인공지능(AI)의 진화 : 생성형 AI와 AGI(범용 인공지능)

인공지능(AI)은 그동안 급격한 발전을 이루며 다양한 산업과 인간의 삶에 자리 잡고 있다.
특히 최근 몇 년간 새로이 등장한 생성형 AI(Generative AI)와 AGI(범용 인공지능, Artificial General Intelligence)는 AI기술의 핵심적인 전환점을 만들어내고 있다.
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 영상 등의 새로운 데이터를 생성할 수 있는 특정 패턴을 학습하는 AI를 의미하며, 현재는 ChatGPT, Midjourney, DALL·E 등의 기술이 주를 이룬다.
반면, AGI는 인간이 행할 수 있는 수준의 사고력을 갖춘 AI로, 여러 문제를 스스로 해결할 수 있는 근본적인 인공지능을 뜻한다.
이번 장에서는 인공지능의 발전 과정속에서 생성형 AI와 AGI의 차이점이 무엇이며 미래의  AI 가 나아갈 방향을 심도 있게 알아본다.

1. AI(인공지능)의 발전 과정

 1) 초창기 AI : 규칙 기반 시스템 (Rule-Based AI)
  AI 연구는 1950년대부터 시작되어 초기에는 규칙 기반 시스템(Rule-Based System)이 주가 되었다. 규칙 기반 시스템은 알고리즘을 직접 사람이 설계하고, 특정 조건이 주어지면 그에 맞는 동작을 하도록 설정된 방식이었다.
대표적으로 체스 프로그램이나 전문가 시스템(Expert System)이 해당된다. 그러나 이 방식은 새로운 문제에 적응하는 능력이 부족하였으며, 유지 보수에도 많은 비용이 들기도 했다.

 2) 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)의 등장
  1990년대부터 머신러닝(Machine Learning)이 활발히 발전하기 시작했다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 스스로 학습하고 예측하는 능력을 가진 AI를 의미한다. 특히, 2010년대 이후 딥러닝(Deep Learning)이 등장해 AI의 발전에 가속력을 기여했다.
딥러닝은 인간의 신경망을 모티브로한 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 활용해 이미지및음성 인식, 자연어 처리 등 여러 곳에서 높은 성과를 거두었다.

2. 생성형 AI(Generative AI)대하여..

 1) 생성형 AI란?
생성형 AI(Generative AI)는 콘텐츠를 새롭게 생성할 수 있는  인공지능을 말한다. 예전의 AI는 입력된 자료로 패턴을 분석하고 예측하는 역할을 했다면, 생성형 AI는 학습한 자료를 기본으로 결과물을 창의적으로 만들 수 있다.
 Ex) 
• 텍스트 생성:ChatGPT, Bard (자연어 생성)
• 이미지 생성:DALL·E, Midjourney (AI 아트)
• 음악 생성:OpenAI의 Jukebox, Google's MusicLM
• 코드 생성:GitHub Copilot, OpenAI Codex
 
 2) 생성형 AI의 작동 원리는?
  생성형 AI는 변형 신경망(Transformer)구조를 기반으로 한 딥러닝 모델이다. 대표적인 예가 GPT(Generative Pre-trained Transformer)모델이 있다.
주요 원리:
1. 사전 학습(Pre-training):많은 양의의 데이터를 학습하여 패턴과 문맥등을 이해한다.
2. 정제된 훈련(Fine-tuning):특정 목적에 맞는 추가 학습을 한다.
3. 생성(Generation):입력된 질문에 따라 새로운 콘텐츠를 생성한다.
 3) 생성형 AI의 한계점
• 확실성 부족:생성된 정보가 모두 사실과 일치하지 않을 수 있다.
• 윤리적 문제:허위 정보(fake news)나 가짜 이미지(deepfake)가 생성 가능하다.
• 창작물의 저작권:AI가 생성한 콘텐츠의 저작권 문제의 해결이 필요하다.


3. AGI(범용 인공지능)에 대하여..

1) AGI 란?
  AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)는 어느 특정 업무에 제한적이지 않고 사람처럼 지적 업무를 수행할 수 있는 AI를 말한다. 현재의 AI는 특정 업무(Ex:  번역 및 바둑 이미지 생성)에서 높은 성과를 보이지만, 다양한 상황에서의 문제해결 능력은 부족한 편이다. 반면에 AGI는 스스로 사고하고 자율적으로 학습하여 창의적인 문제해결이 가능해야 한다.

 

2) AGI의 필요 조건은?
AGI가 실현되기 위해 필요한 조건은 다음과 같다.
1. 자기 학습(Self-Learning):주어진 자료가 없이도 새로운 개념 학습을 할 수 있어야 한다.
2. 추론 능력(Reasoning):논리적 사고를 이용해 복잡한 문제를 해결 할 수 있어야한다.
3. 적응성(Adaptability):새로운 환경과 지식을 학습하고 활용할 수 있어야 한다.
4. 감각과 이해(Perception & Understanding):사람처럼 다양한 감각으로 정보를 처리하고 이해해야 한다.
3) AGI 개발의 주요한 난제
• 컴퓨팅 파워:현재의 기술로는 방대한 연산량을 처리하기 쉽지 않음.
• 데이터 학습 한계:사람처럼 직관적인 학습 능력 부족.
• 윤리적 문제:인간과 같은 지능을 소유한 AI의 법적, 윤리적 문제 해결 필요.
4) AGI가 실현될 가능성
현재 AI를 연구하는 이들 사이에서도 AGI가 실현될 수 있는 시기에 대해 많은 논란이 있다.  어느 전문가는 2040년~2050년 사이에 AGI가 등장할 것으로 보며, 어떤 학자는 AGI가 절대 실현되지 않을 것이라 주장한다. 그러나 OpenAI, DeepMind, Google Brain 등 많은 AI 연구 기관은 AGI 개발을 목표로 계속 연구를 이어나가고 있다.

4. 생성형 AI와 AGI의 차이점

5. 결론: 인공지능의 미래
생성형 AI는 지금의 AI 기술 중 매우 빠르게 발전하는 분야이며, 다방면의 산업에서 활용되고 있다. 하지만 진정한 AI 혁신은 AGI가 실현될 때 가능할 것으로 보인다. AGI의 개발은 인간의 지적 활동을 완벽하게 대체할 수 있는 수준에 도달할 가능성이 높다. 그러나 기술적이고 윤리적인 문제를 해결해야 한다 점은 과제로 남아 있다.
지금의 우리는 생성형 AI와 AGI의 중간 지점에 있으며, 앞으로 AI 발전이 우리 인간사회에 어떤 영향을 미칠지에 대한 귀추가 주목된다.