□ 구글 딥마인드 연구진은 ‘AGI의 레벨(Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI)’ 논문을 아카이브(arXiv)에 게재

ㅇ 논문 내용은 AGI(Artificial General Intelligence) 모델에 대한 역량과 동작을 분류한 프레임워크를 제안하는 내용

- AGI 성능(performance), 일반성(generality) 및 자율성(autonomy) 레벨을 도입, AGI로 가는 여정에서 모델을 비교하고 위험을 평가하며 진행 상황을 측정할 수 있는 공통언어를 제공

ㅇ 연구진은 더 포괄적인 프레임워크를 제공하기 위해 6가지 기준을 제안

- (① Focus on Capabilities, not Processes) AGI의 측정은 인간과 같은 이해, 의식, 감각과 같은 특성보다 ‘능력’에 초점

- (② Focus on Generality and Performance) AGI 측정은 일반성과 성능을 모두 고려. 즉 AGI 시스템은 광범위한 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 실행 면에서도 뛰어날 것

- (③ Focus on Cognitive and Metacognitive Tasks) AGI에는 인지 및 메타인지 작업이 필요하지만, 구체적이고 물리적인 작업을 AGI의 전제 조건으로 간주해서는 안될 것

- (④ Focus on Potential, not Deployment) 잠재력에 초점을 맞추는 것이며 프로그램의 실제 배포가 반드시 필요하지는 않다는 것. AGI를 측정하는 조건으로 배포를 요구하면 법적･사회적 고려 사항은 물론 잠재적인 윤리･안전 문제와 같은 비기술적 장애물이 발생

- (⑤ Focus on Ecological Validity) AGI 지표는 사람들이 가치 있게 여기는 실제 작업, 즉 ‘생태학적으로 타당한’ 작업 수행에 초점

- (⑥ Focus on the Path to AGI, not a Single Endpoint) 이 같은 원칙을 기반으로 AGI 레벨을 정하는 것은 최종 결론이 아닌, 다양한 수준으로 확대하는 ‘과정’으로 이해 필요

□ AGI 레벨을 성능･용도에 따라 ‘0∼5단계’로 규정…챗GPT는 레벨 1 수준

ㅇ AGI 레벨은 성능에 따라 6단계: 인간의 수준과 비교

- △레벨 0은 ‘AI 아님(NO AI)’, △레벨 1은 숙련되지 않은 성인과 유사한 ‘유망(Emerging)’, △레벨 2는 숙련된 성인의 상위 50% 이상인 ‘유능(Competent)’, △레벨 3은 숙련된 성인의 상위 10%인 ‘전문가(Expert)’, △레벨 4는 숙련된 성인의 상위 1%인 ‘거장(Virtuoso)’, △레벨 5는 숙련된 성인 능력을 초월하는 ‘슈퍼휴먼(Superhuman)’으로 정의

ㅇ 용도에 따라서 모든 부분을 섭렵할 수 있는 범용적인(General) 예와 AGI와 특정 분야에서 두각을 보이는 협의(Narrow)의 예로 구분

- 일반적인 용도의 AGI를 살펴보면 레벨 0은 2001년 AWS가 론칭한 크라우드소싱 웹페이지(아마존 메커니컬 터크)가 대표적이고 레벨 1은 오픈AI 챗GPT･구글 바드･메타 라마2 등이 포함, 반면 레벨2 이상은 아직 없는 상황

- AGI 시스템 성능은 주어진 작업에 대해 인간 수준의 성능과 어떻게 비교되는지 나타내고 일반성은 시스템이 특정 성능 임계값에 도달하는 작업 범위를 의미