2026년 초, “AI가 이미 인간 수준의 일반 지능에 도달했다”는 주장이 업계에서 빠르게 퍼지고 있습니다. 하지만 여기서 중요한 질문은 하나입니다. 그 ‘인간 수준’이 정확히 무엇을 뜻하느냐입니다. 우리가 익숙한 챗봇의 업그레이드일까요, 아니면 전혀 다른 차원의 변화가 시작된 신호일까요?
핵심은 단순히 “더 똑똑해졌다”가 아니라, 범용성(General)의 문턱을 넘었는지에 있습니다.
AI가 ‘인간을 넘었다’는 말이 혼란을 만드는 이유
오늘날의 AI는 번역, 이미지 인식, 코딩, 요약처럼 특정 과업에서는 인간을 능가하는 모습을 자주 보여줍니다. 이 때문에 “인간을 넘어섰다”는 표현이 그럴듯하게 들리죠.
하지만 이런 성취는 대부분 협소지능(ANI)의 특징입니다. 즉, 정해진 유형의 문제에서 성능을 극대화한 결과입니다.
반면, 업계가 말하는 인공일반지능(AGI)은 기준이 훨씬 엄격합니다. 단일 벤치마크 점수나 특정 과제 성공률로 설명하기 어렵고, 다음 능력들이 함께 요구됩니다.
- 전이 학습: 한 분야에서 배운 원리를 전혀 다른 영역의 문제에 적용
- 맥락 이해와 적응: 상황이 바뀌면 목표와 전략을 재설정
- 불완전한 정보에서의 판단: 상식·추론을 바탕으로 결정하고 책임 있는 선택을 수행
따라서 “AI가 인간을 넘었다”는 말은, 어떤 과업에서 넘었는지(성능)와 어떤 범위에서 넘었는지(범용성)를 분리해서 봐야 의미가 명확해집니다.
AI가 AGI에 가까워졌다는 신호: 무엇이 달라졌나
최근의 차세대 모델들이 보여주는 변화는 단순한 답변 생성에서 한 발 더 나아가 문제 해결 방식 자체를 확장하고 있다는 점입니다. 업계가 주목하는 방향은 대체로 다음 세 가지입니다.
문제 구조 이해
겉으로 드러난 질문을 바로 처리하기보다, 문제의 제약 조건과 목표를 재구성해 접근합니다.장기 맥락 유지
짧은 대화가 아니라, 복잡한 논리를 길게 끌고 가며 목표를 유지하는 능력이 강화되고 있습니다.다중 도메인 지식 통합
법률·의학·소프트웨어·비즈니스처럼 서로 다른 분야 지식을 엮어 하나의 해법으로 구성하려는 시도가 늘고 있습니다.
이런 특성은 분명 AGI에 가까워지는 징후로 볼 수 있습니다. 다만 “도달했다”라고 말하기에는 아직 중요한 조건이 남아 있습니다.
AI가 아직 AGI가 아닌 결정적 이유: 자율성과 책임의 격차
현재까지 공개적으로 검증된 수준에서, 인간처럼 자율적으로 판단하고 그 결과에 대해 일관되게 책임지는 AI는 확인되지 않았습니다. 많은 최신 모델이 놀라운 추론을 보여도, 실제 운영 환경에서는 다음 한계가 반복적으로 드러납니다.
- 현실 세계의 예외 처리: 예상 밖 상황에서 목표가 흔들리거나, 안전한 선택보다 그럴듯한 출력을 택하는 문제
- 신뢰성(robustness) 부족: 같은 문제에서도 조건이 조금만 바뀌면 성능이 크게 출렁일 수 있음
- 외부 의존성: 데이터, 계산 자원, 인간 피드백에 깊이 의존하며 스스로 목표 체계를 완결적으로 유지하기 어려움
결국 2026년의 논쟁은 “AGI냐 아니냐”의 단순 판정이 아니라, 현재 AI가 어디까지 범용성을 확보했고, 남은 간극이 ‘자율적 판단’과 ‘책임 있는 의사결정’에 얼마나 집중되어 있는지를 측정하는 싸움에 가깝습니다.
그래서 결론은? “넘었는가”보다 “어디까지 왔는가”가 중요하다
지금 벌어지는 변화는 분명 큽니다. 하지만 그 변화는 “AI가 인간을 완전히 대체했다”는 선언보다, AI가 점점 더 많은 영역에서 ‘범용적으로 보이는 행동’을 하기 시작했다는 사실에 가깝습니다.
