대규모 언어 모델과 과학적 혁신
GPT-5와 DeepSeek-V3.2는 올림피아드 수준의 수학 및 과학 시험에서 압도적인 성과를 기록했습니다. 희소 주의 메커니즘을 통해 분자 클로닝 효율을 79배 향상시키는 등 과학적 질문 해결 및 실험 프로토콜 재설계의 핵심 엔진으로 자리 잡았습니다.
인공 일반 지능(AGI) 연구의 새로운 지평
2025년 이후 급격한 발전을 이루고 있는 AGI는 인간의 인지 능력을 초월하는 수준을 목표로 합니다. 글로벌 연구 트렌드와 핵심 기술 동향을 한눈에 확인하세요.
멀티 모달 모델의 통합 이해
MMaDA와 EBind는 텍스트, 비전, 오디오 및 3D 데이터를 하나의 프레임워크로 통합했습니다. 이는 단순한 데이터 결합을 넘어, 물리적 세계에 대한 깊은 이해를 바탕으로 하는 임바디드 AI(Embodied AI)로의 진화를 시사합니다.
자율 에이전트와 과학 연구 자동화
Nvidia의 NitroGen은 1,000개 이상의 게임에서 인간을 능가하는 일반화 능력을 보여주었으며, AI Scientist-v2는 가설 설정부터 논문 작성까지 연구 전 과정을 자율적으로 수행하여 과학 연구의 속도를 비약적으로 높이고 있습니다.
하드웨어 혁신: 뉴로모픽과 양자 컴퓨팅
중국의 BIE-1 뉴로모픽 칩은 90%의 전력 절감을 달성하며 초당 500K 토큰의 추론 속도를 구현했습니다. 동시에 HyQuT와 같은 양자-고전 하이브리드 트랜스포머는 양자 가속을 통해 모델의 정확도를 34% 이상 향상시키며 AGI의 기술적 병목을 해결하고 있습니다.
AGI의 미래와 안전 규제
2030년까지 AGI 도달 확률이 80%로 예측되는 가운데, EU AI Act는 'Security-by-design'을 의무화했습니다. 지속 학습(Continual Learning)의 돌파구가 마련되면 지적 노동의 자동화와 함께 초지능(ASI)으로의 전환이 본격화될 전망입니다.
2030-2035 PERSPECTIVE
통합 리포트 요약
인공 일반 지능(AGI) 연구는 2025년 이후 급격한 발전을 이루고 있으며, 인간의 인지 능력을 맞추거나 초월하는 수준을 목표로 합니다. 다양한 분야의 혁신적인 연구와 기술 개발이 AGI의 도래를 앞당기고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델 분야에서는 OpenAI의 GPT-5가 올림피아드 수준의 과학 시험을 주도하고 분자 클로닝 효율을 79배 향상하는 등 탁월한 성능을 보입니다.
에이전트 시스템에서는 Nvidia의 NitroGen이 1,000개 이상의 게임을 플레이하며 미훈련 작업에서 52% 더 높은 성공률을 보이는 등 일반화된 능력을 선보입니다. 하드웨어 측면에서는 중국의 BIE-1 뉴로모픽 칩이 90%의 전력 절감과 500K 토큰/초의 추론 속도를 제공하여 연산 효율성을 혁신적으로 개선하고 있습니다.
이러한 기술은 의료 분야에서도 빛을 발하고 있습니다. Microsoft의 Dragon Copilot은 의사 업무량을 줄이고 환자 케어를 개선하며, 미국 보건복지부(U.S. HHS)는 2025 회계연도에 AI 프로젝트를 70% 증대할 계획입니다. AGI의 미래는 지속 학습, 안전 강화, 그리고 초지능(ASI)으로 나아가고 있습니다.
2028년까지 AGI 점수 95% 이상 도달 확률이 50%, 2030년까지 80%로 예상됩니다. 희소 모델, 멀티 에이전트 협력, 양자 가속이 주요 추세로 떠오르며 지적 노동의 완전한 자동화 시대를 예고하고 있습니다.