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[IT뉴스]"범용 인공지능, 2028년에 온다"

온카뱅크관리자

2025-11-02 10:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 전문가 33인, 'AGI의 정의' 새 프레임워크 공개…GPT-5, AGI 달성률 57% "절반 왔다"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="6mhSGFEocu">
          <p contents-hash="5de21580b1b98abae7f6a8313cd7ac1d464416f1b6d06394f16a03909b6c0944" dmcf-pid="PslvH3DggU" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=조이환 기자)범용 인공지능(AGI)이 예상보다 훨씬 이른 오는 2028년 말 도달 가능하다는 구체적인 로드맵이 제시돼 학계와 산업계의 이목이 집중된다.</p>
          <p contents-hash="d4eb9094abed5c741f632162e9290cecbbfbd8e01d823662252063d558ba7f67" dmcf-pid="QOSTX0wajp" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="8c896b066bc68c803cba4417327eb266f68a45b69b8b9bcd6d853e291a5472c9" dmcf-pid="xIvyZprNN0" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="67ea91f7059557415eccae14f174c80db0804de6eabe59982da264579062c7b7" dmcf-pid="yVPxijb0g3" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="범용 인공지능(AGI)이 예상보다 훨씬 이른 오는 2028년 말 도달 가능하다는 구체적인 로드맵이 제시돼 학계와 산업계의 이목이 집중된다. (사진=챗GPT 이미지 생성기)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/02/ZDNetKorea/20251102100613366fzrn.png" data-org-width="639" dmcf-mid="8djcmSd8N7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/02/ZDNetKorea/20251102100613366fzrn.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            범용 인공지능(AGI)이 예상보다 훨씬 이른 오는 2028년 말 도달 가능하다는 구체적인 로드맵이 제시돼 학계와 산업계의 이목이 집중된다. (사진=챗GPT 이미지 생성기)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="3024307a73849400f8c22adf6be588d7fa0e350a0ebe55fa5f6d06a39a2df652" dmcf-pid="WfQMnAKpkF" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="159f6aa3cd906937bcda089ce7e67ac13eb5c9168e58c124eb4751d71de7e92b" dmcf-pid="Y4xRLc9Uat" dmcf-ptype="general">연구진은 이 '지속적인 학습' 문제가 유일하게 '표준적 기술 혁신(standard breakthrough)'이 필요한 영역이라고 분석했다. 패러다임의 전환까진 아니지만 상당한 수준의 연구적 돌파구가 필요하다는 진단이다.</p>
          <p contents-hash="ef8db3b8ad9d7ce13680d0c66587e762ebd499ca0113115fcc165161fc8490e2" dmcf-pid="G8Meok2uN1" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="18de4a0ea4bbf9c4e94827ef2f801703fcc7feec60096824f9fc9a8a07f11793" dmcf-pid="H6RdgEV7A5" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="aeb49c036b0b059954b94618eccb02abcde4fde55717b5fa57a5c5e0a988a555" dmcf-pid="XPeJaDfzNZ" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="085330ef622735fef8795e0576e26a148b87166262d50ec29fb528875bfc8e43" dmcf-pid="ZQdiNw4qjX" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="1dcf412eb7a7b6f8ee6e06d02bcf06dd98163723046404dc8b0bcd5ca9bcbbf4" dmcf-pid="5VPxijb0kH" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="754d141410c5b7f398c2174148df8649a18aa93baaec37b7b3ffa897fd87e99f" dmcf-pid="1fQMnAKpoG" dmcf-ptype="general">조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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