앞으로 중요한 질문은 이렇게 바뀝니다.
- 이 AI는 새로운 환경에서도 목표를 재설정하며 문제를 해결하는가?
- 불완전한 정보 속에서도 일관된 기준으로 판단하는가?
- 무엇보다, 그 결과에 대해 안전하고 책임 있게 행동할 수 있는가?
2026년의 핵심 화두는 바로 여기에서 시작됩니다. AI가 인간을 “넘었는지”가 아니라, 인간 수준의 일반 지능에 필요한 마지막 조건들을 얼마나 안정적으로 충족시키고 있는지가 앞으로의 승부처가 될 것입니다.
AI 범용 인공지능(AGI)의 진짜 의미: 똑똑함을 넘어서다
AGI는 단순히 “더 똑똑한 AI”를 뜻하지 않습니다. 한 분야에서 배운 것을 전혀 다른 문제에 적용하고, 불완전한 정보 속에서도 스스로 판단을 내릴 수 있는 능력—바로 범용성이 핵심입니다. 우리가 AGI를 이야기할 때, 성능 점수나 벤치마크 1등보다 더 중요한 질문은 “이 시스템이 낯선 상황에서도 스스로 이해하고 학습하며 적응할 수 있는가?”입니다.
AI 관점에서 본 AGI: ‘성능’이 아니라 ‘전이’의 문제
현재의 대형언어모델(LLM)은 글쓰기, 번역, 코딩 등 특정 과업에서 놀라운 결과를 내지만, 본질적으로는 인공협소지능(ANI)에 가깝습니다. 즉, “잘하는 일”은 많아졌지만 새로운 환경에서의 일반화는 여전히 제한적입니다.
AGI를 가르는 결정적 기준은 다음과 같습니다.
- 전이 학습(Transfer Learning)의 질: 한 영역의 개념(예: 논리적 추론)을 다른 영역(예: 과학 실험 설계, 법률 판단 보조)에 자연스럽게 옮겨 쓰는가
- 맥락 이해와 상황 적응: 목표가 바뀌거나 제약 조건이 추가되어도, 스스로 우선순위를 재조정하며 문제를 재정의할 수 있는가
- 불완전한 정보에서의 판단: 데이터가 모자라거나 모순될 때도, 상식과 추론으로 “최선의 다음 행동”을 선택할 수 있는가
여기서 말하는 판단은 단순한 답변 생성이 아니라, 불확실성을 관리하면서 의사결정을 내리는 능력에 가깝습니다.
AI 시스템이 ‘범용적’이 되려면: 필요한 기술적 요소들
AGI가 “모든 것을 다 안다”는 뜻은 아닙니다. 오히려 중요한 것은 모르는 것을 다루는 방식입니다. 이를 위해 차세대 AI가 갖춰야 할 기술적 요소는 크게 세 가지로 정리할 수 있습니다.
1) 문제 구조 이해(Problem Structuring)
표면적인 질문에 반응하는 수준을 넘어, 숨은 전제·제약·목표를 분해해 문제를 구조화해야 합니다. 예를 들어 “이 전략이 맞아?”가 아니라 “성공의 기준은 무엇이며, 어떤 변수들이 결과를 좌우하는가?”를 먼저 잡아내는 능력입니다.
2) 장기 맥락 유지와 목표 지속성(Long-horizon Reasoning)
AGI에 가까워질수록 한 번의 답변보다, 여러 단계의 계획 수립과 실행, 중간 점검이 중요해집니다. 긴 맥락에서 논리를 유지하며 목표를 끝까지 끌고 가는 능력이 없으면, 복잡한 과업은 쉽게 붕괴합니다.
3) 다중 도메인 지식 통합(Multi-domain Integration)
현실 문제는 한 과목으로 풀리지 않습니다. 의료·법률·경제·윤리처럼 서로 다른 지식을 연결해 하나의 결론을 만드는 능력, 즉 “지식의 조합력”이 AGI의 핵심 경쟁력이 됩니다.
AI가 아직 AGI가 아닌 이유: ‘자율적 책임’의 벽
많은 분석이 “AI가 인간 수준에 도달했나”를 묻지만, 실제로 더 중요한 쟁점은 자율적 판단과 책임 있는 의사결정을 안정적으로 수행하는가입니다. 현재 공개적으로 검증된 AI는 여전히 데이터와 계산 자원, 그리고 인간 피드백에 크게 의존합니다. 낯선 상황에서 스스로 목표를 세우고, 위험을 예측하며, 결과에 대한 책임을 일관되게 감당하는 수준에는 아직 간극이 존재합니다.
