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● 생성형 인공지능/리포트

AI 단계별 설명 (젠슨황의 피지컬 AI 4단계, 오픈 AI의 AGI 5단계)

by 0ver-grow 2025. 7. 8.
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엔비디아 CEO 젠슨 황은 2025년 1월 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2025 기조연설

'피지컬 AI(Physical AI)'를 차세대 AI의 핵심 단계로 처음 명확히 언급

  1. 인식 AI(Perception AI) 시대
    1. 특징: AI가 인간의 감각처럼 데이터를 인식하고 해석하는 단계입니다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 이해 등 다양한 센싱 기술이 대표적입니다. 
    2. 대표 사례: 얼굴 인식, 음성 비서, 번역기 등.
  2. 생성형 AI(Generative AI) 시대 
    1. 특징: AI가 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 다양한 콘텐츠를 스스로 생성합니다. 기존의 분석·분류 중심 AI에서 창작 능력을 갖춘 AI로 진화한 단계입니다. 
    2. 대표 사례: 챗GPT, 미드저니, DALL-E, Stable Diffusion 등 생성형 모델. 
    3. 의미: 인간의 창의적 영역까지 AI가 진입하며, 콘텐츠·미디어·교육 등 다양한 산업에 혁신을 일으키고 있습니다.
  3. 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대 
    1. 특징: AI가 단순 생성에서 벗어나, 목표를 스스로 설정하고 계획, 실행, 도구 활용까지 자율적으로 수행합니다. 인간의 비서나 조력자 역할을 넘어, 복잡한 문제 해결도 가능합니다. 
    2. 대표 사례: 자율 에이전트(Auto-GPT 등), 복합 작업을 스스로 처리하는 AI. 
    3. 의미: AI가 인간의 지시 없이도 상황을 파악하고, 목표 달성을 위해 능동적으로 움직이는 단계로 진입합니다.
  4. 피지컬 AI(Physical AI) 시대 
    1. 특징: AI가 소프트웨어를 넘어 현실 세계에서 직접 움직이고, 물리적 행동을 수행합니다. 로봇, 자율주행차, 스마트 공간 등에서 AI가 실제 사물을 인지하고 조작합니다. 
    2. 대표 사례: 휴머노이드 로봇(Figure 01, Boston Dynamics Atlas, 테슬라 옵티머스), 자율주행차, 스마트 팩토리 로봇 등. 
    3. 의미: AI가 현실 세계와 직접 상호작용하며, 인간과 협력하거나 대체하는 단계로 진화합니다.
  1.  

2025년 3월 GTC(GPU Technology Conference) 등에서도 피지컬 AI와 관련된 발전 단계, 비전, 기술 로드맵이 반복적으로 강조

 

피지컬 AI는 기존의 인식·생성·에이전틱 AI를 넘어, 실제 세계의 물리 법칙(마찰, 관성, 인과관계 등)을 이해하고 적용하는 AI로, 차세대 로봇과 산업 자동화의 핵심 단계로 자리매김

피지컬 AI 이후부터 AGI 까지의 단계별 정리

 

1. 피지컬 AI 시대 ~ AGI 시대 중간 단계

  • 임베디드 AI(Embodied AI) 또는 임베디드 AGI(Embodied AGI)
    피지컬 AI와 AGI 사이에 위치하는 개념으로, AI가 물리적 몸체(로봇 등)를 갖추고 인간과 유사한 상호작용 능력과 환경 적응력을 갖춘 상태
    • 이 단계는 여러 수준(Level 1~5)로 나뉘며, 단일 작업 수행에서부터 완전 자율적이고 인간과 유사한 복합 작업 수행까지 발전합니다.
    • 현재 AI는 이 임베디드 AI의 초기 단계(L1~L2)에 있으며, 완전한 임베디드 AGI(L3 이상)는 아직 개발 중입니다.
    • 임베디드 AGI는 AGI의 특성을 가지면서도 물리적 환경에서의 실시간 반응과 일반화 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다.
  • 과학 AI(Sciences AI)
    피지컬 AI 이후에 등장할 것으로 예상되는 단계로, AI가 재료과학, 생명과학, 약물 개발 등 첨단 과학 분야에서 혁신을 주도하는 시기입니다. 이는 AGI와는 별도의 전문화된 발전 단계로 볼 수 있습니다.

2. 요약표

단계주요 특징비고
피지컬 AI 현실 세계에서 물리적 행동 및 조작 수행 로봇, 자율주행차 등
임베디드 AI/임베디드 AGI 물리적 몸체를 가진 AI, 환경 적응 및 복합 작업 수행 AGI 전 단계, 현재 초기 수준 개발 중
과학 AI 첨단 과학 분야에서 AI 주도 혁신 피지컬 AI 이후 예상 단계

결론

피지컬 AI 시대 이후 바로 AGI 시대로 넘어가는 것이 아니라, 그 사이에 에이전틱 AI, 임베디드 AI(임베디드 AGI) 등 여러 중간 단계가 존재하며, AI가 점진적으로 자율성과 일반화 능력을 확장해 나가는 과정을 거칩니다. AGI는 이 발전 과정의 궁극적인 목표로, 아직 도달하지 않은 미래 단계입니다.

