AGI는 이정표가 아니다

■ 서론

• AGI(범용 인공지능)는 명확한 정의가 없으며, 실제로는 특정 임계점이 존재하지 않는다.
• AGI를 기술적, 정책적 이정표로 보는 시각은 오해를 낳으며, 선언만으로는 실질적인 영향이 없다.
• AGI가 현실에 미칠 영향은 모델 자체가 아니라, 그것이 어떻게 사회에 확산되느냐에 달려 있다.

■ 본론

• 경제적 영향은 확산 속도에 달려 있음: 기술적 돌파구만으로는 경제 충격이 일어나지 않으며, 수십 년이 걸리는 확산 과정이 필요하다.
• 국가 경쟁력은 확산력에 따라 달라짐: AI 무기 경쟁보다 국가의 디지털 인프라와 인재 육성이 더 중요하다.
• AGI의 장기적 경제 효과도 불확실함: 기술 외에도 문화, 제도, 정치 등의 병목이 성장을 제한한다.
• 능력과 권한은 다름: AGI 위험론은 시스템 능력(capability)과 우리가 허용하는 권한(power)을 혼동한 결과이다.
• 슈퍼지능으로의 도약은 보장되지 않음: 자기 개선 AI가 가능하더라도, 진보는 인간적 속도로 확산되며 즉각적 변화는 없다.
• AGI의 정의는 모두 문제적: 결과 기반, 내부 구조 기반, 벤치마크 기반 정의 모두 예측력과 실용성이 부족하다.
• 기업·정책 대응은 장기적 시야가 필요: "AGI 선언"은 기업 운영, 정책 결정, 규제 대응에 있어서 실질적 기준이 될 수 없다.
• 정책은 확산 촉진에 집중해야 함: 기술 개발 자체보다, 그것이 실제 제품과 사회적 가치로 연결되게 만드는 정책이 중요하다.

■ 결론 (3개)

• AGI는 특정 시점이나 기술적 도약이 아니라, 느리고 점진적인 변화의 일부다.
• AGI 선언은 과대 포장되기 쉬우며, 기업과 정부는 실질적인 효과와 확산 경로에 더 주목해야 한다.
• 인공지능의 영향력은 “하나의 기계”가 아닌, 수많은 정책과 사회적 선택에 의해 실현된다.

■ 반박 의견

• o3와 같은 모델은 도구 사용, 웹 탐색, 코드 실행 등 인간 수준을 능가하는 다양한 작업을 수행하며, AGI 정의에 실질적으로 근접한다.
• 인공지능의 능력은 연속적으로 축적되지만, 어느 순간 질적인 도약을 만들어내는 '티핑포인트'는 실제로 존재할 수 있다.
• AGI가 자기 개선을 가능하게 하면, 짧은 시간 안에 슈퍼지능으로 이어질 수 있는 구조적 조건은 이미 일부 충족되고 있다.
• AGI의 도래 여부와 관계없이, 정책·규제 측면에서 사전 대비를 하는 것은 현실적인 위험 관리 전략이다.
• AI의 확산이 느리다고 해도, 특정 산업군이나 직무에서는 빠른 자동화로 인해 급격한 변화가 발생할 수 있다.
• "능력(capability)과 권한(power)의 구분"은 이론적일 뿐이며, 실제로는 많은 AI 시스템이 실행 권한을 갖고 배포되고 있다.
• 명확한 실세계 기준이 어려운 만큼, 벤치마크 기반의 AGI 정의는 여전히 타당한 평가 지표로 기능할 수 있다.
• 기업의 AGI 선언은 시장 가치, 투자 유치, 인재 확보에 실질적 영향을 주므로, 선언 자체가 무의미하다고 볼 수 없다.