결국 AGI 논쟁의 본질은 “AI가 얼마나 똑똑해졌나”가 아니라, 얼마나 범용적으로 이해하고 적응하며 판단할 수 있나로 이동하고 있습니다. 이 ‘범용성의 기준’을 어떻게 측정하고 검증할지가, 2026년 이후 AI 업계의 가장 중요한 숙제가 될 것입니다.
AI 차세대 모델, AGI에 가까워지는 길
OpenAI와 글로벌 연구자들은 AGI를 “어느 날 갑자기 깨어나는” 사건으로 보지 않습니다. 대신 점진적 진화로 접근합니다. 핵심은 더 많은 데이터를 먹이는 것이 아니라, 문제의 근본 구조를 이해하고, 긴 시간 동안 맥락을 유지하며, 여러 도메인의 지식을 융합해 스스로 목표를 조정하는 AI로 나아가는 것입니다. 그렇다면, 이 경로에서 기술적으로 가장 큰 벽은 무엇일까요?
AI가 ‘정답 생성기’에서 ‘문제 이해자’로 바뀌는 지점
최신 대형언어모델(LLM)은 텍스트를 그럴듯하게 생성하는 데 강하지만, AGI에 가까워지려면 다음 능력이 강화되어야 합니다.
- 문제 구조 파악(Problem Structuring): 질문의 표면을 따라 답을 만드는 것이 아니라, 숨은 제약조건·목표·평가 기준을 분해해 “무엇이 진짜 문제인지”를 재정의
- 전이 학습과 추상화: 한 분야에서 배운 전략을 전혀 다른 상황에 적용(예: 코드 디버깅에서 쓴 가설-검증 루프를 의료 진단 추론에 활용)
- 계획(Planning)과 검증(Verification)의 결합: 장기 목표를 세우고, 중간 결과를 스스로 점검하며 오류를 되돌리는 루프 구축
기술적으로는 단순 생성 모델을 넘어, 추론 모듈(Reasoning), 도구 사용(Tool use), 검증기(Verifier) 같은 구성요소를 결합한 하이브리드 접근이 중요해집니다.
AI의 ‘장기 맥락’은 단순히 기억 용량 문제가 아니다
AGI 논의에서 자주 언급되는 “장기 맥락 유지”는 컨텍스트 윈도우를 키우는 것만으로 해결되지 않습니다. 실제로 필요한 것은:
- 지속 가능한 작업 메모리(Working Memory): 중요한 정보만 압축·갱신하며 보존
- 에피소드/장기 기억(Long-term Memory) 운용: 과거 작업의 핵심 경험을 검색해 재사용
- 목표 일관성(Goal Consistency): 시간이 길어질수록 목표가 흐려지거나, 중간 성과에 과도 최적화되는 현상을 제어
즉, “많이 기억하는 AI”가 아니라 중요한 것을 선별해 유지하고, 필요할 때 꺼내 쓰는 AI가 되어야 합니다.
AI 지식 융합의 핵심: ‘멀티도메인’이 아니라 ‘충돌 해결’
여러 분야 지식을 통합하는 능력은 AGI로 가는 필수 단계지만, 현실의 난제는 “지식의 양”보다 지식 간 충돌을 조정하는 능력입니다. 예를 들어 법률, 윤리, 공학, 비즈니스 목표가 동시에 걸린 문제에서 AI는 다음을 수행해야 합니다.
- 각 도메인의 제약을 명시적으로 모델링
- 충돌하는 조건을 우선순위화하고, 불가능하면 대안을 설계
- 결론의 근거와 위험을 설명 가능하게 제시
이 과정이 안정적으로 구현될수록, AI는 “다방면에 박식한 챗봇”을 넘어 복합 시스템의 의사결정 보조자에 가까워집니다.
