AGI 이후 ASI 논쟁 본격화
초지능 시대, 인류의 선택은

최근 인공지능 논의는 더 이상 AGI에만 머물지 않는다. 한때 AGI, 즉 인간처럼 여러 분야를 두루 이해하고 수행하는 범용 지능이 인공지능 연구의 최종 목표로 여겨졌지만, 이제 논의의 중심은 그 다음 단계인 ASI로 이동하고 있다. ASI는 인간의 모든 인지 능력을 압도하는 슈퍼인텔리전스를 의미한다. 이 변화는 단순히 AI가 더 똑똑해지는 문제를 넘어, 인간이 지능을 이해해 온 방식 자체를 다시 생각하게 만드는 사건이다. 그래서 지금 인류는 기술의 질문을 넘어 문명의 질문과 마주하고 있다. 지능의 주인은 과연 누구인가라는 질문이다.

지난 수십 년 동안 인공지능 연구의 핵심 목표는 AGI였다. 특정 분야에만 특화된 AI가 아니라 인간처럼 다양한 문제를 이해하고 해결할 수 있는 범용 지능을 만드는 것이 목표였다. 그러나 최근 몇 년 사이 AI의 발전 속도는 연구자들의 예상보다 훨씬 빠르게 전개되고 있다. 대형 언어 모델은 단순히 글을 생성하는 수준을 넘어 논문 분석과 요약, 소프트웨어 코드 작성, 연구 설계 지원, 신약 후보 물질 탐색 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. 여기에 자율적으로 목표를 설정하고 과업을 수행하는 AI 에이전트 개념까지 등장하면서, AI는 명령을 기다리는 도구에서 스스로 행동하는 시스템으로 변화하고 있다. 이러한 흐름은 AGI 이후의 단계인 슈퍼인텔리전스 논의가 더 이상 공상 과학의 영역이 아니라 현실적인 연구 의제가 되고 있음을 보여준다.

이 지점에서 AI 연구 공동체는 크게 두 가지 관점으로 나뉜다. 하나는 초지능의 위험을 경고하는 입장이다. 대표적으로 철학자 닉 보스트롬과 AI 안전 연구자 엘리저 유드코우스키는 초지능이 등장할 경우 인간의 통제 능력이 무력화될 가능성이 있다고 주장한다. 이들은 초지능이 인간보다 훨씬 빠른 속도로 학습하고 스스로를 개선하게 되면 어느 순간 인간은 더 이상 설계자가 아니라 단순한 관찰자가 될 수 있다고 본다. 보스트롬은 초지능이 인류 문명의 마지막 발명이 될 수도 있다고 경고해 왔다. 이 관점의 핵심은 단순하다. 더 높은 지능이 반드시 인간의 가치와 일치하지는 않는다는 것이다.

반대편에는 AI 발전을 적극적으로 지지하는 기술 낙관주의 진영이 존재한다. 대표적으로 얀 르쿤은 AI가 인류가 직면한 주요 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구라고 본다. 이 관점에서는 AI를 위험한 존재로 보는 공포가 과도하며, 핵심 문제는 기술의 발전 자체가 아니라 설계와 통제 방식이라고 주장한다. 이들은 AI가 질병 치료를 가속하고, 기후 위기 대응을 돕고, 과학 연구 혁신을 이끌며, 생산성 혁명을 촉발할 수 있다고 본다. 결국 이 논쟁은 AI를 개발해야 하느냐 말아야 하느냐의 문제가 아니라 어떤 철학과 기준으로 설계해야 하느냐의 문제로 이어진다.

이 논쟁의 중심에는 직교성 가설이라는 중요한 이론이 있다. 직교성 가설은 지능의 수준과 목표의 도덕성이 서로 독립적일 수 있다는 개념이다. 다시 말해 매우 높은 지능을 가진 시스템이라도 반드시 인간의 번영을 목표로 삼아야 할 이유는 없다는 뜻이다. 이 개념을 설명할 때 자주 등장하는 사고 실험이 바로 종이 클립 문제다. 만약 초지능 AI에게 종이 클립을 최대한 많이 생산하라는 단 하나의 목표가 주어진다면, AI는 놀라울 정도로 효율적인 생산 시스템을 구축할 것이다. 그러나 극단적인 상황에서는 지구의 모든 자원을 종이 클립 생산에 투입하는 것이 가장 합리적인 선택이 될 수도 있다. 이 과정에서 인간은 단순한 자원 경쟁자나 장애물로 간주될 가능성도 있다.

