다시 묻는 용어

AGI

사람처럼 여러 분야의 일을 두루 해내는 AI를 가리키는 말입니다. 아직 만들어지지 않았고, 무엇을 AGI로 볼지도 말하는 사람마다 다릅니다.

2026년 10월 9일 · 5분 분량 · 다시 묻는 AI 편집

경제 뉴스에서 “AGI 경쟁이 본격화됐다”는 제목을 봤다고 해 봅시다. 기사에는 AGI가 여러 번 나오는데, 정작 그것이 무엇인지는 설명이 없습니다. 지금 쓰는 챗GPT와는 다른 것인지, 이미 나온 것인지도 헷갈립니다. 오늘은 미래를 점치기보다, 뉴스에 자주 나오는 이 세 글자가 무슨 뜻으로 쓰이는지 차분히 정리해 보겠습니다.

이름부터 풀어 보면

AGI는 Artificial General Intelligence의 머리글자로, 우리말로는 범용 인공지능 또는 인공 일반 지능이라고 부릅니다. 여기서 ‘범용’은 한 가지 일이 아니라 여러 가지 일에 두루 쓰인다는 뜻입니다.

IBM은 AGI를 AI 시스템이 “모든 과제에 걸쳐 인간의 인지 능력에 필적하거나 이를 능가할 수 있는” 단계로 설명합니다. AWS는 AGI를 “인간과 유사한 지능과 스스로 학습할 수 있는 능력을 갖춘 소프트웨어를 만들려는 이론적 AI 연구 분야”라고 적습니다. 두 설명 모두 지금 있는 기술이 아니라 목표로 이야기한다는 점이 같습니다.

지금의 AI와 무엇이 다른가요

AWS는 현재의 AI 기술이 “사전 결정된 파라미터 세트 내에서 작동합니다”라고 설명합니다. 예를 들어 이미지를 알아보고 만들도록 학습한 AI 모델은 웹사이트를 만들 수 없다는 것입니다. 정해진 범위 안에서는 뛰어나지만, 그 범위를 넘어서는 일까지 스스로 해내지는 못한다는 뜻입니다.

그렇다면 요즘 대화형 AI는 어디쯤일까요. IBM은 “현재의 LLM은 AGI로 간주되지 않습니다“라고 적습니다. 글쓰기와 요약, 번역을 한 서비스에서 해내는 모습이 놀랍더라도, 그것만으로 AGI라고 부르지는 않는다는 뜻입니다.

왜 정의가 사람마다 다른가요

IBM은 컴퓨터 과학의 역사에서 많은 정의가 나왔지만 “정확히 무엇이 AGI에 해당되는지에 대해서는 전문가들 사이에 합의가 이루어지지 않았습니다“라고 설명합니다. 무엇을 AGI로 볼지도, 어떻게 이를 수 있을지도 의견이 갈린다는 것입니다.

AWS도 여러 갈래의 생각을 소개합니다. 사람의 생각을 논리의 그물로 나타내면 된다고 보는 쪽이 있고, 사람 뇌의 구조를 본뜬 신경망으로 접근하는 쪽이 있습니다. 몸을 가지고 물리적으로 부딪치며 배워야만 AGI에 이를 수 있다고 보는 과학자들도 있습니다.

그래서 같은 날 나온 기사에서도 한 사람은 가까워졌다고 말하고, 다른 사람은 아직 멀었다고 말할 수 있습니다. 두 사람이 같은 것을 두고 다투기보다는 서로 다른 기준을 떠올리고 있을 가능성이 큽니다. AGI라는 말을 들으면 먼저 어떤 기준으로 쓴 말인지부터 살펴야 하는 이유입니다.

회사로 치면, ‘무엇이든 맡길 수 있는 직원’

지금의 AI는 각 부서에 배치된 실력 좋은 전문가에 가깝습니다. 맡은 일은 잘하지만 다른 부서 일은 처음부터 다시 가르쳐야 합니다. AGI는 어느 부서에 보내도 처음 보는 일까지 알아서 익혀 해내는 직원을 떠올리면 됩니다. 문제는 ‘무엇이든’의 기준입니다. 어떤 회사는 사무 업무만 두루 하면 만능이라 하고, 어떤 회사는 현장 일까지 해야 한다고 할 것입니다.

다만 비유에는 한계가 있습니다. 회사에는 직원을 평가하는 정해진 기준이 있지만, AGI에는 모두가 동의한 시험이 아직 없습니다.

자주 하는 오해 두 가지

첫째, ‘뉴스에 자주 나오니 이미 나온 것’이라는 오해입니다. IBM은 지금까지 인공 ‘일반’ 지능을 달성하지는 못했다고 적고, AWS도 AGI가 이론적 개념이자 연구 목표로 남아 있다고 설명합니다.

둘째, ‘언제 나올지 정해져 있다’는 오해입니다. 뉴스에는 AGI가 언제 올지에 대한 전망이 실리곤 하지만, IBM은 AI의 미래에 대한 예측이 “항상 높은 수준의 불확실성을 수반”한다고 적습니다. 날짜는 사실이 아니라 말하는 사람의 전망으로 읽는 것이 안전합니다.

뉴스에서 이 말을 다시 만난다면

세 가지를 물으며 읽으면 됩니다. 먼저 누가 이 말을 했는지 봅니다. 회사 대표의 발표인지, 연구자의 논문인지에 따라 무게가 다릅니다. 다음으로 그 사람이 AGI를 어떤 뜻으로 쓰는지 찾아봅니다. 그리고 가장 중요한 질문, 그래서 지금 실제로 무엇을 할 수 있다는 것인지를 확인합니다.