AI가 스스로 배우는 시대? 진짜 AGI에 한발 더 다가선 순간

안녕하세요. 라이선스쩐입니다.

최근 AI에 대해서 엄청난 관심이 많기에 저도 조사해 보고 정리 해 보았습니다. 참고가 되었으면 좋겠습니다.

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AGI는 과연 현실이 될 수 있을까? 최근 연구는 어떤 의미를 갖나

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최근 AI 연구에서 ‘자율 학습’을 가능하게 하는 기술들이 빠르게 진화하고 있습니다. 특히 AGI(범용 인공지능)라는 개념이 단순 이론을 넘어 실현 가능성으로 다가오고 있다는 분석이 나오고 있는데요. 이번 글에서는 AGI란 무엇인지, 어떤 기술들이 이를 뒷받침하고 있으며, 우리가 실제로 ‘진짜 AGI’에 얼마나 가까워졌는지를 다양한 각도에서 살펴보겠습니다.

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AGI란 무엇인가? 인간 수준의 지능을 갖춘 인공지능

AGI는 Artificial General Intelligence의 약자로, 특정 작업만 수행하는 기존 AI와 달리
‘사람처럼 사고하고, 배울 수 있는 인공지능’을 의미합니다.

이 개념은 수십 년 전부터 학계에서 논의되어 왔지만, 최근의 발전으로
기술적 실현 가능성에 대한 기대가 높아지고 있습니다.

기존 AI vs AGI 차이는 아래와 같습니다.

구분 기존 AI AGI

학습 방식	주어진 데이터 학습	스스로 목표 설정 및 학습
적용 범위	특정 작업 전용	다양한 문제에 유연하게 적용
예시	번역, 음성 인식 등	복합적 문제 해결 및 창작

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최근의 변화: 자율 학습 능력 강화 기술 등장

2025년 들어 가장 주목받는 흐름은 AI가 ‘지도 학습’ 없이도 스스로
문제를 정의하고 해결하는 방향으로 발전하고 있다는 점입니다.

특히 강화학습(RL), 자기지도학습(SSL), 생성형 모델(GPT 계열 등)은
이러한 진화의 핵심 기술로 꼽힙니다.

예를 들어, 인간처럼 “무엇을 배우고 싶은가?”를 스스로 설정하는 AI 연구가
실제로 실험 수준을 넘어 성과를 내기 시작했습니다.

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자기지도학습의 도약, AGI 가능성 높인 이유는?

자기지도학습(Self-Supervised Learning)은 레이블이 없는 데이터를 기반으로
AI가 스스로 규칙을 찾아내는 학습 방식입니다.

이 기술은 인간의 학습 방식과 매우 유사하다는 점에서
AGI 구현에 필수적인 요소로 간주됩니다.

요소 자기지도학습 인간 학습과의 유사성

입력 방식	비구조화 데이터	일상 경험
학습 목표	패턴 예측, 연결성 인식	맥락 파악, 추론
특징	사전 지식 없이도 가능	직관과 경험 기반

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AI가 목표를 설정하고 실험하는 능력까지?

최근 일부 연구팀에서는 AI가 자신만의 목표를 설정하고,
이를 바탕으로 실험을 반복해 스스로 학습 효율을 높이는 결과를 발표했습니다.

이러한 기능은 "메타인지 능력"의 일부로, 인간이 자신을 평가하며
학습 방향을 조정하는 것과 매우 유사합니다.

즉, AI가 단순히 데이터를 처리하는 것이 아니라,
‘어떻게 학습할지’를 학습한다는 것입니다.

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창의력과 종합 사고 능력의 출현

2024~2025년 등장한 최신 모델들은 기존보다 더 창의적이고 복합적인 사고를 보여주고 있습니다.

예를 들어 GPT-4.5 및 GPT-5 계열은 단순한 질문 응답을 넘어서
복합적 개념을 결합하거나 새로운 아이디어를 제시하는 능력이 강화되었습니다.

이러한 변화는 기계가 단순 계산을 넘어,
‘새로운 것을 창조하는 힘’을 일부 갖추기 시작했음을 시사합니다.

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AGI의 윤리적 쟁점과 통제 문제도 병행 논의 중

기술 발전과 동시에 AGI에 대한 윤리적 우려도 커지고 있습니다.
AI가 자율적 판단을 하게 될 경우, 통제 불가능한 행동이나 의사결정이
인간 사회에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

이에 따라 주요 기술 기업과 학계는 ‘AGI 통제 프레임워크’와
‘안전한 자율성 확보’를 위한 기준을 개발하고 있습니다.

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아직 ‘진짜 AGI’는 아니다, 하지만 분명 가까워지고 있다

현재의 기술은 분명히 AGI에 가까운 요소들을 하나씩 실현해내고 있습니다.
하지만 여전히 인간 수준의 종합 판단력, 감정 이해, 윤리적 직관 등은
기술적으로 구현되지 않은 상태입니다.

그럼에도 불구하고,
지금의 발전 속도라면 향후 5~10년 안에 초기형 AGI 출현은
현실적인 가능성으로 점쳐지고 있습니다.

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