최근 챗GPT를 필두로 한 생성형 AI 모델의 비약적인 발전은 인류가 인간의 인지 능력을 뛰어넘는 범용 인공지능(AGI) 시대에 곧 진입할 것이라는 기대감을 고조시켰다. 하지만 대다수의 전문가와 비평가들은 현재의 기술적 진보가 진정한 지능의 본질과는 거리가 멀다고 경고하며, 멀티모달 AI의 한계를 명확히 지적하고 있다. 특히 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 통합 처리하는 멀티모달 모델은 겉보기에 유능해 보이지만, 실제 인간이 세상을 경험하며 축적하는 근본적인 직관과 논리 체계를 결여하고 있다는 점이 가장 큰 문제로 꼽힌다. 이에 따라 AGI 구현을 위해서는 단순한 데이터 학습을 넘어 물리적 세계에 대한 깊이 있는 통찰과 실질적인 상호작용 능력이 필수적이라는 주장이 제기되고 있다.

실제로 기존의 대규모 언어 모델들은 방대한 데이터 세트 내의 통계적 관계를 추론하여 텍스트 시퀀스를 예측하는 방식으로 작동하며, 이는 지능의 핵심인 진정한 이해와는 거리가 먼 표면적인 처리 과정에 불과하다. 이러한 통계 기반의 접근 방식은 복잡한 물리적 현실을 온전히 담아내지 못하며, 특히 자동차 수리나 정교한 요리 과정과 같이 물리적인 감각과 조작이 동반되어야 하는 과업에서는 여실히 한계를 드러낸다. 한편 많은 연구자들은 인공지능이 내놓는 인상적인 답변들이 데이터 속에 내재된 숨겨진 패턴을 단순히 암기하고 재구성한 결과물일 뿐, 세상의 작동 원리를 파악한 것은 아니라고 분석한다. 이러한 지표는 언어 모델이 도달할 수 있는 지능의 경계를 명확히 보여주는 대목이다.

결과적으로 진정한 AGI 시대를 열기 위해서는 현재의 멀티모달 아키텍처를 넘어 로보틱스와 강화학습을 중심에 둔 새로운 개발 프레임워크로의 패러다임 전환이 절실하다. 미래의 AGI는 텍스트를 생성하거나 이미지를 분류하는 차원을 넘어서, 물리적 환경 속에서 직접 문제를 정의하고 스스로 해결책을 찾아 목표를 완수할 수 있는 능력을 갖추어야만 한다. 또한 인공지능 학계는 언어적 확률 계산에 의존하는 현재의 연구 관행에서 탈피하여, 현실 세계를 자유롭게 탐색하고 물리적인 영향을 미칠 수 있는 이른바 '신체화된 지능(Embodied Intelligence)' 구현에 연구 역량을 집중해야 한다. 다만 이러한 혁신적인 변화만이 인공지능이 인간과 유사한 지적 수준에 도달할 수 있는 유일한 열쇠가 될 것으로 보인다.

최근 챗GPT를 필두로 한 생성형 AI 모델의 비약적인 발전은 인류가 인간의 인지 능력을 뛰어넘는 범용 인공지능(AGI) 시대에 곧 진입할 것이라는 기대감을 고조시켰다. 하지만 대다수의 전문가와 비평가들은 현재의 기술적 진보가 진정한 지능의 본질과는 거리가 멀다고 경고하며, 멀티모달 AI의 한계를 명확히 지적하고 있다. 특히 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 통합 처리하는 멀티모달 모델은 겉보기에 유능해 보이지만, 실제 인간이 세상을 경험하며 축적하는 근본적인 직관과 논리 체계를 결여하고 있다는 점이 가장 큰 문제로 꼽힌다. 이에 따라 AGI 구현을 위해서는 단순한 데이터 학습을 넘어 물리적 세계에 대한 깊이 있는 통찰과 실질적인 상호작용 능력이 필수적이라는 주장이 제기되고 있다.

실제로 기존의 대규모 언어 모델들은 방대한 데이터 세트 내의 통계적 관계를 추론하여 텍스트 시퀀스를 예측하는 방식으로 작동하며, 이는 지능의 핵심인 진정한 이해와는 거리가 먼 표면적인 처리 과정에 불과하다. 이러한 통계 기반의 접근 방식은 복잡한 물리적 현실을 온전히 담아내지 못하며, 특히 자동차 수리나 정교한 요리 과정과 같이 물리적인 감각과 조작이 동반되어야 하는 과업에서는 여실히 한계를 드러낸다. 한편 많은 연구자들은 인공지능이 내놓는 인상적인 답변들이 데이터 속에 내재된 숨겨진 패턴을 단순히 암기하고 재구성한 결과물일 뿐, 세상의 작동 원리를 파악한 것은 아니라고 분석한다. 이러한 지표는 언어 모델이 도달할 수 있는 지능의 경계를 명확히 보여주는 대목이다.

결과적으로 진정한 AGI 시대를 열기 위해서는 현재의 멀티모달 아키텍처를 넘어 로보틱스와 강화학습을 중심에 둔 새로운 개발 프레임워크로의 패러다임 전환이 절실하다. 미래의 AGI는 텍스트를 생성하거나 이미지를 분류하는 차원을 넘어서, 물리적 환경 속에서 직접 문제를 정의하고 스스로 해결책을 찾아 목표를 완수할 수 있는 능력을 갖추어야만 한다. 또한 인공지능 학계는 언어적 확률 계산에 의존하는 현재의 연구 관행에서 탈피하여, 현실 세계를 자유롭게 탐색하고 물리적인 영향을 미칠 수 있는 이른바 '신체화된 지능(Embodied Intelligence)' 구현에 연구 역량을 집중해야 한다. 다만 이러한 혁신적인 변화만이 인공지능이 인간과 유사한 지적 수준에 도달할 수 있는 유일한 열쇠가 될 것으로 보인다.