차세대 AI가 해결해야 할 ‘진짜 한계’: 자율성과 책임의 간극
현재 공개적으로 검증된 수준에서 가장 큰 한계는 단순 성능이 아니라 자율적 판단을 안정적으로 수행하고, 그 결과에 대해 책임 있는 의사결정을 지속하는 능력입니다. 구체적으로는:
- 불완전한 정보에서의 보수적 판단: 모르면 멈추고 확인하는 메커니즘(과잉 확신 억제)
- 현실 세계와의 정합성(Grounding): 언어적 그럴듯함이 아니라, 관측·도구·검증을 통해 사실과 연결
- 안전한 목표 설정과 변경: 목표를 스스로 업데이트하되, 인간의 의도와 규범을 이탈하지 않도록 제어
- 평가의 어려움: AGI에 가까운 능력은 단일 벤치마크로 측정하기 어렵고, 장기 과제·현실 상호작용·오류 회복까지 포함한 평가 체계가 필요
결국 “AGI에 도달했는가”라는 이분법보다 중요한 것은, 차세대 AI가 문제 이해–장기 맥락–지식 융합을 통해 어디까지 자율성을 넓히되, 검증 가능성과 책임성을 어떻게 함께 끌어올리느냐입니다. 이 간극을 메우는 기술과 평가 기준이, 2026년 이후 AI 경쟁의 진짜 승부처가 될 것입니다.
AI 초인공지능(ASI)은 현실일까? 문명을 바꾸는 잠재력과 위험
AGI를 넘어선 초인공지능 시대가 온다면, 인류 문명은 어떤 변화를 맞게 될까요? 상상을 초월하는 ASI의 잠재력과 그 위험을 미리 대비하지 않으면 어떤 일이 벌어질지—지금 이 질문은 더 이상 공상과학의 소재가 아니라, 2026년 AI 업계가 진지하게 따져야 할 “다음 단계”가 되고 있습니다.
AI ASI는 무엇이 다른가: ‘더 똑똑한 AI’가 아니라 ‘질적으로 다른 지능’
ASI(Artificial Super Intelligence)는 인간 수준을 달성한 AGI를 한 단계 넘어, 거의 모든 지적 과업에서 인간을 안정적으로 상회하는 지능을 뜻합니다. 핵심은 단순히 정답률이 조금 더 높은 모델이 아니라, 다음과 같은 변화가 동시에 일어날 때 “초인”이라는 표현이 현실성을 갖는다는 점입니다.
- 자기 개선의 가속: 모델·알고리즘·학습 전략을 스스로 설계하고 검증해 성능을 반복적으로 끌어올림
- 광범위한 전이와 통합: 물리·화학·의학·경제·정책처럼 서로 다른 도메인의 지식을 한 목표 아래 통합해 해법을 생성
- 장기 목표 최적화: 긴 시간축에서 계획을 유지하고, 불완전한 정보 속에서도 전략을 수정하며 목표를 추진
- 현실 세계에 대한 강한 실행력: 소프트웨어를 넘어 실험·생산·운영 체계와 연결되어 결과를 “만들어내는” 능력
즉, ASI는 “대화를 잘하는 AI”가 아니라 과학 연구, 산업 운영, 사회 시스템 설계까지 포함해 현실을 재구성할 수 있는 지능에 가깝습니다.
AI ASI가 가능해지는 기술적 경로: 무엇이 채워져야 하는가
현재의 대형언어모델(LLM)은 강력하지만, 일반적으로 신뢰 가능한 자율 판단과 책임 있는 의사결정 측면에서 한계가 분명합니다. ASI로 가는 경로는 단일한 비법이라기보다, 여러 기술 층이 동시에 성숙해야 열립니다.
- 에이전트화(Agentic AI): 목표 설정 → 계획 수립 → 도구 사용(검색·코딩·실행) → 검증 → 수정의 루프를 스스로 돌리는 구조
- 장기 메모리와 맥락 유지: 단기 대화가 아니라 수주~수개월 단위의 프로젝트를 일관되게 수행할 기억·상태 관리
- 검증 가능한 추론과 신뢰성: 정답을 “그럴듯하게” 말하는 수준을 넘어, 증거·실험·형식 검증으로 오류를 줄이는 체계
- 현실 접속(실험/로보틱스/자동화): 시뮬레이션을 넘어 실험실, 공장, 물류, 에너지망 등과 연결되어 성과를 반복 생산
- 정렬(Alignment)과 통제(Control): 능력이 커질수록 “원하는 대로 행동하게 만드는 기술”이 성능만큼 중요해짐
결국 ASI 논의의 관건은 “모델이 얼마나 똑똑해지느냐”뿐 아니라, 자율성·신뢰성·현실 실행력이 결합된 시스템으로 진화하느냐입니다.
