Grounding in Artificial General Intelligence

주요 요점

• 연구에 따르면, AGI의 접지(grounding)는 추상적 지식과 자연어를 실제 세계와 연결하는 과정으로 보입니다.
• 증거는 접지가 AGI가 인간 수준의 지능을 발휘하는 데 필수적임을 시사하며, 지각운동 경험과 감정적 측면을 포함합니다.
• 이 개념은 논란의 여지가 있으며, 현재 AI의 소스 접지와 AGI의 더 깊은 접지 사이에 차이가 있습니다.

AGI의 접지(grounding) 개념

정의와 중요성

AGI의 접지는 AGI가 사용하는 추상적 지식과 자연어를 실제 세계의 경험, 특히 지각운동 경험(sensorimotor experiences)과 주관적 감정(subjective feelings)을 통해 구체화하는 과정을 의미합니다. 이는 AGI가 인간처럼 실제 세계를 이해하고 상호작용할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 예를 들어, “사과”라는 단어를 단순히 텍스트로 이해하는 것이 아니라, 사과를 보는 경험, 만지는 감촉, 먹는 맛 등을 통해 구체화해야 합니다.

현재 AI와의 차이

현재의 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLMs)은 “소스 접지(source grounding)”를 사용합니다. 이는 AI의 출력을 신뢰할 수 있는 데이터 원천(예: 검색 엔진, 데이터베이스)에 연결하여 정확성을 높이는 방법입니다. 그러나 AGI는 단순히 데이터에 기반한 접지가 아니라, 지각운동 경험과 감정적 측면을 포함한 더 풍부한 접지가 필요합니다.

도전 과제와 기술

AGI의 접지를 실현하기 위해 적절한 표현 방법 찾기, 지속적 학습, 상식 지식 통합, 그리고 LLMs의 지식 접지가 필요합니다. 현재 AI에서는 검색 강화 생성(RAG), 컨텍스트 내 학습, 다모달 데이터 활용 등 다양한 기술이 사용됩니다. AGI를 위해서는 이러한 기술을 확장하여 지각운동 경험과 감정적 측면을 포함해야 합니다.

AGI의 접지(grounding) 개념에 대한 상세 분석

서론

AGI(Artificial General Intelligence, 인공일반지능)는 인간과 같은 수준의 일반적 지능을 가진 AI를 의미하며, 다양한 작업을 수행하고, 학습하며, 창의적으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다. AGI의 핵심 개념 중 하나는 접지(grounding)로, 이는 AGI가 사용하는 추상적 지식과 자연어를 실제 세계와 연결하는 과정을 말합니다. 이 개념은 AGI가 인간처럼 실제 세계를 이해하고 상호작용할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 이 보고서는 2025년 6월 10일 기준으로, 최근 연구와 논문을 바탕으로 AGI의 접지 개념을 상세히 분석합니다. 주요 자료로는 Grounding for Artificial Intelligence, Understanding Grounding in AI | Miquido, AI Grounding Reduces Generative Hallucinations and Ensures Better Outputs — Here’s How, Grounding AI: Connecting AI to Reality | GigaSpaces AI, Grounding overview | Generative AI on Vertex AI | Google Cloud, Grounding in AI: Connecting Language and Reality가 포함됩니다.

접지의 정의와 중요성

• 접지의 정의: Grounding for Artificial Intelligence에 따르면, 접지는 “추상적 지식과 자연어를 실제 세계의 지각운동 경험과 주관적 감정의 내부 표현에 연결하는 과정”으로 정의됩니다. 이는 인간이 지식을 구체화하는 방식과 유사하며, AGI가 인간 수준의 지능을 발휘하기 위해 필수적입니다. 예를 들어, “뜨겁다”라는 개념은 온도를 측정하는 센서 데이터나 화상을 입은 경험을 통해 구체화될 수 있습니다.
• 중요성: 접지는 AGI가 실제 세계와 연결되어 의미 있는 행동을 할 수 있도록 합니다. 자연어는 종종 추상적이고, 실제 세계의 복잡함을 완전히 담아내지 못하기 때문에, AGI가 언어를 통해 얻은 지식을 실제 환경에서 적용하려면 접지가 필요합니다. 이는 AGI가 hallucination(허구적 정보 생성)을 줄이고, 신뢰할 수 있는 출력을 제공하는 데도 중요합니다.

현재 AI와 AGI의 접지 차이

• 현재 AI의 접지: 현재의 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLMs)은 “소스 접지(source grounding)”라는 형태의 접지를 사용합니다. [Understanding Grounding in AI

  Miquido](https://www.miquido.com/ai-glossary/grounding/)에 따르면, 이는 AI의 출력을 신뢰할 수 있는 데이터 원천(예: 검색 엔진, 데이터베이스)에 연결하여 정확성을 높이는 방법입니다. 예를 들어, 사용자가 “2025년 401(k) 기여 한도는 얼마인가?”라고 물었을 때, AI는 관련 법규 데이터를 검색하고 이를 기반으로 답변을 생성합니다. 그러나 이는 실제 세계의 지각운동 경험이나 감정적인 측면을 포함하지 않습니다.

