제 해결이 필요한 미래형 AI 설계 논의.
– 장기적인 AI 연구 방향성 제시.
– 윤리적·사회적 영향 평가 연구.

ㅇ 시험 함정:
– AGI를 현재 상용화된 AI(예: 챗봇, 이미지 인식 모델)와 혼동하는 경우.
– Narrow AI와의 차이를 묻는 문제에서 ‘범용성’과 ‘자율적 학습’의 개념을 빼먹는 경우.
– ‘AGI는 이미 일부 기업에서 실현했다’는 식의 문장은 오답.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AGI는 다양한 분야에서 인간 수준의 지능을 발휘할 수 있는 인공지능이다.”
– X: “AGI는 특정 분야의 문제 해결만 가능한 인공지능이다.”
– X: “AGI는 현재 상용화되어 있다.”
– O: “AGI는 전이 학습을 통해 새로운 문제에도 적응할 수 있다.”

ㅁ 추가 학습 내용

AGI(Artificial General Intelligence)는 인간과 동등하거나 그 이상의 범용 지능을 가진 인공지능을 의미하며, 다양한 분야의 문제를 이해하고 해결할 수 있다.
Narrow AI(ANI, Artificial Narrow Intelligence)는 특정 작업이나 분야에 특화된 인공지능으로, 현재 대부분의 AI가 여기에 해당한다.
Artificial Super Intelligence(ASI)는 인간 지능을 훨씬 능가하는 초지능 인공지능을 의미하며, 이론적 개념에 가깝다.

세 가지 개념의 차이점은 지능의 범위와 수준에 있다.
ANI는 한정된 영역에서만 작동, AGI는 범용적 문제 해결 가능, ASI는 인간을 능가하는 초지능을 보유한다.

AGI 개발 시 고려해야 할 윤리적 문제로는 통제 가능성, 의사결정 과정의 투명성, 인류에 대한 잠재적 위험이 있다.
기술적 난제로는 지능의 측정 기준 설정과 범용 학습 알고리즘 설계가 있다.

현재 AGI는 실현되지 않았으며, 여전히 연구 단계에 있음을 명확히 기억해야 한다.