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[IT뉴스]AGI에 다가섰나…“실제 세계 데이터 연결 관건”

온카뱅크관리자

2026-09-18 07:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 그레그 브록먼 오픈AI 사장 “AGI 도래했다”… 연구자들은 “아직 아니다” 
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 [디지털데일리 구아현기자] 오픈AI의 ‘GPT-6 아스트라’가 범용인공지능(AGI) 도달 여부를 둘러싼 논쟁에 불을 지폈다. 낯선 환경에서 규칙을 파악하고 과제를 수행하는 능력을 측정하는 ‘ARC(아크)-AGI-3’ 평가에서 최고 99.9%를 기록하면서다.
 다만 실행 조건에 따라 성적이 크게 달라졌고 업계에서도 AGI 도달 주장에 회의적인 반응이 나오고 있다.
 지난 3일(현지시간) 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 공개 브리핑에서 “AGI 시대에 접어들었다고 보는 것이 무리는 아니다”며 “훗날 아스트라를 그 출발점으로 평가할 수 있다”고 말했다.
 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)도 아스트라 공개 이후 “AGI가 도래했다”고 평가했다. 컴퓨터와 브라우저를 활용한 업무 수행 능력도 강조했다. 코드 작성과 수정, 자료 조사, 문서 제작 등 여러 단계를 이어서 수행할 수 있다는 설명이다.
 ◆ 아크-AGI-3서 높은 점수… 실행 환경 영향은 변수
 AGI 기대를 키운 배경에는 아크-AGI-3 평가가 있다. 이 벤치마크는 AI가 규칙을 사전에 안내받지 않은 환경을 탐색하면서 목표를 파악하고, 행동 계획을 세운 뒤 결과에 따라 전략을 수정하는 능력을 측정한다. 단순히 정답을 맞히는 것이 아니라 새로운 환경의 규칙을 학습하고 실제 행동으로 옮기는 과정을 평가한다.
 아스트라는 이 평가에서 높은 성적을 기록하며 주목받았다. 화면 속 사물과 규칙을 기호 형태로 정리하고, 여러 단계의 행동 계획을 세워 목표를 달성하는 모습이 관찰됐다. 필요한 도구를 스스로 선택하고 작업 순서를 조정하는 등, 이전 모델보다 자율적인 실행 능력이 강화됐다는 평가다.
 다만 아스트라가 아크-AGI-3 세미 프라이빗 평가에서 받은 99.9%는 모든 실행 조건을 통합한 단일 점수가 아니다. 아크 프라이즈 재단에 따르면 이 점수는 요청 사이의 추론 상태를 유지하고 긴 대화를 압축해 이전 작업을 재활용하는 '프로바이더 어댑터' 환경에서 추론 강도를 '높음'으로 설정했을 때 나왔다.
 같은 환경에서 추론 강도를 최대로 높이면 98.6%로 오히려 낮아졌고 재단의 표준 실행 환경에서는 62.7%에 그쳤다. 모델 자체 능력뿐 아니라 이전 정보를 어떻게 보존해 다음 작업에 넘기는지, 어떤 실행 환경과 도구를 함께 쓰는지가 결과에 큰 영향을 준 셈이다.
 이 때문에 99.9%는 아스트라의 순수한 모델 성능이라기보다 모델과 실행 환경이 결합된 결과로 봐야 한다는 지적이 나온다. 아크 프라이즈 재단도 평가 환경에 따라 결과를 구분해 공개하고 있다. 아크-AGI 창시자인 프랑수아 숄레도 아스트라 공개 직후 아크-AGI-3를 높은 점수로 통과했다고 해서 AGI라고 주장할 수는 없다고 밝혔다.
 ◆ 연구자들 “AGI 도달 아니다”
 셰인 레그 구글 딥마인드 공동창업자는 아스트라를 AGI로 단정하기에는 이르다고 평가했다. 아스트라가 경제적으로 가치 있는 인지 노동 대부분을 수행한다는 오픈AI의 AGI 정의조차 충족했는지 불분명하다는 지적이다. 다만 레그는 최소 수준의 AGI가 2028년까지 등장할 가능성을 50%로 전망했다.
 뉴욕대 교수이자 AI 비평가인 게리 마커스도 젠슨 황 CEO의 ‘AGI 도래’ 선언을 비판했다. 그는 “기존의 일반적인 AGI 정의를 적용하면 아스트라가 아직 기준에 미치지 못한다”며 “명확한 정의와 검증 가능한 근거 없이 AGI를 선언해서는 안 된다”고 주장했다.
 ARC-AGI-3 역시 규칙과 목표가 정해진 제한된 환경에서 진행된다. 현실 업무처럼 목표가 모호하거나 작업 도중 조건이 바뀌고, 필요한 정보가 부족한 상황까지 모두 반영하지는 못한다.
 특정 평가에서 높은 점수를 기록하는 것과 다양한 현실 업무를 지속적이고 안정적으로 수행하는 능력은 구분해야 한다. AGI 여부를 판단하려면 장기 기억과 지속적인 학습, 오류 수정, 사람의 개입 수준까지 추가로 검증해야 한다.
 ◆ 국내 업계 “다음 승부는 추론 인프라·현실 데이터”
 국내 AI 업계에서는 아스트라 이후 경쟁의 초점이 단순한 모델 규모나 벤치마크 점수에서 벗어날 것으로 보고 있다. 하나의 문제에 얼마나 많은 추론을 반복적으로 투입할 수 있는지, 이 과정에서 필요한 컴퓨팅 자원을 얼마나 효율적으로 운영하는지가 중요해질 것이라는 분석이다.
 신정규 래블업 대표는 “같은 계산을 반복해 더 오래 처리하는 설계가 아스트라와 같은 프런티어 모델에 적용됐다는 데 의미가 있다”며 “앞으로 모델 구조뿐 아니라 추론 인프라와 서비스 비용에도 변화가 생길 수 있다”고 말했다.
 이는 AI 성능 경쟁이 학습 단계에서 얼마나 큰 모델을 만드느냐뿐 아니라 실제 서비스를 사용하는 순간 얼마나 많은 연산을 투입해 문제를 풀도록 할 것이냐의 경쟁으로 이동하고 있다는 의미다. 복잡한 문제일수록 한 번에 답을 생성하기보다 가설을 세우고 결과를 확인한 뒤 다시 추론하는 과정이 중요해지기 때문이다.
 유영재 서울대 컴퓨터공학부·첨단융합학부 교수는 “AGI에 점점 가까워지고 있다”며 “앞으로 실제 세계의 데이터를 얼마나 학습하고 이를 필요할 때 얼마나 효과적으로 끌어올 수 있느냐가 관건”이라고 평가했다.
 이어 “컴퓨터와 브라우저를 다루며 스스로 데이터를 수집하고 행동 결과를 받는 루프는 생겼지만 이는 웹과 소프트웨어라는 이미 기호화된 세계”라며 “앞으로 물리 세계의 감각·운동 데이터와의 간극을 얼마나 줄이느냐가 중요한 이정표가 될 것이며, 이 과정에서 피지컬 AI 발전 가능성도 한층 커질 것으로 본다”고 말했다.
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