• AGI의 접지: AGI는 단순히 데이터에 기반한 접지가 아니라, 인간과 유사한 방식으로 실제 세계와 연결되어야 합니다. 이는 지각운동 경험(예: 물체를 보는 것, 만지는 것)과 주관적 감정(예: 행복, 슬픔)을 포함한 더 풍부한 접지를 의미합니다. Grounding for Artificial Intelligence는 AGI가 이러한 접지를 가지면, 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어, 실제 세계에서 의미 있는 행동을 할 수 있다고 주장합니다.

접지의 도전 과제

AGI의 접지를 실현하기 위해서는 여러 가지 기술적 및 개념적 도전 과제가 있습니다:

• 적절한 표현 방법 찾기: 실제 세계의 경험을 AGI가 이해하고 표현할 수 있는 방식으로 모델링하는 것. 예를 들어, “뜨겁다”라는 개념을 온도를 측정하는 센서 데이터와 연결하거나, 시각 데이터를 통해 물체를 인식하는 방법이 필요합니다.
• 지속적 학습: AGI는 새로운 경험을 통해 지속적으로 학습하고 접지를 업데이트할 수 있어야 합니다. 이는 동적인 환경에서 AGI가 적응할 수 있도록 하는 데 중요합니다.
• 상식 지식 통합: 인간이 당연히 알고 있는 상식 지식(예: 물체는 중력에 의해 떨어진다)을 AGI가 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것. 이는 AGI가 실제 세계를 이해하는 데 필수적입니다.
• LLM 지식의 접지: 이미 LLMs에 내재된 방대한 지식을 실제 세계와 연결하는 방법을 찾는 것. 이는 AGI가 기존의 언어 모델을 기반으로 하면서도 실제 세계와 연결될 수 있도록 하는 데 중요합니다.

아래 표는 접지의 주요 도전 과제와 관련 기술을 요약한 것입니다:

접지 기술

현재 AI에서 사용되는 접지 기술은 AGI를 위한 접지의 기초가 될 수 있습니다. 다음은 주요 기술들입니다:

• 검색 강화 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG): [Grounding overview

  Generative AI on Vertex AI

  Google Cloud](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/grounding/overview)에 따르면, AI의 응답을 생성하기 전에 관련 데이터를 검색하여 맥락을 제공합니다. 예: 사용자가 “회사 휴가 정책은 무엇인가?”라고 물었을 때, 내부 문서를 검색하여 답변을 생성합니다.

• 컨텍스트 내 학습(In-Context Learning): AI에게 특정 맥락을 제공하여 응답을 조정합니다. 예: 기업의 내부 정책을 AI에게 제공하여, 사용자의 질문에 대해 정책에 맞는 답변을 생성합니다.
• 다모달 데이터 활용: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터를 활용하여 접지를 강화합니다. AI Grounding Reduces Generative Hallucinations and Ensures Better Outputs — Here’s How는 의료 AI가 환자의 증상을 텍스트와 X-ray 이미지를 분석하여 진단을 내리는 예를 제시합니다.
• 지식 그래프와 구조화된 데이터: 데이터를 그래프 형태로 구성하여 관계와 맥락을 명확히 합니다. 예: 제약 회사의 데이터베이스를 사용하여 약물 간 상호작용을 확인합니다.

AGI를 위해서는 이러한 기술을 확장하거나, 새로운 방법을 개발하여 지각운동 경험과 감정적인 측면을 포함한 접지를 실현해야 합니다. 예를 들어, 로봇이 물체를 잡거나 이동하는 경험을 통해 물리적 세계를 이해하거나, 감정 인식 기술을 통해 인간의 감정을 이해하고 응답하는 방법이 필요합니다.

미래 방향

AGI의 접지 연구는 초기 단계에 있으며, 다음과 같은 방향으로 발전할 것으로 보입니다:

• 다모달 데이터의 통합: 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 모달리티를 결합하여 접지를 강화하는 연구.
• 감정적 접지: AGI가 인간의 감정을 이해하고 반응할 수 있는 능력 개발.
• 지속적 학습 프레임워크: 동적인 환경에서 AGI가 지속적으로 접지를 업데이트할 수 있는 방법 탐구.

결론

AGI의 접지는 AGI가 실제 세계와 연결되어, 인간 수준의 지능을 발휘할 수 있도록 하는 핵심 개념입니다. 현재 AI가 사용하는 소스 접지는 AGI가 필요로 하는 접지의 일부에 불과하며, AGI를 개발하기 위해서는 지각운동 경험과 감정적 측면을 포함한 더 깊은 접지 방법이 필요합니다. 이는 실제 세계의 복잡성을 반영하고, AGI가 의미 있는 행동을 할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. AGI 연구의 중요한 과제 중 하나로, 지속적인 연구와 개발이 필요합니다.

주요 인용

• Grounding for Artificial Intelligence

• [Understanding Grounding in AI

  Miquido](https://www.miquido.com/ai-glossary/grounding/)

• AI Grounding Reduces Generative Hallucinations and Ensures Better Outputs — Here’s How

• [Grounding AI: Connecting AI to Reality

  GigaSpaces AI](https://www.gigaspaces.com/blog/grounding-ai)

• [Grounding overview

  Generative AI on Vertex AI

  Google Cloud](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/grounding/overview)

• Grounding in AI: Connecting Language and Reality