AGI(인공일반지능)가 성숙 단계에 접어들면 인간 사이의 지적 능력 격차는 사실상 사라진다는 분석이 나왔습니다. 이 얘기를 처음 접했을 때, 카페를 운영하며 바리스타 자격증을 땄던 제 과거가 머릿속을 스쳤습니다. 그 자격증이 실제 매장에서 얼마나 무용지물이었는지 뼈저리게 알고 있으니까요.1. 스펙이 사라지는 시대, 무슨 일이 벌어지고 있나?AGI(Artificial General Intelligence)란? 특정 분야에 국한되지 않고 인간 수준 이상의 지적 능력을 전 영역에서 발휘하는 범용 인공지능을 뜻합니다. 여기서 핵심은 '범용'이라는 단어입니다. 지금의 AI가 특정 과제에 탁월한 '도구'라면, AGI는 사실상 인간의 인지 능력 전체를 대체할 수 있는 수준을 가리킵니다.실제로 현재 AI 기술 발전 속..
AI 개발을 주도하는 거물들이 스스로 "속도를 늦추자"고 외쳤습니다. 그런데 솔직히, 저는 그 말을 들었을 때 안도보다 더 짙은 의구심이 먼저 들었습니다. 매일 AI 툴을 쓰면서 그 편리함에 감탄하는 동시에, 주변에서 정교한 보이스피싱에 당하는 이웃을 볼 때마다 기술의 뒷면이 얼마나 무방비 상태인지를 피부로 느껴왔기 때문입니다. 멈추자는 말은 나왔지만, 실제로 멈출 수 있는 구조인지가 진짜 문제입니다.1. AI가 우리를 위협하는 구조적 리스크, 생각보다 가까이 있습니다.AGI(Artificial General Intelligence), 즉 인간 수준을 뛰어넘는 범용 인공지능이 가시권에 들어왔다는 것은 더 이상 SF의 이야기가 아닙니다. 여기서 AGI란? 특정 분야에 국한된 현재의 AI와 달리, 인간처럼 ..
저도 처음엔 "AI가 일자리를 빼앗는다"는 말을 반쯤 흘려들었습니다. 그런데 제가 직접 운영하는 카페와 자동화 트레이딩 센터에 AI 툴을 도입한 순간, 그 말이 현실이 되는 걸 눈앞에서 목격했습니다. 미래학자들이 3년, 5년 뒤를 이야기할 때, 저는 이미 그 변화의 첫 파도가 현장을 덮치는 것을 매일 체감하고 있습니다.1. AI 발전 속도, 전문가 예측도 빗나갈 만큼 빠르다제가 처음 업무 자동화 프로그램을 도입한 건 3년 전이었습니다. 당시만 해도 "이 정도면 충분히 앞서가는 것 아닌가"라고 생각했는데, 지금 돌아보면 그때는 그야말로 초입에 불과했습니다. 지금은 매달 새 모델이 나올 때마다 이전 달의 기준이 통째로 뒤집힙니다.미래학 연구자들이 주목하는 핵심 개념 중 하나가 바로 재귀적 자기 개선(Recu..
엔비디아 CEO 젠슨 황이 G20 연설에서 던진 한 마디가 한동안 머릿속을 떠나지 않았습니다. "우리는 사실상 이미 AGI(인공일반지능) 시대에 도달해 있다." 저도 오프라인 현장에서 AI 툴을 직접 도입해 본 사람으로서, 이 말이 단순한 과장이 아님을 몸으로 느끼고 있습니다. 문제는 이 거대한 파도 앞에서 개인이 무엇을 준비해야 하는가입니다.1. AI 인프라 격차: 5단계 레이어가 말해주는 불편한 진실견적서를 뽑을 때, 유통 단가를 맞출 때, 거래처와 계약 조건을 조율할 때, 이 모든 과정에서 AI를 써본 사람이라면 알 것입니다. 분명히 빨라졌습니다. 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 과거엔 이틀 걸리던 데이터 정리가 두 시간 만에 끝나는 경험을 처음 했을 때, 잠깐 멍했습니다.그런데 이 편리함이 어디서..
2026년 8월, 샘 알트먼 오픈AI CEO가 "올해 말이면 내가 AGI라고 부를 만한 내부 시스템을 갖게 될 것"이라고 밝혔습니다. 저는 이 발언을 듣자마자 솔직히 반반의 감정이 들었습니다. 자동매매 에이전트를 실제 운용하면서 AI의 한계를 매일 직접 목격해온 입장에서, 그 '한계를 돌파한 것'이 더 거대한 모델이 아니라 시스템 구조였다는 점이 이 선언과 정확히 겹쳐 보였기 때문입니다.1. AGI 선언 뒤에 숨겨진 진짜 의미는?AI가 더 똑똑해진다는 뉴스를 보면 보통 사람들은 모델 자체가 업그레이드됐다고 생각합니다. 그런데 이번 흐름은 조금 다릅니다.오픈AI가 정의하는 AGI(Artificial General Intelligence, 일반인공지능)는 "대부분의 경제적으로 가치 있는 업무에서 인간을 능가..
저도 처음엔 AI 챗봇이 고객 응대를 웬만큼 해낼 거라고 생각했습니다. 그런데 직접 현장에서 부딪혀보니 AI가 아무리 정교한 답변을 내놓아도 끝내 채우지 못하는 빈자리가 있었습니다. KAIST 정재승 교수가 지적한 'AI의 맥락 파악 한계'는 그 빈자리가 왜 생기는지를 명쾌하게 설명해 줍니다. AI 시대일수록 인간에게 진짜 필요한 능력이 무엇인지, 다양한 시각을 살펴보면서 함께 생각해 보겠습니다.세차장 문제가 드러낸 AI의 맥락 파악 한계솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 세계 유수의 AI 모델 50여 개에게 "세차장이 집에서 50m 떨어져 있는데, 차를 타고 가야 할까 걸어가야 할까?"라고 물었을 때, 무려 42개가 "건강을 위해 걸어가라"고 답했다는 실험 결과입니다. 세차를 하려면 반드시 차를 가져가야 ..