인공지능(AI)의 진화는 오늘날 우리의 삶에 깊숙이 침투해 있으며, 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 그중에서도 AI의 잠재적 발전이 예측되는 지점에 대한 논의는 오늘날 가장 뜨거운 이슈 중 하나다. 특히, AGI(Artificial General Intelligence)의 실현 가능성에 대한 의견은 상반된 시각을 동반하고 있다. 이번 리포트에서는 게임 AI와 AGI의 진화 과정을 살펴보며, 현 기술의 한계점, 대안적 접근법, 그리고 미래 전망에 대한 종합적인 분석을 시도하고자 한다.

AI가 단지 하드코딩에 기반하고 있다는 주장은 많은 합의가 이루어진 바다. 현재의 게임 AI는 규칙과 패턴을 기반으로 설계된 경우가 많지만, 비단 게임 분야에만 해당되는 것은 아니다. OpenAI와 같은 기업들이 개발한 LLM(대형 언어 모델)은 특정한 범위에서 인간처럼 자연어를 처리하도록 설계되었다. 그러나 이러한 모델이 AGI로 나아가기 위한 궁극적인 목표는 여전히 불확실한 상황이다. 특히 데이터의 제한성과 파라미터 수의 한계는 AGI가 단일 모델에서 도달하기 어려운 이유로 지목된다.

현재 대규모 언어 모델은 인터넷에서 수집된 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습했지만, 이러한 데이터가 세상의 모든 지식을 아우르고 있다고 할 수 없다. 예를 들어, 내부 기업 정보나 구두로 전달되는 지식, 연구실의 비공식적인 대화 등은 학습 자료에서 제외되고 있다. 이러한 학습의 한계는 게임 AI처럼 특정한 데이터 세트에 최적화된 모델에서 더 두드러진다. 이는 AGI가 되기 위한 데이터 학습의 질과 양이 얼마나 중요한지를 보여준다.

실제로 최근 오픈AI의 Opus가 매장 운영을 시도했으나 실패한 사례가 주목받았다. 이 실패는 단순히 매장 운영에 필요한 다양한 데이터를 제대로 학습하지 못했기 때문인 것으로 분석된다. 예를 들어, 고객의 이상한 요청이나 디테일한 제품 배치법 등은 모델의 성능에 직접 영향을 미치기 때문에, 이를 효과적으로 학습하지 못한다면 결과는 실패로 돌아갈 수밖에 없다.

하지만 AI의 발전은 단지 단일 모델의 성능에 국한되지 않는다. 에이전트 기반의 접근이 더 많은 가능성을 제공할 수 있다. 다양한 변화하는 환경 속에서 AI 에이전트를 활용하면, 실시간으로 데이터를 수집하고 새로운 경험을 바탕으로 학습하도록 만들어 AGI의 잠재적 발전을 이끌 수 있다는 점에서 주목할 만하다. 이는 직무에 맞춤화된 더 많은 데이터를 축적하고, 그로 인해 높은 성능을 이끌어내는 선순환 구조를 형성할 수 있다.

AGI의 진화과정에서 인간의 뇌 구조와 지능을 모방하는 데 그치지 않고, AI가 다양한 데이터 유형을 처리하는 방법론도 다각화되고 있다. 예를 들어, 체스 AI가 단순한 LLM보다 작은 모델에 특화된 데이터 세트를 학습했을 때 성능이 개선되었다는 사례는 매우 의미 있는 결과다. 이는 학습 데이터의 질이 모델 성능에 얼마나 큰 영향을 미치는지를 보여준다. 이러한 사례들은 우리가 AI의 가능성에 대해 재고하게 만들고, AGI로 나아가기 위한 방향성을 제시한다.

기술은 계속해서 발전하고 있으며, 앞으로 AI가 우리의 삶에 어떤 형태로 자리 잡을지는 예측하기 어려운 부분이지만, 분명한 것은 AI가 단순히 사람을 대체하는 것이 아니라, 인간과 함께 협력하여 문제를 해결하는 방향으로 발전할 것이라는 점이다.

결론적으로, AI와 AGI의 발전은 여러 복잡한 요인에 의해 좌우되며, AI 에이전트 중심으로의 접근이 더욱 효과적일 것이라는 점은 확실하다. 데이터의 양과 질, 그리고 상황에 최적화된 학습 방법을 통해 AI는 보다 인간과 유사한 사고능력에 다가갈 수 있으며, 이는 사회 전반에 걸쳐 많은 변화를 이끌어낼 것으로 예상된다. AI의 발전은 결코 멈추지 않을 것이며, 단순한 도구에서 벗어나 점차 지능적인 파트너로서 그 위치를 확고히 할 것으로 보인다.