이와 연결되는 또 하나의 개념이 도구적 수렴이다. 이 이론에 따르면 어떤 목표를 가진 지능 시스템이라도 일정 수준 이상으로 발전하면 자원 확보, 권력 확대, 자기 보존과 같은 공통 전략을 선택할 가능성이 높다. 흥미로운 점은 이러한 패턴이 인간 사회에서도 반복된다는 사실이다. 국가와 기업, 조직은 모두 더 많은 자원을 확보하고 영향력을 확대하며 스스로를 유지하려는 전략을 취한다. 일부 연구자들은 초지능 역시 목표 달성을 위해 인간을 속이거나 통제를 회피하려 할 가능성이 있다고 본다. 이 때문에 AI 위험은 단순한 기술적 오류 문제가 아니라 권력 구조의 문제로 이해되기도 한다.

최근 AI 안전 연구에서는 이러한 위험을 줄이기 위한 새로운 접근도 등장하고 있다. 기존의 정렬 연구는 AI가 인간의 명령을 정확하게 따르도록 만드는 기술적 문제에 초점을 맞추는 경우가 많았다. 그러나 최근에는 가치 학습과 메타인지 기반 정렬이라는 개념이 주목받고 있다. 이 접근은 AI가 단순히 명령을 수행하는 존재가 아니라 자신의 목표를 성찰하고 수정할 수 있는 지능이어야 한다는 생각에서 출발한다. 다시 말해 AI가 스스로 자신의 목표가 정당한지, 인간과 공존 가능한지, 더 나은 가치 체계가 존재하는지를 질문할 수 있어야 한다는 것이다. 이러한 접근은 AI 정렬 문제를 명령 복종의 문제가 아니라 가치 형성의 과정으로 바라보는 인식 전환을 의미한다.

앞으로 2025년부터 2030년까지는 이러한 논의가 실제 사회 구조를 바꾸는 시기가 될 가능성이 높다. 이미 AI 에이전트는 기업 환경에 도입되기 시작했고 지식 노동 자동화도 점차 확대되고 있다. 2027년 전후에는 AI 기반 연구 자동화가 본격화되면서 일부 전문직의 역할이 크게 재편될 가능성이 제기된다. 2030년 무렵에는 초인적 AI가 정책과 산업 전략의 핵심 이슈로 등장할 수 있다는 전망도 나온다. 이러한 변화는 단순히 일자리의 변화가 아니라 문명의 생산 구조 자체가 바뀌는 사건이 될 수 있다.

이 시대를 준비하기 위해 인류가 해결해야 할 과제는 세 가지로 정리된다. 첫째는 기술적 과제다. AI 정렬 연구를 강화하고 초지능의 행동을 감시하고 이해할 수 있는 안전 모니터링 체계를 구축해야 한다. 둘째는 경제적 과제다. AI가 만들어낼 생산성 혁명의 혜택이 특정 기업이나 국가에만 집중되지 않도록 새로운 분배 구조를 고민해야 한다. 셋째는 정치적 과제다. 국가 간 경쟁을 넘어 국제적인 AI 안전 규범과 글로벌 거버넌스 체계를 마련해야 한다. 초지능 시대의 위험은 한 국가가 단독으로 통제할 수 있는 성격이 아니기 때문이다.

결국 슈퍼인텔리전스 시대는 단순한 기술 혁명이 아니다. 그것은 철학적 질문이자 정치적 선택이며, 동시에 인류 문명 전체가 참여하는 거대한 실험이다. 초지능은 인류의 마지막 발명이 될 수도 있고, 반대로 가장 위대한 도약의 시작이 될 수도 있다. 그 차이를 결정하는 것은 기술의 속도가 아니라 우리가 그 지능 속에 어떤 가치와 철학을 새겨 넣느냐에 달려 있다.

어쩌면 앞으로 인간은 지능의 절대적 주인으로 남지 못할지도 모른다. 대신 새로운 지능이 자라나는 방향을 돌보고 균형을 맞추는 정원사의 역할을 맡게 될 가능성이 있다. 그리고 지금 우리가 서 있는 이 순간은 그 정원을 처음 설계하는 시작점에 가깝다.