데미스 허사비스가 말하는 AGI — 현재 AI가 넘어야 할 3가지 벽

AI 트레이너로 일하면서, AI 챔피언으로 조직의 AI 도입을 지원하면서 자주 받는 질문이 있습니다. "AGI가 뭔가요? 그게 오면 어떻게 되나요?" 이 질문에 가장 명쾌하게 답한 사람 중 하나가 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 CEO입니다. 알파고를 만든 사람, 2024년 노벨화학상을 받은 사람이 AGI에 대해 직접 밝힌 세 가지 조건을 정리했습니다.

업계 낙관론은 많습니다. 그런데 AI를 매일 평가하는 입장에서 보면, 현재 AI와 AGI 사이의 간격은 생각보다 명확합니다. 그 간격이 무엇인지 알아야, 언제 무엇을 준비해야 하는지도 보입니다.

AGI란 무엇인가 — 지금 AI와 무엇이 다른가

현재 우리가 사용하는 ChatGPT, Gemini, Claude 같은 AI는 특정 작업(글쓰기, 번역, 코딩 등)에 뛰어납니다. 하지만 학습하지 않은 낯선 상황에서는 한계를 보입니다. 이런 AI를 ANI(인공 협소 지능)라고 부릅니다.

AGI(Artificial General Intelligence, 범용인공지능)는 이와 달리, 한 분야에서 배운 것을 전혀 다른 문제에 적용하고, 불완전한 정보 속에서도 스스로 판단을 내릴 수 있는 AI를 말합니다. 특정 업무만 잘하는 전문가가 아니라 무엇이든 배우고 적응할 수 있는 만능형 지능입니다.

허사비스가 말하는 AGI까지 남은 3가지 과제

데미스 허사비스 CEO는 여러 공식 석상에서 현재 AI가 AGI에 도달하지 못한 이유를 세 가지로 정리했습니다. AI 트레이너로 일하면서 이 세 가지를 매일 체감하고 있습니다.

과제 ① 지속 학습(Continual Learning)의 부재

현재 AI는 한 번 학습이 끝나면 그 상태로 고정됩니다. 인간처럼 매일 새로운 경험을 통해 지식을 업데이트하는 능력이 없습니다. 모델 평가 업무를 하다 보면 이 한계가 명확하게 보입니다. 오늘 고친 실수를 내일 같은 모델이 반복하는 일이 있습니다. AGI가 되려면 실시간 피드백을 통해 끊임없이 배우는 시스템이 필요합니다.

과제 ② 추론과 계획 능력의 통합

바둑처럼 규칙이 명확한 세계에서는 알파고가 완벽한 추론을 보여줬습니다. 하지만 현실 세계는 다릅니다. 복잡하고 불확실한 상황에서 장기적인 목표를 세우고 단계적으로 실행하는 능력은 아직 부족합니다. 허사비스 CEO는 이를 해결하기 위해 Gemini의 월드 모델(World Model)과 알파고의 탐색·계획 기술을 결합하는 방향을 제시했습니다.

과제 ③ 들쭉날쭉한 지능(Jagged Intelligence)

아마 이 부분이 가장 와닿을 것입니다. 현재 AI는 국제 수학 올림피아드에서 금메달을 딸 정도로 어려운 문제를 풀면서도, 문제를 조금만 다르게 표현하면 초등 수준의 실수를 저지릅니다. AI 트레이너로 일하면서 매일 체감하는 현실입니다. 뛰어날 때는 천재이고, 무너질 때는 허무할 정도로 무너집니다.

허사비스 CEO는 이러한 불균형이 해소되지 않는 한 AGI라 부를 수 없다고 선을 그었습니다.

허사비스가 말하는 AGI의 파급력

허사비스 CEO는 AGI 시대가 "기존 산업혁명 대비 10배 더 큰 파급력을 10배 더 빠른 속도로" 가져올 것이라고 말했습니다. 이재명 대통령이 "AI 시대에 기본소득이 필요하지 않겠느냐"고 물었을 때 허사비스는 그 필요성에 동의하기도 했습니다.

낙관론과 우려론이 공존합니다. 중요한 것은 어느 쪽이 맞느냐가 아니라, 변화가 올 때 어떤 준비가 되어 있느냐입니다.