이처럼 AI 발전은 연속적이고 다층적인 단계로 이루어져 있으며, 각 단계는 서로 겹치거나 병행하며 발전하는 특성을 가집니다

 

AGI

AGI를 목적으로 한 주요 기업

  • OpenAI
  • Google DeepMind
  • Anthropic
  • xAI
  • Aleph Alpha
  • (이외에 IBM, Microsoft, Xephor Solutions 등도 AGI 연구에 참여)1234

각 기업의 AGI 개발 전략 및 단계

1. OpenAI의 5단계 로드맵

  1. 대화형 AI (Conversational AI)
    • 자연스러운 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 AI.
    • 예시: ChatGPT와 같은 챗봇, 가상 비서 등1234.
    • 주로 텍스트 기반의 질의응답, 정보 제공, 간단한 업무 자동화에 활용.
  2. 추론자 (Reasoners/Thinkers)
    • 박사급(PhD-level) 문제 해결 능력을 갖춘 AI.
    • 복잡한 논리적 추론, 전문 분야의 문제 해결 가능.
    • 외부 도구 없이도 고난도 과제 수행1234.
  3. 에이전트 (Agents)
    • 장기간에 걸쳐 자율적으로 복합 업무를 수행하는 AI.
    • 사용자의 목표를 이해하고, 계획 수립 및 실행, 상황에 따른 적응까지 가능1234.
    • 실제 비즈니스, 연구, 생산 등 다양한 영역에서 독립적으로 일할 수 있음.
  4. 혁신가 (Innovators)
    • 새로운 아이디어와 기술, 과학적 발견을 창출하는 AI.
    • 기존 지식의 조합을 넘어선 독창적 해결책 제시1234.
  5. 조직형 AI (Organizational AI)
    • 조직 전체를 관리·운영할 수 있는 수준의 AI.
    • 전략 수립, 자원 최적화 등 인간의 조직 운영 능력을 대체하거나 보완1234.

요약 표: OpenAI AGI 단계

단계주요 특징
대화형 AI 자연어 이해·생성, 대화 및 질의응답
추론자 고난도 문제 해결, 전문적 추론
에이전트 자율적 장기 과업 수행, 복합 업무 처리
혁신가 창의적 아이디어, 신기술·발견 창출
조직형 AI 조직 운영, 전략 수립, 시스템 최적화
 

2. Google DeepMind의 3단계 진화 모델

  1. 시뮬레이션 시대 (Simulation Era)
    • AI가 명확한 규칙이 있는 게임·환경에서 스스로 연습하며 능력을 키움.
    • 예시: AlphaGo, AlphaZero 등56.
    • 자기 주도 학습(Self-play)로 특정 과업에서 인간을 능가하는 성과 달성.
  2. 인간 데이터 시대 (Human Data Era)
    • 대규모 인간 데이터(텍스트, 코드, 이미지 등)를 학습하여 다양한 분야의 문제 해결.
    • 예시: 대형 언어모델(Gemini, Chubity 등)56.
    • 인간 지식의 패턴을 모방하여 다목적 AI로 진화.
  3. 경험 시대 (Experience Era)
    • AI가 실제 세계와 상호작용하며 직접 경험을 통해 지식을 축적.
    • 실험, 관찰, 피드백을 통해 스스로 새로운 지식·법칙을 발견5.
    • AGI 실현의 핵심 단계로, 인간의 경험적 학습과 유사한 방식으로 지능을 확장.

DeepMind의 AGI 평가 원칙 및 전략

  • 능력 중심 평가: 실제로 인간 수준의 다양한 과업을 수행할 수 있는지에 초점.
  • 메타러닝 및 적응력 강화: 새로운 과업에 빠르게 적응하는 학습 능력 중시.
  • 윤리·안전성: 잠재적 위험을 사전에 평가하고, 오용·오작동 방지에 주력786.
  • 10년 로드맵: 2030년 전후로 AGI 실현 가능성을 전망하며, 단계별로 과학·의료 등 실제 문제 해결에 집중978.

