Thinking
AGI 시대, 강력한 AI보다 중요한 것은?
“AGI시대, 얼마나 강력할까?” 보다 “나는 무엇을 AI에 맡기고 직접 판단할 것인가?”
팔레트가 바라보는 AGI 시대의 준비, 나의 경험과 판단 기준을 AI의 실행력에 연결하는 방법입니다.
AGI와 AI의 차이는 무엇일까?
AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)뜻은 특정 업무에만 특화된 AI를 넘어, 다양한 영역의 지식을 학습하고 새로운 문제에 적용하는 범용 인공지능을 뜻합니다. AI가 이미 사용 중인 기술이라면 AGI는 아직 폭넓게 인정된 실제 사례가 있다기보단 목표 개념에 가깝습니다.
AI는 예측, 생성, 분석처럼 특정한 목적을 수행하는 기술 전체를 가리킵니다. 현재의 생성형 AI와 AI 에이전트는 여러 업무를 처리할 수 있지만, 학습된 범위와 주어진 맥락 안에서 작동합니다. 반면 AGI는 한 영역에 머물지 않고 낯선 문제에 적응하며,
배운 지식을 다른 영역으로 전이하는 범용 지능을 지향합니다.
팔레트는 AGI 시대에 AI가 얼마나 강력한지보다, 내가 무엇을 중요하게 생각하고 어떤 판단을 직접 내려야 할 것인지에 대해 생각해 봤습니다.
AGI 시대에는 ‘가장 똑똑한 AI’보다 ‘나를 이해하는 AI’가 중요
사람마다 축적한 경험과 일하는 방식, 중요하게 여기는 기준이 다릅니다. 그 안에는 문서만으로 완전히 설명하기 어려운 암묵적 지식(Tacit Knowledge)도 존재합니다.
그래서 AI 활용 차이는 가장 성능이 좋은 모델보다, AI가 나의 Context를 얼마나 정확히 이해하고 실제 일에 적용하는지에서 생깁니다.
결국, ‘AI가 얼마나 많이 아느냐보다, 내가 어떤 기준으로 일하고 판단하는 지를 나의 AI가 얼마나 잘 이해하느냐가 중요합니다.’
General Intelligence가 강력해질수록 이를 현실의 문제에 연결하는 Applied Intelligence도 중요해집니다. 팔레트는 이를 범용 AI의 능력을 나의 전문성과 경험, 일의 맥락에 맞게 적용하는 지능이라고 바라봅니다.
팔레트가 생각하는 AGI 시대의 준비:
나를 이해하는 AI를 만드는 것
AI시대에도 개인의 대화 기록과 업무 자료, 선호를 바탕으로 나를 이해하는 AI를 만드는 시도는 이미 일반적입니다. 그러나 가장 큰 차이가 있다면 AGI 시대에는 단순한 편의성을 넘어 방향과 책임의 문제로 이어진다는 겁니다.
AGI는 여러 영역의 지식과 장기적인 과제를 연결하며 그 맥락을 실제 판단에 활용하기 때문입니다.
나의 판단 방식은 AGI가 등장한 뒤 한 번에 입력할 수 있는 정보가 아니기 때문에 내가 어떤 선택을 했는지 그에 대한 데이터가 오랜 시간 축적되어야 나의 판단 방식이 드러납니다.
그래서 AGI 시대에 맞춰 ‘나를 이해하는 AI를 만드는 준비’란 내가 어떤 판단을 하고 무엇을 기준으로 선택하는지 AI가 참고하고 다음 판단에 반영할 수 있는 구조로 축적하는 것입니다. 단순히 결과만 저장하는 것이 아니라 AI를 사용하는 내가 왜 그런 선택을 했는지, 어떤 대안을 제외했는지, 무엇을 좋은 결과로 판단했는지까지 남겨야 합니다.
이러한 경험과 피드백이 다음 작업에 반영될 때 AI는 매번 같은 설명을 요구하는 도구를 넘어, 나의 맥락을 이해하는 파트너로 발전할 수 있습니다.
미래에 AGI가 상용화되어 누구나 비슷한 수준의 지능을 활용하게 된다면, 그때 차이를 만드는 것은 모델의 성능보다 개인이 축적해 온 경험과 판단의 맥락일 것입니다.
결국, 팔레트가 생각하는 AGI 시대의 준비는 AI에게 나를 대신하도록 일을 맡기는 것이 아닙니다.
나의 선택과 책임은 유지하면서, AI가 나의 기준을 이해하고 판단의 범위를 확장할 수 있도록 지금부터 학습시키는 일입니다.
Experience the Unexperienced
팔레트는 AI의 Intelligence와 개인이 축적해 온 Experience가 만나는 환경을 만듭니다. 팔레트와 함께 AGI 시대에 강력한 AI를 기다리기에 앞서 나의 선택과 책임을 존중하는 파트너로 나의 AI를 발전 시켜보면 어떨까요?