작성자: 최 득 진 박사

^{[전, 대학교수  |AXINOVA R&D 원장 | 챗GPT인공지능 지도사 1급 | 교육사회 전문가 | 사회분석 전문가 | 평생교육사 | AI 리서치 컨설턴트]}

오픈AI(OpenAI) 최고경영자 새뮤얼 올트먼이 AGI(범용 인공지능)의 미래를 둘러싼 전망과 경고를 동시에 내놨다. 그는 AGI가 “개인별 AI 팀”을 가능케 하고 인간을 반복 업무에서 해방시킬 잠재력이 있다고 강조하는 한편, 인프라 부족과 투자 과열이 새로운 불평등을 초래할 수 있다고 지적했다.

올트먼은 최근 인터뷰에서 “AGI는 창의적 활동의 보조자로서 역할을 하며, 누구나 자신만의 맞춤형 AI 조력자를 가질 수 있는 시대가 다가오고 있다”고 설명했다. 하지만 그는 이러한 기술적 도약이 사회 전반에 균등하게 확산되기 위해서는 데이터 센터, 반도체 공급망, 전력 인프라 같은 기반 시설의 확충이 필수적이라고 강조했다. “이 자원이 특정 국가나 소수 기업에 집중된다면, AGI는 오히려 사회적 격차를 확대하는 도구가 될 수 있다”는 것이다.

또한 그는 최근의 AI 투자 흐름을 “버블”에 비유하며, GPT-5의 성과가 기대에 미치지 못한 사례를 들어 과도한 낙관론을 경계했다. “AGI의 핵심은 아직 충족되지 않았다. 자가 학습, 실시간 적응, 안전한 의사결정 등 본질적인 요소가 부족한 상황에서, 투자자들이 ‘곧 AGI가 도래한다’는 신호에 지나치게 반응하고 있다”고 분석했다.

올트먼의 메시지는 두 가지 층위에서 읽을 필요가 있다.

첫째, 그는 AGI의 기술적 가능성과 사회적 효용을 긍정하면서도, “누가 인프라를 소유하는가”라는 구조적 문제를 지적했다. 이는 단순히 기술의 발전 속도만이 아니라 자원 분배·접근성·지정학적 경쟁이 AGI 시대를 규정할 수 있음을 시사한다.

둘째, 그는 시장의 과열을 경계하며 ‘기대와 현실의 간극’을 드러냈다. GPT-5의 사례처럼, 대규모 모델이 곧바로 AGI로 이어지지 않으며, 연구자들이 해결해야 할 난제—추론의 일관성, 장기적 메모리, 안전성—은 여전히 남아있다.

앞으로의 핵심은 기술적 진보와 사회적 제도 설계의 병행이다. 올트먼이 던진 경고는 연구자·정책 결정자·투자자 모두가 “AGI 낙관론”과 “AGI 현실론” 사이에서 균형 잡힌 접근을 해야 함을 일깨운다.

인포그래픽= 앞으로 5년은 증명가능한 추론, 장기기억, 안전한 온라인 학습, 세계모델 기반 계획을 축으로 한 모듈형 인지 아키텍처와 강력한 안전 거버넌스를 통합하는 싸움이 될 것이다.

AGI 전환기의 과제: 올트먼 발언 속 기술적 난제들

위에서 본 바와 같이, 오픈AI(OpenAI) CEO 새뮤얼 올트먼이 최근 인터뷰에서 AGI(범용 인공지능)의 사회적 파급력과 한계를 동시에 짚었다. 그는 “개인별 맞춤형 AI 팀”이 가능해질 만큼 AGI의 잠재력을 강조했지만, 동시에 GPT-5가 여전히 AGI 기준에 도달하지 못했다고 인정했다. 이 발언은 AGI 연구가 해결해야 할 핵심 기술적 난제들을 다시 부각시킨다.

1. 추론(Reasoning) 일관성의 부족

현재 대규모 언어모델은 광범위한 지식을 다루지만, 작은 논리적 오류와 불일치가 자주 발생한다. 이는 “지식 회수”와 “논리 추론” 간의 균형이 완벽히 잡히지 않았음을 의미한다. 연구자들은 추론 전용 모듈 또는 심볼릭 AI와의 하이브리드 접근을 통해 이 문제를 보완하려 하고 있다.

2. 장기 기억과 맥락 유지

AGI의 핵심은 장기적 맥락 유지 능력이다. 현재 모델들은 대화나 작업이 길어질수록 이전 정보의 소실이 발생한다. 연구자들은 외부 메모리 아키텍처(retrieval-augmented memory)와 생성-평가 루프를 통해 지속적 맥락 추적을 시도하고 있다. 그러나 아직 인간 수준의 일관된 기억 유지에는 도달하지 못했다.

3. 실시간 학습(Self-Improvement) 부재

올트먼이 지적한 부분은 특히 여기에 있다. GPT-5와 같은 모델은 대규모 사전학습(pretraining) 이후 고정된 파라미터로 동작하며, 실시간으로 새로운 지식을 습득하거나 환경 변화에 적응하지 못한다. 이는 인간 지능과 본질적으로 다른 점으로,  온라인 학습(online learning)과 강화학습 기반 자기 수정(self-correction)이 향후 AGI의 돌파구가 될 수 있다.

4. 안전한 의사결정(Safe Alignment)

AGI는 단순히 지능적이라는 것을 넘어 안전하고 일관된 행동을 보장해야 한다. 그러나 모델이 불확실하거나 모호한 상황에서 내리는 의사결정은 여전히 예측 불가능하다. 이는 가치 정렬(value alignment)과 검증 가능한 추론 체계 구축이 병행되어야 함을 의미한다.

올트먼의 발언은 단순한 시장 전망이 아니라, AGI 연구 로드맵의 빈칸을 명확히 드러낸다.

• 추론의 일관성 → 심볼릭/뉴로심볼릭 융합 연구 강화

• 장기 기억 → 인간 수준의 메모리 모델 설계 필요

• 실시간 학습 → 모델 파라미터의 지속적 업데이트와 환경 적응 능력 확보

• 안전성 보장 → 신뢰 가능한 검증 프레임워크 마련

결국 AGI를 향한 경로는 단순한 모델 크기 확장이 아니라, 인지 아키텍처적 혁신과 안전성 연구의 제도화가 병행될 때 열릴 수 있다.