요약 표: DeepMind AGI 단계

단계주요 특징
시뮬레이션 시대 자기주도 연습, 게임·규칙 기반 학습
인간 데이터 시대 대규모 인간 데이터 학습, 다목적 문제 해결
경험 시대 실제 환경과 상호작용, 직접 경험·실험 통한 학습
 
 

3. Anthropic

  • 목표: "윤리적이고 안전한 AGI 개발"
  • 전략:
    • AI 안전성(Alignment)과 글로벌 윤리 기준 최우선
    • Constitutional AI: AI가 스스로 윤리 원칙을 따르도록 설계
    • Responsible Scaling Policy: AI 위험도에 따라 단계별 관리 및 외부 감시
    • 인간과의 협력, 사회적 수용성, 정책 제안 등 다방면 접근
  • AGI 단계91011:
    • 위험도 기반 단계적 확장
    • 윤리·안전성 검증을 거치며 점진적 기능 고도화
    • AGI가 사회에 미치는 영향 평가 및 조정

4. xAI, Aleph Alpha 등

  • xAI: 일론 머스크가 설립, "진실 탐구"와 안전한 AGI 개발을 목표로 함
  • Aleph Alpha: 유럽 기반, 다국어·다문화 AI 연구, 투명성과 해석 가능성 중시2

요약 표: 주요 AGI 기업과 전략

기업명AGI 개발 전략/단계 요약특징 및 비고
OpenAI 5단계 로드맵(대화형→추론→에이전트→혁신가→조직형 AI) 안전성·사회적 논의 병행
DeepMind 범용 학습·강화학습·메타러닝, 단계별 등급 프레임워크 실제 문제 해결·윤리 중시
Anthropic Constitutional AI, Responsible Scaling, 위험도 단계별 확장 윤리·글로벌 안전 기준 우선
xAI 진실 탐구, 안전한 AGI 일론 머스크 설립
Aleph Alpha 투명성·해석가능성, 다국어·다문화 AI 유럽 기반, 신뢰성 강조
 
 

참고

  • AGI 개발은 각 기업이 자체적으로 정의한 단계와 전략을 따르며, 안전성, 윤리, 사회적 수용성 등 비기술적 요소도 핵심 과제로 다뤄지고 있습니다.
  • OpenAI와 DeepMind, Anthropic 등은 단계별 로드맵을 공개하거나 위험도 기반 정책을 수립해 투명성을 높이고 있습니다57910611.
  • AGI 달성까지는 기술적 진보뿐 아니라 사회적 합의와 규제, 글로벌 협력이 필수적입니다.

 

Google DeepMind의 AGI 개발 단계

Google DeepMind는 AGI로 가는 여정을 다단계 프레임워크와 3단계 진화 모델로 설명합니다.

 

비교 및 특징

  • **OpenAI**는 언어→추론→에이전트→혁신→조직형 AI로 점진적·기능 중심의 발전 단계를 제시.
  • **DeepMind**는 학습 방식(시뮬레이션→인간 데이터→경험)과 실제 문제 해결 능력, 메타러닝, 안전성에 중점.
  • 두 기업 모두 AGI의 윤리·안전성, 사회적 영향, 점진적 도입의 중요성을 강조.

이러한 단계적 접근은 AGI가 단순한 기술적 진보를 넘어, 사회 전반에 안전하고 유익하게 통합되도록 하는 데 목적이 있습니다123459786.

  1. https://briansolis.com/2024/08/ainsights-openai-defines-five-stages-to-track-progress-toward-human-level-intelligence/
  2. https://www.birow.com/agi-ot-lepesben
  3. https://www.hulkapps.com/blogs/ecommerce-hub/openais-strategic-journey-towards-artificial-general-intelligence-agi
  4. https://www.preface.ai/blog/openais-5-steps-towards-artificial-general-intelligence-agi/
  5. https://www.youtube.com/watch?v=4PAJgpIOnLY
  6. https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence/understanding-deepminds-approach-to-artificial-general-intelligence-agi/
  7. https://www.searchenginejournal.com/google-deepminds-agi-plan-what-marketers-need-to-know/543509/
  8. https://the-decoder.com/google-deepmind-says-agi-might-outthink-humans-by-2030-and-its-planning-for-the-risks/
  9. https://www.geeky-gadgets.com/google-deepmind-agi-roadmap/
  10. https://openai.com/index/planning-for-agi-and-beyond/
  11. https://www.adaca.com/news/openais-agi-roadmap-a-critical-look-at-the-five-level-framework/
  12. https://medium.datadriveninvestor.com/levels-of-agi-progress-on-the-path-to-artificial-general-intelligence-from-google-deepmind-ac75c2690116?gi=15dc384228d8
  13. https://seo.goover.ai/report/202408/go-public-report-en-740b8c21-6997-4ffb-8ecb-8d79f77796ef-0-0.html
  14. https://nxtli.com/en/openai-agi/
  15. https://dev.to/hyscaler/openai-agi-roadmap-a-blueprint-for-the-future-2a2p
  16. https://hyscaler.com/insights/openai-agi-roadmap-levels/
  17. https://www.youtube.com/watch?v=5jnVnOL2iT8
  18. https://deepmind.google/discover/blog/taking-a-responsible-path-to-agi/
  19. https://www.hulkapps.com/blogs/ecommerce-hub/openais-five-step-journey-from-ai-to-agi
  20. https://deepmind.google/research/publications/66938/
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