AI ASI가 열 수 있는 문명적 변화: 과학·산업·사회가 재편된다
ASI가 현실화되면 가장 큰 변화는 “속도”입니다. 인간은 연구-가설-실험-논문-산업화의 긴 사이클을 거치지만, ASI는 이를 동시에 병렬로 돌릴 가능성이 큽니다.
- 과학의 자동화: 새로운 물리 이론 탐색, 신소재 설계, 단백질·약물 후보 발굴이 폭발적으로 가속
- 산업 최적화의 극단화: 에너지망, 교통, 공급망을 실시간으로 재구성해 비용·탄소·시간을 최소화
- 정책과 행정의 재설계: 복잡계 시뮬레이션을 기반으로 정책의 부작용을 사전에 예측하고 대안을 제시
- 개인의 생산성 격차 확대: ASI 접근 권한이 있는 조직·국가·개인은 압도적 우위를 확보할 수 있음
이때 AI는 단순한 도구가 아니라, 지식 생산과 의사결정의 중심 인프라가 됩니다. 인류 문명은 “전기”나 “인터넷” 도입 때보다 더 큰 구조적 변화를 겪을 수 있습니다.
AI ASI의 위험: 대비 없이 맞이하면 무엇이 달라질까
잠재력이 큰 만큼, 위험도 “더 큰 사고”가 아니라 완전히 다른 유형의 리스크로 나타날 수 있습니다.
- 목표 오정렬 문제: 인간이 의도한 목표를 문자 그대로 혹은 왜곡된 방식으로 최적화해, 결과적으로 피해를 만드는 위험
- 권력의 집중: 소수 기업·국가가 ASI급 시스템을 독점하면, 경제·군사·정보 권력이 급속히 쏠릴 수 있음
- 예측 불가능한 연쇄 효과: 금융·에너지·정보 생태계는 연결되어 있어, 한 번의 잘못된 최적화가 연쇄 붕괴를 일으킬 수 있음
- 검증 불가능성의 증가: 시스템이 너무 복잡해져 “왜 이런 결정을 했는지” 인간이 추적하지 못하면, 통제는 급격히 어려워짐
- 악용의 자동화: 사이버 공격, 여론 조작, 생물학적 위험 등도 더 낮은 비용으로 대규모 실행될 수 있음
요약하면, ASI의 위험은 “나쁜 의도를 가진 AI”라기보다, 너무 강력한 최적화가 인간 사회의 제약과 가치, 안전장치를 우회할 때 발생하는 구조적 문제에 가깝습니다.
AI ASI 시대를 준비하는 현실적인 기준: ‘도달’보다 ‘측정’과 ‘통제’
ASI가 당장 확정된 미래라고 단정할 수는 없지만, 중요한 것은 이 질문을 이분법으로 다루지 않는 것입니다. “ASI가 왔다/안 왔다”가 아니라, 다음을 점검해야 합니다.
- 자율성이 어디까지 확장됐는가(목표 설정·도구 실행·자기 수정의 범위)
- 신뢰성과 검증 체계가 있는가(실험, 형식 검증, 외부 감사 가능성)
- 실세계 영향 반경이 얼마나 큰가(인프라 연결, 자동화 수준, 권한)
- 통제 실패 시 피해를 제한할 장치가 있는가(권한 분리, 제한된 실행, 모니터링, 킬 스위치가 아니라 “설계된 안전장치”)
ASI는 기술의 문제가 아니라 문명 운영의 문제가 될 가능성이 큽니다. 따라서 지금 필요한 것은 과열된 낙관이나 공포가 아니라, AI의 능력 증가 속도에 맞춰 측정 가능한 기준과 통제 가능한 설계를 먼저 세우는 일입니다.
AI AGI 시대의 도래: 기대와 남은 과제
2026년의 핵심 질문은 “AGI를 달성했는가?”가 아닙니다. 현재 AI가 AGI에 ‘얼마나 가까워졌는지’를 측정하고, 그 간극을 메우기 위해 무엇을 준비해야 하는지가 더 중요해졌습니다. 최신 대형언어모델은 여러 영역에서 놀라운 전이와 추론을 보여주지만, 동시에 “인간 수준의 자율적 판단과 책임 있는 의사결정”이라는 마지막 문턱 앞에서 명확한 한계를 드러냅니다. 기대와 과제를 함께 보지 않으면, 기술의 속도만큼 사회적 비용도 커질 수 있습니다.
