[전문가기고] 아스트라와 AGI 앙트러프러너십

최병호 고려대학교 인공지능연구소 연구교수

최병호 고려대학교 인공지능연구소 연구교수

오픈AI의 GPT-6 아스트라(Astra)는 AGI(Artificial General Intelligence)인가. AGI로 비즈니스를 혁신하고 경제를 다른 차원으로 이동시킬 수 있는가. AGI는 무엇인가. 사람의 지능은 무엇인가.

사람의 지능은 문제를 정의함과 동시에 해결한다. AGI는 주어진 문제를 풀어낸다. 현재의 AGI는 사람처럼 한 번도 경험하지 않은 낯선 환경에서 필요한 지식이 없어도 특정한 제약 없이 스스로 해법을 찾는다. 단 디지털 환경에서만 작동한다. 물리 세계를 아직 이해하지 못했기 때문에 실제 환경의 문제에 유효하게 개입하지 못한다.

사람은 전구 하나를 켤 수 있는 20와트로 기능하지만 현재의 AGI는 수백 메가와트의 에너지와 대형 시스템이 필요하다. 사람은 에너지 한계 때문에 모든 경우의 수를 계산하지 않고 경험과 통찰로 직관적 도약을 하지만 AGI는 며칠 동안 수만 번을 반복하여 인류가 지금껏 상상하지 못했던 최적화된 답안을 도출한다.

결과는 사람만 책임진다. AGI를 탑재한 에이전트끼리는 벡터 값으로 암호화된 뉴럴리즈(Neuralese) 언어로 효율적인 소통을 하지만, 사람은 비효율적이지만 공감과 눈에 보이지 않는 허구의 서사를 발명하여 협력한다. 단 AGI를 통제하기 위해서는 그들의 방해를 피하면서 제대로 해독하는 기술 확보가 필수다. AGI와 사람의 지능을 정의하기는 쉽지 않지만 차이는 분명하게 설명할 수 있다.

아스트라를 AGI가 아니라고 부정할 수 있는가? 사람이 일상적으로 사용하는 운영체제와 웹브라우저상에서 화면을 정확하게 인지하는 능력(ScreenSpot-Pro 벤치마크 테스트)이 92.7%이고, 마우스와 키보드 조작으로 복잡한 임무 완수 능력이 요구되는 디지털 운영체제 제어 벤치마크(OSWorld 2.0)에서 평균 40분 이내에 72.6%를 기록했다.

다른 AI 모델의 업무 수행은 평균 75분 이내에 대략 60~70% 수준이다. 사람도 72.3% 범주다. 아스트라의 효율적인 메커니즘으로 문제를 해결할 때까지 추론 단계에서 반복한 결과다. 박사급 추론 벤치마크(GPQA Diamond)에서는 약 96% 성공률을 기록했다. 다른 AI 모델은 대략 70~90% 구간에서 환각 현상에 부딪히고 있으며, 전공 분야의 박사급 전문가가 숙고했을 때 평균 65~74%이다.

낯선 환경에서 사전 지식 없이 문제를 해결하는 벤치마크(ARC-AGI)에서 최초로 99.9%에 도달했다. 다른 AI 모델은 수년간 30~40% 벽에 갇혀 있으며 사람은 평균 48%이다.

AGI로 돈을 벌 수 있을까. AGI로 국가는 지속 성장이 가능할까. 사람을 계속해서 고용하고 시스템을 개선할수록 매출이 늘어나는 시대를 내일도 볼 수 있을까. 오히려 AGI 연산력이 필요 없는 영역은 어디인지 물어야 하지 않을까. 질문력과 멀티 에이전트 관리 능력 그리고 AGI 결과물의 검증 역량일까.

AGI의 자율적 추론 활용이 대세라면 경쟁력은 소프트웨어 판매·사용권이나 인건비와 같은 과정이 아니라 결과인 문제 해결력이지 않을까. 에이전트가 완수한 결과물에 과금하는 AaaS(Agent-as-a-Service)로의 급격한 이동을 시사하는 것일까. 오늘의 수익 모델 공식을 파괴하지 않는다면 미래가 있을까.

독점적 해자(Moat)는 1명의 고객에게 선제적 서비스를 제공하면서, 폐쇄적인 로컬 데이터를 확보하고, AGI 통제력(Alignment)을 강화하는 것일까. 인류의 난제에 초 단위로 도전하고, 지금까지의 업무 정석을 과감히 폐기하는 접근이 상식이 되는 시대다.

제조와 서비스에 AGI를 전면적으로 결합하고, 디지털 공간에 갇혀 있던 에이전트를 로보틱스와 융합하여 피지컬 AI(Physical AI)로 확장하며, 이를 뒷받침할 기가와트급 인프라를 갖추어야 하지 않을까. 정답을 빨리 찾는 인재 양성에서 벗어나 AGI와 토론하면서 답이 없는 길을 개척하는 패러다임 설계자 양성 시스템을 갖추면 원하는 삶을 살 수 있을까.