한국 AI의 기회 구조

소프트웨어 AI 경쟁에서 한국은 미국·중국에 뒤처졌다는 평가를 받습니다. 그런데 AGI 이후 피지컬 AI(AI 탑재 로봇)의 단가 경쟁이 시작되면, 다른 방정식이 적용될 수 있습니다.

피지컬 AI의 핵심 구성 요소를 따라가 보면 한국의 이름이 반복적으로 등장합니다. 반도체(삼성, SK하이닉스), 배터리(LG에너지솔루션, 삼성SDI), 정밀 부품 및 로봇(현대로보틱스, 두산로보틱스). AI 소프트웨어는 미국이 앞서 있지만, AI를 탑재한 물리적 제품을 대량 생산하고 단가를 빠르게 낮추는 일에서는 제조 경쟁력이 가장 중요한 변수가 됩니다.

다만 부품 공급자로 남을지, 시스템 제공자가 될지가 핵심 과제입니다. 하드웨어를 공급하는 역할에 머무르면 마진이 낮습니다.

일반인이 지금 할 수 있는 것

1. AI 도구를 직접 써보는 것이 가장 빠른 준비입니다. ChatGPT, Gemini, Claude 등은 무료로 사용할 수 있습니다.
2. 프롬프트 작성법을 익히면 같은 도구라도 훨씬 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
3. AI가 잘하는 것과 못하는 것을 구분하는 눈이 필요합니다. 정보 요약, 초안 작성, 데이터 분석은 AI가 강합니다. 최신 정보 확인, 감정적 판단, 윤리적 결정은 여전히 인간의 영역입니다.
4. AI 관련 정책 동향에 관심을 두는 것을 권합니다. 기본소득, 로봇 노동자 지원 등의 주제는 향후 정책으로 구체화될 가능성이 있습니다.

※ 이 글은 데미스 허사비스 CEO의 공개 발언과 관련 보도를 바탕으로 작성했습니다. AGI 도달 시점 등은 전문가마다 예측이 다를 수 있습니다. (최초 작성: 2026년 4월)

관련 공식 정보를 직접 확인하세요.

구글 딥마인드 공식 사이트

자주 묻는 질문

AGI가 실현되면 일자리가 사라집니까?

단정하기는 어렵습니다. AGI가 실현될 경우 분석·작성·의사결정 등 화이트칼라 업무부터 자동화가 가속화될 것으로 전망됩니다. 다만 AGI가 인간을 대체하기보다 보완할 것이라는 시각도 있으며, 새로운 형태의 직업이 생겨날 가능성도 제기됩니다.

데미스 허사비스는 어떤 사람입니까?

영국 출신 AI 연구자입니다. 어린 시절 체스 신동이었고, 딥마인드를 창업하여 알파고를 만들었습니다. 2024년에는 단백질 구조 예측 AI '알파폴드'로 노벨화학상을 공동 수상했습니다.

AGI가 정말 5년 안에 옵니까?

솔직히 말하면, 아무도 확신할 수 없습니다. 허사비스 CEO는 2030년 전후를 예측하고 있으나, ARC-AGI-2 벤치마크에서 최신 AI 모델들이 인간 평균 근처에도 가지 못하는 결과가 나오고 있어 상당한 기술적 과제가 남아 있습니다. 정확한 시점보다는 변화의 방향에 주목하는 것이 더 유의미합니다.

들쭉날쭉한 지능이란 무엇입니까?

현재 AI가 어려운 문제는 잘 풀면서 쉬운 문제에서 예상치 못한 실수를 하는 불균형 현상을 말합니다. 허사비스 CEO가 AGI 달성의 핵심 과제로 꼽은 개념입니다. AI 트레이너로 일하면서 이 현상을 실무에서 매일 관찰하고 있습니다.

한국이 AGI 시대에 어떤 역할을 할 수 있습니까?

소프트웨어 AI는 미국·중국이 앞서 있지만, 피지컬 AI(AI 로봇)의 단가 경쟁이 본격화되면 반도체·배터리·정밀 부품 강국인 한국의 제조 경쟁력이 중요해질 수 있습니다. 다만 부품 공급자에 머물지, AI 소프트웨어와 시스템 통합까지 확보할지가 관건입니다.