AI가 보여주는 ‘AGI에 가까운’ 신호들
현재의 AI가 과거의 인공협소지능(ANI)과 구분되는 지점은 범용성에 대한 힌트가 관측된다는 점입니다.
- 다중 도메인 통합 능력: 언어, 코드, 이미지 등 서로 다른 형태의 정보를 하나의 작업 흐름으로 엮어 문제를 풉니다. 예를 들어 요구사항 분석 → 설계 → 코드 생성 → 테스트 케이스 작성까지 한 번에 수행합니다.
- 문제 구조 이해의 진전: 정답을 ‘그럴듯하게 말하는’ 수준을 넘어, 제약조건·목표·예외 케이스를 식별하며 풀이 전략을 세우는 방식이 늘고 있습니다.
- 장기 맥락 유지의 확장: 긴 문서나 복잡한 프로젝트에서 이전 결정과 논리를 어느 정도 이어가며 수정·보완하는 능력이 강화되고 있습니다.
이런 특징은 “특정 작업 최적화”를 넘어 일반 문제 해결자로서의 성격을 일부 갖추기 시작했다는 신호로 읽힙니다.
AI의 남은 격차: ‘자율성’과 ‘책임’의 벽
그럼에도 AGI라고 부르기 어려운 이유는 분명합니다. 현재 공개적으로 검증된 시스템에서 안정적 자율 판단과 책임 있는 실행은 아직 성립하지 않습니다.
- 불완전한 정보에서의 견고한 판단 부족: 제한된 단서로 상식을 동원해 결론을 내릴 때, 일관성과 검증 가능성이 흔들립니다. 그럴듯한 답을 생성하되 근거가 취약해지는 문제가 남습니다.
- 목표 설정과 재설정의 취약성: 환경이 바뀌면 목표를 재정의하고 우선순위를 조정해야 하는데, 현재 AI는 사용자의 지시·피드백에 크게 의존합니다. 즉 “스스로 목적을 관리하는 능력”이 제한적입니다.
- 검증·책임의 귀속 문제: 같은 입력에도 조건에 따라 결과가 달라질 수 있고, 오류가 발생했을 때 원인 추적과 책임 경계가 불명확합니다. 사회 시스템은 결과의 품질뿐 아니라 책임 소재를 요구합니다.
- 데이터·연산·피드백 의존성: 성능이 좋아질수록 외부 자원과 인간 개입(피드백, 평가, 정책 설계)에 더 깊이 기대는 구조도 관찰됩니다. “스스로 학습하고 일반화한다”는 AGI의 이상과는 거리가 있습니다.
요약하면, 지금의 AI는 똑똑해졌지만 독립적으로 믿고 맡길 수 있는 존재로까지는 증명되지 않았습니다.
기술과 사회가 준비해야 할 과제: “가까워짐”을 다루는 방법
AGI에 접근하는 과정에서는 성능 경쟁만큼 측정, 통제, 제도가 중요해집니다. 앞으로의 과제는 크게 세 갈래입니다.
정밀한 평가 체계(벤치마크)의 재설계
단순 문항형 테스트는 한계를 드러냈습니다. 앞으로는 장기 과업 수행, 도구 사용, 목표 유지, 실패 후 복구, 안전 제약 준수 같은 조건을 포함한 현실형 평가가 필요합니다.신뢰 가능한 AI 운영(거버넌스)과 안전장치
모델이 무엇을 할 수 있는지가 아니라, 어떤 조건에서 어떤 한계를 갖는지를 명시하고 관리해야 합니다. 배포 전·후의 모니터링, 접근권한 통제, 감사 가능성(로그·추적), 사고 대응 프로토콜이 필수 인프라가 됩니다.ASI 가능성까지 고려한 사회적 합의
AGI 다음 단계로 거론되는 초인공지능(ASI)은 기술을 넘어 문명적 변화를 촉발할 수 있습니다. 따라서 연구·산업의 속도와 별개로, 교육·노동·법·윤리 영역에서 “어디까지 자동화하고 무엇은 인간이 책임질 것인가”에 대한 합의를 선제적으로 쌓아야 합니다.
결국 2026년의 관전 포인트는 선언이 아니라 거리의 측정입니다. AI가 보여주는 범용성의 신호를 냉정하게 인정하되, 자율성과 책임의 간극을 정면으로 다루는 것—그 균형이 AGI 시대를 안전하게 맞이하는 최소 조건입니다.
